Uso secuencial de herramientas de control de calidad en procesos productivos: una aplicación en el sector agroalimentario = Sequential use of quality control tools in production processes: an application in food industry

María Isabel López Rodríguez, Patricia López Linares

Resumen


Las diferentes herramientas del Control Estadístico de Calidad proporcionan mejores resultados si su uso se lleva a cabo de manera secuencial, facilitando la detección de los puntos débiles del proceso productivo. Así, en el presente estudio se expone un método de trabajo en el que se utilizan, atendiendo a la necesidad en cada punto de la cadena de producción, algunas de dichas herramientas. Concretamente se propone el uso del diagrama de flujo, gráfico de Pareto, hojas de comprobación, gráficos de control (en este caso gráfico p y gráfico de media-recorrido), así como el análisis de la varianza (ANOVA). El procedimiento se aplica a una empresa del sector agroalimentario, interesada en dar una solución al problema derivado del elevado número de quejas por parte de sus clientes. Las primeras conclusiones, en las que se observa un porcentaje elevado de elementos defectuosos (superior al 30%), llevan a analizar las causas principales, la constatación de la capacidad del proceso y la cuantificación de la pérdida derivada de esta situación, mediante la función de pérdida de Taguchi. Para ello se realiza un estudio previo del descentramiento del proceso y del exceso de variabilidad que explicarían la falta de capacidad del mismo para fabricar según especificaciones.

When making use of the different existing tools for Statistical Process Control (SPC), better results can be achieved if a sequential approach is used. This working methodology will provide easier ways to detect any weak point in the production process. Here one such methodology is presented, during the application of which the most appropriate statistical tools are used in each step of the production chain, depending on the needs arising for each of them. In the process shown in this paper, the proposed tools are the flowchart, Pareto chart, check sheet, two different types of control charts (in this case p–chart and –R chart), and finally the analysis of variance (ANOVA). This procedure is applied to a production process in a food plant, in which the main goal at the moment the problem arose was being able to provide a solution to a specific problem that lead to a large number of complaints from their customers. The first results showed a high percentage (over 30 %) of nonconforming units. As a consequence, an analysis of the major causes was carried out, followed by the verification of the process capability and the quantification of the economic loss derived from this situation, by means of the Taguchi loss function. To achieve the latter, process centering and spread were studied. The observed excess in variability would explain the lack of capability to manufacture according to specifications


Palabras clave


Gráfico de Pareto; Gráficos de control; ANOVA; Índices de capacidad; Función de pérdida de Taguchi; Control de calidad; Mejora continua de procesos; Pareto chart; Control chart; ANOVA; Capability index; Taguchi loss function; Quality Control

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Referencias


Besterfield, D., Besterfield, C., Besterfield, G. y Besterfield, M. (2011). Total quality management. India: Pearson Education.

Botero, M., Arbeláez, O. y Mendoza, J. (2007). Método ANOVA utilizado para realizar el estudio de repetibilidad y reproducibilidad dentro del control de calidad de un sistema de medición. Scientia et Technica Año XIII(37), 533-537.

Caicedo, N. (2011). Aplicación de un programa Seis Sigma para la mejora de calidad en una empresa de confecciones. Prospect, 9(2), 65–74.

Calcutt, R. (1995). The rights and wrongs of control charts. Applied Statistics, 44(3), 279–288.

Carot, V. (1998). Control estadístico de la calidad. Valencia: Universidad Politécnica de Valencia.

Galgano, A. (1995). Los 7 instrumentos de la calidad total. Madrid: Díaz de Santos.

Huerga, C., Blanco, P. y Abad, J. (2005). Aplicación de los gráficos de control en el análisis de la calidad textil. Pecvnia, (1), 125–148.

Huerga, C., Abad, J.I. y Blanco, P. (2012). El papel de la estadística en la metodología Seis Sigma. Una propuesta de actuación en servicios sanitarios. Pecvnia Monográfico, (1), 111-136.

Ishikawa, K. (1989). Introducción al control de calidad. Madrid: Díaz de Santos.

López R.F. (2003). Taguchi, la calidad en cifras. Qualitas hodie: Excelencia, desarrollo sostenible e innovación, (89), 76-78.

López Rodríguez, M.I. y Guerola Adell, E. (2013). Control cuantitativo de la calidad en una empresa del sector servicios. Pecvnia, (16/17), 197-215.

Montgomery, D. (2010). Control estadístico de la calidad. México: LimusaWiley.

Orlandoni, G. (2012). Gestión de la calidad: Control estadístico y Seis Sigma. Telos, 14(2), 269– 274.

Riu, J. (2005). Gráficos de control de Shewhart. Técnicas de Laboratorio, (306), 1016-1019.

Shewhart, W.A. (1931; rpt.1980). Economic control of quality of manufactured product. Milwaukee, Wis: ASQC Quality Press.

Taguchi, G. (1987). Introducción a la ingeniería de calidad. Monterrey: Centro de Calidad, DGI- ITESM.

Tolamatl, J., Gallardo, D., Varela, J.A. y Flores, E. (2011). Aplicación de Seis Sigma en una microempresa del ramo automotriz. Conciencia Tecnológica, (42), 11-18.

Valderrey, P. (2012). Herramientas para la calidad total. Madrid: Starbook.




DOI: http://dx.doi.org/10.18002/pec.v0i18.1645

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