SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 23
Vinícius Silveira Jesuatto1 (FECILCAM) –
Andréa Machado Groff2 (GEPPGO, DEP/FECILCAM)
Rubya Vieira de Mello Campos3 (GPMAgro, DEP/FECILCAM)
Rony Peterson da Rocha4 (GEPPGO, DEP/FECILCAM)
Tânia Maria Coelho5 (GPMAgro, DEP/FECILCAM) –
RESUMEN
. La implementación de un CEP (Control Estadístico de
Proceso) a un proceso productivo de elaboración de
Pizzas congeladas, donde la alta variabilidad en la
producción puede generar problemas de falta de peso
o exceso de este.
La aplicación de herramientas estadísticas corroboro
que el proceso estaba bajo control, pero presentando
alta variabilidad en el factor peso.
Esto ocasiona un incremento en los costos productivos,
al tener que generar reprocesamiento y perdida de
ingredientes por sobrepeso del producto final.
INTRODUCCION
Cambios en la relación consumidor/Industria.
Desarrollo de técnicas y tendencias culinarias para
satisfacer al consumidor. (Fonseca 2008)
Satisfacer las demandas del consumidor y preservar la
calidad de los productos y servicios (Éxito Empresarial)
Implementar un CEP : Mejor Calidad de productos y
servicios, aumento de la competitividad y reducción de
costos de producción. (PALADINI CARVALHO, 2005;
RAMOS, 2006)
Una alta variación en un proceso
productivo causa graves
inconvenientes.
Una falta de estandarización de
los procesos de elaboración
puede conllevar a producir
pizzas de bajo peso (devolución -
Reprocesamiento)
Y de alto peso pueden ser
comercializadas (perdidas de
insumos ).
•I . CALIDAD
INGENIERIA DE LA CALIDAD
• Planifica, Diseña y Controla programas de
Calidad en las empresas facilitando la toma
de decisiones por parte de la gerencia, mejora
la calidad y productividad.
CALIDAD
• Producto que se ajusta a las especificaciones de
diseño, valor agregado, carácter propio,
diferenciación en el mercado, y satisfacción del
cliente.
II. CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS
- CEP
Proceso : Conjunto de
Actividades interconectadas
con el fin de generar un
producto.
El CEP pretende mantener el
proceso con un rendimiento
adecuado y predecible.
ETAPAS DEL CEP:
•Observación
•Evaluación (Comparación
con estándares)
• Análisis y Decisión.
•Acción y Corrección.
Gráficos o Diagramas de Control: Limite
Central, LCS Y LCI.
Pueden ser de variables y/o Atributos.
Histogramas: Muestra de manera simplificada la
frecuencia de ocurrencia de un evento.
Diagrama Causa y Efecto (Causas 6M)
El estudio de caso fue realizado en una empresa de alimentos
en la fabricación de pizzas congeladas.
Etapas:
a. Descripción del Proceso
b. Identificación de los puntos clave
c. Aplicación del CEP y Identificación de
Causas de Variación.
Para la aplicación del CEP se recolectaron datos del peso
(g) de pizzas. La colección fue realizada por personal
previamente capacitado durante el mes de septiembre de
2009. Con los datos recogidos se construyo histogramas y
Cartas de control utilizando el programa Wincep ®.
. La compañía produce seis sabores de pizzas
congeladas. Se escogieron los sabores de pizza
que tuvieron los porcentajes más altos de
producción, los datos fueron evaluados para la
producción de pizzas (en kg) para el período enero-
septiembre de 2009.
. De los seis sabores producidos, la pizza con ½ de
pepperoni y ½ mozzarella (PMM) y la pizza de
pepperoni (PZC) representaron, respectivamente, el
28,5 y el 17,6% de la producción. Como resultado, la
aplicación de la CEP se hizo en estos dos sabores.
. Se efectuó un Diagrama de Flujo con el fin de
definir los puntos críticos para efectuar un CEP.
Puntos CEP
BOLEAIDERA
(258 g)
TOPPING
MANUAL
DOSIFICADOR DE
QUESO
SALIDA DEL
HORNO
(284 g)
El punto de recogida elegido para la ejecución del
CEP fue el de Aplicación de Cubierta Manual de
ingredientes, que, al ser un proceso manual,
mostro una mayor variación. No optó por CEP
después boleadeira y salida del horno, porque, con
base en datos históricos de la empresa,
presentaban poca variación.
I. Control Estadístico de Procesos de Pizzas PMM
FIGURA No 1
Para la aplicación del CEP 25 muestras se recogieron
diariamente a partir del peso de 4 filas de pizzas que
se producen y se calcularon las medias diarias para 4
filas. Estos datos fueron recogidos en 11 días de
septiembre cuando había producción de pizzas PMM.
(Figura No 1)
Debido a la variación en peso se preparó un
histograma como se muestra en la Figura 2, con el fin
de comparar la variación en el peso de pizzas con los
límites establecidos por la empresa; límite inferior
especificado (LIE) y superior especificado (LSE) a
440,0 y 518,0 g, respectivamente.
FIGURA No 2
Analizando el histograma, demostró la variación de
proceso de alta con respecto a la LIE y LSE, con 13,75%
de las pizzas y por debajo de 2,5% por encima del peso
especificado por la compañía.
II. Control Estadístico de Procesos de
Pizzas PZC
Para la aplicación del CEP a las pizzas PZC, 18 muestras
fueron recolectadas en los 9 días del mes de septiembre,
seguido por los mismos criterios descritos para el PMM
pizzas. (Figura No 3)
FIGURA No 3
FIGURA No 3
Con el fin de verificar la variación en relación con los límites
especificados por la compañía ha desarrollado el histograma para el
PZC pizzas, que se muestra en la Figura 4.
FIGURA No 4
Analizando el histograma, se comprobó una alta
variación del proceso con respecto a la LIE y LSE,
con un 20,8% por debajo de pizzas y un 4,1% por
encima del peso especificado por la compañía.
Se observa que el peso de pizzas PZC presento
una alta variación en comparación con el de
pizzas PMM.
FIGURA No 5 Diagrama Causa - Efecto
ANALISIS DE VARIACION DEL PROCESOFalta de estandarización y ajuste
DOSIFICADOR DE QUESO.
Variación Tamaño de las manos de
los operarios (TOPPING MANUAL.
Mala Calidad Materia Prima (Queso,
Harina)
I. Se encontró que la producción de pizzas PMM y
PZC se encontraba en control estadístico, todos
los puntos estaban bajo los límites de control,
pero la variación era alta.
II. La elevada variación del proceso se evidencio
con el desarrollo de histogramas que permitieron
identificar que el peso de pizzas PZC
mostraban una mayor variación con respecto a
las pizzas PMM.
III. La variación de los pesos de pizzas resultado en
ambas pizzas por debajo como por encima del
peso deseado, que genera costes adicionales.
Bajo peso Pizzas requiere volver a procesar, y
no pueden ser comercializados .
I. La identificación de las principales causas de
variación del proceso permite proponer medidas
para reducir la variación, como estandarizar
ajustar la dosis de queso.
II. Realizar estudios ergonómicos para los
empleados del topping manual.
III. Seleccionar la harina y el queso, utilizar los
productos que atiendan y cumplan con las
necesidades del proceso. La realización de test
en la recepción de la materia prima puede evitar
este problema.

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

Guia resuelta de deshidratación osmotica
Guia resuelta de deshidratación osmoticaGuia resuelta de deshidratación osmotica
Guia resuelta de deshidratación osmoticaStephanie Melo Cruz
 
Cuajada y prensado correctos en queseria
Cuajada y prensado correctos en queseriaCuajada y prensado correctos en queseria
Cuajada y prensado correctos en queseriacabreado82
 
Transmisión De Calor En Régimen No Estacionario: Determinación De Las Propied...
Transmisión De Calor En Régimen No Estacionario: Determinación De Las Propied...Transmisión De Calor En Régimen No Estacionario: Determinación De Las Propied...
Transmisión De Calor En Régimen No Estacionario: Determinación De Las Propied...yuricomartinez
 
Diagrama de flujo jugo de manzana
Diagrama de flujo jugo de manzanaDiagrama de flujo jugo de manzana
Diagrama de flujo jugo de manzanaDiana Raimondo
 
4.2 sistema de produccion (oferta y demanda)
4.2 sistema de produccion (oferta y demanda)4.2 sistema de produccion (oferta y demanda)
4.2 sistema de produccion (oferta y demanda)Rodol Tolentino
 
1 CLASE 13. TAMIZADO.ppsx
1 CLASE 13. TAMIZADO.ppsx1 CLASE 13. TAMIZADO.ppsx
1 CLASE 13. TAMIZADO.ppsxSoldaGama1
 
medición del trabajo-tiempo normal y tiempo estándar -----estudio por el tra...
medición del trabajo-tiempo normal y tiempo estándar  -----estudio por el tra...medición del trabajo-tiempo normal y tiempo estándar  -----estudio por el tra...
medición del trabajo-tiempo normal y tiempo estándar -----estudio por el tra...Yanina C.J
 
Operaciones unitarias de la industria alimentaria
Operaciones unitarias de la industria alimentariaOperaciones unitarias de la industria alimentaria
Operaciones unitarias de la industria alimentariaGaby Mendoza
 

La actualidad más candente (20)

Guia resuelta de deshidratación osmotica
Guia resuelta de deshidratación osmoticaGuia resuelta de deshidratación osmotica
Guia resuelta de deshidratación osmotica
 
distribución de equipo en la planta
distribución de equipo en la plantadistribución de equipo en la planta
distribución de equipo en la planta
 
Cuajada y prensado correctos en queseria
Cuajada y prensado correctos en queseriaCuajada y prensado correctos en queseria
Cuajada y prensado correctos en queseria
 
Practica de tamizado
Practica de tamizadoPractica de tamizado
Practica de tamizado
 
Transmisión De Calor En Régimen No Estacionario: Determinación De Las Propied...
Transmisión De Calor En Régimen No Estacionario: Determinación De Las Propied...Transmisión De Calor En Régimen No Estacionario: Determinación De Las Propied...
Transmisión De Calor En Régimen No Estacionario: Determinación De Las Propied...
 
FLUJO TECNOLOGICO DE ELABORACION DE FIDEOS
FLUJO TECNOLOGICO DE ELABORACION DE FIDEOSFLUJO TECNOLOGICO DE ELABORACION DE FIDEOS
FLUJO TECNOLOGICO DE ELABORACION DE FIDEOS
 
Control estadistico de procesos
Control estadistico de procesosControl estadistico de procesos
Control estadistico de procesos
 
mezcladores
mezcladoresmezcladores
mezcladores
 
Diagrama de flujo jugo de manzana
Diagrama de flujo jugo de manzanaDiagrama de flujo jugo de manzana
Diagrama de flujo jugo de manzana
 
4.2 sistema de produccion (oferta y demanda)
4.2 sistema de produccion (oferta y demanda)4.2 sistema de produccion (oferta y demanda)
4.2 sistema de produccion (oferta y demanda)
 
Diagrama de ensamble
Diagrama de ensambleDiagrama de ensamble
Diagrama de ensamble
 
Tecnologia de grupos a presentar
Tecnologia de grupos a presentarTecnologia de grupos a presentar
Tecnologia de grupos a presentar
 
1 CLASE 13. TAMIZADO.ppsx
1 CLASE 13. TAMIZADO.ppsx1 CLASE 13. TAMIZADO.ppsx
1 CLASE 13. TAMIZADO.ppsx
 
medición del trabajo-tiempo normal y tiempo estándar -----estudio por el tra...
medición del trabajo-tiempo normal y tiempo estándar  -----estudio por el tra...medición del trabajo-tiempo normal y tiempo estándar  -----estudio por el tra...
medición del trabajo-tiempo normal y tiempo estándar -----estudio por el tra...
 
Estudio de tiempos 1
Estudio de tiempos 1Estudio de tiempos 1
Estudio de tiempos 1
 
Pronósticos
PronósticosPronósticos
Pronósticos
 
Problemas de procesos térmicos
Problemas de procesos térmicosProblemas de procesos térmicos
Problemas de procesos térmicos
 
Poka Yoke
Poka YokePoka Yoke
Poka Yoke
 
Operaciones unitarias de la industria alimentaria
Operaciones unitarias de la industria alimentariaOperaciones unitarias de la industria alimentaria
Operaciones unitarias de la industria alimentaria
 
Molienda
MoliendaMolienda
Molienda
 

Similar a Aplicación del control estadistico en un proceso de pizzas congeladas

Clase de Administración de la Calidad II del 11.06.22.pdf
Clase de Administración de la Calidad II del 11.06.22.pdfClase de Administración de la Calidad II del 11.06.22.pdf
Clase de Administración de la Calidad II del 11.06.22.pdfAndrsCastro58
 
Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14Maestros en Linea
 
Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14Maestros Online
 
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUEGOS
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUEGOSMETODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUEGOS
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUEGOSLB Consultor
 
Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14Educaciontodos
 
Tesis SMED Mespack a proyectar.pptx
Tesis SMED Mespack a proyectar.pptxTesis SMED Mespack a proyectar.pptx
Tesis SMED Mespack a proyectar.pptxEduardoValle39
 
TRABAJO MONOGRÁFICO - PLAN HACCP.pptx
TRABAJO MONOGRÁFICO - PLAN HACCP.pptxTRABAJO MONOGRÁFICO - PLAN HACCP.pptx
TRABAJO MONOGRÁFICO - PLAN HACCP.pptxSaritaCernaCastillo
 
Exposición final proyecto: Propuesta de redistribución en planta
Exposición final proyecto: Propuesta de redistribución en plantaExposición final proyecto: Propuesta de redistribución en planta
Exposición final proyecto: Propuesta de redistribución en plantaAprendizajeAutnomo
 
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUE...
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUE...METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUE...
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUE...LB Consultor
 
Material curso herramientas estadisticas de calidad
Material curso herramientas estadisticas de calidadMaterial curso herramientas estadisticas de calidad
Material curso herramientas estadisticas de calidadMariana López-Castañeda
 
2977608 proyecto-de-inversion-ejemplo callao
2977608 proyecto-de-inversion-ejemplo callao2977608 proyecto-de-inversion-ejemplo callao
2977608 proyecto-de-inversion-ejemplo callaoUNPRG
 
Presentacion proyecto de mejora
Presentacion proyecto de mejora Presentacion proyecto de mejora
Presentacion proyecto de mejora Jaime Urbina Yon
 

Similar a Aplicación del control estadistico en un proceso de pizzas congeladas (20)

Nueva Canasta Básica Alimentaria
Nueva Canasta Básica AlimentariaNueva Canasta Básica Alimentaria
Nueva Canasta Básica Alimentaria
 
Clase de Administración de la Calidad II del 11.06.22.pdf
Clase de Administración de la Calidad II del 11.06.22.pdfClase de Administración de la Calidad II del 11.06.22.pdf
Clase de Administración de la Calidad II del 11.06.22.pdf
 
sufi
sufisufi
sufi
 
-Dona-Gumi-Final-Cc.docx
-Dona-Gumi-Final-Cc.docx-Dona-Gumi-Final-Cc.docx
-Dona-Gumi-Final-Cc.docx
 
Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14
 
Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14
 
Ao1
Ao1Ao1
Ao1
 
Informe tec avicola
Informe tec avicolaInforme tec avicola
Informe tec avicola
 
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUEGOS
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUEGOSMETODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUEGOS
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUEGOS
 
Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14Control estadistico de calidad s14
Control estadistico de calidad s14
 
Tesis SMED Mespack a proyectar.pptx
Tesis SMED Mespack a proyectar.pptxTesis SMED Mespack a proyectar.pptx
Tesis SMED Mespack a proyectar.pptx
 
Petit queso
Petit quesoPetit queso
Petit queso
 
Ntp leche
Ntp lecheNtp leche
Ntp leche
 
TRABAJO MONOGRÁFICO - PLAN HACCP.pptx
TRABAJO MONOGRÁFICO - PLAN HACCP.pptxTRABAJO MONOGRÁFICO - PLAN HACCP.pptx
TRABAJO MONOGRÁFICO - PLAN HACCP.pptx
 
Simplificación de trabajo gerencia 2
Simplificación de trabajo   gerencia 2Simplificación de trabajo   gerencia 2
Simplificación de trabajo gerencia 2
 
Exposición final proyecto: Propuesta de redistribución en planta
Exposición final proyecto: Propuesta de redistribución en plantaExposición final proyecto: Propuesta de redistribución en planta
Exposición final proyecto: Propuesta de redistribución en planta
 
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUE...
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUE...METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUE...
METODOLOGÍA SEIS SIGMA. EXPERIENCIAS DE SU APLICACIÓN EN LA REFINERÍA CIENFUE...
 
Material curso herramientas estadisticas de calidad
Material curso herramientas estadisticas de calidadMaterial curso herramientas estadisticas de calidad
Material curso herramientas estadisticas de calidad
 
2977608 proyecto-de-inversion-ejemplo callao
2977608 proyecto-de-inversion-ejemplo callao2977608 proyecto-de-inversion-ejemplo callao
2977608 proyecto-de-inversion-ejemplo callao
 
Presentacion proyecto de mejora
Presentacion proyecto de mejora Presentacion proyecto de mejora
Presentacion proyecto de mejora
 

Último

Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptxPresentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptxLolaBunny11
 
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnologíaTrabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnologíassuserf18419
 
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...silviayucra2
 
Desarrollo Web Moderno con Svelte 2024.pdf
Desarrollo Web Moderno con Svelte 2024.pdfDesarrollo Web Moderno con Svelte 2024.pdf
Desarrollo Web Moderno con Svelte 2024.pdfJulian Lamprea
 
EPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial UninoveEPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial UninoveFagnerLisboa3
 
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricGlobal Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricKeyla Dolores Méndez
 
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptxProyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx241521559
 
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)GDGSucre
 
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Josephguía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan JosephBRAYANJOSEPHPEREZGOM
 
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNITpruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNITMaricarmen Sánchez Ruiz
 

Último (10)

Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptxPresentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
Presentación guía sencilla en Microsoft Excel.pptx
 
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnologíaTrabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
Trabajo Mas Completo De Excel en clase tecnología
 
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
POWER POINT YUCRAElabore una PRESENTACIÓN CORTA sobre el video película: La C...
 
Desarrollo Web Moderno con Svelte 2024.pdf
Desarrollo Web Moderno con Svelte 2024.pdfDesarrollo Web Moderno con Svelte 2024.pdf
Desarrollo Web Moderno con Svelte 2024.pdf
 
EPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial UninoveEPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
EPA-pdf resultado da prova presencial Uninove
 
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft FabricGlobal Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
Global Azure Lima 2024 - Integración de Datos con Microsoft Fabric
 
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptxProyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
Proyecto integrador. Las TIC en la sociedad S4.pptx
 
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
International Women's Day Sucre 2024 (IWD)
 
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Josephguía de registro de slideshare por Brayan Joseph
guía de registro de slideshare por Brayan Joseph
 
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNITpruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
pruebas unitarias unitarias en java con JUNIT
 

Aplicación del control estadistico en un proceso de pizzas congeladas

  • 1. Vinícius Silveira Jesuatto1 (FECILCAM) – Andréa Machado Groff2 (GEPPGO, DEP/FECILCAM) Rubya Vieira de Mello Campos3 (GPMAgro, DEP/FECILCAM) Rony Peterson da Rocha4 (GEPPGO, DEP/FECILCAM) Tânia Maria Coelho5 (GPMAgro, DEP/FECILCAM) –
  • 2. RESUMEN . La implementación de un CEP (Control Estadístico de Proceso) a un proceso productivo de elaboración de Pizzas congeladas, donde la alta variabilidad en la producción puede generar problemas de falta de peso o exceso de este. La aplicación de herramientas estadísticas corroboro que el proceso estaba bajo control, pero presentando alta variabilidad en el factor peso. Esto ocasiona un incremento en los costos productivos, al tener que generar reprocesamiento y perdida de ingredientes por sobrepeso del producto final.
  • 3. INTRODUCCION Cambios en la relación consumidor/Industria. Desarrollo de técnicas y tendencias culinarias para satisfacer al consumidor. (Fonseca 2008) Satisfacer las demandas del consumidor y preservar la calidad de los productos y servicios (Éxito Empresarial) Implementar un CEP : Mejor Calidad de productos y servicios, aumento de la competitividad y reducción de costos de producción. (PALADINI CARVALHO, 2005; RAMOS, 2006)
  • 4. Una alta variación en un proceso productivo causa graves inconvenientes. Una falta de estandarización de los procesos de elaboración puede conllevar a producir pizzas de bajo peso (devolución - Reprocesamiento) Y de alto peso pueden ser comercializadas (perdidas de insumos ).
  • 5. •I . CALIDAD INGENIERIA DE LA CALIDAD • Planifica, Diseña y Controla programas de Calidad en las empresas facilitando la toma de decisiones por parte de la gerencia, mejora la calidad y productividad. CALIDAD • Producto que se ajusta a las especificaciones de diseño, valor agregado, carácter propio, diferenciación en el mercado, y satisfacción del cliente.
  • 6. II. CONTROL ESTADISTICO DE PROCESOS - CEP Proceso : Conjunto de Actividades interconectadas con el fin de generar un producto. El CEP pretende mantener el proceso con un rendimiento adecuado y predecible. ETAPAS DEL CEP: •Observación •Evaluación (Comparación con estándares) • Análisis y Decisión. •Acción y Corrección.
  • 7. Gráficos o Diagramas de Control: Limite Central, LCS Y LCI. Pueden ser de variables y/o Atributos. Histogramas: Muestra de manera simplificada la frecuencia de ocurrencia de un evento. Diagrama Causa y Efecto (Causas 6M)
  • 8. El estudio de caso fue realizado en una empresa de alimentos en la fabricación de pizzas congeladas. Etapas: a. Descripción del Proceso b. Identificación de los puntos clave c. Aplicación del CEP y Identificación de Causas de Variación. Para la aplicación del CEP se recolectaron datos del peso (g) de pizzas. La colección fue realizada por personal previamente capacitado durante el mes de septiembre de 2009. Con los datos recogidos se construyo histogramas y Cartas de control utilizando el programa Wincep ®.
  • 9. . La compañía produce seis sabores de pizzas congeladas. Se escogieron los sabores de pizza que tuvieron los porcentajes más altos de producción, los datos fueron evaluados para la producción de pizzas (en kg) para el período enero- septiembre de 2009. . De los seis sabores producidos, la pizza con ½ de pepperoni y ½ mozzarella (PMM) y la pizza de pepperoni (PZC) representaron, respectivamente, el 28,5 y el 17,6% de la producción. Como resultado, la aplicación de la CEP se hizo en estos dos sabores. . Se efectuó un Diagrama de Flujo con el fin de definir los puntos críticos para efectuar un CEP.
  • 10.
  • 11. Puntos CEP BOLEAIDERA (258 g) TOPPING MANUAL DOSIFICADOR DE QUESO SALIDA DEL HORNO (284 g)
  • 12. El punto de recogida elegido para la ejecución del CEP fue el de Aplicación de Cubierta Manual de ingredientes, que, al ser un proceso manual, mostro una mayor variación. No optó por CEP después boleadeira y salida del horno, porque, con base en datos históricos de la empresa, presentaban poca variación.
  • 13. I. Control Estadístico de Procesos de Pizzas PMM FIGURA No 1
  • 14. Para la aplicación del CEP 25 muestras se recogieron diariamente a partir del peso de 4 filas de pizzas que se producen y se calcularon las medias diarias para 4 filas. Estos datos fueron recogidos en 11 días de septiembre cuando había producción de pizzas PMM. (Figura No 1) Debido a la variación en peso se preparó un histograma como se muestra en la Figura 2, con el fin de comparar la variación en el peso de pizzas con los límites establecidos por la empresa; límite inferior especificado (LIE) y superior especificado (LSE) a 440,0 y 518,0 g, respectivamente.
  • 16. Analizando el histograma, demostró la variación de proceso de alta con respecto a la LIE y LSE, con 13,75% de las pizzas y por debajo de 2,5% por encima del peso especificado por la compañía. II. Control Estadístico de Procesos de Pizzas PZC Para la aplicación del CEP a las pizzas PZC, 18 muestras fueron recolectadas en los 9 días del mes de septiembre, seguido por los mismos criterios descritos para el PMM pizzas. (Figura No 3)
  • 18. Con el fin de verificar la variación en relación con los límites especificados por la compañía ha desarrollado el histograma para el PZC pizzas, que se muestra en la Figura 4. FIGURA No 4
  • 19. Analizando el histograma, se comprobó una alta variación del proceso con respecto a la LIE y LSE, con un 20,8% por debajo de pizzas y un 4,1% por encima del peso especificado por la compañía. Se observa que el peso de pizzas PZC presento una alta variación en comparación con el de pizzas PMM.
  • 20. FIGURA No 5 Diagrama Causa - Efecto
  • 21. ANALISIS DE VARIACION DEL PROCESOFalta de estandarización y ajuste DOSIFICADOR DE QUESO. Variación Tamaño de las manos de los operarios (TOPPING MANUAL. Mala Calidad Materia Prima (Queso, Harina)
  • 22. I. Se encontró que la producción de pizzas PMM y PZC se encontraba en control estadístico, todos los puntos estaban bajo los límites de control, pero la variación era alta. II. La elevada variación del proceso se evidencio con el desarrollo de histogramas que permitieron identificar que el peso de pizzas PZC mostraban una mayor variación con respecto a las pizzas PMM. III. La variación de los pesos de pizzas resultado en ambas pizzas por debajo como por encima del peso deseado, que genera costes adicionales. Bajo peso Pizzas requiere volver a procesar, y no pueden ser comercializados .
  • 23. I. La identificación de las principales causas de variación del proceso permite proponer medidas para reducir la variación, como estandarizar ajustar la dosis de queso. II. Realizar estudios ergonómicos para los empleados del topping manual. III. Seleccionar la harina y el queso, utilizar los productos que atiendan y cumplan con las necesidades del proceso. La realización de test en la recepción de la materia prima puede evitar este problema.