Aplicación six sigma reducción del consumo de cuchillas

Six Sigma Green Belt Trabajo Integrador
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ
INSTITUTO PARA LA CALIDAD
DIPLOMATURA DE ESPECIALIZACIÓN AVANZADA
INGENIERIA DE LA CALIDAD Y SIX SIGMA GREEN BELT
TRABAJO INTEGRADOR
Reducción del consumo de cuchillas de un proceso de
corte de papel
INTEGRANTES:
Cruz Luque, María
Lavado Juárez, Juan Carlos
Rodríguez Córdova, Haidy
Rojas Merino, Javier
Ruiz del Aguila, Januusz
LIMA – PERÚ
2013

i
ÍNDICE
ÍNDICE ................................................................................................................. i
RESUMEN EJECUTIVO......................................................................................1
INTRODUCCIÓN.................................................................................................2
1. La empresa..............................................................................................3
1.1 Descripción del proceso .......................................................................3
2. Fase Definición ........................................................................................5
2.1 Estatuto del proyecto............................................................................5
2.2 Mapa de proceso de alto nivel..............................................................8
2.3 Voz del Negocio ...................................................................................9
2.4 Cuadro VOB.......................................................................................10
2.5 Diagrama SIPOC................................................................................10
2.6 Plan detallado de etapas del Proceso DMAIC ....................................11
3. Fase Medición........................................................................................12
3.1 Descripción del proceso bloques y variables Kpov,Kpiv .....................12
3.2 Evaluación Gage R&R........................................................................15
3.3 Determinación de los costos de baja calidad, objetivo de reducción,
ahorro estimado .............................................................................................17
3.4 Determinación de la capacidad del proceso .......................................17
3.5 Determinación del nivel sigma actual y porcentaje de error................18
3.6 Diagrama de Causa efecto y FMEA ...................................................19
4. Fase Análisis..........................................................................................22
4.1 Determinación de las Causas Raíces.............................................22
4.1.1 Análisis de causa raíz Por Proveedor.............................................23
4.1.2 Análisis de causa raíz Por Mecánico..............................................24
4.1.3 Análisis de causa raíz (Correlación) para Longitud de cuerda,
Frecuencia de Afilado, Tiempo de Afilado y RPM de Cuchilla. .....................26
4.1.4 Análisis de causa raíz (Regresión) para Longitud de cuerda,
Frecuencia de Afilado, Tiempo de Afilado y RPM de Cuchilla ......................28
5. Fase Mejora...........................................................................................29
5.1 Diseño Experimental .........................................................................29
5.2 Plan Piloto..........................................................................................38
5.3 Procedimientos...................................................................................46

ii
6. Fase de Control......................................................................................47
6.1 Transferencia del proyecto al dueño del proceso ...............................48
6.2 Control operativo y financiero.............................................................49
6.3 Mecanismos de control.......................................................................50
7. Anexos...................................................................................................54
Anexo 1: Cantidad de cortes por cuchilla antes de la mejora .........................54
Anexo 2: Cantidad de cortes por cuchilla Después de la mejora ....................55
Anexo 3: Aplicación de registro y control de variables....................................56
8. Bibliografía consultada...........................................................................57

1
RESUMEN EJECUTIVO
La empresa donde se realizará el presente trabajo es líder en productos de
consumo para el cuidado e higiene personal y familiar. Ofrece productos como
son: pañales para niños y adultos, papel tissue, toallas femeninas, toallitas
húmedas, pañuelos faciales, servilletas, entre otros. Tiene presencia en más de
150 países con marcas reconocidas por su gran calidad a nivel mundial.
Dentro de la fabricación de papel tissue, se desarrolla el proceso de corte, el
cual, utiliza como insumo Cuchillas Chromalit circulares acero D2. En los últimos
meses, desde Julio 2012, se observa claramente desviaciones del consumo de
estas cuchillas por encima del 30 % respecto a los meses anteriores llegando a
consumir en promedio 51 cuchillas/mes, por lo que se decide aplicar la
metodología SIX SIGMA para reducir el consumo de cuchillas sin que esto
implique alterar la producción y/o producto.
El proyecto se desarrollará, en una de sus plantas ubicada al Norte de la ciudad
de Lima, en el distrito de Puente Piedra, en la línea N° 5, fabricante PCMC Forte,
en el proceso de corte que usa la máquina PROLOG SAW- SW08-0008
La etapa Definir se desarrolla la descripción del proyecto, así también se
identifican los requisitos del proyecto, las etapas del proceso donde se desarrolla
el proyecto describiendo sus características como los recursos de entrada, los
recursos que genera el proceso, los proveedores, los clientes internos.
La etapa Medir se enfoca en determinar y medir las variables críticas de
entradas (X´s) y salida (Y´s), mediante las herramientas de mejora, como el
diagrama de flujo de procesos y capacidad de proceso.
La etapa Análisis busca las causas raíces con herramientas cuantitativas,
demostrando estadísticamente si los KPIV1
, que se encontraron en la etapa
anterior, influyen en la variable de salida “Y”. Las herramientas estadísticas que
utilizamos fueron Regresión y DOE2
.
La etapa de Mejora y Control desarrolla un Diseño de Experimentos (DOE) con
las variables frecuencia de corte, RPM (revoluciones por minuto) y cuerda, que
se ajustan en el equipo, al haber evidenciado su criticidad e importancia, se
estable el plan de control para asegurar y mantener el proceso mejorado.
1
KPIV – Key Performance Input Variable
2
DOE – Design Of Experiments

2
INTRODUCCIÓN
El presente Trabajo Integrador se ha ejecutado durante el desarrollo de la
diplomatura Ingeniería de la Calidad y Six Sigma Green Belt, donde se aplica las
herramientas de calidad y estadísticas aprendidas para lograr conseguir la
mejora en el proceso de conversión de la elaboración de papel tissue.
El siguiente trabajo representa el esfuerzo del equipo de trabajo, el cual en el
camino por reducir el consumo de cuchillas y mejorar el proceso de corte se
encontrará con múltiples obstáculos que serán descubiertos uno a uno dentro de
la metodología DMAIC en cada etapa desde la etapa DEFINICION hasta
CONTROL, analizando paso a paso la ejecución de las mismas.
Cuidadosamente desde la Etapa DEFINICION se formó un equipo de trabajo que
incluyo a todas las partes interesadas así como el compromiso y objetivo del
proyecto debidamente evidenciado en el acta de constitución del proyecto.
Luego en la etapa MEDICION se validaron la adquisición de los valores de las
variables que participan en el proceso, para luego en la etapa de ANÁLISIS
identificar cuáles de estas eran las más influyentes. Una vez identificadas, se
realizó un DOE para obtener bajo que valores, se optimizará el proceso.
Finalmente en la etapa CONTROL se hace entrega de todos parámetros
evidenciados, así como de la forma de mantener las variables dentro de control,
mediante ayudas visuales que garanticen la sostenibilidad del proceso.
De acuerdo a los análisis presentados en este estudio se llegó a la meta
satisfactoriamente obteniéndose valores promedio de 1, 200,000 cortes /
cuchilla; también se logró la reducción de la variabilidad del proceso de corte.
Con respecto a los ahorros establecidos al inicio del proyecto, estos se
incrementaron ya que se consideró un promedio de 1,000,000 cortes / cuchilla,
logrando así una meta de $160,000 ($20,000) más de los presupuestado.
Adicionalmente se puso en práctica una metodología completa y valida
superando barreras inherentes en todos los proyectos como la resistencia al
cambio y la falta de compromiso.
Damos el agradecimiento a los profesores del diplomado por el apoyo brindado
para el desarrollo del presente proyecto.

3
1. La empresa
La empresa en estudio es líder en productos de consumo para el cuidado e
higiene personal y familiar. Ofrece productos que han mejorado de manera
significativa la calidad de vida de las personas como son: los pañales para niños
y adultos, papel tissue, toallas femeninas, toallitas húmedas, pañuelos faciales,
servilletas, entre otros. Tiene presencia en más de 150 países con marcas
reconocidas a nivel mundial por su gran calidad.
En Perú se cuenta con dos de las cincuenta plantas de producción que la
empresa tiene alrededor del mundo, estas son: Planta Santa Clara dedicada a la
fabricación de pañales de bebé, toallas higiénicas y pañales para adulto. Planta
Puente Piedra dedicada a la fabricación de papel tissue, servilletas, papel toalla
de manos, papel toalla de cocina y la línea Institucional.
Debido a su maquinaría de última generación ambas plantas destacan como
una de las más modernas del mundo en su rubro. Su capacidad productiva
permite, no sólo abastecer al mercado local, sino también exportar a Bolivia,
Ecuador, Venezuela, Chile, entre otros países.
1.1 Descripción del proceso
El proceso de conversión del papel comienza con la recepción de la bobina
de papel en la línea respectiva (servilleta, papel higiénico). Una vez recibida, es
desbobinada en las máquinas que se encargarán de elaborar los rollos.
La hoja de papel pasa por el gofrado, proceso por el cual se genera altorrelieve
al papel en un cilindro de acero y decorado que permitirá juntar las dos hojas (en
papel higiénico doble hoja), y aumentar la capacidad de absorción y mejorar la
suavidad. Simultáneamente al gofrado, se le aplican tintas para resaltar la figura
y un proceso para que los pliegos se mantengan juntos (laminado). En esta
etapa se evalúan los logs3
de papel para inspeccionar los atributos en la hoja.
Luego, el papel es llevado al rebobinado, en donde se enrollan en largos
cilindros de papel (logs), alrededor de largos tucos de cartón.
Estos cilindros son cortados por una cuchilla rotatoria. Cada rollo cortado
tiene alrededor de 22 metros de papel aproximadamente, cortados a espacios de
97 mm, dando como resultado 28 rollos por cada log cortado. Cuando las
piedras afiladoras en el módulo de corte son posicionados de manera incorrecta
3
Log – Producto semielaborado en forma de cilindros de papel.

4
o la cuchilla ha perdido filo, es frecuente observar rollos con mal corte, baja
firmeza, tuco maltratado, etc. En esta etapa se evalúan todos los atributos
referentes a los rollos.
El papel es empaquetado manualmente en paquetes de 2, 4, 6, 8, 12, 16 ó 24
unidades. El envasado normalmente deja una pequeña oreja de polietileno como
resultado del sellado.

5
2. Fase Definición
2.1 Estatuto del proyecto
Tabla 1: Estatuto del proyecto
Nombre del Proyecto: Reducción del consumo de cuchillas de
un proceso de corte de papel
Fecha de Revisión: 05-10-12
Aprobado por el Patrocinador: Erick Ylave
Caso del Negocio: Identificación del Problema
El problema ocurre en la sección de
corte de la línea convertidora de papel
desde Julio 2012. El defecto crítico es
la variabilidad del consumo de
cuchillas para corte de papel, la
oportunidad de mejora dentro del
proceso es mantener una constante de
consumo de las cuchillas.
El rendimiento actual de cuchillas es
en promedio 500,000 cortes/cuchilla, lo
cual está por debajo del rendimiento
obtenido en otras unidades de
negocio.
Actualmente el consumo de
cuchillas presenta una frecuencia de
cambio de 17.5 cuchillas semanales
equivalente a 500 000 cortes por
cuchillas.
La actual herramienta de registro de
datos no garantiza un buen control,
por lo que se hace difícil el resumen
de la información.
No se ha definido el valor óptimo de
las variables de proceso para
controlar el consumo de cuchillas.
No existe una rutina de verificación
de parámetros de máquina.
En la actualidad no se hace uso de
los procedimientos corporativos para
la identificación y uso de cuchillas.
Al tener cuchillas desgastas
obtenemos un producto de mala
calidad que se ve reflejado en rollo
mal cortado, baja firmeza del rollo,
tuco maltratado

6
Objetivo o Meta: Alcance del Proyecto:
Incrementar un rendimiento de 500
000 cortes por cuchilla a 1,000,000
cortes por cuchilla
El proyecto abarca desde el ingreso de
la bobina a la sección corte hasta la
aprobación de calidad durante el
proceso de conversión.
Beneficios esperados:
Disminución de costos: Ahorro en el consumo de cuchillas $ 150,000
Mejora del flujo de proceso: Ahorro en horas-hombre para el
mantenimiento del equipo y cambio de cuchillas.
Aumento de la productividad, al disminuir tiempo por maquina parada.
Equipo de Trabajo
Función en el
Proyecto
Nombre
Puesto en la
Organización
Gerente del Proyecto Edwin Reynafarge Gerente de Planta
Tutor Jesús Delgado Gerente de Procesos
María Fernández
Supervisor de Control de
CalidadLíderes del proyecto
Javier Rojas Supervisor de Procesos
Juan Aguilar Jefe de Mantenimiento
José Minaya Jefe de ProcesosMiembros del Grupo
Rafael Tawa Jefe de Línea
Recursos
Recursos Humanos
Mano de obra de inspectores de control de calidad, supervisor de
mantenimiento y supervisor de procesos.
Ensayos por terceros
Análisis de cuchillas.

7
Plan del Proyecto
Etapa DMAIC Fecha de inicio
Fecha Programado
Fin
Definir 01-10-12 21-10-12
Medir 21-10-12 07-12-12
Analizar 07-12-12 27-12-12
Mejorar 27-12-12 21-02-13
Controlar 21-02-13 30-03-13

8
2.2 Mapa de proceso de alto nivel
Gráfico 1: Mapa de proceso

9
2.3 Voz del Negocio
Para determinar los CTQ’s se toma como base los siguientes puntos:
El departamento de calidad dedica excesivo tiempo en inspecciones de
rollos mal cortados.
El área de mantenimiento dedica mucho tiempo durante su jornada laboral
para el cambio de cuchillas a comparación de otras plantas.
En los últimos meses el inventario y la solicitud de pedido de cuchillas se ha
incrementado.
En los últimos meses los tiempos muertos por maquina parada (no
planificadas) se han incrementado por regulación y cambio de cuchillas.
A su vez se realiza benchmarking de datos obtenidos en cortadoras que
pertenecen a la corporación habiéndose observado que el número de cortes
es de 1,000,000.
Como se observa en el Grafico siguiente, de las 17 horas perdidas
semanalmente por máquina parada, 5.4 horas son debido a regulaciones en la
cortadora en el proceso de corte.
De acuerdo al Pareto presentado, se tiene que el principal motivo de pérdidas (#
de acontecimientos/ promedio por acontecimiento – horas) son las regulaciones
de cuchilla circular (rendimiento de la cuchilla).
Gráfico 2: Diagrama de Pareto de motivos de pérdidas

10
2.4 Cuadro VOB
VOB
Voz del Negocio
CCR
Requerimiento
crítico para el cliente
CTP
Requerimiento crítico
para el proceso
“Dedico 3 a 4 horas
de mi jornada laboral
por cambio de
cuchillas al día”.
(Mantenimiento)
“Los defectos por mal
corte, aumenta las
inspecciones”
(calidad).
“Los tiempos muertos
debido a regulaciones
en el área de corte se
han incrementado.”
(Operaciones)
Disminuir a 1 hora
de mi jornada
laboral por cambio
cuchillas al día.
(Mantenimiento)
Disminuir el número
de inspecciones por
día. (Calidad)
“Disminuir el número
de cambios de
cuchillas, disminuiría
los tiempos muertos.
El rendimiento de
Corte / Cuchilla
debe ser mayor
1, 000,000
Gráfico 3 : VOB Voz del Negocio
2.5 Diagrama SIPOC
S (supply)
Proveedor
I (input)
Entradas
P(process)
Proceso
O (output)
Salidas
Clientes
Log
Faja
transportadora
Etapa de
rebobinado
Almacén Log
Cuchillas
Piedras
afiladora
Almacén
Departamento
de
mantenimiento
Piedras
Parámetro de
afilado
Manual/
Instructivo
Operador /
Mecánico
Almacén
Piedras
Cuerda
Departamento
de calidad
Rollos
Procedimientos
Check list
Rollos cortados
Cuchillas
desgastadas
Clientes interno
(empaque)
Gráfico 4: Diagrama SIPOC
Recepción y
transporte de
los Logs
Corte
Aflado de
cuchilla
Desplazamiento
del Sistema de
Afilación
(Piedras)
Inspección y
Control de
Calidad

11
Gráfico 5: Cortadora de LOGs
2.6 Plan detallado de etapas del Proceso DMAIC
Tabla 2 : Plan detallado DMAIC
Cuadro 01: Cronograma del Proyecto
NOMBRE DE TAREA 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4
DEFINIR
Definir el problema
Definir el equipo de trabajo
Realizar el estatuto del proyecto
Definir VOC
Definir SIPOC
MEDIR
Descripción del proceso en bloque
Determinacion de los costos de baaja calidad,
objetivo de reducción, ahorro estimado.
Recolección de datos
Determinación del % de Error, cp
Determinacion del Nivel Sigma
ANALIZAR Y MEJORAR
Determinacion de las causas raices
Generacion de alternativas de mejora y
evaluación de alternativas
Implementación de mejoras
Desarrollar y ejecutar plan de implementación
Determinacion del % de error, Cp, mejorado y
nuevo nivel sigma
CONTROL
Desarrollo del plan de proyecto
Transferencia del proyecto al dueño del proceso
oct-12 nov-12 dic-12 ene-13 feb-13 mar-13
Transporte
Cuchilla
Piedras de
Afilación

12
3. Fase Medición
En esta etapa definiremos las variables de entrada del proceso KPIV y las
variables de salida KPOV, los costos de calidad y ahorro estimado, así como el
nivel sigma y la capacidad del proceso.
3.1 Descripción del proceso bloques y variables Kpov,Kpiv
El proceso de interés es el proceso de corte, el cual inicia con la recepción de la
bobina (cilindros de papel). Estos cilindros son cortados por una cuchilla
rotatoria, al garantizar un correcto montaje de cuchilla, se incrementa el
rendimiento de la cuchilla. Si las piedras afiladoras son posicionadas de manera
incorrecta o la cuchilla ha perdido filo, es frecuente observar rollos mal cortados.
Rollos cortados
Logs Cuchillas desgastadas Cuchillas afiladas
RMP cuchilla Tiempo de afilado
Marca de la cuchilla Frecuencia de afilado
Longitud de la cuerda Ángulo de afilado de la máquina
Distancia entre piedras de afilación
RPM de piedras de afilación
Corte
Afilación de
cuchilla
Inspección de
calidad
Recepción y
transporte de
logs
Gráfico 6 : Proceso de interés
Variable principal de salida Y:
Cantidad de cortes / cuchilla
Esta variable dependiente está compuesta por un ratio que tiene en el
numerador a la cantidad de cortes que da la cuchilla hasta antes de ser
cambiada y en el denominador a la cuchilla.
La cuchilla Chromalit circulares acero D2 inician con un diámetro de 610 mm
y son retiradas de la máquina cuando llegan a un diámetro de 510 mm o por
causas especiales (deformación, rotura, sobrecalentamiento). Esto quiere decir
que por cada 100 mm de cuchilla consumidos deberíamos haber cortado
1,000,000 de rollos.

13
Gráfico 7 : Cuchilla de corte
Para medir el diámetro de las cuchillas usamos reglas calibradas, que van
midiendo el desgaste hasta que la cuchilla llega al diámetro de 510 mm y tiene
que ser cambiada.
Variables principales de entrada:
Las cuales han sido elegidas por benchmarking con las principales fábricas
de Latinoamérica de un total de 35 variables, debido a su criticidad y posibilidad
de control.
Tabla 3 : Variables principales de entrada
Ítem Variable Forma de Medición Unidades
1 Tiempo de afilado PLC Máquina Segundos
2 Frecuencia de afilado PLC Máquina Cortes
3 Velocidad Angular de la
cuchilla
PLC Máquina RPM
4 Longitud de la cuerda Disposición Máquina mm
7 Mecánico (Ejecutor cambio
cuchilla)
Registro -
9 Marca de la cuchilla
(Proveedor)
Registro -

14
Las tres primeras variables (tiempo de afilado, frecuencia, velocidad cuchilla),
han sido validadas mediante la visita del proveedor PCMC (Italia), lo que incluyo
la revisión general del sistema, asimismo del software de comunicación con el
PLC.
Gráfico 8 : Software de comunicacion
Para la medición de la cuerda, nos apoyamos en las marcas de referencias
que vienen en las piedras de afilación con se muestra en la figura.
Gráfico 9 : Piedras de afilación

15
3.2 Evaluación Gage R&R
Se realizó la evaluación con 5 cuchillas de diferente diámetro, las cuales
fueron medidas 2 veces por los 3 operadores de la máquina.
Tabla 4 : Evaluación Gage R&R
Diámetro Operador Corrida Valor Diámetro Operador Corrida Valor
Dia1 Ope1 Med1 580 Dia3 Ope2 Med2 550.5
Dia2 Ope1 Med2 600 Dia5 Ope2 Med1 605
Dia3 Ope1 Med2 550.5 Dia1 Ope3 Med1 580.5
Dia4 Ope1 Med2 520.5 Dia2 Ope3 Med1 600

16
Resultados Gage R&R
Parte
a
par te
Re pr od
Repeti r
R&
R
del si stem
a
de
m
edición
10 0
5 0
0
Porcentaje
% Con tribu ció n
% Var. d el est ud io
543215432154321
0 .5 0
0 .2 5
0 .0 0
Diam etros
Rangodelamuestra
_
R=0 .2
LCS=0.6 535
LCI=0
1 2 3
543215432154321
60 0
56 0
52 0
Diam etros
Mediadelamuestra
__
X=571.13LCS=571.51LCI=5 70.7 6
1 2 3
54321
600
560
520
Diam etros
321
600
560
520
Operadores
54321
6 00
5 60
5 20
Diam etros
Promedio
1
2
3
O pe ra do res
N om bre del sistem a de m edición :
F echa de l estudio:
N otificado por:
T olerancia:
M isc:
Com ponentes de variación
Gráfica R por Ope radores
Grá fica Xbarra por O peradores
Valor por Diam etros
Va lor por Opera dores
Inte racción Diam etros * Ope radore s
R& R del sistema de medición (Xbarra/R) para Valor
Gráfico 10 : Resultados de R&R
Como se observa en los resultados el % de contribución es menor del 10%,
muy cercano a 0, por lo cual es sistema de medición queda validado.

17
3.3 Determinación de los costos de baja calidad, objetivo de reducción,
ahorro estimado
El objetivo es incrementar el rendimiento de las cuchillas a 1,200,000 cortes
por cuchilla. El ahorro estimado anual por incrementar el tiempo de vida de las
cuchillas (cortes/cuchilla) está entre $150,000 y 168,000 aproximadamente.
Además, existe un costo de calidad por rollos mal cortado, el cual no ha sido
calculado por no formar parte del alcance de este trabajo.
Tabla 5 : Ahorro estimado
Número de Logs/día(24hrs) 40,000 logs
Rollos día promedio 1,120,000 rollos
Rollos al Mes (26 días) 29,120,000 rollos
Precio Cuchilla $ $ 350
Proceso
Cortes/
Cuchilla
# Cuchillas
Actual 439,495 66
Mejora estimada 1,000,000 29
Ahorro en cuchillas 35
Ahorro estimado mensual $: 2,250
Ahorro estimado anual $: 147,000
3.4 Determinación de la capacidad del proceso
Se tomaron como base 40 cuchillas pertenecientes al periodo Julio –
Noviembre 2012, fueron eliminadas 4 cuchillas por causas asignables (falla de
registro, no existe trazabilidad de la marca de cuchilla, error del sistema). Los
datos se presentan en el Anexo1.

18
1120000
960000
800000
640000
480000
320000
160000
LEI LES
LE I 900000
O bjetiv o *
LE S 1.2e+006
Media de la muestra 440766
Número de muestra 36
Desv .Est. (Dentro) 122877
Desv .Est. (General) 146670
Procesar datos
C p 0.41
C PL -1.25
C PU 2.06
C pk -1.25
Pp 0.34
PPL -1.04
PPU 1.73
Ppk -1.04
C pm *
C apacidad general
C apacidad (dentro) del potencial
PPM < LEI 1000000.00
PPM > LES 0.00
PPM Total 1000000.00
Desempeño observ ado
PPM < LEI 999907.01
PPM > LES 0.00
PPM Total 999907.01
Exp. Dentro del rendimiento
PPM < LEI 999129.14
PPM > LES 0.11
PPM Total 999129.25
Exp. Rendimiento general
Dentro de
General
Capacidad del proceso
Gráfico 11 : Capacidad del proceso
3.5 Determinación del nivel sigma actual y porcentaje de error
1120000
960000
800000
640000
480000
320000
160000
LEI LES
LE I 900000
O bjetiv o *
LE S 1.2e+006
Desv .Est. (Dentro) 122877
Desv .Est. (General) 146670
Procesar datos
Z.Bench -3.74
Z.LEI -3.74
Z.LES 6.18
C pk -1.25
Z.Bench -3.13
Z.LEI -3.13
Z.LES 5.18
Ppk -1.04
C pm *
C apacidad general
C apacidad (dentro) del potencial
% < LEI 100.00
% > LES 0.00
% Total 100.00
Desempeño observ ado
% < LEI 99.99
% > LES 0.00
% Total 99.99
% < LEI 99.91
% > LES 0.00
% Total 99.91
Dentro de
General
Nivel Sigma y % de error
Gráfico 12 : Nivel Six Sigma y % de error
El Nivel Six Sigma del proceso es Z= - 3.13 + 1.5 = -1.63

19
3.6 Diagrama de Causa efecto y FMEA
No se ha definidovaloroptimo
Cuerda inadecuada
EXCESIVO
CONSUMODE
CUCHILLA
Desconocimiento de
proceso de afilado
Exceso de Afilado
Falla de mecanico r en
cambio de cuchilla
Persona
Falta de conocimiento del
proceso de cambio de
cuchilla
Marca de cuchilla
Material
Tiempo de vida de
Exceso de polvillo
Ambiente
Falta de limpieza
Velocidad de giro (RPM) de cuchilla inadecuado
Método
No se ha definido valor optimo
Motores neumatico de
las piedra averiado
Máquinas
Frecuencia de lubricación
inadecuada
Inadecuado registro de
infomación
Mediciones
Falta formato para el llenado de
la informacion
Falta de Capacitación
Falta de capacitacion
de personal
Dureza de la
cuchilla
Falta de seguimiento
a la rutina de
limpieza
Falta de análisis del valor de variable
Frecuencia de afilado inadecuado
No se ha definido valor optimo
Falta de análisis del valor de variable
Gráfico 13 : Diagrama causa efecto

20
Tabla 6 : FMEA

21

22
4. Fase Análisis
4.1 Determinación de las Causas Raíces
En la etapa de medición según la evaluación del FMEA se detectaron 05
variables de entradas sospechosas que afectan a la variable de salida
Y(Cortes/Cuchilla) , las cuales se presentan en el siguiente te cuadro:
Tabla 7 : Principales Variables de entrada
Tabla 8 : Pruebas de hipótesis de las variables principales

23
4.1.1 Análisis de causa raíz Por Proveedor
Tabla 9 : Análisis de causa raíz Por Proveedor
Prueba T e IC de dos muestras: Cortes, Proveedor
T de dos muestras para Cortes
Estándar
de la
Proveedor N Media Desv.Est. Media
IKS 17 525093 148324 35974
Microblade 21 367708 103144 22508
Diferencia = mu (IKS) - mu (Microblade)
Estimado de la diferencia: 157385
IC de 95% para la diferencia: (74508, 240262)
Prueba T de diferencia = 0 (vs. no =): Valor T = 3.85
Valor P = 0.000 GL = 36
Ambos utilizan Desv.Est. agrupada = 125252.5063
Por valor del P <0.05 se puede concluir que hay diferencia significativa entre
proveedores de cuchillas y mediante la gráfica siguiente podemos ver el mejor
proveedor de cuchillas.
PereaMarrerosHermoso
600000
550000
500000
450000
400000
350000
300000
Mecanico
Cortes
IKS
Microblade
Proveedor
Gráfica de variables múltiple para Cortes por Proveedor - Mecanico
PROVEEDOR
IKS ES EL MEJOR
Gráfico 14: Grafica de variables Múltiples

24
4.1.2 Análisis de causa raíz Por Mecánico
Tabla 10: Análisis de causa raíz Por Mecánico
Podemos ver en el cuadro ANOVA que el mecánico no es relevante sobre la
variable de salida Y por ser el P valor > 0.05(0.156).

25
Supuestos del ANOVA-Mecánico
A) Normalidad
1,000,000CO
RT
ES
/
CU
C
HILLA
800,000CO
RT
ES
/
CU
C
HILLA
600,000CO
RT
ES
/
CU
C
HILLA
400,000CO
RT
ES
/
CU
C
HILLA
200,000CO
RT
ES
/
CU
C
HILLA
0CO
RT
ES
/
CU
C
HILLA
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Cortes
Porcentaje
487639 155689 17 0.212 0.826
417711 118127 8 0.184 0.866
385914 138904 13 0.562 0.118
Media Desv .Est. N A D P
Hermoso
Marreros
Perea
Mecanico
Gráfica de probabilidad de Cortes
Normal - 95% de IC
Gráfico 15: Probabilidad de cortes
B) Homogeneidad de varianzas
P e r e a
M a r r e r o s
H e r m o s o
3 0 0 0 0 02 5 0 0 0 02 0 0 0 0 01 5 0 0 0 01 0 0 0 0 0
Mecanico
In t e r v a lo s d e c o n fia n z a d e B o n fe r r o n i d e 9 5 % p a r a D e s v .Es t .
E sta d ístic a d e p r u e b a 0.69
V a lo r P 0.709
E sta d ístic a d e p r u e b a 0.29
V a lo r P 0.751
P r u e b a d e B a r tle tt
P r u e b a d e L e v e n e
P r u e b a d e i g u a l d a d d e v a r i a n z a s p a r a C o r te s
Gráfico 16 : Prueba de igualdad de varianzas

26
C) Residuales
400000
2000000
-200000
-400000
99
90
50
10
1
Residuo
Porcentaje
N 38
AD 0.584
Valor P 0.120
500000475000450000425000400000
400000
200000
0
-200000
Valor ajustado
Residuo
3200001600000-160000
10.0
7.5
5.0
2.5
0.0
Residuo
Frecuencia
35302520151051
400000
200000
0
-200000
Orden de observación
Residuo
Gráfica de probabilidad normal vs. ajustes
Histograma vs. orden
Gráficas de residuos para Cortes
Gráfico 17: Grafica de Residuales
4.1.3 Análisis de causa raíz (Correlación) para Longitud de cuerda,
Frecuencia de Afilado, Tiempo de Afilado y RPM de Cuchilla.
Tabla 11: Correlaciones: Cortes, Fi_Cortes, T_Afilado, RPM, Cuerda
Correlaciones: Cortes, Fi_Cortes, T_Afilado, RPM, Cuerda
Cortes Fi_Cortes T_Afilado RPM
Fi_Cortes 0.692
0.000
T_Afilado -0.105 -0.005
0.530 0.977(Variable no Correlacionada-sin causalidad)
RPM 0.304 0.654 0.357
0.064 0.000 0.028(Variable no
Correlacionada-sin causalidad)
Cuerda -0.523 -0.132 -0.092 -0.087
0.001 0.429 0.583 0.605

27
900000
600000
300000
747270
20100 200017501500
20
10
0
1.6
1.2
0.8
2000
1750
1500
900000600000300000
74
72
70
1.61.20.8
Cortes
Frecuencia Afilado
Tiempo Afilado
RPM
Cuerda
Gráfica de matriz de Cortes Vs Frecuencia Afilado, Tiempo Afilado, RPM, Cuerda
Gráfico 18: Gráfica matriz
Según la gráfica de matriz se puede observar que entre la frecuencia de Afilado
y los cortes de cuchilla existe una correlación positiva lo cual indica una causalidad
ya que hay relación directa, respecto a la variable tiempo de afilado y RPM o
velocidad de corte de cuchilla vs cortes de cuchilla podemos ver que no existe
correlación alguna para la variable Tiempo de afilado por tal razón no se
consideró como variable significativa, respecto al RPM se consideró como
Significativa la correlación ya que el p valor es 0.064 muy cercano al límite 0.05 y
por último la relación entre la longitud de cuerda vs los Cortes con cuchilla , se
puede observar en el grafico que si existe una correlación negativa entre ellos y
esto hace que la variable sea significativa y considerada como causa raíz.

28
4.1.4 Análisis de causa raíz (Regresión) para Longitud de cuerda, Frecuencia
de Afilado, Tiempo de Afilado y RPM de Cuchilla
Tabla 12 : Regresión
Según el cuadro superior podemos ver que el tiempo de Afilado de Cuchilla es
relevante en la variable de salida(Cortes/Cuchilla) por ser el Pvalue > 0.05.
Según el estudio las causas raíces confirmadas son la longitud de cuerda, RPM,
frecuencia de Afilado y Marca de Cuchilla o proveedor.
Variable No Significativa

29
5. Fase Mejora
En esta etapa nos enfocamos a desarrollar un diseño de experimento considerando
las 03 variables continuas críticas como Frecuencia de Afilado, RPM o Velocidad de
cuchilla, la longitud de cuerda y la variable discreta marca de cuchilla.
5.1 Diseño Experimental
Tabla 13: Factores y niveles de especificación: Diseño factorial >>>
Tabla 14 : Diseño Factorial completo
Diseño factorial completo
Factores: 3 Diseño de la base: 3, 8
Corridas: 16 Réplicas: 2
Bloques: 1 Puntos centrales (total): 0
Todos los términos están libres de estructuras alias.
Tabla de diseño (aleatorizada)
Corrida A B C
1 + - +
2 + + +
3 - + -
4 + - -
5 - - +
6 - - -
7 + + +
8 + + -
9 - + -
10 + - +
11 - - +
12 + + -
13 - - -
14 - + +
15 + - -
16 - + +

30
Tabla 15: Datos del Diseño factorial
OrdenEst OrdenCorrida PtCentral Bloques Frecuencia de Afilado RPM Cuerda Cortes/Cuchilla
6 1 1 1 30 1500 75 722000
16 2 1 1 30 2000 75 667000
11 3 1 1 10 2000 70 369000
10 4 1 1 30 1500 70 1004000
5 5 1 1 10 1500 75 242000
1 6 1 1 10 1500 70 740000
8 7 1 1 30 2000 75 679000
4 8 1 1 30 2000 70 1246000
3 9 1 1 10 2000 70 419000
14 10 1 1 30 1500 75 730000
13 11 1 1 10 1500 75 316000
12 12 1 1 30 2000 70 1284000
9 13 1 1 10 1500 70 807000
15 14 1 1 10 2000 75 540000
2 15 1 1 30 1500 70 1050000
7 16 1 1 10 2000 75 543000
A. Análisis de los Factores
Los resultados del análisis de los factores se muestran en la gráfica siguiente,
detallando que la interacción entre los factor RPM no influye en la variable de salida
cortes/Cuchilla, mientras que los factores independientemente frecuencia de Afilado,
Longitud de cuerda y las interacciones ABC, AC, AB y BC si lo hacen.

31
Gráfico 19 : Diagrama de Pareto de efectos estandarizados
Gráfico 20 : Ajuste factorial Cortes/Cuchilla vs. Frecuencia, RPM, Cuerda

32
Gráfico 21 : Análisis de varianza para Cortes/cuchilla (unidades codificadas)
Gráfico 22 : Coeficientes estimados para Cortes/cuchilla utilizando datos en
unidades no codificadas

33
B. Validar el Modelo
En la gráfica siguiente se muestra a los residuos cumpliendo los requisitos
necesarios para que el modelo sea válido.
50000250000-25000-50000
99
90
50
10
1
Residuo
Porcentaje
N 16
AD 0.230
Valor P 0.766
12000001000000800000600000400000
40000
20000
0
-20000
-40000
Valor ajustado
Residuo
40000200000-20000-40000
4
3
2
1
0
Residuo
Frecuencia
16151413121110987654321
40000
20000
0
-20000
-40000
Orden de observación
Residuo
Gráfica de probabilidad normal vs. ajustes
Histograma vs. orden
Gráficas de residuos para Cortes/Cuchilla
Gráfico 23 : Grafica de residuales 4 en 1
C. Gráficas del Modelo
En el gráfico 24 podemos observar que a mayor Frecuencia de Afilado mayor
Corte /Cuchilla, además a menor Longitud de Cuerda se obtiene mayor Rendimiento
en los cortes /Cuchilla.
Los efectos tanto de la variable Frecuencia de afilado y Longitud de cuerda son
significativas, mientras que la variable RPM el efecto no es relevante.

34
3010
900000
800000
700000
600000
500000
20001500
7570
900000
800000
700000
600000
500000
Frecuencia de Afilado
Media
RPM
Cuerda
Gráfica de efectos principales para Cortes/Cuchilla
Medias de datos
Cortes/Cuchilla
Afilado =425750
Frecuancia de
variable
Efecto de la
Cortes/Cuchilla
=-310000
Frecuancia de Afilado
Efecto de la variable
Gráfico 24 : Efectos Principales para Cortes/Cuchilla
2 0 0 01 5 0 0 7 57 0
1 0 0 0 0 0 0
7 5 0 0 0 0
5 0 0 0 0 0
1 0 0 0 0 0 0
7 5 0 0 0 0
5 0 0 0 0 0
F r e cu e n cia de A fila do
R P M
C u e r d a
10
30
de A filado
F rec uen cia
10
30
de A filado
F rec uen cia
1500
2000
RP M
Gráfica de interacción para Cortes/Cu ch illa
Medias de datos
Gráfico 25 : Grafica de Interacción para cortes/Cuchilla

35
75
70
2000
1500
3010
Cuerda
RPM
673000
726000279000
541500
1265000
1027000773500
394000
Gráfica de cubos (medias de los datos) para Cortes/Cuchilla
0 C ortes/C uchilla
obtenido=1 2 6 5 0 0
Resultado
,RP M =2 0 0 0 ,
C or tes/A filado
mm,F=3 0
O P T IM O S C =7 0
P romedio
0 C ortes/C uchilla
obtenido=1 0 2 7 0 0
Resultado
,RP M =1 5 0 0 ,
C or tes/A filado
mm,F=3 0
O P T IM O S C =7 0
P romedio
Gráfico 26 : Gráfica de cubos para Cortes/Cuchilla
3020100-10-20
99
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
1
Efecto estandarizado
Porcentaje
A Fr e cue ncia de A fila do
B RP M
C C uer da
F a ctor Nom br e
No significativ o
Significativ o
T ipo de e fe cto
A BC
BC
AC
A B
C
A
Gráfica normal de efectos estandarizados
(la respuesta es Cortes/Cuchilla, Alfa = 0.05)
SIGIFICATIVO
RPM =NO
Gráfico 27 : Gráfica normal de efectos estandarizados

36
D. ANOG-Proceso de corte cuchilla
Gráfico 28 : ANOG
Según las pruebas realizadas y aplicando al Análisis de ANOG se puede apreciar en
el cuadro que el objetivo mínimo alcanzable comienza a partir de los valores indicados
de rojo hacia arriba. Desde este análisis comienza nuestra optimización del proceso ya
que el análisis nos indica que combinación de variables nos da mayor rendimientos.
E. Análisis gráfico de variables Múltiples
20001500
1400000
1200000
1000000
800000
600000
400000
200000
20001500
70
RPM
Cortes/Cuchilla
75
10
30
de Afilado
Frecuencia
Gráfica de variables múltiple para Cortes/Cuchilla
Variable de panel: Cuerda
Cortes/Cuchilla
OBJETIVO TRAZADO = < 800 000
BAJO SEGUN LAS ESPECIFICACIONES O
OBTIENE NIVELES DE RENDIMIENTOS
COMBINACION DE VARIABLES DONDE SE
30 Cortes por Afilado
CONSIDERANDO TRABAJAR A
000 Cortes/Cuchilla,
OBJETIVO TRAZADO = > 800
ESPECIFICACIONES O
ALTOS SEGUN LAS
NIVELES DE RENDIMIENTOS
DONDE SE OBTIENE
COMBINACION DE VARIABLES
Gráfico 29 : Gráfica de variables Múltiples para Cortes/Cuchilla

37
F. Optimización del modelo
Para la optimización del modelo se consideró el máximo valor obtenido de
Cortes/Cuchilla de la Prueba ANOG ,además se verifico esta combinación optima
de variables críticas a través del análisis grafico de variables Múltiples según el
gráfico 30.
Act
Alto
Bajo1.0000
D
Óptimo
d = 1.0000
Máximo
Cortes/C
y = 1265000.0
1.0000
Deseabilidad
Compuesto
70.0
75.0
1500.0
2000.0
10.0
30.0
RPM CuerdaFrecuenc
[30.0] [2000.0] [70.0]
Gráfico 30 : Optimización de respuesta
RPM
3025201510
2000
1900
1800
1700
1600
1500
Cuerda 70
Valores fijos
>
–
–
–
–
–
–
–
–
–
<
1 110 00 0 11 900 00
11 900 00
4 700 00
470 00 0 5 500 00
550 00 0 6 300 00
630 00 0 7 100 00
710 00 0 7 900 00
790 00 0 8 700 00
870 00 0 9 500 00
950 00 0 10 300 00
1 030 00 0 11 100 00
Cortes/Cuchilla
Gráfica de contorno de Cortes/Cuchilla vs. RPM, Frecuencia de Afilado
Frecuencia de Afilado = 28.5056
RPM = 1889.15
Cortes/Cuchilla = 1157382
Gráfico 31 : Gráfica de contorno

38
5.2 Plan Piloto
5.2.1 Gráfica de control
En esta etapa se desarrolla el proceso de Cortado de Papel con los parámetros
establecidos en el Diseño Experimental (DOE), El gráfico siguiente muestra los datos
del piloto, podemos observar que los datos están bajo control estadístico.
Gráfico 32 : Gráfica de control de Plan Piloto del Proceso de Corte de Papel
Se puede observar que el comportamiento de la carta de control del proceso
Piloto es estable y tiene un promedio de cortes/Cuchilla de 1,030,774

39
5.2.2 Capacidad del proceso
Gráfico 33 : Capacidad del Proceso Piloto Mejorado

40
5.2.3 Porcentaje de Error y Nivel Z
Gráfico 34 : % de error y nivel Sigma del piloto mejorado

41
5.2.3 Gráficas del proceso antes y después de la mejora
Gráfico 35 : Gráfica de Control de Mejora del Proceso Piloto

42
12000001050000900000750000600000450000300000150000
LEI LES
LEI 900000
Objetivo *
LES 1.2e+006
Desv.Est. (Dentro) 120824
Desv.Est. (General) 131021
Procesar datos
Cp 0.41
CPL -1.31
CPU 2.13
Cpk -1.31
Pp 0.38
PPL -1.20
PPU 1.97
Ppk -1.20
Cpm *
Capacidad general
Capacidad (dentro) del potencial
PPM < LEI 1000000.00
PPM > LES 0.00
PPM Total 1000000.00
Desempeño observado
PPM < LEI 999955.04
PPM > LES 0.00
PPM Total 999955.04
PPM < LEI 999847.78
PPM > LES 0.00
PPM Total 999847.78
Dentro de
General
120000011600001120000108000010400001000000960000920000
LEI LES
LEI 900000
Objetivo *
LES 1.2e+006
Media de la muestra 1.03807e+006
Desv.Est. (Dentro) 49092.9
Procesar datos
Cp 1.02
CPL 0.94
CPU 1.10
Cpk 0.94
Pp 0.98
PPL 0.90
PPU 1.06
Ppk 0.90
Cpm *
Capacidad general
PPM < LEI 0.00
PPM > LES 0.00
PPM Total 0.00
PPM < LEI 2458.25
PPM > LES 486.18
PPM Total 2944.43
PPM < LEI 3391.78
PPM > LES 749.01
PPM Total 4140.79
Dentro de
General
Capacidad de proceso de Antes de la Mejora
Capacidad de proceso de Despues de la Mejora
Antes(Cp/Cpk) Después(Cp/Cpk)
Capacidad Potencial y Real del
Proceso (cpk) Cortado de Papel
0.41/ -1.31 1.02/0.94
Gráfico 36 : Gráfica de Capacidad de Proceso Antes y Después de la Mejora

43
12000001050000900000750000600000450000300000150000
LEI LES
LEI 900000
Objetivo *
LES 1.2e+006
Desv.Est. (Dentro) 120824
Procesar datos
Z.Bench -3.92
Z.LEI -3.92
Z.LES 6.40
Cpk -1.31
Z.Bench -3.61
Z.LEI -3.61
Z.LES 5.90
Ppk -1.20
Cpm *
Capacidad general
%< LEI 100.00
%> LES 0.00
%Total 100.00
%< LEI 100.00
%> LES 0.00
%Total 100.00
%< LEI 99.98
%> LES 0.00
%Total 99.98
Dentro de
General
120000011600001120000108000010400001000000960000920000
LEI LES
LEI 900000
Objetivo *
LES 1.2e+006
Media de la muestra 1.03807e+006
Desv.Est. (Dentro) 49092.9
Procesar datos
Z.Bench 2.75
Z.LEI 2.81
Z.LES 3.30
Cpk 0.94
Z.Bench 2.64
Z.LEI 2.71
Z.LES 3.18
Ppk 0.90
Cpm *
Capacidad general
%< LEI 0.00
%> LES 0.00
%Total 0.00
%< LEI 0.25
%> LES 0.05
%Total 0.29
%< LEI 0.34
%> LES 0.07
%Total 0.41
Dentro de
General
%de Error y Nivel Z Antes de la Mejora
Capacidad de proceso de Despues de la Mejora
Antes Después
Nivel Sigma proceso
Cortado de Papel
-3.61 + 1.5 = -2.11 2.64 + 1.5 = 4.14
Gráfico 37 : % Error y Nivel Sigma Antes y Después de la Mejora

44
37332925211713951
800000
600000
400000
200000
0
Observación
Valorindividual
_
X=4 2 68 1 8
LCS=7 8 92 8 9
LCI=6 43 4 7
37332925211713951
1200000
1100000
1000000
900000
Observación
Valorindividual
_
X=1 03 8 07 2
LCS=1 18 5 35 0
LCI=89 0 79 3
Gráfica I de Antes de la Mejora
Gráfica I de Despues de la Mejora
Gráfico 38 : Control del Proceso de Cortado de papel Antes y Después de la
Mejora
Se puede Observar que ambas cartas están en control, lo cual permitio en
ambos casos calcular de manera adecuada la capacidad y nivel sigma del
proceso de cortado de Papel.

45
1400000
1200000
1000000
800000
600000
400000
200000
0
0.000008
0.000007
0.000006
0.000005
0.000004
0.000003
0.000002
0.000001
0.000000
Datos
Densidad
426818 131021 37
1038072 51000 38
Media Desv.Est. N
Antes de la Mejora
Despues de la Mejora
Variable
Normal
de la MEJORA
Proceso Antes
Distribucion de
la MEJORA
Despues de
de Proceso
Distribucion
Histograma de Cortes/Cuchilla-Antes-Despues de la MEJORA
Gráfico 39 : Histograma de Cortes de Cuchilla Antes y Después de la Mejora
Se puede observar que al mejorar el proceso se diminuyó la variabilidad y se
movió la media, obteniéndose ahorro en términos de COPQ de más de $150,000 al
año

46
5.3 Procedimientos
Se desarrollaron 2 procedimientos, el primero para asegurar la estandarización del
cambio de cuchilla, y también para garantizar la preparación de las cuchillas antes de
su ingreso a máquina con un check list de preparación.
Gráfico 40 : Estandarización de cambio de cuchilla
También se desarrolló una aplicación electrónica que permita el registro
actualizado y rápido de las principales variables encontradas (Frecuencia de afilación,
RPM cuchilla, CUERDA) en la etapa de analizar. Este registro debe llenarse 2 veces al
turno para hacer efectivo el seguimiento.
Gráfico 41 : Aplicación electrónica para el registro de variables
11
22

47
6. Fase de Control
Tabla 16 : Plan de control de Proyecto
Descripción del Proceso Cliente del Proceso Requerimiento Crítico del Cliente Indicador de Salida
Proceso de corte de Papel
Clientes internos ( almacén),
mantenimiento, control de calidad,
cliente final
Incremento de la cantidad de cortes por cuchilla
(1,200,000 cortes/cuchilla)
Cantidad de cortes por cuchilla
Proceso
Nombre los
Indicadores(KIVs,
KPVs, KOVs)
x´s, y´s Y´s
Performance
Standards
Limites
especificación y
límites de Control
Indique
Que Verificar
Tamaño de
muestra
Frecuencia
Cuando
Verificar
Responsable
Quién Verifica
Plan de Contingencia
Acciones Correctivas
Tipo de
Gráfico de
Control
Corte de papel
Y: Cantidad de cortes
/cuchilla
800000-1200000
cortes/cuchilla
Vida útil de cada
cuchilla,
cumplimiento del
objetivo
1 En cada cuchilla Prado M.
Análisis de causas al no llegar
al objetivo.
Evaluar que las condiciones de
trabajo sean las óptimas
Gráfico de
control IM-
R
Corte de papel X1: Longitud de cuerda 70 - 75 mm
Trabajar con la
longitud de 70 mm
(óptimo)
1 Diario
Agreda
R/Hermoso
Gráfico de
control IM-
R
Corte de papel
X2: Frecuencia de
Afilado
10 - 30
Cortes/Afilado
Trabajo con la
frecuencia óptima
(30 Cortes /Afilado)
1 Diario
Agreda
R/Hermoso
Gráfico de
control IM-
R
Corte de papel X3: RPM 1500 - 2000
Trabajar con 2000
RPM
1 cada afilado Diario
Agreda
R/Hermoso
Calibrar las RPM hasta llegar al
óptimo
Gráfico de
control IM-
R
Corte de papel X4: Marca de la cuchilla IKS(62 ± 1) HRC
Que se esté
utilizando cuchillas
del proveedor IKS
(de mayor dureza)
1
Cada Lote de
Cuchilla
Agreda
R/Hermoso
Utilizar cuchilla de similar
dureza a IKS
Gráfico de
control IM-
R

48
6.1 Transferencia del proyecto al dueño del proceso
Tabla 17: Acta de entrega de proyecto
PROYECTO: Reducción del consumo de cuchillas de un proceso de corte de papel
Caso de Negocio: El problema se daba en la sección de corte de la línea convertidora de papel desde marzo
2012. El defecto crítico es la variabilidad del consumo de cuchillas para corte de papel. El rendimiento promedio
de cuchillas era de 500,000 cortes/cuchilla, lo cual está por debajo del rendimiento obtenido en otras unidades
Objetivo
• Incrementar y mantener un rendimiento 1,200,000 cortes por cuchilla
• Obtener un ahorro anual de $ 150,000
Etapa DMAIC Resultados Documento Entregado
Definir
Se definió el problema, equipo de trabajo, se
encontraron las necesidades del cliente. Se desarrolló el
Plan detallado del proyecto
Estatuto del proyecto
Cronograma de actividades y etapas del
proyecto
Reporte de CTQ y CTP identificados
Medir
Se identificaron las variables del proceso, se realizó el
levantamiento de los datos
Diagrama de proceso de bloque
Analizar
Se determinaron las causas raices y se implementó las
mejoras.
Se logró determinar las 3 indicadores a controlar
(longitud de cuerda, Frecuencia de corte, RPM )
Diagrama Causa efecto
Matriz FMEA
Plan de Medición.
Mejorar
Controlar
Desarrollo del plan de control de proceso
Control Financiero
Resultados del Plan piloto (validado con
DOE)
Plan de control
Plan de beneficios financieros
Entrega del Proyecto a Propietario
Control Financiero 1er año Actividad realizada por el propietario
Control Financiero 2do año Actividad realizada por el propietario
Asistentes:
Jefe de Producción
Supervisor del Proceso / Dueño del proceso
Green Belts
Acuerdos
El Jefe de Producción se hace responsable de llevar adelante la implementación total, control y reporte de los
beneficios del presente proyecto durante los años 2013-2014 y 2015.

49
6.2 Control operativo y financiero
6.2.1 Gráficas de control de las variables críticas
A continuación, se presenta las Gráficas de control para las variables críticas del
proceso. Se observa que las variables se han mantenido dentro de los límites de control.
Gráfico 42 : Carta de control-cantidad de cortes por cuchilla
Gráfico 43 : Carta de control para la variable cuerda

50
Gráfico 44 : Carta de control para la variable RPM
6.3 Mecanismos de control
Se entregaron las siguientes ayudas visuales para el control:
Diferencia entre el buen y mal estado de Piedras de afilación
Gráfico 45 : Diferencia entre el buen y mal estado de Piedras de afilación

51
Correcta de Ubicación de piedra que garantice una cuerda de 70 mm
Gráfico 46 : Correcta de Ubicación de las Piedras de afilación
Finalmente se agregó a los requisitos de compra para cuchilla, la dureza, el cual fue
entregado en un documento al área de compras.
Gráfico 47 : Certificado de dureza requerida para la cuchilla
IKS KLINGELNBERG GmbH
In der Fleute 18
D-42897 Remscheid
Tel: +49 (0)2191 / 969 - 0
FAX: +49 (0)2191 / 969-116
Certificate
for
Chromalit Log Saw Blades
We certify, that we produce all Log Saw blades with the following
parameters respectively steel grade:
- Geometrical Tolerances: According to OEM or closer
- Hardness 62 -1 HRC
- Tension: 0,1 – 0,4
- Origin of steel: Germany
- Steel quality 1.2379 / D2
- Composition 1,5%C; 12%Cr; 0,9%Mo; 0,9%V
- Weight approximately 6,5 kg / 610 mm blade
approximately 27 kg / 1000 mm blade
- Density 7,7 kg / dm³
We certify in addition, that we check every single blade and that therefore
all blades are within the above standing tolerances. We check all other
tolerances according to the standard of DIN EN ISO 9001 : 2008 .
Remscheid 13th August 2012
IKS Klingelnberg GmbH
ksi
KLINGELNBERG

52
6.4 Ahorro y control financiero
Tabla 18 : Ahorro financiero
Número de Logs/día(24hrs) 40,000
Rollos día promedio 1,120,000
Rollos al Mes (26 días) 29,120,000
Precio Cuchilla $ 350
Proceso Cortes/ Cuchilla # Cuchillas
Actual 439,495 67
Mejora
estimada 1,038,072 29
Ahorro en cuchillas 38
Ahorro estimado mensual $: 13,300
Ahorro estimado anual $: 159,600
El ahorro estimado anual, calculado a partir de la mejora implementada (plan piloto) es
de $159,600.
Tabla 19 : Cuadro de control financiero
Mes Métrica
Efecto
Financiero
Acumulado Fecha reporte Responsable
feb-13 1,038,072 $12,600 $12,600 28-feb Supervisor
mar-13
abr-12
may-12
jun-12
jul-12
ago-12
set-12
oct-12
nov-12
dic-12

53
6.4.1 Impacto del tiempo de cambio de cuchilla sobre el ahorro de cuchillas
El cambio de cuchilla es en promedio de 1 hora y si eso lo convertimos en
costo horas /Hombre es aproximadamente S/. 272 al mes (asumiendo que se
cambiaron 32 cuchillas en el mes)
Respecto al calibre de papel no se tomó en cuenta dentro de las variables
criticas ya que el calibre del papel utilizado en el producto final es de la misma
característica según requerimiento de la empresa papelera.
Por tal razón no fue incluida como una variable crítica sobre el número de
cortes por cuchilla por ser el efecto irrelevante.
Tabla 20 : Impacto del tiempo de cambio de cuchilla
Sueldo Operario
(S/.)
Horas trabajadas (mes)
Horas Invertidas
por cambio de
cuchilla
1500 176 1
Costo por
Recambio
Ahorro en soles al mes
% el costo de
Recambio
Cuchilla x
mes(Soles)
en cuchillas
respecto ahorro
Cuchillas
272.73 32130 0.85

54
7. Anexos
Anexo 1: Cantidad de cortes por cuchilla antes de la mejora
Cortes/ cuchilla
Julio – Noviembre
2012
507,506 258,790
406,556 299,488
533,300 446,362
374,670 316,146
540,300 291,640
699,521 434,818
603,150 440,314
228,308 393,519
613,038 453,414
323,298 387,112
282,800 377,044
474,942 856,166
326,760 604,284
364,690 742,644
273,426 474,194
350,318 593,390
265,308 453,039
350,867 526,436
249448

55
Anexo 2: Cantidad de cortes por cuchilla Después de la mejora
Cortes/ cuchilla
Febrero del 2013
1025042 1095693
1092583 1021655
1051802 1057427
1041131 1109509
1095898 990254
1059279 986245
1020511 996131
985332 1098094
1001453 1100198
934706 1086792
1066277 944298
963632 1032021
1021045 978982
1068729 982889
950991 998205
1095718 1126484
1061321 1061453
1081928 1024889

56
Anexo 3: Aplicación de registro y control de variables

57
8. Bibliografía consultada
BAHENA QUINTANILLA, Miguel
2006. “Aplicación De La Metodología Seis Sigma Para Mejorar La
Calidad Y Productividad De Una Planta De Bebidas”.
BESTERFIELD, DALE H
1994 Control de calidad. Cuarta Edición. México: Prentice Hall.
GARZA LEON, Ubaldo y GLORIA DE LA GARZA, Roberto
1995. “Implementación De Sistema De Calidad Seis Sigma”.
JURAN, Joseph
1990 Juran y la planificación para la calidad. Madrid: Díaz de Santos.
MINITAB INC.
2006 Help. Minitab® 15.1.1.0.USA: MINITAB INC.
MINITAB INC.
2006 Statguide. Minitab® 15.1.1.0.USA: MINITAB INC.
MONTGOMERY, Douglas C
2004 Diseños de análisis y Experimentos. 2nd Edition. USA:. John Wiley & Sons, Inc.,
Arizona State University
RON BASU
2009 "Implementing Six Sigma and Lean: A Practical Guide to
Tools and Techniques". (Primera Edición)
TANCO RAINUSSO, Pablo Martin
2008 "Metodología para la aplicación del Diseño de Experimentos
(DOE) en la industria”
THOMAS PYZDEK
2003 “Six Sigma Handbook” A Complete Guide for Green Belts,
Black Belts, and Managers at All Levels. Copyright © 2003 by
The McGraw-Hill

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