Determinación de la capacidad de...
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“Determinación de la capacidad de producción
de las líneas de extruidos y harina en una
empresa elaboradora de botanas de la región”
Tesis Que para obtener el título de
Ingeniero Industrial y de Sistemas
Presenta
Marcela Rodríguez Domínguez Anaissa Valenzuela Hernández
Ciudad Obregón Sonora; Junio de 2014
AGRADECIMIENTOS Y DEDICATORIAS
A Dios:
Por la vida y sobretodo, la bendición de vivirla rodeada de las mejores
personas. Por presentarme momentos tanto buenos como malos, los que me
hicieron ser quien soy, y por no dejarme sola jamás siendo tú mí fuerza en todo
momento.
A mis papás:
Principalmente por darme la vida y ser mí apoyo incondicional en momentos
buenos y malos, por todo el amor que me han dado, por todo su esfuerzo para
darme siempre lo mejor, por confiar en mí y por todos los valores y enseñanzas
que me han dado, los cuales me formaron como persona. Espero que Dios me
permita tenerlos mucho tiempo más para demostrarles que todo su apoyo y
esfuerzo valió la pena.
A mis hermanos:
Por ser los mejores hermanos del mundo, por siempre darme los mejores
consejos y todo el apoyo, y a pesar de que no los tuve mucho tiempo conmigo,
ser la mejor compañía, muchas gracias por darme a mis cinco enanos que me
hacen tan feliz y sobre todo por quererme tanto, por ser mi ejemplo a seguir y
por protegerme siempre.
A mis maestros:
Por todo el apoyo, dedicación y enseñanzas que me dieron en estos cuatro
años, sin ustedes no hubiera sido posible formarme profesionalmente. Gracias
por su motivación, la que me ayudó a cumplir mis metas y por estar siempre
para mí no solo en cuestiones académicas.
A Marcela Rodríguez Domínguez:
Por ser la mejor compañera de tesis porque estoy segura que no pude haber
elegido mejor. Gracias por todo el apoyo que me has dado y por todos los
momentos de risa que sacaron lo mejor de este proyecto. Espero que Dios te
siga llenando de bendiciones y que consigas siempre lo que mereces por ser la
niña ejemplar que eres, sabes que siempre voy a estar ahí para ti.
A mis amigos:
Por todo su cariño, consejos y principalmente por estar siempre para mí
cuando más lo necesito. Por brindarme su amistad en todo momento y por
regalarme las mejores experiencias haciendo que este trayecto se hiciera más
corto.
A Luz Elena Beltrán:
Por ser como mi segunda mamá, por darme la fuerza que necesitaba para salir
adelante desde el primer semestre, por todo el apoyo que me diste durante
estos cuatro años y por confiar siempre en mí y permitirme ayudarte cada vez
que lo necesitabas. Sabes que cuentas conmigo siempre y que estoy muy
orgullosa de ti por ser la persona que eres.
A Elizabeth González:
Primero que nada por aceptar ser nuestra guía en este proyecto que sin ti
hubiera sido imposible lograr, muchas gracias por ser mucho más que una
maestra para mí y por todas las enseñanzas, experiencias y apoyo que me
diste no solo en lo académico. Espero que sigas creciendo como lo has hecho
hasta ahorita y poder contar contigo siempre.
Dedico esta tesis principalmente a mi familia que me ha dado un apoyo
incondicional a lo largo de mi vida, y que con sus esfuerzos lograron que esto
fuera posible, creyendo siempre en mí y siendo un pilar fundamental de mi
crecimiento como persona.
Anaissa Valenzuela Hernández
AGRADECIMIENTOS Y DEDICATORIAS
A Dios, por permitirme estar rodeada de personas maravillosas que me han
acompañado a lo largo de mi vida, por ponerme en situaciones que me han
permitido crecer como persona, por darme la familia que tengo y por guiarme
siempre por el buen camino. Sé que si estoy aquí es por su voluntad.
A mis padres, por haberme dado la vida, por amarme incondicionalmente, por
educarme y darme la posibilidad de ser la mejor versión de mi misma. Me siento
muy afortunada de ser su hija. No tengo palabras para agradecer todo lo que han
hecho por mí.
A mi madre, Guadalupe Domínguez Moreno por permitirme soñar siempre, por
apoyarme en mis decisiones, por ser madre y padre a la vez. Por haber luchado
tanto para darme todo lo que tengo y por ser mi inspiración de vida. Te amo
mamita.
A mi hermana, por ser la persona que me ha acompañado durante toda mi vida.
Por todo el cariño que me ha dado y por siempre estar dispuesta a ayudarme sin
pedir nada a cambio. Por aguantar todo lo que he hecho desde que éramos unas
niñas y por ser mi ejemplo a seguir. Es un honor para mí ser tu hermana. Te
adoro.
A mi compañera Anaissa Valenzuela Hernández, mi mejor amiga. Te agradezco
por aceptarme tal y como soy durante todo el tiempo de conocernos. Gracias por
todo lo que aportaste para la realización de este proyecto. Espero de todo corazón
que tus sueños se hagan realidad. Te quiero mucho.
A la Mtra. Elizabeth González Valenzuela, por el apoyo brindado durante la
elaboración de este trabajo, por su disponibilidad para ayudarnos y orientarnos,
por inspirarnos y creer en nosotras. Por su carácter que hizo que confiáramos en
ella y lográramos alcanzar esta meta tan importante. Muchas gracias por todo
maestra.
A mis maestros, por todos los conocimientos transmitidos, por forjar en mí una
cultura y un hábito de responsabilidad y entrega. Todos y cada uno de ellos han
ayudado a que este momento de mi vida profesional sea posible. Gracias por su
ayuda.
A la Mtra. Luz Elena Beltrán Esparza, por hace que el proceso de elaboración de
este proyecto fuera una experiencia agradable y por creer siempre en nosotras y
motivarnos a seguir adelante. Por ser una hermosa persona y mucho más,
¡Gracias maestra!
A mis amigos, por haber hecho que en este camino haya tenido una sonrisa en mi
rostro. Por darme apoyo moral cuando lo necesitaba y por todos aquellos
momentos divertidos que pasamos juntos. Por escucharme cuando necesitaba un
consejo, por hacer que mis días fueran menos estresantes para olvidarme un poco
de mis problemas. Nunca los olvidaré.
Este trabajo se lo dedico a las personas mencionadas anteriormente y a todas las
personas que creyeron en mí. Va dedicado también a todos aquéllos que por
cuestiones del destino, no pudieron llegar hasta aquí. Esta es una prueba de que
con disciplina y trabajo, y sobre todo constancia, podemos lograr nuestros
objetivos.
Marcela Rodríguez Domínguez
ÍNDICE
LISTA DE TABLAS………………………………………………….... v
LISTA DE FIGURAS………………………………………………….. vi
RESUMEN………………………………………………………….…… vii
I. INTRODUCCIÓN
1.1 Antecedentes…………………………………………………………….. 1
1.2 Planteamiento del problema…………………………………………… 20
1.3 Objetivo…………………………………………………………………… 20
1.4 Justificación……………………………………………………………… 20
1.5 Delimitaciones……………………………………………………………. 21
1.6 Limitaciones………………………………………………………………. 21
II. MARCO TEÓRICO
2.1 Productividad…………………………………………………………….. 23
2.2.1 Definiciones de productividad………………………………….. 24
2.1.2 Medición de la productividad…………………………………… 25
2.1.3 Limitantes de la productividad………………………………….. 26
2.2 Capacidad………………………………………………………………….. 28
2.2.1 Capacidad de producción…………………………………………… 29
2.3 Tipos de capacidad…………………………………………………………. 29
2.4 Planificación de la capacidad……………………………………………… 30
2.4.1 Métodos para la planificación de la capacidad………………. 31
2.5 Procedimiento para determinar la capacidad……………………………. 34
2.6 Consideraciones para aumentar la capacidad…………………………... 35
2.6.1 Flexibilidad de la capacidad…………………………………….. 36
2.7 Medidas de capacidad de producción……………………………………. 36
2.7.1 Factores que influyen en la medición de la capacidad de
producción…………………………………………………………….. 38
2.8 Clasificación ABC……………………………………………………….. 39
2.9 Cartas de control…………………………………………………………. 40
2.9.1 Elementos básicos de una carta de control………………….. 41
2.9.2 Límites de control………………………………………………….. 42
2.10 Tamaño de muestra…………………………………………………….. 43
2.11 OEE (Overall Equipment Effectiveness)- Eficiencia General de los
Equipos………………………………………………………………….. 45
III. MÉTODO
3.1 Sujetos……………………………………………………………………. 46
3.2 Materiales…………………………………………………………………. 47
3.3 Procedimiento……………………………………………………………. 47
3.3.1 Establecer elementos de entrada para el cálculo de la
capacidad de producción de la línea…………………………… 47
3.3.2 Seleccionar los productos críticos de la línea de producción…… 48
3.3.3 Analizar el comportamiento de la producción por hora de los
productos críticos…………………………………………………… 48
3.3.4 Determinar producción real por hora en diferentes áreas del
proceso………………………………………………………………. 49
3.3.5 Determinar la operación más lenta de la línea de producción….. 50
3.3.6 Estimar capacidad de producción para cada producto crítico….. 50
IV. RESULTADOS
4.1 Establecer elementos de entrada para el cálculo de la capacidad de
producción de la línea ………………………………………………………… 52
4.2 Seleccionar los productos críticos de la línea de producción…….. 54
4.3 Analizar el comportamiento de la producción por hora de los 55
productos críticos………………………………………………………..
4.4 Determinar producción real por hora en diferentes áreas del proceso.. 57
4.5 Determinar el área más lenta de la línea de producción…………… 59
4.6 Estimar capacidad de producción para cada producto crítico…….. 61
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES……………………... 67
BILBIOGRAFÍA……………………………………………………… 68
APÉNDICES
APÉNDICE A: Gráficas de producción histórica de los productos de las
líneas de harina y extruidos (agosto 2013- enero 2014)…………………… 71
APÉNDICE B: Observaciones producto a granel……………………….. 87
APÉNDICE C: Velocidades observadas en los equipos de las líneas de
harina y extruidos en cada producto analizado…………………………… 90
APÉNDICE D: Observaciones del rendimiento de la máquina
empacadora y cálculo de OEE………………………………………………. 93
ANEXOS
ANEXO 1: Tabla distribución T Student…………………………………… 100
ANEXO 2: Demanda pasada de las líneas de harina y extruidos (agosto
2013- enero 2014)…………………………………………………………….. 102
ANEXO 3: Reporte de mantenimientos pasados en las líneas de harina y
extruidos (agosto 2013- enero 2014)……………………………………… 113
LISTA DE TABLAS
TABLA DESCRIPCIÓN PÁGINA
Tabla 1 Ventajas y desventajas que presentan las medianas
empresas.
6
Tabla 2 Variables a utilizar para medir los procesos de las
líneas de extruidos y harina.
17
Tabla 3 Indicadores utilizados para medir los procesos de las
líneas de extruidos y harina.
19
Tabla 4 Lista de variables de entrada. 53
Tabla 5 Fórmulas aplicables al proyecto. 54
Tabla 6 Clasificación ABC de los productos por demanda. 55
Tabla 7 Promedio de datos históricos de producción. 56
Tabla 8 Resultados de producción a granel antes de empaque. 57
Tabla 9 Resultados de producción real después de empaque. 59
Tabla 10 Comparación de producción por hora entre áreas del
proceso.
60
Tabla 11 Validación de los resultados de producción por hora. 61
Tabla 12 OEE (eficiencia global de los equipos) de las líneas de
harina y extruidos.
63
Tabla 13 Estimación de la capacidad de producción de las
líneas de harina y extruidos.
64
Tabla 14 Registro de velocidades en las observaciones.
65
v
LISTA DE FIGURAS
FIGURA DESCRIPCIÓN PÁGINA
Figura 1 Figura 1. La industria manufacturera en México. 5
Figura 2 Macro y micro localización de la empresa. 9
Figura 3 Organigrama de la empresa. 10
Figura 4 Entradas, proceso y salidas de la línea de harina. 12
Figura 5 Entradas, proceso y salidas de la línea de extruidos. 13
Figura 6 Relación entre áreas de la línea de harina y extruidos. 14
Figura 7 Layout del área de producción (planta oeste). 14
Figura 8 Líneas de extruidos y harina 15
Figura 9 Productos producidos en las líneas bajo estudio. 15
Figura 10 Diagrama SIPOC (PEPSU) de la línea de harina. 16
Figura 11 Diagrama SIPOC (PEPSU) de la línea de extruidos. 16
Figura 12 Ejemplo de una carta de control. 41
Figura 13 Fórmulas para el cálculo de límites en un gráfico de
control.
43
vi
RESUMEN
Las líneas de harinas y extruidos de la organización bajo estudio no cuentan con
un plan de producción debido a que no se conoce la capacidad de las mismas.
Esto ocasiona que no se aprovechen al máximo los recursos utilizados al producir
semanalmente para satisfacer la demanda. El presente trabajo se elaboró con el
objetivo de determinar la capacidad de producción para las líneas de harina y
extruidos para establecer datos reales que sirvan como apoyo en la elaboración
del plan de producción semanal de las mismas.
Para cumplir el objetivo se siguió la metodología: establecer elementos de entrada
para el cálculo de la capacidad de producción de la línea, se seleccionaron los
productos críticos de la línea de producción mediante la clasificación ABC
tomando como base la demanda. Se analizó el comportamiento de la producción
histórica por hora de los productos críticos para obtener la producción mínima,
máxima y promedio por hora, además se determinó la producción real por hora en
diferentes áreas del proceso con el fin de obtener datos que brinden un
acercamiento a la situación real de producción actual mediante la comparación de
la cantidad de producto que sale del proceso en forma a granel, contra la cantidad
de producto que sale del área de empaque. Así mismo se determinó la operación
más lenta de la línea de producción para obtener la capacidad real de la línea, y
por último se estimó la capacidad de producción para cada producto crítico
mediante una comparación de datos históricos y reales para evidenciar su validez.
El estudio, mostró que el área más lenta del proceso es el empaque, por lo que se
tomó este ritmo para determinar la capacidad de las líneas. Se obtuvo la
capacidad de producción real para cada uno de los productos, la cual, en
promedio fue 334.552 kg/hr, esta al ser utilizada para la realización del plan de
producción, lo que espera que genere la optimización de los recursos empleados y
una mayor productividad para estas dos líneas.
vii
1
I. INTRODUCCIÓN
La razón de ser de las empresas son los clientes, la satisfacción de los mismos
debe ser el propósito de toda organización. El mercado cambiante actual exige a
toda empresa elevar el nivel de servicio y los obliga a una mejora constante de sus
procesos productivos, sin dejar de lado la búsqueda de la rentabilidad del negocio.
En este capítulo se presentan los antecedentes, planteamiento del problema,
objetivo, justificación, delimitaciones y limitaciones del estudio.
1.1 Antecedentes
La competitividad de las empresas depende en buena medida de su capacidad
para lanzar al mercado productos cada vez más adecuados a las necesidades de
los clientes presentes y futuros (en calidad y precio), y para responder a los
movimientos estratégicos de los competidores (Fernández y Avella, 2006).
2
Gutiérrez y De la Vara (2013), afirman que la productividad es la capacidad de
generar resultados utilizando ciertos recursos. Se incrementa maximizando
resultados y/u optimizando recursos. También se puede definir como el
mejoramiento continuo del sistema. Más que producir rápido, producir mejor.
La diversidad de empresas existentes en nuestro país representa un papel
fundamental para determinar el nivel de competencia de las mismas. Sea una
empresa que brinde un servicio o de manufactura, la búsqueda de acciones y
estrategias que les permitan permanecer en el mercado debe ser tarea constante.
De acuerdo a INEGI (2011), manufactura es la actividad económica que
transforma una gran diversidad de materias primas en diferentes artículos para el
consumo. Está constituida por empresas desde muy pequeñas (tortillerías,
panaderías y molinos, entre otras) hasta grandes conglomerados (armadoras de
automóviles, embotelladoras de refrescos, empacadoras de alimentos,
laboratorios farmacéuticos y fábricas de juguetes, por ejemplo).
La industria manufacturera se clasifica en nueve divisiones de actividad, tomando
en cuenta el tipo de producto que se elaboran en ellas:
Productos alimenticios, bebidas y tabaco
Textiles, prendas de vestir e industria del cuero
Industria de la madera y productos de madera
Papel, productos del papel, imprentas y editoriales
Sustancias químicas, derivados del petróleo, productos del caucho y
plásticos
Productos de minerales no metálicos, exceptuando derivados del petróleo y
carbón
Industrias metálicas básicas
Productos metálicos, maquinaria y equipo
Otras industrias manufactureras
3
INEGI (2011), menciona que la división de productos alimenticios, bebidas y
tabacos se encuentra constituida de la siguiente manera:
Carnes y lácteos. Carnes, matanza de ganado, preparación y empacado de
carne; leche, queso, crema y mantequilla (pasteurización y envasado de leche;
queso, crema y mantequilla; leche condensada y deshidratada; cajetas y otros
productos lácteos).
Preparación de frutas y legumbres. Frutas y legumbres envasadas y
deshidratadas, frutas y legumbres deshidratadas, preparación y envasado de
frutas y legumbres, salsas y condimentos, salsas y sopas enlatadas, mayonesa y
otros condimentos.
Molienda de trigo. Harina de trigo, pan y otros productos de harina de trigo, pan y
pasteles, galletas y pastas alimenticias.
Molienda de maíz. Harina de maíz, masa y tortillas, elaboración de masa y
fabricación de tortillas.
Beneficio y molienda de café. Beneficio de café, café y té, tostado y molienda de
café, café soluble y té.
Azúcar. Azúcar y subproductos (incluido alcohol etílico) y piloncillo o panela.
Aceites y grasas comestibles. Aceites y grasas vegetales comestibles.
Alimentos para animales. Alimentos para animales.
Otros productos alimenticios. Dulces, chocolates y confituras; bombones,
confituras, jaleas y dulces; beneficio de cacao, cocoa y chocolate de mesa;
tratamiento y envasado de miel; chicles; flanes y gelatinas; preparación y
envasado de pescados y mariscos; arroz y otros productos agrícolas de molino;
beneficio de arroz; beneficio de otros productos agrícolas; otros productos de
4
molino; almidones, féculas y levaduras; concentrados y jarabes; fabricación de
hielo, helados y paletas; papas fritas, charritos y similares.
Bebidas alcohólicas. Tequila y otras bebidas de agaves; licores y vinos; ron y
otros aguardientes de caña; vinos y aguardientes de uva, bebidas alcohólicas no
fermentadas; sidra, pulque y otras bebidas fermentadas.
Cerveza y malta. Malta y cerveza.
Refrescos y aguas. Refrescos y aguas.
Tabaco. Beneficio de tabaco, cigarros y puros; cigarros, puros.
Como se muestra en la figura 1, al año 2011, las divisiones de esta industria que
aportaron con el mayor porcentaje al producto interno bruto (PIB) de las
manufacturas en México son la industria alimentaria, de las bebidas y del tabaco,
con 27.9% y la industria productora de maquinaria y equipo con un 26.9%.
5
Fuente: INEGI, 2011.
Figura 1. La industria manufacturera en México.
Los criterios para clasificar a la micro, pequeña y mediana empresa son diferentes
en cada país, de manera tradicional se ha utilizado el número de trabajadores
como criterio para estratificar los establecimientos por tamaño y como criterios
complementarios, el total de ventas anuales, los ingresos y/o los activos fijos.
6
Microindustria. Las empresas que ocuparan hasta 15 personas y el valor
de sus ventas netas fuera hasta 30 millones de pesos al año.
Industria Pequeña. Las empresas que ocuparan hasta 100 personas y sus
ventas netas no rebasaran la cantidad de 400 millones de pesos al año.
Industria Mediana. Las empresas que ocuparan hasta 250 personas y el
valor de sus ventas no rebasara la cantidad de mil 100 millones de pesos al
año.
Las pequeñas y medianas empresas, tienen particular importancia para las
economías nacionales, no solo por sus aportaciones a la producción y distribución
de bienes y servicios, sino también por la flexibilidad de adaptarse a los cambios
tecnológicos y gran potencial de generación de empleos. Representan un
excelente medio para impulsar el desarrollo económico y una mejor distribución de
la riqueza (Van Auken y Howard, 1993).
Hoy en día las pequeñas y medianas empresas atraviesan por una situación poco
favorable a causa de las exigencias del mercado actual y la proliferación de
cadenas comerciales o monopólicas. El uso de nuevas tecnologías, el
mejoramiento contínuo de la calidad, entre otros factores, representan un gran
reto para ellas. La tabla 1 muestra una serie de ventajas y desvenajas que
presentan las medianas empresas.
Tabla 1. Ventajas y desventajas que presentan las medianas empresas.
VENTAJAS DESVENTAJAS
1. Cuentan con buena organización,
permitiéndoles ampliarse y adaptarse a las
condiciones del mercado.
1. No se reinvierten las utilidades para mejorar
el equipo y las técnicas de producción.
2. Tienen una gran movilidad, permitiéndoles
ampliar o disminuir el tamaño de la planta, así
como cambiar los procesos técnicos
necesarios.
2. Sus ganancias no son elevadas; por lo cual,
muchas veces se mantienen en el margen de
operación y con muchas posibilidades de
abandonar el mercado.
3. Por su dinamismo tienen posibilidad de
crecimiento y de llegar a convertirse en una
empresa grande.
3. No contrataran personal especializado y
capacitado por no poder pagar altos salarios.
7
4. Absorben una porción importante de la
población económicamente activa, debido a su
gran capacidad de generar empleos.
4. La calidad de la producción no siempre es
la mejor, muchas veces es deficiente porque
los controles de calidad son mínimos o no
existen.
5. Asimilan y adaptan nuevas tecnologías con
relativa facilidad.
5. No pueden absorber los gastos de
capacitación y actualización del personal, pero
cuando lo hacen, enfrentan el problema de la
fuga de personal capacitado.
6. Se establecen en diversas regiones del país
y contribuyen al desarrollo local y regional por
sus efectos multiplicadores.
6. Sus posibilidades de fusión y absorción de
empresas son reducidas o nulas.
7. Cuentan con una buena administración,
aunque en muchos casos influenciada por la
opinión personal de o los dueños del negocio.
Fuente: Marsch, J. (2000). Herramientas para la Mejora Continua.
Una propuesta de mejora para que proporcione una alternativa de solución
depende de la capacidad de identificar, priorizar y resolver problemas; un
problema es una desviación entre lo que debería estar ocurriendo y lo que
realmente ocurre, y que sea lo suficientemente importante para hacer que alguien
piense en que esa desviación debe ser corregida (Cárdenas, 2004).
Debido al tipo de producto que elaboran y al sector económico que pertenencen,
las medianas idustrias de alimentos tienen la responsabilidad de brindar productos
de calidad y de mejorar constantemente sus procesos, con el fin de generar una
rentabilidad que permita su superviviencia en el mercado nacional.
Nacional de Alimentos y Helados, S.A. de C.V. (BOKADOS) es una empresa
mexicana, fundada el 19 de marzo de 1973 en la ciudad de Monterrey, Nuevo
León. Nace como una pequeña fábrica de paletas congeladas llamadas
“Frutaletas”. Gracias a la visión de sus fundadores, la compañía ingresa en el
mercado de botanas con la fabricación de nuevos productos. Al observar el
impacto alcanzado, se decidió a dedicar por completo la producción hacia este
mercado. Años más tarde, la planta se trasladó a Santa Catarina, Nuevo León,
donde se implementaron líneas completamente automatizadas y tecnología de
8
punta. Están certificados por la ISO 9001:2008 buscando siempre la mejora
continua.
En enero de 2007, la organización se integra al grupo de Embotelladoras ARCA,
trayendo consigo crecimiento expansión de la empresa y la marca BOKADOS. En
ese mismo año se incorporó la marca Mazapán Azteca se integra a la familia
BOKADOS. En mayo de 2009 fue inaugurada la segunda planta en Ciudad
Obregón, Sonora, con la cual se incrementó la capacidad de producción y logística
para llegar a más ciudades en el oeste del país. En el presente, es considerada
como una mediana empresa que cuenta con dos plantas productoras y 42
sucursales en el país.
La visión de la organización es “Ser líderes en todas las ocasiones de consumo de
bebidas y alimentos en los mercados donde participamos de forma rentable y
sustentable.” Su misión es “Generar el máximo valor para nuestros clientes,
colaboradores, comunidades y accionistas, satisfaciendo en todo momento y con
excelencia las expectativas de nuestros consumidores.”
Para ello buscan día con día: asegurar la satisfacción total de los clientes a través
de nuestro portafolio de productos de la mejor calidad, servicio de excelencia e
iniciativas para su desarrollo, obtener para nuestros accionistas un retorno sobre
la inversión por arriba del costo de capital, proporcionar oportunidades de
superación y crecimiento integral continuo para nuestros colaboradores, apoyar el
desarrollo de proveedores como socios competitivos de nuestra cadena de valor y
Contribuir dentro de un mercado de responsabilidad social, a la mejora de las
comunidades en que participamos y al cuidado del medio ambiente. Los objetivos
de la organización son: ofrecer alimentos de impulso de clase mundial, mejorar e
innovar continuamente los productos, servicio y distribución de la organización y
satisfacer a clientes y consumidores en cualquier momento y lugar. En la figura 2
se muestra una descripción gráfica de su macro y micro localización.
9
Fuente: Elaboración propia con información extraída de Google Maps, 2014.
Figura 2. Macro y micro localización de la empresa.
Para una mejor comprensión del objeto bajo estudio que se abordará en este
proyecto, es necesario conocer los diferentes puestos que existen dentro de la
organización así como la jerarquía existente de acuerdo al grado de importancia
que estos presentan. En la figura 3 se puede observar el organigrama de la planta.
10
Fuente: Nacional de Alimentos y Helados S.A de C.V, 2014
Figura 3. Organigrama de la empresa
Cada área o puesto tiene funciones y desempeñan distintas actividades, que
coordinadas buscan cumplir con la misión, visión y objetivos establecidos:
Recursos humanos: es el encargado de capacitaciones y reclutamiento de
personal, así como de los pagos de nómina a los empleados de la planta.
Logística: su responsabilidad es la administración de los almacenes de la planta
(de materia prima y producto terminado). Sus actividades claves son la recepción
de materias primas y el embarcamiento de producto terminado. Su objetivo es
brindar en el tiempo y cantidad correctos los materiales necesarios para el proceso
productivo.
Compras: es reponsable de realizar las adquisiciones en tiempo, cantidad y
calidad adecuados.
Administración: se encarga de la planeación para la gestión financiera de la
empresa.
11
Calidad: es el departamento responsable de medir y controlar la calidad de los
procesos y la sanidad de la planta. Determina la calidad de las materias primas,
productos en proceso y productos terminados.
Producción: Sus actividades principales recaen en elaborar el plan de
producción, pedir materia prima para el proceso productivo y elaborar inventarios
de productos terminados.
La principal actividad que se desarrolla en la organización es la producción de
botanas. Cuenta con una variedad de 15 productos los cuales cuentan con
diferentes gramajes, estos incluyen:
Harina de papa
Harina de Trigo
Cacahuates y semillas
Dulces
Fritos de Maíz
Papas Fritas
Tortilla de maíz
Salsas
Mazapán Azteca
Chicharrón de Cerdo
Estos productos cuentan con un mercado que abarca el norte y centro del país, y
van dirigidos a consumidores de todas las edades. Su mercado abarca minoristas
y escuelas en general, para las cuales se han desarrollado productos especiales
que cubren los requerimientos de salud y sanidad propuestos por el gobierno en
las escuelas de educación básica.
El área de producción de la organización cuenta con tres líneas diferentes,
divididas de acuerdo a la naturaleza del producto que elaboran: harina, extruidos y
maíz. El objeto bajo estudio son dos líneas, la de harina y de extruidos que se
12
encuentran dentro del área de producción, las cuáles elaboran seis y un producto
respectivamente, de los 15 producidos en la planta. Tomando en cuenta que cada
producto es ofrecido en diferentes presentaciones o gramaje, en total, las dos
líneas generan alrededor de 35 productos.
Tanto la línea de extruidos como la de harina operan menos de cuatro días a la
semana, según la demanda que presenten. Los operarios encargados del manejo
de estas dos líneas tienen una jornada de 8 horas, es decir, hay tres turnos
laborales. Para un mejor entendimiento, en las figuras 4 y 5 se muestran las
entradas y salidas de las líneas bajo estudio.
Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.
Figura 4. Entradas, proceso y salidas de la línea de harina.
Materia prima:
Pasta (pellet)
Aceite
Saborizante
Cuero de cerdo
Bolsas impresas Maquinaria Método Mano de obra Mediciones Medio ambiente
1. Vaciar el pellet en tolva. 2. Trasladar la pasta al freidor mediante una banda. 3. Freír la pasta (aprox. 200°C) 4. Enfriar y quitar exceso de aceite en banda. 5. Transportar producto hacia el tambor sazonador mediante una banda lineal. 6. Condimentar el producto en el cilindro sazonador. 7. Transportar el producto al cusinato. 8. Pesar el producto (establecer gramaje) 9. Empacar producto en bolsas para su almacenaje.
Producto terminado en la presentación y gramaje adecuados:
Prispa
Prispa queso
Detocho
Dipazo
Chicharrón de harina
Chicharrón de cerdo
ENTRADAS PROCESO SALIDAS
13
Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.
Figura 5. Entradas, proceso y salidas de la línea de extruidos.
El objetivo tanto de la línea de harina como de extruidos es elaborar los productos
requeridos, en el tiempo esperado con las características solicitadas por el cliente.
El encargado de tomar las decisiones sobre estas líneas es el gerente de la
planta, o en su caso, el jefe inmediato que es el supervisor de producción. Las
líneas de harina y extruidos están fuertemente relacionadas con otras áreas como
el almacén de materia prima, el cual les provee el material necesario para iniciar el
proceso de cualquier tipo de producto que se vaya a elaborar, y el almacén de
producto terminado, en este caso es el cliente interno de las líneas, en el cual se
depositan las cajas que contienen una cierta cantidad de producto final para su
venta posterior.
Por otra parte, cuentan con una fuerte relación con el área de calidad, ya que tiene
la autoridad de detener el proceso en las líneas si estas están generando
productos que no cumplan con los requisitos especificados. Mantenimiento se
encarga de que la maquinaria siempre esté en las condiciones óptimas para
Materia prima:
Harina (sémola de
maíz)
Aceite
Agua
Colorante
Saborizante
Bolsas impresas
Maquinaria
Método
Mano de obra
Mediciones
Medio ambiente
1. Hacer la mezcla de la harina con agua, aceite y colorante. 2. Pasar la mezcla a tolva para almacenarla 3. Dar forma al producto mediante un extrusor 4. Transportar el producto hacia el horno mediante una banda 5. Hornear el producto (aprox. 265°C) 6. Transportar producto hacia el tambor sazonador mediante una banda lineal. 6. Condimentar el producto en el cilindro sazonador. 7. Transportar el producto a una tolva mediante una banda jirafa 8. Pesar el producto (establecer gramaje) 9. Empacar producto en bolsas para su almacenaje.
Producto terminado
en la presentación y
gramaje adecuados:
Puffed
Rekecho
(exclusivo
para
supermerca-
do)
ENTRADAS PROCESO SALIDAS
14
realizar su función de manera adecuada y si esto no se está logrando, proporciona
mantenimientos correctivos para que sea posible. En la figura 6 se muestra la
relación de las áreas descritas previamente.
Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.
Figura 6. Relación entre áreas de la línea de harina y extruidos.
En la planta se cuenta con tres líneas de producción: maíz, harina y extruidos. La
distribución de planta en el área de producción se aprecia en la siguiente figura:
Fuente: Nacional de Alimentos y Helados S.A de C.V, 2014.
Figura 7. Layout del área de producción (planta oeste).
15
Las líneas de harina y extruidos, se encuentran divididas en tres partes: proceso,
sazonado y empaque. En el proceso, se le da la preparación necesaria a las
materias primas. Ya que el producto esta freído u horneado, pasa al área de
sazonado donde se le agrega el condimento. Finalmente el producto va al área de
empaque, donde se coloca en bolsas en la cantidad adecuada. La figura 8
muestra las dos líneas descritas divididas en sus tres áreas.
Fuente: Nacional de Alimentos y Helados S.A de C.V, 2014
Figura 8. Líneas de extruidos y harina.
Al proceso entran las materias primas que son: sazonador, agua, harinas, pastas,
colorante, aceite. Las salidas del proceso son las bolsas de botanas listas para
colocarse en caja y almacenarse para su distribución. La figura 9 muestra los
productos producidos en las dos líneas. En las figuras 10 y 11 se pueden apreciar
mediante diagramas SIPOC o PEPSU, los proveedores y clientes de las líneas así
como los insumos y salidas de las mismas.
Fuente: Elaboración propia en base a información proporcionada por la empresa.
Figura 9. Productos producidos en las líneas bajo estudio.
Harina
Extruidos
PROCESO SAZONADO EMPAQUE
16
S
Proveedores
I
Entradas
P
Proceso
O
Salidas
C
Clientes
Almacén de materia prima Gerente de planta
Materia prima:
Pasta
Saborizante
Aceite
Cuero de cerdo
Insumos:
Bolsas impresas
Plan de producción: Fechas de entrega y especificacio-nes del producto
Tipo
Cantidad
Fecha límite
1. Vaciar el pellet en tolva.
2. Trasladar la pasta al freidor
mediante una banda.
3. Freír la pasta (aprox. 200°C)
4. Enfriar y quitar exceso de
aceite en banda.
5. Transportar producto hacia el
tambor sazonador mediante una
banda lineal.
6. Condimentar el producto en el
cilindro sazonador.
7. Transportar el producto al
cusinato.
8. Pesar el producto (establecer
gramaje)
9. Empacar producto en bolsas
para su almacenaje.
Producto
terminado y
empacado,
listo para su
almacena-
miento y
distribución:
Prispa
Detocho
Dipazo
Chicharrón de harina
Chicharrón de cerdo
Registro de producción
Almacén de producto terminado Gerente de planta
Fuente: Elaboración propia en base a lo observado en la empresa.
Figura 10. Diagrama SIPOC (PEPSU) de la línea de harina.
S
Proveedores
I
Entradas
P
Proceso
O
Salidas
C
Clientes
Almacén de materia prima
Gerente de planta
Materia prima:
Sémola de maíz
Saborizante
Colorante
Aceite Insumos:
Bolsas impresas
Agua
Plan de
producción:
-Fechas de
entrega y
especificacio-
nes del
producto
Tipo
Cantidad
1. Hacer la mezcla de la harina
con agua, aceite y colorante.
2. Pasar la mezcla a tolva para
almacenarla
3. Dar forma al producto mediante
un extrusor
4. Transportar el producto hacia el
horno mediante una banda
5. Hornear el producto (aprox.
265°C)
6. Transportar producto hacia el
tambor sazonador mediante una
banda lineal.
7. Condimentar el producto en el
cilindro sazonador.
8. Transportar el producto a una
tolva mediante una banda jirafa
9. Pesar el producto (establecer
gramaje)
10. Empacar producto en bolsas
para su almacenaje.
Producto
terminado y
empacado,
listo para su
almacena-
miento y
distribución:
Puffed -Rekecho
Registro de
producción
Almacén de producto terminado Gerente de planta
Fuente: Elaboración propia en base a lo observado en la empresa.
Figura 11. Diagrama SIPOC (PEPSU) de la línea de extruidos.
17
El jefe de planta de Nacional de Alimentos y Helados S.A de C.V en Ciudad
Obregón, se basa en una serie de variables e indicadores para medir los
procesos que se llevan a cabo dentro de las líneas de harina y extruidos. En base
a estos se toman las decisiones que se llevan a cabo en el área de producción.
En la tabla 2 se pueden apreciar las variables que son tomadas en cuenta por la
organización.
Tabla 2. Variables a utilizar para medir los procesos de las líneas de extruidos y
harina.
Nombre de las Variables Tipo Parte del proceso
Valor Real Valor Ideal
Tiempo muerto (min) Cuantitativa Proceso 3 horas 45
minutos por turno (aprox.)
Desconocido
Disponibilidad de los trabajadores (horas)
Cuantitativa Proceso Desconocido 7 horas 30 minutos
Producción por hora (kg/hr)
Cuantitativa Salida Desconocido Desconocido
Piezas producidas por hora (pzas/hr)
Cuantitativa Salida Desconocido Desconocido
Cajas producidas por hora (cajas/hr)
Cuantitativa Salida Desconocido Desconocido
Desperdicio (kg) Cuantitativa Proceso Desconocido
(Info. Incorrecta)
Desconocido
Operadores por línea (número)
Cuantitativa Proceso 6 operadores por turno
Desconocido
Producidos antes del empaque (kg)
Cuantitativa Proceso Desconocido Desconocido
Cajas programadas Cuantitativo Entrada Determinado
por el cliente Determinado por el
cliente
Cajas notificadas Cuantitativo Salida 48.78% de
cumplimiento Determinado por el
cliente
Piezas programadas Cuantitativo Entrada Determinado
por el cliente Determinado por el
cliente
Piezas producidas Cuantitativo Salida 48.78% de
cumplimiento Determinado por el
cliente
Kilos programadas Cuantitativo Entrada Determinado
por el cliente Determinado por el
cliente
Kilos notificados Cuantitativo Salida 48.78% de
cumplimiento Determinado por el
cliente
Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.
Las cajas, piezas y kilogramos programados y notificados son las variables que la
organización emplea actualmente. El valor de las variables programadas se
18
determina mediante lo que el cliente solicita; los resultados de las variables
notificadas provienen de lo que se produjo en base a esa programación. Para
calcular el porcentaje mostrado en la tabla anterior, se tomaron como referencia
los registros de semanas anteriores administrados por el jefe de planta. Si se
cumplió con lo que el cliente requirió de forma exacta, se tomó como
cumplimiento, de lo contrario, ya sea si produjeron kilogramos de más o de menos,
se tomó como un incumplimiento. Como se puede observar, estas variables
cuentan con un porcentaje de cumplimiento muy bajo, lo que ocasiona el
incumplimiento de los indicadores.
El tiempo muerto se da por mantenimiento a las máquinas, cambio de producto y
fallos operativos; el valor real es aproximadamente de tres horas 45 minutos,
tomando en cuenta una jornada en la cual se presentan cambio de producto, fallos
en la maquinaria y operativos. Como se puede observar en la tabla 1, la
organización desconoce el valor ideal del tiempo muerto que estas dos líneas
deberían generar, por lo que en algunas ocasiones, se aceptan grandes
cantidades del mismo. De igual manera, se desconoce las horas disponibles
reales por parte de los operarios, sin embargo se sabe que estos deberían trabajar
durante siete horas y media, y por distintas causas esto no se lleva a cabo.
Una de las variables más importantes para esta organización son los kilogramos
por hora y las piezas por hora que se generan en las líneas de producción, sin
embargo, se desconoce tanto el valor real como el ideal, por lo que puede existir
una gran variabilidad en los kilogramos producidos por hora durante la jornada.
Estas dos variables se diferencian debido a que existen diferentes gramajes de un
mismo producto. La organización cuenta con dos indicadores principales que
aportan la información necesaria para verificar el progreso hacia el logro de los
objetivos establecidos de producción semanalmente, para un mejor entendimiento
en la tabla 3, se muestran los indicadores utilizados y algunos aspectos a tomar en
cuenta.
19
Tabla 3. Indicadores utilizados para medir los procesos de las líneas de extruidos
y harina.
Indicador Valor Real Parte del proceso
Valor Deseado
Diferencia Falla
PEPE (Pedido
Perfecto) Por producto
Varía entre 0 y 1
Salida 1 Varía entre 0
y 1
No se conoce la cantidad de kg/hr que se
debe producir.
% de Volumen Generado
Desconocido Salida Desconocido Desconocida
Variabilidad en resultados: En ocasiones se
produce más o menos de lo requerido.
Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.
El indicador PEPE cuenta con dos valores: cero y uno, la organización busca el
valor de uno el cual se obtiene en la comparación de cajas programadas- cajas
notificadas, piezas programadas- piezas producidas y kilos programados- kilos
notificados. Si la organización cumple con toda la programación, inclusive si se
excede se le da el valor de uno, indicando un pedido perfecto. Si la empresa no
cumple con alguno de estos factores por mínima que sea la diferencia entonces se
considera que no se cumplió el pedido, por lo que se da el valor de cero.
El índice de volumen refleja la eficiencia de las líneas expresadas en kilogramos
producidos. Se calcula de manera directa al convertir las cajas o piezas
producidas en el gramaje correspondiente. El valor obtenido sirve como referencia
para obtener el resultado de producción en una unidad diferente de medida
(kilogramos) con el objetivo de obtener la utilidad real.
Cada semana al conocer los niveles de demanda se elabora un plan de
producción de manera empírica para las dos líneas, es decir, en base a la
experiencia se programa la producción ya que no se sabe de manera exacta o real
la cantidad de tarimas, cajas o piezas que las líneas de harina y extruidos pueden
generar en una hora de trabajo. En base a lo anterior, el plan de producción se da
a conocer al inicio de la semana, y como límite de tiempo se da la semana misma.
20
1.2 Planteamiento del problema
Conocer la capacidad de producción es un aspecto importante a considerar para
poder llevar a cabo una planeación adecuada de la producción. El no contar con
ésta puede generar desperdicios de los recursos disponibles en la organización,
provocando la disminución de la productividad de la empresa.
El jefe de planta de Nacional de Alimentos y Helados S.A de C.V en Ciudad
Obregón, desconoce la capacidad óptima de producción de las líneas de harina y
extruidos. Al no conocer este dato existe una gran variabilidad en los kilogramos
producidos por hora, ocasionando que no se pueda elaborar el plan de producción
semanal para estas dos líneas. Al desconocer cuánto se puede producir por
unidad de tiempo, existe mucho desperdicio de tiempo y gastos innecesarios que
se pudieran evitar.
Por lo que se llegó a la aseveración siguiente:
Se desconocen los datos cuantificables de la capacidad de producción real
de las líneas de harina y extruidos que apoyen a la toma de decisiones para
realizar el plan de producción semanal.
1.3 Objetivo
Determinar la capacidad de producción real en las líneas de harina y extruidos
para establecer datos reales que sirvan como apoyo en la elaboración del plan de
producción semanal de las mismas.
1.4 Justificación
Con la realización de este proyecto se pretende lograr una mejora en la
planeación de producción, lo cual se daría al conocer la capacidad de producción
21
de las líneas. También se puede alcanzar una disminución de tiempos muertos al
utilizar el tiempo necesario para cumplir con la demanda de acuerdo al plan, y una
mejora en el aprovechamiento de los recursos, con el uso eficiente de maquinaria,
uso de energía, materia prima, entro otros.
La persona afectada directamente por los beneficios presentados será el jefe de
planta, al ser el encargado del área de producción, ya que se le brindarán los
datos e información necesaria para elaborar de manera correcta el plan de
producción. De igual manera, los clientes se beneficiarán al obtener sus pedidos
en cantidad y tiempo correctos.
De no realizarse este proyecto las líneas bajo estudio seguirán incumpliendo la
demanda, ya sea por falta o exceso de unidades producidas. Por consecuencia, el
desperdicio, tanto de tiempo como de recursos, continuará existiendo, afectando
económicamente a la empresa.
1.5 Delimitaciones
El proyecto se llevó a cabo dentro del área de producción, dentro de la cual se
ubican tres diferentes líneas. Se desarrolló en las líneas de harina y extruidos,
debido a que no se contaba con la información de estas para elaborar el plan de
producción. Se aplicó en los siete diferentes productos que proporcionan las dos
líneas, tomando en cuenta los diferentes gramajes existentes
1.6 Limitaciones
Los factores que dificultaron la realización de este proyecto fueron los siguientes:
Baja demanda de productos elaborados por las líneas bajo estudio. Al
haber menos demanda de estos productos, se dificulta la posibilidad de
22
observar y hacer las mediciones requeridas por el corto tiempo de
producción.
Capacidad máxima de la maquinaria. Algunas máquinas no proporcionan
el rendimiento máximo debido a la cantidad de años que llevan
funcionando.
Los paros de producción debido al horario de comida de los
operarios. Los horarios de comida en la mayoría de las ocasiones no son
respetados.
Paros por fallas en las máquinas. La maquinaria es de antigüedad
considerable mayor a 10 años, por lo tanto las fallas en estas son
constantes.
Variaciones de velocidad de corrida de la línea por parte del operador
de la línea. Cada operador maneja diferentes velocidades que hacen que el
ritmo de producción sea variable.
No se cuenta con datos completamente confiables dentro de los registros.
La variedad de productos y los distintos gramajes. La información y
registros no se pueden generalizar por tipo de producto.
Imprecisión de las tomas a granel por tornillo.
23
II. MARCO TEÓRICO
Este capítulo muestra la información consultada que sustenta el proyecto y los
autores que la proponen, con el objetivo de brindar una base para la comprensión
de la metodología a utilizar.
2.1 Productividad
Niebel y Freivalds (1996), aseveran que el único camino para que un negocio o
empresa pueda crecer y aumentar su rentabilidad (o sus utilidades) es
aumentando su productividad. Por incremento en la productividad se entiende el
aumento en la producción por hora de trabajo.
Everett, Hershauer y Ruch (1985), expresan que la productividad es el elemento
vital de nuestra economía y el fundamento de nuestro estándar de vida. La
productividad y las utilidades no son la misma cosa, aunque existe una relación
muy estrecha entre ambas. La productividad creciente y las utilidades en
24
descenso pueden reflejar una industria tecnológicamente avanzada en un
mercado muy reducido. La situación opuesta, esto es, productividad en descenso
y utilidades en ascenso, es muy peligrosa para la economía. Significa que los
recursos no se utilizan bien y que las ineficiencias se les transmiten a los
consumidores.
2.1.1 Definiciones de productividad
Gutiérrez y col. (2013), definen productividad como relación entre lo producido y
los medios utilizados; por lo tanto, se mide mediante el cociente: resultados
logrados entre recursos empleados. Los resultados logrados pueden medirse en
unidades producidas, piezas vendidas, clientes atendidos o en utilidades. Mientras
que los recursos empleados se cuantifican por medio del número de trabajadores,
tiempo total empleado, horas-máquina, costos etc. De manera que mejorar la
productividad es optimizar el uso de los recursos y maximizar los resultados.
Socconini (2008), por su parte afirma que en todo negocio, sea una empresa de
transformación o de servicio, se cuenta con una serie de insumos que se resumen
en cuatro grandes grupos básicos: los materiales, las máquinas, la mano de obra,
los métodos y el medio ambiente.
La productividad es la relación entre los resultados y los insumos, y es en los
procesos donde los insumos se transforman en resultados. La mejora de la
productividad es la obtención de mejores resultados de un proceso. En pocas
palabras “hacer más con menos” (Socconini, Lean Manufacturing Paso a Paso,
2008).
25
2.1.2 Medición de la productividad
Chase, Jacobs y Aquilano (2009), consideran la productividad como una medida
que suele emplearse para conocer qué tan bien se están utilizando sus recursos
(o factores de producción) un país, una industria o una unidad de negocios.
Resulta fundamental medir la productividad para conocer el desempeño de las
operaciones. En un sentido amplio, la productividad se representa como:
Productividad=
La productividad es lo que se conoce como una medida relativa; es decir, para que
tenga significado, se debe comparar con otra cosa. La productividad se puede
comparar en dos sentidos. En primer término, una compañía se puede comparar
con operaciones similares de su mismo sector o, si existen, puede utilizar datos
del sector. Otro enfoque sería medir la productividad de una misma operación a lo
largo del tiempo. En este caso se compararía la productividad registrada en un
periodo determinado con la registrada en otro (Chase y cols., 2009).
La productividad se puede expresar en forma de medidas parciales,
multifactoriales o totales. Si interesa la razón del producto a un único insumo, se
tendrá una medida parcial de la productividad. Si se desea conocer la razón del
producto a un grupo de insumos (pero no todos), se tendrá una medida
multifactorial de la productividad. Si se desea expresar la razón de todos los
productos a todos los insumos, se utiliza una medida del total de los factores de la
productividad para describir la productividad de la organización entre o hasta de
un país (Chase y cols., 2009).
Medida Parcial:
MP=
MP=
MP=
MP=
26
Medida Multifactorial:
MM=
Medida total:
MT=
MT=
De acuerdo a las fórmulas presentadas anteriormente, se puede concluir que la
medida de productividad se puede adecuar de acuerdo a la naturaleza del objeto
que se estudia, y es considerada como un indicador básico para la mejora
constante.
2.1.3 Limitantes de la productividad
En los negocios, la productividad no es infinita. Ésta se ve afectada por una gama
muy amplia de problemas que limitan los resultados que se pueden obtener a
partir de los recursos disponibles. Según Socconini (2008), existen tres limitantes
de la productividad. Los ingenieros japoneses han clasificado estas limitantes en
tres grupos a los que llamaron 3 “Mu”, debido a que todas inician con la sílaba mu:
MURI= Sobrecarga
MURA= Variabilidad
MUDA= Desperdicio
Sobrecarga o muri: la productividad de los negocios y las personas disminuye
cuando se les impone una carga de trabajo que rebasa su capacidad.
27
Variabilidad o mura: Se refiere a la falta de uniformidad generada desde los
elementos de entrada de los procesos, como los materiales, las especificaciones,
el entrenamiento, las habilidades, los métodos y las condiciones de la maquinaria.
Desperdicios o mudas: Los siente tipos de desperdicio que afectan
negativamente la productividad deben ser bien entendidos, detectados y
eliminados o minimizados todos los días en empresas e instituciones. Toyota
clasifica en siete grandes grupos los desperdicios o mudas:
1. Muda de sobreproducción
2. Muda de sobreinventario
3. Muda de productos defectuosos
4. Muda de transporte de materiales y herramientas
5. Muda de procesos innecesarios
6. Muda de espera
7. Muda de movimientos innecesarios del trabajador
A continuación se describen los siete principales desperdicios listados
anteriormente:
Sobreproducción: producir más de lo que se necesita, producir más rápido de lo
que se requiere, manufacturar productos antes de que se necesiten.
Sobreinventario: es cualquier material, producto en proceso o productos
terminados que exceden a lo que se necesita para satisfacer la demanda del
cliente.
Productos defectuosos: pérdida de recursos empleados para producir un
artículo o servicio defectuoso.
Transporte de materiales y herramientas: Consiste en todos aquellos traslados
de materiales que no apoyan directamente al sistema de producción.
28
Procesos innecesarios: Muchos de los trabajos son consecuencia de las
necesidades del taller, de la calidad de la manufactura o de la mala planeación de
las entregas.
Espera: se refiere al tiempo que se pierde cuando un operario espera a que su
máquina termine su trabajo, cuando las máquinas se detienen en espera de que el
operador haga algún ajuste, o incluso cuando tanto el operador como la máquina
están en espera de materiales, herramientas o instrucciones.
Movimientos innecesarios del trabajador: se refiere al traslado de personas de
un punto a otro en su lugar de trabajo o en toda la empresa, sin que ello sea
indispensable para aportar valor al producto.
Socconini (2008), propone otros grandes desperdicios a considerar y son:
Desperdicio de energía.
Gastos excesivos por falta de liderazgo y control.
Mala administración financiera
Desperdicio en el diseño: se elaboran productos que cuentan con más
funciones de las necesarias. (Socconini, Lean Manufacturing Paso a Paso,
2008).
2.2 Capacidad
Un diccionario define capacidad como “la facultad para tener, recibir, almacenar o
dar cabida”. En los negocios, en un sentido general, se suele considerar como la
cantidad de producción que un sistema es capaz de generar durante un periodo
específico (Chase y cols., 2009).
La capacidad de un proceso consiste en conocer la amplitud de la variación
natural del proceso para una característica de calidad dada; esto permitirá saber
en qué medida tal característica de calidad es satisfactoria (cumple
especificaciones) (Gutiérrez y col., 2013).
29
Adam y Ebert (1991), proponen que capacidad es la razón máxima de capacidad
productiva o de conversión para la combinación de producto existente en las
operaciones de una organización. Un cambio de la mezcla de producto puede
cambiar la capacidad de las unidades de producción.
2.2.1 Capacidad de producción
Capacidad es un término relativo y, en el contexto de la administración de
operaciones, se podría definir como la cantidad de recursos disponibles que se
requerirán para la producción, dentro de un periodo concreto (Chase y cols.,
2009).
Fernández y col. (2006), indican que la capacidad es el potencial de un trabajador,
una máquina, un centro de trabajo, un proceso, una planta o una organización
para fabricar productos por unidad de tiempo. Indican que la capacidad de una
instalación productiva se refiere a la cantidad de producto que ésta puede obtener
por unidad de tiempo con los recursos o activos disponibles y en condiciones de
funcionamiento normales.
Los autores Adam y col. (1991), autores mencionan que la capacidad de las
operaciones se refiere a la capacidad productiva de una instalación; en general se
expresa como un volumen de producción en un periodo. Los gerentes de
operaciones están interesados en la capacidad por varias razones. Primero
porque desean tener capacidad suficiente para proveer el tiempo y la cantidad de
producción necesaria para satisfacer la demanda actual y futura del cliente.
Además la capacidad disponible afecta a la eficiencia de las operaciones.
2.3 Tipos de capacidad
Los autores Fernández y col. (2006), describen los siguientes tipos de capacidad:
30
Capacidad eficiente (teórica de diseño): es aquel volumen de producción por
periodo que permite obtener el coste medio mínimo. Esta producción se obtiene
normalmente bajo condiciones normales de funcionamiento. La capacidad
eficiente es igual al número de horas de trabajo teóricas al año dividido por el
número de horas necesarias para fabricar un producto.
Capacidad efectiva: es la mayor tasa de producción razonable que puede
lograrse en la práctica. Las horas de trabajo anuales efectivas se obtiene de restar
al número de horas de trabajo teóricas al año el total de horas anuales dedicadas
a tareas de producción auxiliares y de apoyo, como mantenimiento y preparación
de las máquinas.
Capacidad real: es la cantidad real de producto obtenida por período de tiempo.
Las horas de trabajo anuales reales se obtienen de restar a las horas de trabajo
anuales efectivas las horas que se pierden por averías de las máquinas,
absentismo de los trabajadores y hechos similares. La capacidad real es el
número de horas reales de trabajo anual dividido por el número de horas
necesarias para fabricar un producto.
Capacidad pico: representa la capacidad máxima de la operación, considerando
la aplicación de recursos adicionales, como horas extraordinarias o turnos extras
de trabajo, trabajadores eventuales o cualquier tipo de políticas especiales para
obtener una mayor producción.
2.4 Planificación de la capacidad
Según Chapman (2006), la planificación de la capacidad es el proceso que
consiste en reconciliar la diferencia entre la capacidad disponible del proceso y la
capacidad requerida para administrar de manera apropiada una carga, con el
objetivo de satisfacer los tiempos de producción para el cliente específico cuyos
pedidos representan la carga. Una vez que la carga y la capacidad disponible se
miden, el proceso de planificación básicamente requiere que el responsable de la
31
planificación ajuste esta última para atender la carga, o en algunos casos, ajustar
la carga a la capacidad disponible.
De acuerdo a los autores Chase y cols. (2009), el objetivo de la planeación
estratégica de la capacidad es ofrecer un enfoque para determinar el nivel general
de la capacidad de los recursos de capital intensivo (el tamaño de las
instalaciones, el equipamiento y la fuerza de trabajo completa) que apoye mejor la
estrategia competitiva de la compañía a largo plazo. Si la capacidad no es
adecuada, la compañía podría perder clientes en razón de un servicio lento o de
que permite que los competidores entren al mercado. Si la capacidad es excesiva,
la compañía tal vez se vería obligada a bajar los precios para estimular la
demanda, a subutilizar su fuerza de trabajo, a llevar un inventario excesivo o a
buscar productos adicionales, menos rentables, para permanecer en los negocios.
2.4.1 Métodos para la planificación de la capacidad
Chapman (2006), propone los siguientes métodos de planificación de la
capacidad:
Métodos de planificación gruesa:
Existen dos métodos de planificación gruesa, los cuales se muestran a
continuación:
Planificación de la capacidad utilizando factores globales. Este método
es el más aproximado de los métodos gruesos. El concepto es simple: se
toman las horas estándar para cada uno de los artículos que se producen
de acuerdo con el programa maestro, y se multiplican por las horas
estándar utilizadas para producir el artículo. Después se determina la
capacidad necesaria por centro de trabajo, tomando un porcentaje histórico
de su utilización. Utilizando las horas totales para cada producto se puede
calcular las horas totales requeridas para cumplir con el programa maestro.
32
Listas de capacidad. Este método proporciona mejores datos que el
anterior. En este, las listas de capacidad utilizan dos piezas adicionales de
información relativa a los productos bajo análisis: la lista de materiales y la
información de ruteo. La información de ruteo, como indica su nombre,
describe la trayectoria que debe tomar el producto para ser fabricado. La
información de ruteo generalmente toma en cuenta parámetros como:
o Las operaciones que deben realizarse, y su orden de ejecución
o Los centros de trabajo que deberán utilizarse para realizar las
distintas operaciones.
o El tiempo estándar para cada operación, incluyendo el tiempo de
configuración del equipo y el tiempo de ejecución por pieza.
Con esta información más específica basada en estándares y en la lista de
materiales, se puede determinar requerimientos de capacidad más precisos
para que cada centro de trabajo pueda cumplir el programa maestro dado.
No existen reglas específicas para determinar el método grueso que deberá
utilizarse en distintos entornos operativos, pero en general la decisión depende del
nivel de detalle necesario y de la cantidad de información disponible (Chapman,
2006).
Método de Planeación de requerimientos de capacidad (PRC).
Los insumos de información de la PRC en cuanto a requerimientos de producción
no provienen del programa maestro, sino directamente del MRP. Por supuesto, el
MRP ya toma en cuenta la lista de materiales, la información de ruteo y los ajustes
por tiempos de espera. La PCR toma en cuenta, además, el trabajo en proceso y
los ajustes para el inventario inicial, así como otras demandas como inventarios de
servicio y desechos anticipados. En consecuencia, es la más detallada de todas
las técnicas de planificación de la capacidad.
33
Además de las liberaciones planificadas de pedidos indicadas en el sistema MRP,
una planificación detallada de la capacidad requerirá información de otras fuentes;
de manera específica se necesita:
El archivo de pedidos abiertos.
El archivo de información de ruteo.
El archivo de centro de trabajo, contiene elementos de tiempo que incluyen:
o Tiempo de desplazamiento: Tiempo que suele necesitarse para que
el material se desplace de un centro de trabajo a otro.
o Tiempo de espera: El tiempo que el material debe esperar para
desplazarse una vez que se ha finalizado una operación
o Tiempo en fila de espera: El tiempo que debe esperar el material
antes de poder ser procesado por una operación.
Aun cuando la PRC sea difícil de manejar debido a la naturaleza cambiante de la
información y a la variabilidad de su precisión, puede resultar un insumo bastante
útil para tomar decisiones, sobre todo si el administrador comprende cómo se
desarrolla la información y cuáles son los métodos más apropiados para manejarla
(Chapman, 2006).
Método de Control de entrada/salida
La palabra clave en la descripción de este método es control. Esto significa que no
se trata de una herramienta de planificación, sino de un método desarrollado para
controlar la capacidad de la operación una vez que los pedidos para los
requerimientos han sido liberados. La intención real es supervisar y regular las
horas totales laboradas en todos los centros, en un intento por controlar el flujo de
trabajo que entra y sale de ellos. Otra importante ventaja de utilizar este método
radica en que permite identificar posibles fuentes de problemas al mantener un
flujo de actividad apropiado dentro de la operación (Chapman, 2006).
Método general para la administración de la capacidad
La administración de la capacidad es una actividad de gran importancia para la
dirección de una operación. Los mejores planes y programas de producción
34
prácticamente no tendrán utilidad si no se determina la cantidad de capacidad
apropiada para ejecutar tales planes. Por lo tanto, la clave de la administración de
la capacidad radica en comparar constantemente la capacidad disponible con la
capacidad requerida para cumplir las necesidades de los clientes (Chapman,
2006).
2.5 Procedimiento para determinar la capacidad
Chase y cols. (2009), proponen que para determinar la capacidad que se
requerirá, se deben abordar las demandas de líneas de productos individuales,
capacidades de plantas individuales, y asignación de la producción a lo largo y
ancho de la red de planta. Por lo general, esto se hace con los pasos siguientes:
1. Usar técnicas de pronósticos para prever las ventas de los productos
individuales dentro de cada línea de productos.
2. Calcular el equipamiento y la mano de obra que se requerirá para cumplir los
pronósticos de las líneas de productos.
3. Proyectar el equipamiento y la mano de obra que estará disponible durante el
horizonte del plan.
Muchas veces, la empresa decide tener un colchón de capacidad que se
mantendrá entre los requerimientos proyectados y la capacidad real. Un colchón
de capacidad se refiere a la cantidad de capacidad que excede a la demanda
esperada.
Cuando la capacidad del diseño de la empresa es menor que la capacidad
requerida para satisfacer su demanda, se dice que tiene un colchón de capacidad
negativo.
35
2.6 Consideraciones para aumentar la capacidad
Cuando se proyecta añadir capacidad es preciso considerar muchas cuestiones.
Tres muy importantes son: conservar el equilibrio del sistema, la frecuencia de los
aumentos de capacidad y el uso de capacidad externa (Chase y cols., 2009).
Conservar el equilibrio del sistema: en una planta en equilibrio perfecto, el
producto de la etapa uno es la cantidad exacta del insumo que requiere la etapa 2.
El producto de la etapa dos es la cantidad exacta del insumo que requiere la etapa
tres, y así de manera sucesiva. Sin embargo, en la práctica, llegar a un diseño tan
“perfecto” es prácticamente imposible y no es deseable. Una razón que explica lo
anterior es que los mejores niveles para operar correspondientes a cada etapa
suelen ser diferentes (Chase y cols., 2009).
Chase y cols. (2009), proponen la existencia de caminos para atacar el
desequilibrio. Uno consiste en sumar capacidad a las etapas que son cuello de
botella. Lo anterior se puede hacer tomando medidas temporales, como
programando horas extras, arrendando equipo o adquiriendo capacidad adicional
por medio se subcontrataciones. Otro camino es implementar inventarios que
sirvan como amortiguador ante la etapa que es un cuello de botella y así
garantizar que siempre haya material para trabajar. Un tercer enfoque implica
duplicar las instalaciones del departamento del que depende otro departamento.
Frecuencia de los aumentos de capacidad. Cuando se suma capacidad se debe
considerar dos tipos de costos: el costo de escalar la capacidad con demasiada
frecuencia y el costo de hacerlo con demasiada poca frecuencia. Escalar la
capacidad con demasiada frecuencia es muy costoso. Los costos directos incluyen
retirar y sustituir el equipamiento viejo y capacitar a los empleados para usar el
nuevo. Además, es necesario comprar el nuevo equipamiento, muchas veces por
una cantidad considerablemente mayor al precio de venta del viejo. Por último
está el costo de oportunidad de lugar de la planta o el servicio que está inactivo
durante el periodo del cambio (Chase y cols., 2009).
36
Por otro lado, Chase y cols. (2009), expresan que escalar la capacidad con
demasiada poca frecuencia también es muy costoso. Una expansión poco
frecuente significa que la capacidad se adquiere en bloques más grandes. El
exceso de capacidad que se haya adquirido se debe asentar como un gasto fijo
hasta que sea utilizado.
Fuentes externas de capacidad. En algunos casos tal vez resulte más barato no
aumentar la capacidad en absoluto, sino recurrir a alguna fuente externa de
capacidad ya existente. Dos estrategias que suelen utilizar las organizaciones son
la subcontratación y la capacidad compartida (Chase y cols., 2009).
2.6.1 Flexibilidad de la capacidad
Flexibilidad de la capacidad significa que se tiene la capacidad para incrementar o
disminuir los niveles de producción con rapidez, o de pasar la capacidad de
producción de forma expedita de un producto o servicio a otro. Esta flexibilidad es
posible cuando se tiene plantas, procesos, y trabajadores flexibles, así como
estrategias que utilizan la capacidad de otras organizaciones (Chase y cols.,
2009).
2.7 Medidas de capacidad de producción
De acuerdo a los autores Chase y cols. (2009), el término capacidad implica el
índice de producción que se puede alcanzar, pero no dice nada de cuánto tiempo
será posible sostener este índice. A efecto de evitar este problema, se usa el
concepto de mejor nivel de operación. Se trata del nivel de capacidad para el que
se ha diseñado el proceso y, por lo mismo, se refiere al volumen de producción en
el cual se minimiza el costo promedio por unidad. Es difícil determinar este mínimo
porque implica un complejo análisis entre la asignación de los costos para gastos
37
fijos y el costo de las horas extras, el desgaste del equipamiento, los índices de
defectos y otros costos.
Una medida muy importante es el índice de utilización de la capacidad, el cual
revela que tan cerca se encuentra la empresa del mejor punto de operación:
Índice de utilización de la capacidad =
Chapman (2006), propone las siguientes medidas de capacidad:
Utilización: Muestra las horas máximas que se espera que este activo el
centro de trabajo. Muchos factores pueden afectar el número de horas que
el equipo es susceptible de utilizarse, incluyendo problemas con las
maquinas, ausentismo laboral, problemas con materiales y otros tipos de
retrasos. Por lo tanto la utilización se define como:
Utilización =
x 100
Eficiencia: mide básicamente la salida real de un área definida, en
comparación con la tasa estándar de producción en el mismo número de
horas. Por supuesto, la tasa estándar de producción se basa en los
estándares de tiempo.
Eficiencia=
x 100
Capacidad nominal: se define como el producto del tiempo disponible, la
eficiencia y la utilización.
Capacidad nominal= tiempo disponible x eficiencia x utilización
38
Capacidad demostrada: Como indica su nombre, la capacidad
demostrada es la salida de la capacidad real, de acuerdo con los registros
de producción.
2.7.1 Factores que influyen en la medición de la capacidad de
producción
Fernández y col. (2006), plantean que la medición de la capacidad presenta los
siguientes problemas:
Referencia temporal. Un error común en la medición de la capacidad es
ignorar el tiempo, es decir, no referir la producción a un período dado.
Operaciones con distinta capacidad. Cuando un proceso consta de una
serie de operaciones, su capacidad viene determinada por la operación
más lenta de dicho proceso, denominada “cuello de botella”.
Definición de condiciones normales de funcionamiento. No es fácil
obtener una medida real de la capacidad de una instalación productiva a
causa de las variaciones cotidianas en los elementos de fabricación, tales
como retrasos o absentismo de los trabajadores, averías en los equipos y
tiempos para operaciones de mantenimiento, entre otros.
Influencia de las decisiones de la dirección de la empresa. Hay que
resaltar que la medición de la capacidad viene condicionada por las
políticas directivas: número de horas trabajadas por semana, política de
horas extraordinarias y subcontratación de actividades, entre otras.
Unidad de medida. La capacidad puede expresarse en términos de salida
del proceso productivo o bien en términos de insumos consumidos durante
la producción. Para poder medir la capacidad en términos de insumos, la
demanda, que se expresa invariablemente como la tasa de salida de
productos, tiene que traducirse a consumo de los mismos en un
determinado periodo de tiempo; por ejemplo, horas hombres.
39
2.8 Clasificación ABC
En el siglo XIX, Villefredo Pareto, en un estudio sobre la distribución de la riqueza
en Milán, descubrió que 20% de las personas controlaban el 80% de la riqueza.
Esta lógica de la minoría con la mayor importancia y la mayoría con la menor
importancia se amplió para incluir muchas situaciones y se conoce como el
Principio de Pareto. Esto sucede en la vida diaria (la mayor parte de las decisiones
de las personas son relativamente sin importancia, pero unas cuantas dan forma a
su futuro) (Chase y cols., 2009).
Chase y cols. (2009), mencionan que la estrategia ABC divide una lista de piezas
en tres grupos según su valor: las piezas A constituyen un 15% más alto de las
piezas, las piezas B 35% siguiente y las piezas C el último 50%. Es probable que
la segmentación no siempre ocurra con tanta claridad. Sin embargo, el objetivo es
tratar de separar lo importante de lo que no lo es. El punto en el que las líneas se
dividen realmente depende del inventario en cuestión y en la cantidad de tiempo
del personal disponible (con más tiempo, una empresa podría definir categorías A
y B más extensas).
El propósito de clasificar las piezas en estos grupos es establecer el grado de
control apropiado sobre cada uno. En forma periódica, por ejemplo, las piezas de
clase A quizás estén más controladas con pedidos semanales, las piezas B se
podría pedir cada dos semanas y las piezas C cada uno o dos meses.
En ocasiones, una pieza puede ser crítica para un sistema si su ausencia provoca
una pérdida significativa. En este caso, sin importar la clasificación de la pieza, es
posible mantener existencias suficientemente altas para evitar que se agote. Una
forma de asegurar un control más estrecho es asignar a esta pieza una A u una B,
clasificándola en una categoría aun cuando su volumen de dólares no garantice si
inclusión (Chase y cols., 2009).
40
2.9 Cartas de control
Flores (2007), expresa que hoy día se habita un mundo de variabilidad: en el
recorrido al trabajo no siempre se hace el mismo tiempo, el porcentaje de tiempo
para ejecutar un trabajo es diferente de un día a otro, el porcentaje de artículos
defectuosos de lote a lote es variable, a los clientes o usuarios se les trata
diferente, cada uno es diferente. Son variables los gastos mensuales de la
empresa, la calidad del producto final, los materiales, las máquinas, la velocidad
de operación, entre otros.
Socconini (2008), define variabilidad la falta de uniformidad generada desde los
elementos de entrada de los procesos, como los materiales, especificaciones,
habilidades, métodos y condiciones de la maquinaria; esto produce a su vez una
falta de uniformidad en los procesos. El autor agrega que es necesario conocer el
tipo de variación e identificar si es natural o no, ya que cuando la variabilidad de
cierto proceso es natural, se dice que el proceso está controlado. Los dos tipos de
variaciones se explican a continuación.
La variación debida a causas comunes (o debida al azar). Es aquella que
permanece día a día, lote a lote; es parte del sistema, es inherente a las
características del proceso y es resultado de la acumulación y combinación de
diferentes fuentes de variabilidad. Estas causas son difíciles de identificar y
eliminar, al ser inherentes al sistema; no obstante, representan a largo plazo la
mayor oportunidad de mejora (Flores, 2007).
La variación debida a causas especiales (o atribuibles). Es algo especial, no es
parte del sistema de causas comunes. Esta variación es causada por situaciones
o circunstancias especiales que no están presentes permanentemente en el
sistema. Un proceso que trabaja sólo con causas comunes de variación se dice
que está en control estadístico (o es estable), independientemente de que su
variabilidad sea mucha o poca, pero es predecible en el futuro inmediato (Flores,
2007).
41
Flores (2007), asegura que un proceso en el que están presentes causas
especiales de variación se dice que está fuera de control estadístico. Este tipo de
proceso es impredecible en un futuro inmediato porque en cualquier momento
pueden aparecer esas situaciones que tienen un efecto especial sobre la
variabilidad. El instrumento de medición para detectar este tipo de errores son las
cartas de control, creadas para este propósito por el Dr. Walter Shewhart en la
segunda mitad de los años 20’s.
2.9.1 Elementos básicos de una carta de control
Flores (2007), propone que la idea básica de una carta de control es “observar y
analizar gráficamente el comportamiento sobre el tiempo de una variable, de un
producto, o de un proceso, con el propósito de distinguir en tal variable sus
variaciones debidas a causas comunes de las debidas a causas especiales
(atribuibles)”. El uso adecuado de las cartas de control permitirá detectar cambios
y tendencias importantes en los procesos. En la figura 12 se muestra en ejemplo
de una carta de control.
Fuente: Flores, 2007.
Figura 12. Ejemplo de una carta de control.
42
Flores (2007), destaca que si todos los puntos caen dentro de los límites de
control superior e inferior; se dice que es un proceso que está en control
estadístico, si un solo valor sale fuera de los límites se considera fuera de control
estadístico. No siempre es indeseable que un punto caiga fuera de los límites de
control. Por ejemplo, en una carta donde se grafique la proporción de artículos
defectuosos, el que un punto esté por debajo del límite inferior indicará la
presencia de una causa especial, que es positiva para la calidad del proceso y que
deberá identificarse para tratar de que tal causa influya permanentemente en el
proceso.
En las cartas de control también se observa cualquier formación o patrón de
puntos que tenga muy poca probabilidad de ocurrir en condiciones normales, lo
cual será una señal de alerta sobre posibles cambios debidos a causas especiales
(Flores, 2007).
2.9.2 Límites de control
Flores (2007), menciona que la ubicación de los límites de control en una carta, es
un aspecto fundamental. Si éstos se ubican demasiado alejados de la línea
central, entonces será más difícil detectar los cambios en el proceso. Para calcular
los límites de control se debe proceder de tal forma que bajo condiciones de
control estadístico, la variable que se grafica en la carta tenga una alta
probabilidad de caer dentro de los límites.
Flores (2007), expresa que para el cálculo de los límites de control, sea x la
variable (o estadístico) que se va a graficar en la carta de control, y suponiendo
que su media es μxy su desviación estándar σx, entonces los límites de control
son:
43
Figura 13. Fórmulas para el cálculo de límites en un gráfico de control.
2.10 Tamaño de muestra
Vélez (2001), afirma que cada estudio tiene un tamaño muestral idóneo, que
permite comprobar lo que se pretende con la seguridad y precisión fijadas por el
investigador, El tamaño muestral depende de:
Variabilidad del parámetro a estimar: Datos previos, estudios pilotos
Precisión: Amplitud del intervalo de confianza
Nivel de confianza (1- α): Habitualmente 95% o 99%. Probabilidad
complementaria al error admitido (α).
Se sabe que una muestra tiene que ser representativa de la población que se
extrae y que se pueden producir errores imprevistos e incontrolables, por lo que se
recomienda el uso de fórmulas previamente establecidas para su cálculo. Spiegel
y Stephens (2009), prsentan las siguientes fórmulas para el cálculo del tamaño de
muestra.
Para calcular el tamaño muestral para una población infinita o desconocida, se utiliza
la siguiente fórmula:
Para calcular el tamaño muestral para una población finita o conocida, se utiliza la
siguiente fórmula:
44
Dónde:
n: tamaño muestral
n: tamaño de la población
z: valor correspondiente a la distribución de gauss, zα= 0.05 = 1.96 y zα= 0.01 =
2.58
p: prevalencia esperada del parámetro a evaluar, en caso de desconocerse (p
=0.5), que hace mayor el tamaño muestral
q: 1 – p (si p = 70 %, q = 30 %)
i: error que se prevé cometer si es del 10 %, i = 0.1
García (1997), propone la fórmula siguiente para calcular el número de muestras
necesarias cuando n es menor a 30:
Dónde:
ni = número de observaciones requeridas
Si = desviación estándar de la muestra preliminar
E = precisión deseada
t = valor del parámetro t de tablas (ver anexo 1).
Xij = tiempo promedio de la muestra preliminar
45
2.11 OEE (Overall Equipment Effectiveness)- Eficiencia General
de los Equipos
Las máquinas se diseñan desde la base de una cierta capacidad de producción.
En la práctica, y por diferentes motivos, la producción siempre se queda muy por
detrás de la capacidad para la que fue diseñada. El OEE indica con cuánta
efectividad las máquinas están siendo utilizadas comparada con la máquina ideal
(LeanSis Productividad, 2005).
OEE es un indicador que ayuda a medir la eficiencia global de las instalaciones
comparando el porcentaje de tiempo en que una instalación debería producir
piezas de calidad, con el tiempo que realmente lo estuvo haciendo. Proporciona
una medida de productividad real de los equipos comparada con la productividad
ideal, durante un periodo de tiempo específico. Mide el desempeño total de los
equipos por la combinación de tres componentes: disponibilidad, productividad y
calidad (Business Performance Consulting, 1995).
Según los consultores de LeanSis Productividad (2005), La fórmula para el cálculo
de la eficiencia general de los equipos es la siguiente:
Indicador OEE = Disponibilidad x Rendimiento x Calidad
El indicador OEE nos permite identificar las pérdidas diferenciadas en los
siguientes factores:
Disponibilidad: Cuánto tiempo ha estado funcionando la máquina o equipo
respecto del tiempo que quería que estuviera funcionando (quitando el tiempo
no planificado)
Rendimiento: Durante el tiempo que ha estado funcionando, cuánto ha
fabricado (bueno y malo) respecto de lo que tenía que haber fabricado a
tiempo de ciclo ideal.
Calidad: Es el indicador más conocido por todos. Cuánto he fabricado bueno
a la primera respecto del total de la producción realizada (bueno y malo).
46
III. MÉTODO
Este capítulo tiene como finalidad describir el objeto bajo estudio, los materiales
utilizados y el procedimiento que se desarrolló para llegar a los resultados
obtenidos que dan solución al problema planteado.
3.1 Sujetos
El objeto de estudio de este proyecto son las líneas de harina y extruidos, que se
encuentran dentro del área de producción de una planta regional elaboradora de
botanas, con la finalidad de determinar la capacidad de producción de las mismas.
Las líneas se componen de tres áreas: proceso, sazonado y empaque. Para
efectos del proyecto, proceso y sazonado se tomarán como un área, generando
de esta forma dos áreas en comparación con las tres existentes.
47
3.2 Materiales
Para la realización del presente proyecto se emplearon distintos materiales que se
describen a continuación:
Cronómetro digital: utilizado para tomar las piezas producidas por minuto,
paros de la línea por hora, cantidad de producción por minuto, piezas
defectuosas por hora, duración de empaque por caja de los distintos
operarios, producción total por hora en piezas, cajas y tarimas.
Excel: utilizado para capturar los datos recopilados por hora de los distintos
productos, las medidas de tendencia y la realización de la clasificación ABC
de los productos de acuerdo a su demanda.
Base de datos: utilizada para brindar la información sobre datos históricos
de la demanda proporcionada por la organización bajo estudio.
3.3 Procedimiento
El presente apartado contiene los pasos realizados para determinar la capacidad
de producción real de las líneas, compuesto por un total de 6 actividades, las
cuales se describen a continuación:
3.3.1 Establecer elementos de entrada para el cálculo de la
capacidad de producción de la línea.
Se establecieron los datos y las variables necesarias para el cálculo de la
capacidad de producción, así como las características particulares de cada una de
ellas, quedando plasmadas en una tabla. Esta actividad tuvo como objetivo
identificar los datos y variables necesarias para dar una dirección a esta
investigación y trabajar para lograr obtener esos valores.
48
3.3.2 Seleccionar los productos críticos de la línea de producción.
Tomando como referencia el método de ABC, se clasificaron los productos
tomando como prioridad su demanda presentada en seis meses anteriores. Esto
dio origen a una tabla con porcentajes permitiendo identificar los productos que
abarcaban mayor demanda en el periodo de tiempo. Posteriormente se ordenaron
los valores en forma descendente y se calculó el porcentaje acumulado, como el
método lo indica. Para clasificar los productos se utilizó el criterio de la demanda,
que implica colocar la letra correspondiente a cada producto según su porcentaje
de demanda total de los seis meses anteriores. Los productos que abarcan el 80%
de la demanda son del tipo A, los que abarca el 15% siguiente se catalogan como
tipo B y finalmente, los que representan el último 5% de la demanda total se
clasifican como tipo C.
A partir de esta tabla, se seleccionaron los productos de clasificación A y B, es
decir, los que generaron un 95% de la demanda total analizada. Los productos
seleccionados tendrán una mayor prioridad al momento de ser analizados durante
el proceso. Se generó una tabla donde se enlistan los productos críticos.
3.3.3 Analizar el comportamiento de la producción por hora de los
productos críticos.
En base a los datos históricos de los productos críticos seleccionados, se obtuvo
una tabla que contiene la producción mínima, máxima y promedio por hora,
calculada mediante el uso de fórmulas.
Con los resultados obtenidos, se elaboró un gráfico por producto, donde se
muestra el comportamiento de la demanda en el periodo de tiempo analizado. Por
medio de fórmulas estadísticas, se obtuvo un valor promedio de demanda y los
49
límites superior e inferior, con el objetivo de excluir aquéllos datos que son
irrelevantes.
3.3.4 Determinar producción real por hora en diferentes áreas del
proceso.
Esta actividad tiene como objetivo obtener datos que brinden un acercamiento a
la situación real de producción actual mediante la comparación de la cantidad de
producto que sale del proceso en forma a granel, contra la cantidad de producto
que sale del área de empaque.
Para la obtención del número de muestra del producto a granel se utilizó la
fórmula de “n” con su respectiva tabla de valores. Primero se obtuvo una cantidad
de muestras aleatorias de producto a granel por minuto, para después introducir
los datos obtenidos en la fórmula de tamaño de muestra y calcular la “n”
correspondiente. Finalmente se realizó la toma de datos para completar el número
de muestra correspondiente y se registraron en una hoja de recolección
previamente diseñada con los datos de producción por minuto obtenidos.
De acuerdo a las cantidades de producción por minuto a granel resultantes y en
base a los registros generados de ello, se calcularon los datos de producción
mínima, máxima y promedio por hora de producto a granel, usando fórmulas
estadísticas, quedando plasmados en una tabla.
Para obtener la producción por hora una vez empacado el producto en las dos
líneas, fue necesaria la observación de varias horas de producción de cada
producto con el fin de seleccionar la toma que arrojara mejores resultados que
pudiera considerarse como ideal. La toma ideal es aquella que muestra la mayor
cantidad de kilogramos producidos por hora, tomando en cuenta la calidad del
producto terminado. Los parámetros que se midieron en las horas analizadas
50
fueron la cantidad de tarimas, cajas, bolsas y kilogramos producidos, cantidad de
desperdicios, tiempo total de paros y bolsas por minuto empacadas por la
máquina, así como las velocidades de la maquinaria de toda la línea. Se generó
un registro de la capacidad de producción real u observada de los productos.
3.3.5 Determinar la operación más lenta de la línea de producción.
Una vez obtenidos los datos de producción por hora de las diferentes áreas del
proceso, se hizo una comparación de los gramos obtenidos en estas. De esta
forma, se obtiene la capacidad real de la línea, al tomar como ritmo de producción
el área más lenta. Para esto, se toma en cuenta la división de las líneas de
producción en dos áreas, obteniendo una tabla comparativa con la producción
expresada en kilogramos.
3.3.6 Estimar capacidad de producción para cada producto
crítico.
Una vez obtenida la información anterior, con los datos de producción real por
hora en condiciones ideales después del área de empaque, se compararon con
los datos de producción históricos, mediante una tabla donde se colocaron los
productos seleccionados para el análisis y sus respectivos valores. Esto con el
objetivo de comprobar que los datos históricos tienen validez y son semejantes a
la realidad.
Finalmente, se utilizaron las fórmulas propuestas por los autores consultados para
la obtención de los valores, como productividad, eficiencia, capacidad instalada,
entre otras. Tomando en cuenta el promedio, se estimó la capacidad de
producción por hora de cada producto. Se analizaron los tiempos de paro o
51
tiempos muertos promedio existentes en los turnos para proporcionar un valor
aproximado a la realidad, ya que cada gramaje presenta distinta eficiencia de
trabajo. Como producto final, se obtuvo una tabla con los datos de capacidad de
producción real de los productos analizados en distintas unidades de medida:
tarimas por hora, cajas por hora, bolsas por hora, kilogramos por hora.
52
IV. RESULTADOS
En este capítulo se muestran los resultados obtenidos en la aplicación de la
metodología propuesta en el capítulo anterior. Se observan los productos
obtenidos en cada paso para un mejor entendimiento del orden en que fueron
generados.
4.1 Establecer elementos de entrada para el cálculo de la
capacidad de producción de la línea.
A continuación se muestra una lista que contiene las variables de entrada para la
realización de este proyecto (ver tabla 4) y una tabla que muestra medibles
mediante fórmulas aplicables a éstos, con el objetivo identificar los datos
necesarios para dar una dirección a la investigación (ver tabla 5).
53
Las variables de entrada muestran los principales datos que son requeridos para
satisfacer los requerimientos de información del cliente y para proporcionar una
base cuantificable del estado actual del proceso.
Tabla 4. Lista de variables de entrada.
Variables de entrada al proyecto
Variables Interesados
Kilogramos por hora.
Cajas por hora.
Piezas por hora.
Cliente del proyecto
Cantidad de productos a analizar.
Kilogramos por hora.
Cajas por hora.
Piezas por hora.
Tarimas por hora
Piezas defectuosas por hora.
Kilogramos a granel por hora.
Kilogramos a granel por minuto.
Tiempo de paro por hora (minutos).
Tiempo disponible de producción (hora).
Producción pasada (kilogramos por hora).
Demanda pasada (kilogramos).
Desviación estándar de los datos de producción
pasados.
Bolsas por minuto.
Tamaño de muestra.
Nivel de confianza
Responsables del
proyecto
Fuente: Elaboración propia.
La siguiente tabla es un concentrado de las fórmulas consultadas previamente
mediante investigaciones bibliográficas, que tienen relación con el proyecto y su
producto final (ver tabla 5).
54
Tabla 5. Fórmulas aplicables al proyecto.
Nombre Fórmula
Nivel de utilización (Horas trabajadas / Horas disponibles) x 100%
Nivel de eficiencia (horas estándar producidas / horas trabajadas) x 100%
Capacidad nominal (tiempo disponible) x (eficiencia) x (utilización)
Capacidad demostrada Salida de capacidad real
Capacidad de la línea (tiempo disponible x número de operarios) / tiempo estándar
Nivel de calidad Piezas aceptables / piezas totales producidas
Disponibilidad Tiempo operativo / tiempo de producción planificado
Tamaño de muestra Para n < 30
Productividad maquinaria Producción / Horas máquina
Nivel de eficiencia
(máquina)
(Piezas por minuto reales / Piezas por minuto programadas) x
100%
Límite superior de control Promedio + (1,2,3 x desviación estándar)
Límite inferior de control Promedio - (1,2,3 x desviación estándar)
OEE Disponibilidad x Rendimiento x Calidad
Fuente: Elaboración propia mediante información consultada.
Las fórmulas anteriormente propuestas sirven como una referencia para conocer
los parámetros que se pueden medir con los datos obtenidos durante el desarrollo
de la metodología, por lo tanto, algunas de estas fórmulas pueden adaptarse con
la información propia de la organización, o simplemente pueden no utilizarse.
4.2 Seleccionar los productos críticos de la línea de producción.
Mediante la clasificación ABC se ordenaron los 15 productos existentes de
manera descendente de acuerdo a su demanda en los últimos seis meses. Como
resultado se muestra la siguiente tabla con las divisiones generadas, de las cuales
se seleccionaron los productos de clasificación A y B, los cuales generaron el 95%
de la demanda analizada. La cantidad de productos a los que se les dio mayor
importancia durante la realización del proyecto son 10 de los 15 existentes. Para
una mayor comprensión de lo anteriormente mencionado, ver tabla 6.
55
Tabla 6. Clasificación ABC de los productos por demanda.
CLASIFICACIÓN ABC (DEMANDA PIEZAS)
Línea Producto Piezas % % acumulado
Harina Prispa harina 25 grs. 2515584 26.851 26.851
Extruidos Puffed 52 grs. 2138004 22.821 49.672
Harina Prispa harina 52 grs. 1796610 19.177 68.849
Harina Dtocho 75 grs. 1094130 11.679 80.528
Harina Dtocho 300 grs. 374964 4.002 84.530
Harina Dipazo 35 grs. 251136 2.681 87.211
Extruidos Puffed 220 grs. 249102 2.659 89.869
Harina Chicharrón de cerdo 70 grs. 246944 2.636 92.505
Harina Chicharrón de cerdo 30 grs. 218936 2.337 94.842
Harina Prispa 130 grs. 176139 1.880 96.722
Harina Prispa queso 44 grs. 84600 0.903 97.625
Harina Chicharrón de harina 40 grs. 71968 0.768 98.393
Harina Chicharrón de cerdo 160 grs. 60030 0.641 98.393
Extruidos Puffed 70 grs. 49214 0.525 99.560
Harina Chicharrón de harina 120 grs. 41265 0.440 100
Fuente: Elaboración propia con información brindada por la organización.
El producto que presentó la mayor demanda fue Prispa harina 25 gr con 26.851%
de la demanda total analizada. En segundo lugar aparece Puffed 52 gr con
22.821%, seguido de Prispa harina 52 gr con 19.177% y Dtocho 75 gr con
11.679%. Estos productos representan el 80% de la demanda en seis meses
pasados (ver anexo 2).
4.3 Analizar el comportamiento de la producción por hora de los
productos críticos.
Se analizaron los datos generados de producción de seis meses atrás, en base a
esta información se calculó el promedio por hora de producción de cada producto,
sus límites superiores e inferiores con los que se estimó la producción mínima y
A - 80% B - 15% C - 5 %
56
máxima de cada uno de ellos. Como resultado se obtuvo un total de 15 gráficas en
las cuales se muestra el comportamiento de la producción de los seis meses
analizados. Para esto, se utilizó un nivel de confianza de 68% con el fin de obtener
datos con una dispersión mínima (apéndice A).
De los datos arrojados por los gráficos anteriores (ver apéndice A), se obtuvo un
concentrado de información donde se indican los productos y su línea de
producción correspondiente, así como la producción promedio por hora expresada
en kilogramos, los valores de los límites superiores e inferiores y se agregó la
cantidad de semanas que fue producido cada producto, de las 27 semanas totales
analizadas (ver tabla 7).
Tabla 7. Promedio de datos históricos de producción.
Línea de
producción Producto
Promedio
capacidad de
producción
(kg/hr)
LCS LCI Total de
semanas
Harina Prispa harina 25 grs. 334.569 646.843 22.294 21
Extruidos Puffed 52 grs. 107.577 165.672 49.482 26
Harina Prispa harina 52 grs. 397.206 582.667 211.745 26
Harina Dtocho 75 grs. 342.854 558.576 127.132 24
Harina Dtocho 300 grs. 503.034 769.976 236.092 25
Harina Dipazo 35 grs. 48.019 73.916 22.122 20
Extruidos Puffed 220 grs. 53.065 92.378 13.752 27
Harina Chicharrón cerdo 72 grs. 96.421 148.282 44.561 20
Harina Chicharrón cerdo 32 grs. 47.752 80.193 15.311 18
Harina Prispa 130 grs. 96.142 165.678 26.605 24
Harina Prispa queso 44 grs. 109.655 172.101 47.210 4
Harina Chicharrón harina 40 grs. 34.553 96.146 -27.040 10
Harina Chicharrón cerdo 160 grs. 57.135 88.482 25.789 17
Extruidos Puffed 72 grs. 8.971 14.613 3.329 10
Harina Chicharrón harina 120 grs. 22.243 35.859 8.627 23
Fuente: elaboración propia mediante información brindada por la organización.
57
Se puede observar que el producto que presenta una la mayor producción
histórica de kilogramos por hora es Dtocho 300 gr. El producto que se produjo la
mayor cantidad de semanas fue Puffed 220 gr. Los gráficos presentados en el
apéndice A, muestran el comportamiento de producción de los productos
elaborados en las líneas de harina y extruidos. Estos serán utilizados para
contrastar con las observaciones de capacidad de producción actuales.
4.4 Determinar producción real por hora en diferentes áreas del
proceso.
Se tomaron 15 muestras de producción a granel por minuto de los seis productos
después del área de proceso/sazonado (ver apéndice B), sin tomar en cuenta el
gramaje. Una vez registrados estos datos, se obtuvo mediante la fórmula de “n” el
número de muestras a tomar y se ajustó este valor a la cantidad obtenida
anteriormente. Al obtener estas muestras. Se realizó una estimación de
producción a granel de cada producto por hora (Ver tabla 8).
Tabla 8. Resultados de producción a granel antes de empaque.
Línea Producto Kg/hr Velocidades Temperatura
Harina Chicharrón
cerdo 408.32
Sumergidora: 60 rpm
Banda salida: 120 rpm
Cilindro sazonador: 90 rpm
Alimentadora: 2 rpm
Freidor : 201 °C
Harina Dipazo 375.6
Vibrador tolva: 9 rpm
Sumergidora: 63 rpm
Banda salida: 120 rpm
Sazonador: 80 rpm
Alimentadora: 1.4 rpm
Esparcidor polvo: 45 rpm
Vibrador sazonado: 10 rpm
Alimentadora polvo: 60 rpm
Freidor : 203 °C
Harina Prispa 388.0398 Vibrador tolva: 4 rpm
Sumergidora: 45 rpm
Freidor: 203 °C
58
Banda salida: 120 rpm
Sazonador: 100 rpm
Alimentadora: 5 rpm
Esparcidor polvo: 80 rpm
Vibrador sazonado: 10 rpm
Alimentadora polvo: 70 rpm
Extruidos Puffed 312.4002
Extrusor: 455 rpm
Navaja: 70 rpm
Gusano: 100 rpm
Vibrador tolva: 4.5 rpm
Vibrador alimentación: 10 rpm
Banda:100 rpm
Vibrador humedecedor: 4 rpm
Cilindro: 50 rpm
Cilindro sazonado: 100 rpm
Queso: 7.5 rpm
Extrusor: 127.3 °C
Horno: 299 °C
Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.
Para obtener la producción actual de los productos en sus respectivas
presentaciones, se realizaron un número de observaciones indefinidas por hora
despúes del área de empaque, en las cuales se determinó el número de piezas
defectuosas, tiempo muerto, cajas, piezas y kilogramos empacados y las
velocidades de las maquinas que generaron los resultados obtenidos.
Los resultados surgieron de observación de una hora da producción en una
máquina empacadora. Para efectos de la presentación de la tabla de resultados
que se muestra a continuación, se tomaron como referencia los datos de la
observación que registró la mayor cantidad de kilogramos empacados por hora
(ver tabla 9).
59
Tabla 9. Resultados de producción real después de empaque.
Línea Producto Kg/hr Piezas/hr Cajas/hr Paros
(hr)
Desperdicio
(piezas)
Harina Prispa harina 25 grs. 115.200 4608 96 0.11833 146
Extruidos Puffed 52 grs. 308.880 5940 165 0.03333 9
Harina Prispa harina 52 grs. 277.680 5340 178 0.025 21
Harina Dtocho 75 grs. 285.750 3810 127 0.09116 32
Harina Dtocho 300 grs. 448.200 1949 249 0.07516 85
Extruidos Puffed 220 grs. 332.640 1512 252 0.05 10
Harina Chicharrón cerdo 72
grs. 245.376 3408 213 0.05116 58
Harina Chicharrón cerdo 32
grs. 144.380 4512 94 0.03333 164
Harina Prispa 130 grs. 286.650 2205 245 0.05833 34
Harina Chicharrón cerdo 160
grs. 270.720 1692 188 0.05416 30
Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.
Las observaciones registradas de producción después de empaque para cada
producto fueron realizadas en diferentes días, por lo tanto, las velocidades entre
cada una de ellas presentaron variaciones. Los datos de las velocidades utilizadas
para la obtención de los resultados presentados anteriormente se muestran en el
apéndice C.
4.5 Determinar el área más lenta de la línea de producción.
Como resultado, se generó una tabla en la que se muestra la comparación de
producción por hora en kilogramos de producto a granel contra producto
empacado mostrando los desperdicios generados, con el fin de obtener la
capacidad real de la línea tomando como ritmo de producción el área más lenta.
Para la obtención de los kilogramos en el área de empacado se analizó en
comportamiento de una máquina empacadora. Para una mejor visualización de lo
mencionado anteriormente (ver tabla 10).
60
Tabla 10. Comparación de producción por hora entre áreas del proceso.
Línea Producto Área proceso-sazonado
Kg/hr
Área empacado
Kg/hr
Harina Chicharrón cerdo 408.32 270.72
Harina Dipazo 375.6 184.275*
Harina Prispa 388.0398 274.560
Extruidos Puffed 312.4002 273.312
Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.
Los datos mostrados anteriormente se obtuvieron en el transcurso de un mismo
día para que la línea estuviera trabajando a las mismas velocidades, ocasionando
de esta manera la afinidad de los resultados logrados. Los kilogramos por hora
obtenidos después del empaque son menores que los generados antes del
mismo, por lo tanto el ritmo de producción lo determina el área de empacado, es
decir, el área más lenta de las líneas.
La conclusión anterior coincide con la definición de cuello de botella indicada por
Socconini (2008), donde se menciona que es cualquier aspecto que impide que un
sistema logre su máximo potencial y se utiliza en operaciones para denotar el
recurso más lento que limita la producción del sistema completo.
La diferencia de kilogramos de producto resultante entre las dos áreas analizadas
tiene diferentes destinos. Se considera como desperdicio cuando el producto tiene
contacto directo con el exterior, por ejemplo, si se cae al piso o pas maquinaria
incorrecta, si se abre la bolsa que lo contiene durante el proceso o si no cumple
conlas especificaciones de calidad. Se reprocesa cuando el producto permanece
en el empaque y cuando cae directo a la bolsa que se coloca en el tornillo. El
producto puede permenecer en espera en la tolva alimentadora de la máquina
empacadora.
*Para el cálculo de los kilogramos por hora del producto Dipazo en el área de
empaque, se tomó como referencia una muestra de la cantidad de piezas
61
arrojadas por minuto por la máquina empacadora para después estimar la
cantidad de kilogramos por hora. Lo anterior debido a que no fue posible observar
la hora completa de producción de este producto.
4.6 Estimar capacidad de producción para cada producto crítico.
De acuerdo a la naturaleza del producto, se seleccionaron los datos de producción
que generaron la mayor cantidad de kilogramos por hora. Posteriormente, los
datos seleccionados fueron desglosados en los diferentes gramajes del producto,
para de esta forma comprobar la validez de los datos estimados contra los datos
históricos.
Cuando la producción estimada sobrepasa el límite superior calculado, se puede
clasificar como un estado ideal y se indica con la letra I en el apartado de criterio.
Si los datos de producción se encuentran dentro de los límites, se coloca la letra
A, la cual indica que el dato es aceptable. La tabla 11 muestra lo explicado
anteriormente, las cifras se expresan en kilogramos por hora.
Tabla 11. Validación de los resultados de producción por hora.
Línea Producto Gramaje
Capacidad de producción
histórica
Capacidad
de
producción
ideal
Criterio
LCI Promedio LCS Producción
Extruidos Puffed
52 49.4824 107.5773 165.6722 332.640 I
70 3.3288 8.9708 14.6128 332.640 I
220 13.7518 53.0647 92.3775 332.640 I
Harina
Chicharrón cerdo
30 15.3109 47.7518 80.1927 270.720 I
70 44.5607 96.4211 148.2815 270.720 I
160 25.7888 57.1353 88.4817 270.720 I
Prispa
25 22.2939 334.5686 646.8433 286.650 A
52 211.7454 397.2063 582.6671 286.650 A
130 26.6053 96.1418 165.6782 286.650 I
Dtocho 75 127.1318 342.8539 558.5760 448.200 A
300 236.0921 503.0341 769.9762 448.200 A
Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.
62
Los valores mostrados en la tabla anterior indican que todos los datos se pueden
considerar como válidos para utilizarse al calcular la capacidad de producción
puesto que coinciden o sobrepasan los rangos de los datos históricos.
Una vez comprobada la validez de los datos históricos con los datos reales
actuales obtenidos, se midió la eficiencia global de los equipos (OEE) para cada
tipo de gramaje utilizando los datos observados en una hora de producción (ver
tabla 12).
Para la obtención de los porcentajes que aparecen en la tabla 12, se utilizaron
como base las fórmulas propuestas en el paso uno de la metodología. Las tres
fórmulas empleadas para el cálculo del OEE en una hora de producción fueron las
siguientes:
Rendimiento (máquina) =
x 100
Nivel de calidad =
x 100
Disponibilidad (tiempo) =
x 100
Para el cálculo del rendimiento de la maquinaria, se midieron las bolsas por minuto
que realmente producía la máquina empacadora y se compararon contra la
cantidad de bolsas programadas (ver apéndice D).
63
Tabla 12. OEE (eficiencia global de los equipos) de las líneas de harina y
extruidos.
Línea Producto Rendimiento
(%) Calidad (%)
Disponiblidad (%)
OEE (%)
Harina Prispa harina 25 grs. 98.596 96.929 88.167 84.260
Extruidos Puffed 52 grs. 95.185 99.849 96.667 91.873
Harina Prispa harina 52 grs. 95.298 99.608 97.500 92.552
Harina Dtocho 75 grs. 81.733 99.167 90.844 73.664
Harina Dtocho 300 grs. 81.250 95.821 92.484 72.003
Extruidos Puffed 220 grs. 95.370 99.343 95 90.007
Harina Chicharrón cerdo 72
grs. 96.821 98.327 94.884 90.330
Harina Chicharrón cerdo 32
grs. 97.412 96.493 96.667 90.862
Harina Prispa 130 grs. 88.593 98.481 94.167 82.158
Harina Chicharrón cerdo 160
grs. 94.333 98.258 94.584 87.670
Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.
La importancia de conocer el estado actual de las dos líneas bajo estudio es
acercar los datos estimados de producción a la realidad, ya que la maquinaria que
se opera en la planta tiene una antigüedad considerable mayor a 10 años, y por lo
tanto la capacidad de diseño de las mismas difiere de la capacidad real. El
conocimiento de la información de las condiciones en las que se encuentran las
líneas de producción, da la posibilidad al cliente del proyecto de proponer acciones
de mejora.
Tomando en cuenta la capacidad de producción más alta o ideal obtenida por tipo
de producto (ver tabla 11) y considerando el OEE de las líneas de acuerdo al
gramaje (Ver tabla 12), se estimó la capacidad de producción para 11 productos.
Esta se muestra en la siguiente tabla desglosada en kilogramos, piezas y cajas
(ver tabla 13).
64
Tabla 13. Estimación de la capacidad de producción de las líneas de harina y
extruidos.
Descripción del producto Ideal OEE
Real
Línea Producto Gramaje Kg/hr Kg/hr Pzas/hr Cajas/hr
Extruidos Puffed
52 332.640 0.919 305.69616 5878.77231 163.299
72 332.640 0.85* 282.744 3927 178.5
220 332.640 0.900 299.376 1360.8 226.8
Harina
Chicharrón cerdo
32 270.720 0.909 246.08448 7690.14 160.211
72 270.720 0.903 244.46016 3395.28 212.205
160 270.720 0.877 237.42144 1483.884 164.876
Prispa
25 286.650 0.843 241.64595 9665.838 201.371
52 286.650 0.926 265.4379 5104.575 170.152
130 286.650 0.822 235.6263 1812.51 201.39
Dtocho 75 448.200 0.737 330.3234 4404.312 146.810
300 448.200 0.720 322.704 1075.68 179.28
Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.
*Puffed de 72 grs. no pudo observase, por esta razón se decidió darle un valor de
85% en su OEE.
El propósito de la tabla anterior es proporcionar la información necesaria de
capacidad de producción de las líneas de harina y extruidos, que sirvan como
base para la elaboración del plan de producción, ya que los datos mostrados
surgieron de observaciones actuales del proceso. Los resultados mostrados en la
tabla 13 fueron generados por las velocidades siguientes (ver tabla 14).
65
Tabla 14. Registro de velocidades en las observaciones.
Línea Producto Velocidades Temperatura
Harina Chicharrón cerdo
Sumergidora: 55 rpm
Banda de salida: 120 rpm
Alimentadora a freidor: 0.3
rpm
Cilindro sazonador: 85 rpm
Vibrador: 5 rpm
Freidor: 205 °C
Harina Prispa
Vibrador tolva: 6 rpm
Sumergidora: 35 rpm
Banda salida: 120 rpm
Sazonado: 80 rpm
Alimentadora:12 rpm
Esparcidor polvo:50 rpm
Vibrador: 10 rpm
Alimentador polvo: 40 rpm
Freidor: 203 °C
Extruidos Puffed
Extrusor: 455 rpm
Navaja: 70 rpm
Gusano: 100 rpm
Vibrador tolva: 10 rpm
Vibrador alimentación: 10 rpm
Banda:100 rpm
Vibrador humedecedor: 9 rpm
Cilindro:45.3 rpm
Cilindro sazonador: 100 rpm
Queso: 6.9 rpm
Extrusor: 125.7 °C
Horno: 300 °C
Fuente: elaboración propia mediante datos observados en el proceso.
Se generó una tabla con los resultados de distintos medibles aplicados a las líneas
para cada uno de los productos. Esto con el objetivo de dar a conocer el estado
actual de las mismas y brindar a la organización una herramienta para toma de
decisiones y establecimiento de objetivos (ver tabla 12).
La información y los datos resultantes de la aplicación de la metodología
propuesta en este proyecto servirán como apoyo para la elaboración del plan de
66
producción semanal: los datos de capacidad de producción expresados en
unidades por hora, serán se suma importancia para la calendarización de
producción y administración de horarios de operación, siendo posible con esto una
optimización de tiempos, mano de obra, entre otros recursos.
67
CONCLUSIONES
El plan de producción brinda información de qué y cuántos productos se fabricarán
para satisfacer la demanda existente, tomando en cuenta los recursos humanos,
materiales y técnicos disponibles en la organización. Es de vital importancia contar
con esta planeación para garantizar la optimización de los recursos mencionados
anteriormente y el cumplimiento de los requerimientos de los clientes en forma,
tiempo y calidad correctos.
El objetivo de este proyecto se cumplió de manera satisfactoria, siguiendo el
procedimiento planteado y obteniendo como resultado los datos necesarios de
apoyo a la realización del plan de producción semanal de las líneas de harina y
extruidos, que antes de este proyecto no se llevaba a cabo. Se obtuvieron los
datos de capacidad de producción, confiables y cuantificables para cada uno de
los productos elaborados en estas dos líneas, expresados en diferentes unidades.
Al utilizar los datos generados por este proyecto para la realización del plan de
producción semanal se espera una mayor productividad, al adaptar el tiempo de
producción empleado al tiempo real necesario y mediante la estandarización de
las velocidades, al seleccionar el conjunto de las mismas que hayan arrojado el
mejor resultado de producción por hora. De igual manera se pretende lograr la
optimización de los recursos empleados, en cada línea de producción, para llevar
a cabo el proceso de producción de los distintos productos existentes con el fin de
aprovecharlos al máximo evitando cualquier tipo de desperdicios.
Se recomienda una réplica de este proyecto cada año, debido a los cambios
futuros de los datos generados por el desgaste de los equipos. De la misma forma,
es recomendable realizar un estudio de la cuadrilla actual de las dos líneas
analizadas, para la adecuación de las tareas en cada operario y evitar tiempos
ociosos por parte de los mismos. Finalmente, se recomienda no realizar
modificaciones a las velocidades de los equipos durante el proceso productivo,
con la finalidad de evitar variaciones en la cantidad de producto terminado.
68
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70
APÉNDICES
71
APÉNDICE A
GRÁFICAS DE PRODUCCIÓN HISTÓRICA DE LOS
PRODUCTOS DE LAS LÍNEAS DE HARINA Y
EXTRUIDOS (AGOSTO 2013- ENERO 2014)
72
Chicharrón de cerdo 30 grs.
68.23%
Semanas Poducción (kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est.
LS LI
1 825.00 8.94 92.331 47.752 32.441 80.193 15.311
3 360.00 8.97 40.121 47.752 32.441 80.193 15.311
6 156.00 10.76 14.492 47.752 32.441 80.193 15.311
7 528.00 10.29 51.314 47.752 32.441 80.193 15.311
9 537.60 9.29 57.860 47.752 32.441 80.193 15.311
10 162.00 11.07 14.631 47.752 32.441 80.193 15.311
11 230.40 9.41 24.479 47.752 32.441 80.193 15.311
12 230.40 9.07 25.402 47.752 32.441 80.193 15.311
13 924.67 8.09 114.237 47.752 32.441 80.193 15.311
14 442.37 8.69 50.889 47.752 32.441 80.193 15.311
15 912.38 9.50 96.043 47.752 32.441 80.193 15.311
16 301.06 7.70 39.074 47.752 32.441 80.193 15.311
17 442.37 9.56 46.288 47.752 32.441 80.193 15.311
19 73.73 9.19 8.024 47.752 32.441 80.193 15.311
23 737.28 12.76 57.763 47.752 32.441 80.193 15.311
24 248.83 13.33 18.664 47.752 32.441 80.193 15.311
26 774.14 8.33 92.979 47.752 32.441 80.193 15.311
27 158.21 10.59 14.941 47.752 32.441 80.193 15.311
0.000
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Kg/
hr
Chicharrón cerdo 30 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
73
Chicharrón de cerdo 70 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
1 1881.6 8.314 226.318 96.421 51.860 148.282 44.561
2 1087.52 9.588 113.426 96.421 51.860 148.282 44.561
4 537.6 7.904 68.020 96.421 51.860 148.282 44.561
6 1192.8 10.016 119.091 96.421 51.860 148.282 44.561
7 700 9.574 73.114 96.421 51.860 148.282 44.561
9 784 8.645 90.686 96.421 51.860 148.282 44.561
10 322.56 10.302 31.309 96.421 51.860 148.282 44.561
12 910.016 8.439 107.829 96.421 51.860 148.282 44.561
13 1470.464 7.531 195.242 96.421 51.860 148.282 44.561
14 940.032 8.088 116.220 96.421 51.860 148.282 44.561
15 1109.376 8.839 125.507 96.421 51.860 148.282 44.561
16 884.736 7.169 123.412 96.421 51.860 148.282 44.561
17 449.28 8.892 50.525 96.421 51.860 148.282 44.561
18 17.28 10.016 1.725 96.421 51.860 148.282 44.561
19 278.784 8.549 32.608 96.421 51.860 148.282 44.561
21 1140.48 11.912 95.746 96.421 51.860 148.282 44.561
23 1,217 11.876 102.432 96.421 51.860 148.282 44.561
24 1018.368 12.405 82.091 96.421 51.860 148.282 44.561
26 774.144 7.747 99.928 96.421 51.860 148.282 44.561
27 721.152 9.853 73.195 96.421 51.860 148.282 44.561
0.000
50.000
100.000
150.000
200.000
250.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
kg/h
r
Chicharrón cerdo 70 grs.
kg/hr
Promedio
LI
LS
74
Chicharrón de cerdo 160 grs.
68.23%
Semanas Poducción (kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est.
LS LI
1 1036.8 9.256 112.012 57.135 31.346 88.482 25.789
3 224.64 9.295 24.168 57.135 31.346 88.482 25.789
4 691.2 8.799 78.552 57.135 31.346 88.482 25.789
6 273.6 11.151 24.536 57.135 31.346 88.482 25.789
7 292.32 10.659 27.424 57.135 31.346 88.482 25.789
9 357.12 9.625 37.103 57.135 31.346 88.482 25.789
10 394.56 11.470 34.399 57.135 31.346 88.482 25.789
14 1036.8 9.005 115.136 57.135 31.346 88.482 25.789
15 691.2 9.841 70.237 57.135 31.346 88.482 25.789
16 555.84 7.981 69.642 57.135 31.346 88.482 25.789
17 1061.28 9.900 107.200 57.135 31.346 88.482 25.789
19 486.72 9.518 51.135 57.135 31.346 88.482 25.789
21 276.48 13.261 20.848 57.135 31.346 88.482 25.789
23 902.88 13.222 68.285 57.135 31.346 88.482 25.789
24 554.4 13.811 40.141 57.135 31.346 88.482 25.789
26 345.6 8.625 40.070 57.135 31.346 88.482 25.789
27 552.96 10.969 50.411 57.135 31.346 88.482 25.789
0.000
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Kg/
hr
Chicharrón cerdo 160 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
75
Chicharrón harina 40 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
4 64.512 8.799 7.332 34.553 61.593 96.146 -27.040
8 64.512 17.820 3.620 34.553 61.593 96.146 -27.040
9 129.024 9.625 13.405 34.553 61.593 96.146 -27.040
11 1.344 9.750 0.138 34.553 61.593 96.146 -27.040
13 64.512 8.385 7.694 34.553 61.593 96.146 -27.040
14 94.08 9.005 10.448 34.553 61.593 96.146 -27.040
15 1999.872 9.841 203.220 34.553 61.593 96.146 -27.040
18 451.584 11.151 40.498 34.553 61.593 96.146 -27.040
20 516.096 9.983 51.697 34.553 61.593 96.146 -27.040
26 64.512 8.625 7.480 34.553 61.593 96.146 -27.040
-50.000
0.000
50.000
100.000
150.000
200.000
250.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Kg/
hr
Chicharrón harina 40 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
76
Chicharrón harina 120 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
1 270 9.256 29.170 22.243 13.616 35.859 8.627
3 466.56 9.295 50.195 22.243 13.616 35.859 8.627
4 414.72 8.799 47.131 22.243 13.616 35.859 8.627
5 207.36 14.229 14.573 22.243 13.616 35.859 8.627
6 208.44 11.151 18.693 22.243 13.616 35.859 8.627
8 103.68 17.820 5.818 22.243 13.616 35.859 8.627
9 51.84 9.625 5.386 22.243 13.616 35.859 8.627
10 155.52 11.470 13.559 22.243 13.616 35.859 8.627
11 51.84 9.750 5.317 22.243 13.616 35.859 8.627
12 207.36 9.396 22.069 22.243 13.616 35.859 8.627
13 311.04 8.385 37.095 22.243 13.616 35.859 8.627
14 362.88 9.005 40.298 22.243 13.616 35.859 8.627
15 311.04 9.841 31.607 22.243 13.616 35.859 8.627
16 103.68 7.981 12.990 22.243 13.616 35.859 8.627
17 207.36 9.900 20.945 22.243 13.616 35.859 8.627
18 155.52 11.151 13.947 22.243 13.616 35.859 8.627
19 259.2 9.518 27.232 22.243 13.616 35.859 8.627
20 52.92 9.983 5.301 22.243 13.616 35.859 8.627
22 414.72 14.709 28.195 22.243 13.616 35.859 8.627
23 518.4 13.222 39.207 22.243 13.616 35.859 8.627
25 156.6 14.708 10.647 22.243 13.616 35.859 8.627
26 155.52 8.625 18.031 22.243 13.616 35.859 8.627
27 155.52 10.969 14.178 22.243 13.616 35.859 8.627
0.000
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Kg/
hr
Chicharrón harina 120 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
77
Prispa harina 25 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
1 3110.4 8.161 381.137 334.569 312.275 646.843 22.294
2 9145.2 9.411 971.716 334.569 312.275 646.843 22.294
3 8808 8.195 1074.790 334.569 312.275 646.843 22.294
4 7789.2 7.758 1004.023 334.569 312.275 646.843 22.294
5 4083.6 12.545 325.516 334.569 312.275 646.843 22.294
6 1500 9.831 152.573 334.569 312.275 646.843 22.294
7 412.8 9.398 43.925 334.569 312.275 646.843 22.294
10 1546.8 10.113 152.956 334.569 312.275 646.843 22.294
12 1951.2 8.284 235.539 334.569 312.275 646.843 22.294
13 752.4 7.393 101.775 334.569 312.275 646.843 22.294
14 4141.2 7.939 521.601 334.569 312.275 646.843 22.294
15 1820.4 8.676 209.810 334.569 312.275 646.843 22.294
16 2089.2 7.037 296.890 334.569 312.275 646.843 22.294
17 748.8 8.729 85.788 334.569 312.275 646.843 22.294
18 766.8 9.831 77.995 334.569 312.275 646.843 22.294
19 1670.4 8.392 199.047 334.569 312.275 646.843 22.294
20 670.8 8.802 76.213 334.569 312.275 646.843 22.294
22 4651.2 12.968 358.662 334.569 312.275 646.843 22.294
23 3,158.40 11.658 270.931 334.569 312.275 646.843 22.294
26 2985.6 7.604 392.616 334.569 312.275 646.843 22.294
27 894 9.671 92.441 334.569 312.275 646.843 22.294
0.000
200.000
400.000
600.000
800.000
1000.000
1200.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
Kg/
hr
Prispa harina 25 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
78
Prispa harina 52 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
1 4118.4 8.850 465.334 397.206 185.461 582.667 211.745
2 2620.8 10.207 256.774 397.206 185.461 582.667 211.745
3 1165.32 8.888 131.118 397.206 185.461 582.667 211.745
4 4177.68 8.414 496.543 397.206 185.461 582.667 211.745
5 2620.8 13.605 192.634 397.206 185.461 582.667 211.745
6 3486.6 10.662 327.008 397.206 185.461 582.667 211.745
7 4280.64 10.192 420.005 397.206 185.461 582.667 211.745
8 3634.8 17.039 213.324 397.206 185.461 582.667 211.745
9 8985.6 9.203 976.366 397.206 185.461 582.667 211.745
10 3985.8 10.967 363.428 397.206 185.461 582.667 211.745
11 5499 9.323 589.855 397.206 185.461 582.667 211.745
12 3364.92 8.984 374.547 397.206 185.461 582.667 211.745
13 5266.56 8.017 656.887 397.206 185.461 582.667 211.745
14 4352.4 8.610 505.489 397.206 185.461 582.667 211.745
15 3519.36 9.410 374.020 397.206 185.461 582.667 211.745
16 3606.72 7.632 472.605 397.206 185.461 582.667 211.745
17 4135.56 9.466 436.883 397.206 185.461 582.667 211.745
18 6476.1 10.662 607.393 397.206 185.461 582.667 211.745
19 3351 9.101 368.197 397.206 185.461 582.667 211.745
20 3798 9.545 397.887 397.206 185.461 582.667 211.745
22 1312.5 14.064 93.323 397.206 185.461 582.667 211.745
23 2,874 12.643 227.326 397.206 185.461 582.667 211.745
24 6692.76 13.206 506.802 397.206 185.461 582.667 211.745
25 3864.12 14.064 274.760 397.206 185.461 582.667 211.745
26 2561.52 8.247 310.603 397.206 185.461 582.667 211.745
27 3023.28 10.488 288.253 397.206 185.461 582.667 211.745
0.000
500.000
1000.000
1500.000
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
Kg/
hr
Prispa 52 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
79
Prispa harina 130 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
1 796.95 8.747 91.111 96.142 69.536 165.678 26.605
2 993.6 10.087 98.499 96.142 69.536 165.678 26.605
3 995.67 8.784 113.353 96.142 69.536 165.678 26.605
4 496.8 8.315 59.745 96.142 69.536 165.678 26.605
5 997.74 13.446 74.203 96.142 69.536 165.678 26.605
6 1006.02 10.538 95.469 96.142 69.536 165.678 26.605
7 1001.88 10.073 99.463 96.142 69.536 165.678 26.605
8 811.44 16.840 48.186 96.142 69.536 165.678 26.605
9 695.52 9.096 76.468 96.142 69.536 165.678 26.605
10 198.72 10.839 18.334 96.142 69.536 165.678 26.605
11 496.8 9.214 53.919 96.142 69.536 165.678 26.605
12 397.44 8.879 44.761 96.142 69.536 165.678 26.605
13 1192.32 7.924 150.473 96.142 69.536 165.678 26.605
14 256.68 8.510 30.163 96.142 69.536 165.678 26.605
16 1306.935 7.542 173.277 96.142 69.536 165.678 26.605
18 38.025 10.538 3.609 96.142 69.536 165.678 26.605
19 2604.42 8.995 289.546 96.142 69.536 165.678 26.605
20 1854.45 9.434 196.572 96.142 69.536 165.678 26.605
22 1123.2 13.900 80.807 96.142 69.536 165.678 26.605
23 1,572 12.495 125.849 96.142 69.536 165.678 26.605
24 3036.15 13.052 232.626 96.142 69.536 165.678 26.605
25 609.57 13.899 43.856 96.142 69.536 165.678 26.605
26 563.94 8.151 69.190 96.142 69.536 165.678 26.605
27 393.12 10.366 37.925 96.142 69.536 165.678 26.605
0.000
100.000
200.000
300.000
400.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Kg/
hr
Prispa 130 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
80
Prispa Queso 44 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
19 1250.04 9.042 138.242 109.655 62.445 172.101 47.210
24 971.52 13.121 74.045 109.655 62.445 172.101 47.210
25 613.8 13.973 43.928 109.655 62.445 172.101 47.210
27 1900.8 10.421 182.407 109.655 62.445 172.101 47.210
0.000
50.000
100.000
150.000
200.000
1 2 3 4
Kg/
hr
Prispa queso 44 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
81
Dipazo 35 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
1 604.8 9.256 65.340 48.019 25.897 73.916 22.122
2 20.16 10.675 1.889 48.019 25.897 73.916 22.122
3 520.38 9.295 55.985 48.019 25.897 73.916 22.122
4 670.32 8.799 76.179 48.019 25.897 73.916 22.122
5 120.96 14.229 8.501 48.019 25.897 73.916 22.122
6 544.32 11.151 48.814 48.019 25.897 73.916 22.122
7 544.32 10.659 51.066 48.019 25.897 73.916 22.122
9 248.22 9.625 25.789 48.019 25.897 73.916 22.122
10 181.44 11.470 15.819 48.019 25.897 73.916 22.122
11 190.26 9.750 19.514 48.019 25.897 73.916 22.122
12 315 9.396 33.525 48.019 25.897 73.916 22.122
13 551.88 8.385 65.818 48.019 25.897 73.916 22.122
14 487.62 9.005 54.150 48.019 25.897 73.916 22.122
15 841.68 9.841 85.529 48.019 25.897 73.916 22.122
16 380.52 7.981 47.676 48.019 25.897 73.916 22.122
17 181.44 9.900 18.327 48.019 25.897 73.916 22.122
18 803.88 11.151 72.091 48.019 25.897 73.916 22.122
19 846.72 9.518 88.957 48.019 25.897 73.916 22.122
26 550.62 8.625 63.840 48.019 25.897 73.916 22.122
27 675.36 10.969 61.569 48.019 25.897 73.916 22.122
0.000
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Kg/
hr
Dipazo 35 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
82
Dtocho 75 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
1 5485.5 9.256 592.633 342.854 215.722 558.576 127.132
2 4968 10.675 465.406 342.854 215.722 558.576 127.132
3 4576.5 9.295 492.361 342.854 215.722 558.576 127.132
4 7026.75 8.799 798.564 342.854 215.722 558.576 127.132
5 2268 14.229 159.396 342.854 215.722 558.576 127.132
6 1080 11.151 96.853 342.854 215.722 558.576 127.132
7 2169 10.659 203.488 342.854 215.722 558.576 127.132
8 1026 17.820 57.576 342.854 215.722 558.576 127.132
9 1620 9.625 168.312 342.854 215.722 558.576 127.132
10 1651.5 11.470 143.984 342.854 215.722 558.576 127.132
11 2268 9.750 232.615 342.854 215.722 558.576 127.132
12 5226.75 9.396 556.284 342.854 215.722 558.576 127.132
13 5411.25 8.385 645.349 342.854 215.722 558.576 127.132
15 3622.5 9.841 368.106 342.854 215.722 558.576 127.132
16 2934 7.981 367.603 342.854 215.722 558.576 127.132
17 713.25 9.900 72.045 342.854 215.722 558.576 127.132
18 4428 11.151 397.098 342.854 215.722 558.576 127.132
19 5928.75 9.518 622.877 342.854 215.722 558.576 127.132
20 2700 9.983 270.460 342.854 215.722 558.576 127.132
21 1890 13.261 142.519 342.854 215.722 558.576 127.132
24 3672 13.811 265.870 342.854 215.722 558.576 127.132
25 7026.75 14.708 477.739 342.854 215.722 558.576 127.132
26 4851 8.625 562.435 342.854 215.722 558.576 127.132
27 756 10.969 68.921 342.854 215.722 558.576 127.132
0.000
200.000
400.000
600.000
800.000
1000.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Kg/
hr
Detocho 75 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
83
Dtocho 300 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
1 5743.8 8.122 707.234 503.034 266.942 769.976 236.092
2 3196.8 9.366 341.319 503.034 266.942 769.976 236.092
3 5511.6 8.156 675.807 503.034 266.942 769.976 236.092
4 5344.2 7.721 692.201 503.034 266.942 769.976 236.092
5 5443.2 12.485 435.995 503.034 266.942 769.976 236.092
6 1728 9.784 176.615 503.034 266.942 769.976 236.092
7 2617.2 9.352 279.841 503.034 266.942 769.976 236.092
8 4838.4 15.636 309.448 503.034 266.942 769.976 236.092
9 7056 8.445 835.511 503.034 266.942 769.976 236.092
10 1728 10.064 171.702 503.034 266.942 769.976 236.092
11 1414.8 8.555 165.381 503.034 266.942 769.976 236.092
12 2246.4 8.244 272.487 503.034 266.942 769.976 236.092
13 4570.2 7.357 621.193 503.034 266.942 769.976 236.092
15 8400.6 8.635 972.902 503.034 266.942 769.976 236.092
16 6136.2 7.003 876.220 503.034 266.942 769.976 236.092
17 3205.8 8.686 369.059 503.034 266.942 769.976 236.092
18 6703.2 9.784 685.119 503.034 266.942 769.976 236.092
19 4320 8.352 517.270 503.034 266.942 769.976 236.092
20 7671.6 8.759 875.828 503.034 266.942 769.976 236.092
21 5659.2 11.636 486.361 503.034 266.942 769.976 236.092
22 2505.6 12.906 194.147 503.034 266.942 769.976 236.092
23 173 11.601 14.895 503.034 266.942 769.976 236.092
24 9675 12.118 798.385 503.034 266.942 769.976 236.092
25 7378.2 12.905 571.717 503.034 266.942 769.976 236.092
26 4005 7.568 529.222 503.034 266.942 769.976 236.092
0.000
200.000
400.000
600.000
800.000
1000.000
1200.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425
Kg/
hr
Detocho 300 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
84
Puffed 52 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
1 3936.816 59.855 65.773 107.577 58.095 165.672 49.482
2 265.824 58.132 4.573 107.577 58.095 165.672 49.482
3 6649.344 57.775 115.090 107.577 58.095 165.672 49.482
4 6572.592 58.597 112.166 107.577 58.095 165.672 49.482
5 4942.08 118.067 41.858 107.577 58.095 165.672 49.482
6 3511.872 119.710 29.337 107.577 58.095 165.672 49.482
7 7549.776 59.855 126.135 107.577 58.095 165.672 49.482
8 3863.808 59.306 65.151 107.577 58.095 165.672 49.482
9 3150.576 57.780 54.527 107.577 58.095 165.672 49.482
10 4743.648 51.208 92.636 107.577 58.095 165.672 49.482
11 7225.92 55.235 130.820 107.577 58.095 165.672 49.482
12 2246.4 56.724 39.603 107.577 58.095 165.672 49.482
13 4180.176 34.201 122.224 107.577 58.095 165.672 49.482
15 4313.088 36.270 118.917 107.577 58.095 165.672 49.482
16 4043.52 36.279 111.456 107.577 58.095 165.672 49.482
17 7731.36 37.393 206.758 107.577 58.095 165.672 49.482
18 4278.6 55.700 76.815 107.577 58.095 165.672 49.482
19 4681.872 39.274 119.210 107.577 58.095 165.672 49.482
20 5603.4 35.519 157.760 107.577 58.095 165.672 49.482
21 2161.8 37.428 57.759 107.577 58.095 165.672 49.482
22 4838.4 39.068 123.847 107.577 58.095 165.672 49.482
23 4,717 57.109 82.605 107.577 58.095 165.672 49.482
24 6655.896 31.581 210.753 107.577 58.095 165.672 49.482
25 6651.216 35.825 185.657 107.577 58.095 165.672 49.482
26 8828.352 36.952 238.914 107.577 58.095 165.672 49.482
27 3863.808 36.223 106.668 107.577 58.095 165.672 49.482
0.000
50.000
100.000
150.000
200.000
250.000
300.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617181920212223242526
Kg/
hr
Puffed 52 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
85
Puffed 70 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
13 665.28 36.4267 18.2635 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289
17 517.44 39.8267 12.9923 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289
19 224.84 41.8300 5.3751 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289
20 491.26 37.8300 12.9860 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289
21 73.92 39.8633 1.8543 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289
22 522.06 41.6100 12.5465 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289
24 221.76 33.6367 6.5928 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289
25 295.68 38.1567 7.7491 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289
26 443.52 39.3567 11.2692 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289
27 3.08 38.5800 0.0798 8.9709 5.6420 14.6129 3.3289
0.0000
5.0000
10.0000
15.0000
20.0000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Kg/
hr
Puffed 70 grs.
Kg/hr
Promedio
LI
LS
86
Puffed 220 grs.
68.23%
Semanas Poducción
(kg) Tiempo efectivo
kg/hr Promedio Desv. Est. LS LI
1 799.92 54.613 14.647 53.065 39.313 92.378 13.752
2 1584 53.041 29.864 53.065 39.313 92.378 13.752
3 3486.12 52.715 66.131 53.065 39.313 92.378 13.752
4 3294.72 53.465 61.624 53.065 39.313 92.378 13.752
5 0 107.726 0.000 53.065 39.313 92.378 13.752
6 0 109.225 0.000 53.065 39.313 92.378 13.752
7 1900.8 54.613 34.805 53.065 39.313 92.378 13.752
8 1964.16 54.111 36.298 53.065 39.313 92.378 13.752
9 2093.52 52.719 39.711 53.065 39.313 92.378 13.752
10 823.68 46.723 17.629 53.065 39.313 92.378 13.752
11 1203.84 50.398 23.887 53.065 39.313 92.378 13.752
12 1267.2 51.756 24.484 53.065 39.313 92.378 13.752
13 2112 31.206 67.680 53.065 39.313 92.378 13.752
14 2597.76 35.312 73.566 53.065 39.313 92.378 13.752
15 1710.72 33.093 51.694 53.065 39.313 92.378 13.752
16 2471.04 33.102 74.650 53.065 39.313 92.378 13.752
17 5071.44 34.118 148.643 53.065 39.313 92.378 13.752
18 3036 50.822 59.738 53.065 39.313 92.378 13.752
19 2217.6 35.834 61.885 53.065 39.313 92.378 13.752
20 1964.16 32.408 60.608 53.065 39.313 92.378 13.752
21 1151.04 34.150 33.706 53.065 39.313 92.378 13.752
22 1908.72 35.646 53.547 53.065 39.313 92.378 13.752
23 2,479 52.107 47.575 53.065 39.313 92.378 13.752
24 4435.2 28.815 153.918 53.065 39.313 92.378 13.752
25 4371.84 32.688 133.746 53.065 39.313 92.378 13.752
26 1330.56 33.716 39.464 53.065 39.313 92.378 13.752
27 768.24 33.050 23.245 53.065 39.313 92.378 13.752
0.000
100.000
200.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627
Kg/
hr
Puffed 220 grs.
kg/hr
Promedio
LI
LS
87
APÉNDICE B
OBSERVACIONES PRODUCTO A GRANEL
88
Puffed
kg/min
5.34
4.98
5.12
5.18
5.02
5.26
5.44
5.2
5.22
5.22
5.14
5.24
5.26
5.12
5.36
Prispa
kg/min
5.78
6.1
5.86
6.2
6.24
6.62
6.98
6.62
7.1
6.96
6.46
6.5
7
6.45
6.14
extrusor 455 rpm
temperatura 127.3 °C
navaja 70 rpm
gusano 100 rpm
vibrador tolva 4.5 rpm
vibrador alimentación 10 rpm
banda 100 rpm
vibrador humedecedor 4 rpm
horno 299 °C
cilindro 50 rpm
cilindro sazonado 100 rpm
queso 7.5 rpm
Velocidades
vibrador tolva 4 rpm
sumergidora 45 rpm
banda salida 120 rpm
freidor 203 °C
sazonador 100 rpm
alimentadora 5 rpm
esparcidor polvo 80 rpm
vibrador sazonado 10 rpm
alimentadora polvo 70 rpm
Velocidades
Promedio 6.46733
Desv. Est. 0.417825436
t (95%) 1.7613
e (5%) 0.05
tamaño muestra 5.179238629
Promedio 5.20667
Desv. Est. 0.12227993
t (95%) 1.7613
e (5%) 0.05
tamaño muestra 0.68441176
89
Chicharrón de cerdo
kg/min
5.72
6
7.18
6.88
7.56
8.04
7.12
7.16
7.12
6.96
6.76
6.62
6.24
5.98
6.74
Dipazo
kg/min
6.16
6.58
6.08
5.92
6.08
5.9
5.94
6
6.42
6.16
6.6
6.14
6.54
6.44
6.94
Sumergidora 60 rpm
Banda salida 120 rpm
Freidor 201 °C
Cilindro sazonador 90 rpm
Alimentadora 2 rpm
Velocidades
Promedio 6.805333333
Desv. Est. 0.624246594
t (95%) 1.7613
e (5%) 0.05
tamaño muestra 10.44095488
Vibrador tolva 9 rpm
Sumergidora 63 rpm
banda salida 120 rpm
Freidor 203 °C
Sazonador 80 rpm
Alimentadora 1.4 rpm
Esparcidor polvo 45 rpm
Vibrador sazonado 10 rpm
Alimentadora polvo 60 rpm
Velocidades
Promedio 6.26
Desv. Est. 0.30835972
t (95%) 1.7613
e (5%) 0.05
tamaño muestra 3.01087876
90
APÉNDICE C
VELOCIDADES OBSERVADAS EN LOS EQUIPOS
DE LAS LÍNEAS DE HARINA Y EXTRUIDOS EN
CADA PRODUCTO ANALIZADO
91
Línea Producto Velocidades Temperaturas
Harina Prispa harina 25 gr
Banda jirafa: 4 rpm
Sumergidora:50 rpm
Banda salida:120 rpm
Alimentadora: 8 rpm
Cilindro sazonador: 80 rpm
Vibrador: 10 rpm (máx)
Esparcidor de polvo: 50 rpm
Vibrador sazonado: 5 rpm
Alimentador polvo: 20 rpm
Empacadora: 95 bpm
Freidor: 202 °C
Extruidos Puffed 52 gr
Vibrador humedecedor : 10 rpm
Banda extrusor: 100 rpm
Vibrador alimentación: 10 rpm
Vibrador de cono: 10 rpm
Extrusor: 456 rpm
navaja: 60 rpm
Gusano:100 rpm
Cilindro de horno: 50 rpm
Cilindro sazonado: 100 rpm
Bomba alimentadora sazonado: 7.5
rpm
Empacadora: 108 bpm
Temperatura extrusor:
122.7 °C
Temperatura horno: 279
°C
Harina Prispa harina 52 gr
Vibrador tolva: 5 rpm
Sumergiodora: 35 rpm
Banda Salida: 120 rpm
Alimentadora: 9 rpm
Cilindro Sazonador: 95 rpm
Esparcidor polvo: 45 rpm
Vibrador: 5 rpm
Alimentador polvo: 55 rpm
Empacadora: 95 bpm
Freidor: 204 °C
Harina Dtocho 75 gr Cilindro sazonador: 20 rpm
Empacadora:100 bpm
Harina Dtocho 300 gr Cilindro:40 rpm
Empacadora: 35 bpm
Extruidos Puffed 220 gr Extrusor: 455 rpm Temperatura extrusor:
92
Navaja: 70 rpm
Gusano: 100 rpm
Vibrador tolva: 10 rpm
Vibrador alimentación: 10 rpm
Banda:100 rpm
Vibrador humedecedor: 9 rpm
Cilindro:45.3 rpm
Cilindro sazonador: 100 rpm
Queso: 6.9 rpm
Empacadora: 30 bpm
125.7 °C
Temperatura horno: 300
°C
Harina Chicharrón cerdo
72 gr
Sumergidora: 50 rpm
Banda de salida: 120 rpm
Alimentadora a freidor: 1.6 rpm
Cilindro sazonador: 82 rpm
Vibrador: 5 rpm
Empacadora: 65bpm
Freidor: 201 °C
Harina Chicharrón cerdo
32 gr
Sumergidora: 55 rpm
Banda salida: 120 rpm
Alimentadora a freidor : 2.5 rpm
Vibrador: 10 rpm
Cilindro: 90 rpm
Empacadora: 85 rpm
Freidor : 203 °C
Harina Prispa 130 gr
Vibrador tolva: 6 rpm
Sumergidora: 35 rpm
Banda salida: 120 rpm
sazonado: 80 rpm
Alimentadora:12 rpm
Esparcidor polvo:50 rpm
Vibrador: 10 rpm
Alimentador polvo: 40 rpm
Empacadora: 45 bpm
Freidor: 203 °C
Harina Chicharrón cerdo
160 gr
Sumergidora: 55 rpm
Banda de salida: 120 rpm
Alimentadora a freidor: 0.3 rpm
Cilindro sazonador: 85 rpm
Vibrador: 5 rpm
Empacadora: 40 bpm
Freidor: 205 °C
93
APÉNDICE D
OBSERVACIONES DEL RENDIMIENTO DE LA
MÁQUINA EMPACADORA Y CÁLCULO DE OEE
94
Puffed 52 grs.
Chicharrón cerdo 32 grs,
Bolsas por minuto
(108 bpm)
95
103
105
103
104
102
95
102
97
108
107
106
107
104
104
Bolsas por minuto
(85 bpm)
85
83
84
83
81
83
80
83
83
80
84
85
82
84
82
Promedio 102.8
Desv.est 4.126568966
Muestra 1.999487289
Rendimiento 0.952 95.185
Calidad 0.998 99.849
Disponibilidad 0.967 96.667
OEE 0.919 91.873
Rendimiento 0.974 97.412
Calidad 0.965 96.493
Disponibilidad 0.967 96.667
OEE 0.909 90.862
Promedio 82.8
Desv. Est. 1.567527626
Muestra 0.444729968
95
Prispa 52 grs.
Dtocho 300 grs.
Bolsas por minuto
(95 bpm)
92
94
91
92
89
70
90
92
91
93
92
94
92
93
93
Bolsas por minuto
(35 bpm)
24
25
27
27
30
26
33
30
25
29
32
35
29
26
28
29
Rendimiento 0.953 95.298
Calidad 0.996 99.608
Disponibilidad 0.975 97.500
OEE 0.926 92.552
Promedio 90.53333333
Desv. Est. 5.841558827
Muestra 5.16615163
Promedio 28.4
Desv. Est. 3.180296482
Muestra 15.56055916
Promedio* 28.4375
Rendimiento 0.813 81.250
Calidad 0.958 95.821
Disponibilidad 0.925 92.484
OEE 0.720 72.003
96
Chicharrón cerdo 72 grs.
Prispa 130 grs
Bolsas por minuto
(65 bpm)
65
64
65
62
65
62
65
65
60
65
62
65
65
56
58
Bolsas por minuto
(45 bpm)
41
42
41
39
38
40
40
42
37
41
33
30
45
44
45
Promedio 62.93333333
Desv. Est. 2.914659173
Muestra 2.661587488
Rendimiento 0.968 96.821
Calidad 0.983 98.327
Disponibilidad 0.949 94.884
OEE 0.903 90.330
Promedio 39.86666667
Desv. Est. 4.138092498
Muestra 13.36925479
Rendimiento 0.886 88.593
Calidad 0.985 98.481
Disponibilidad 0.942 94.167
OEE 0.822 82.158
97
Dtocho 75 grs.
Puffed 220 grs.
Bolsas por minuto
(100 bpm)
89
93
91
82
64
86
76
72
89
91
74
83
74
90
72
Bolsas por minuto
(30 bpm)
30
30
24
18
30
30
30
30
27
30
30
30
30
30
30
29
28
29
Promedio 81.73333333
Desv. Est. 9.059065441
Muestra 15.24386286
Rendimiento 0.817 81.733
Calidad 0.992 99.167
Disponibilidad 0.909 90.884
OEE 0.737 73.664
Promedio 28.6
Desv. Est. 3.376388603
Muestra 17.29415896
Promedio* 28.61111111
Rendimiento 0.954 95.370
Calidad 0.993 99.343
Disponibilidad 0.950 95.000
OEE 0.900 90.007
98
Chicharrón cerdo 160 grs.
Prispa 25 grs.
Bolsas por minuto
(40 bpm)
39
40
36
39
38
37
38
39
38
37
35
35
39
37
39
Bolsas por minuto
(95 bpm)
95
95
95
95
94
93
94
93
95
95
95
89
93
93
91
Promedio 37.73333333
Desv. Est. 1.533747356
Muestra 2.050142135
Rendimiento 0.943 94.333
Calidad 0.983 98.258
Disponibilidad 0.946 94.584
OEE 0.877 87.670
Promedio 93.66666667
Desv. Est. 1.759328876
Muestra 0.437774633
Rendimiento 0.986 98.596
Calidad 0.969 96.929
Disponibilidad 0.882 88.167
OEE 0.843 84.260
99
ANEXOS
100
ANEXO 1
TABLA DISTRIBUCIÓN T STUDENT
101
102
ANEXO 2
DEMANDA PASADA DE LAS LÍNEAS DE HARINA Y
EXTRUIDOS (AGOSTO 2013- ENERO 2014)
103
Chicharrón de cerdo 30 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 576 550 28800 27500 864 825
ago-03 192 240 9600 12000 288 360
sep-01 96 104 4800 5200 144 156
sep-02 352 352 17600 17600 528 528
sep-04 336 336 16800 16800 537.6 537.6
oct-01 108 108 5400 5400 162 162
oct-02 144 144 7200 7200 230.4 230.4
oct-03 144 144 7200 7200 230.4 230.4
oct-04 288 602 13824 28896 442.368 924.672
oct-05 288 288 13824 13824 442.368 442.368
nov-01 576 576 28512 28512 912.384 912.384
nov-02 192 196 9216 9408 294.912 301.056
nov-03 288 288 13824 13824 442.368 442.368
dic-01 48 48 2304 2304 73.728 73.728
ene-01 240 480 11,520 23,040 368.64 737.28
ene-02 162 162 7776 7776 248.832 248.832
ene-04 336 504 16128 24192 516.096 774.144
ene-05 96 103 4608 4944 147.456 158.208
Chicharrón de cerdo 70 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 1680 1680 26880 26880 1881.6 1881.6
ago-02 960 971 15360 15536 1075.2 1087.52
ago-04 480 480 7680 7680 537.6 537.6
sep-01 1056 1065 16896 17040 1182.72 1192.8
sep-02 576 625 9216 10000 645.12 700
sep-04 528 700 8448 11200 591.36 784
oct-01 288 288 4608 4608 322.56 322.56
oct-03 793 793 12688 12688 910.016 910.016
oct-04 1280 1280 20480 20480 1470.464 1470.464
oct-05 816 816 13056 13056 940.032 940.032
nov-01 960 963 15360 15408 1105.92 1109.376
nov-02 768 768 12288 12288 884.736 884.736
nov-03 384 390 6144 6240 442.368 449.28
nov-04 15 15 240 240 17.28 17.28
dic-01 144 242 2304 3872 165.888 278.784
dic-03 990 990 15840 15840 1140.48 1140.48
104
dic-04 672 0 10752 0 774.144 0
ene-01 1056 1056 16,896 16,896 1216.51 1216.51
ene-02 884 884 14144 14144 1018.368 1018.368
ene-04 480 672 7680 10752 552.96 774.144
ene-05 624 626 9984 10016 718.848 721.152
Chicharrón de cerdo 160 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 720 720 6480 6480 1036.8 1036.8
ago-03 48 156 432 1404 69.12 224.64
ago-04 480 480 4320 4320 691.2 691.2
sep-01 190 190 1710 1710 273.6 273.6
sep-02 192 203 1728 1827 276.48 292.32
sep-04 240 248 2160 2232 345.6 357.12
oct-01 192 274 1728 2466 276.48 394.56
oct-03 0 0 0 0 0 0
oct-04 0 0 0 0 0 0
oct-05 720 720 6480 6480 1036.8 1036.8
nov-01 480 480 4320 4320 691.2 691.2
nov-02 384 386 3456 3474 552.96 555.84
nov-03 624 737 5616 6633 898.56 1061.28
dic-01 240 338 2160 3042 345.6 486.72
dic-03 192 192 1728 1728 276.48 276.48
dic-04 336 0 3024 0 483.84 0
ene-01 624 627 5,616 5,643 898.56 902.88
ene-02 384 385 3456 3465 552.96 554.4
ene-04 240 240 2160 2160 345.6 345.6
ene-05 384 384 3456 3456 552.96 552.96
Chicharrón de harina 40 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-04 48 48 1536 1536 64.512 64.512
sep-02 0 0 0 0 0 0
sep-03 48 48 1536 1536 64.512 64.512
sep-04 96 96 3072 3072 129.024 129.024
oct-02 1 1 32 32 1.344 1.344
oct-04 16 48 512 1536 21.504 64.512
oct-05 48 70 1536 2240 64.512 94.08
105
nov-01 1248 1488 39936 47616 1677.312 1999.872
nov-02 0 0 0 0 0 0
nov-04 336 336 10752 10752 451.584 451.584
dic-02 384 384 12288 12288 516.096 516.096
ene-04 24 48 768 1536 32.256 64.512
Chicharrón de harina 120 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 240 250 2160 2250 259.2 270
ago-03 432 432 3888 3888 466.56 466.56
ago-04 384 384 3456 3456 414.72 414.72
ago-05 192 192 1728 1728 207.36 207.36
sep-01 192 193 1728 1737 207.36 208.44
sep-03 96 96 864 864 103.68 103.68
sep-04 48 48 432 432 51.84 51.84
oct-01 120 144 1080 1296 129.6 155.52
oct-02 48 48 432 432 51.84 51.84
oct-03 192 192 1728 1728 207.36 207.36
oct-04 192 288 1728 2592 207.36 311.04
oct-05 192 336 1728 3024 207.36 362.88
nov-01 240 288 2160 2592 259.2 311.04
nov-02 96 96 864 864 103.68 103.68
nov-03 192 192 1728 1728 207.36 207.36
nov-04 144 144 1296 1296 155.52 155.52
dic-01 240 240 2160 2160 259.2 259.2
dic-02 48 49 432 441 51.84 52.92
dic-04 384 384 3456 3456 414.72 414.72
ene-01 480 480 4,320 4,320 518.4 518.4
ene-03 145 145 1305 1305 156.6 156.6
ene-04 144 144 1296 1296 155.52 155.52
ene-05 144 144 1296 1296 155.52 155.52
Prispa harina 25 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 2592 2592 124416 124416 3110.4 3110.4
ago-02 7488 7621 359424 365808 8985.6 9145.2
ago-03 9696 7340 465408 352320 11635.2 8808
106
ago-04 7488 6491 359424 311568 8985.6 7789.2
ago-05 5472 3403 262656 163344 6566.4 4083.6
sep-01 55 1250 2640 60000 66 1500
sep-02 336 344 16128 16512 403.2 412.8
oct-01 1248 1289 59904 61872 1497.6 1546.8
oct-03 384 1626 18432 78048 460.8 1951.2
oct-04 576 627 27648 30096 691.2 752.4
oct-05 2496 3451 119808 165648 2995.2 4141.2
nov-01 1229 1517 58992 72816 1474.8 1820.4
nov-02 1693 1741 81264 83568 2031.6 2089.2
nov-03 624 624 29952 29952 748.8 748.8
nov-04 624 639 29952 30672 748.8 766.8
dic-01 1392 1392 66816 66816 1670.4 1670.4
dic-02 528 559 25344 26832 633.6 670.8
dic-04 3744 3876 179712 186048 4492.8 4651.2
ene-01 2,496 2,632 119,808 126,336 2,995.20 3,158.40
ene-04 1576 2488 75648 119424 1891.2 2985.6
ene-05 671 745 32208 35760 805.2 894
Prispa harina 52 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 2640 2640 79200 79200 4118.4 4118.4
ago-02 1680 1680 50400 50400 2620.8 2620.8
ago-03 720 747 21600 22410 1123.2 1165.32
ago-04 2640 2678 79200 80340 4118.4 4177.68
ago-05 1680 1680 50400 50400 2620.8 2620.8
sep-01 2208 2235 66240 67050 3444.48 3486.6
sep-02 2736 2744 82080 82320 4268.16 4280.64
sep-03 2304 2330 69120 69900 3594.24 3634.8
sep-04 4560 5760 136800 172800 7113.6 8985.6
oct-01 2496 2555 74880 76650 3893.76 3985.8
oct-02 1248 3525 37440 105750 1946.88 5499
oct-03 1581 2157 47430 64710 2466.36 3364.92
oct-04 3264 3376 97920 101280 5091.84 5266.56
oct-05 2784 2790 83520 83700 4343.04 4352.4
nov-01 2304 2256 69120 67680 3594.24 3519.36
nov-02 2256 2312 67680 69360 3519.36 3606.72
nov-03 2640 2651 79200 79530 4118.4 4135.56
nov-04 4128 4234 123840 127020 6316.5 6476.1
dic-01 2160 2234 64800 67020 3240 3351
107
dic-02 1869 2532 56070 75960 2803.5 3798
dic-03 0 0 0 0 0 0
dic-04 875 875 26250 26250 1312.5 1312.5
ene-01 1824 1916 54,720 57,480 2736 2874
ene-02 3309 4334 99270 130020 5097.24 6692.76
ene-03 2477 2477 74310 74310 3864.12 3864.12
ene-04 1632 1642 48960 49260 2545.92 2561.52
ene-05 1872 1938 56160 58140 2920.32 3023.28
Prispa harina 130 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 768 770 6912 6930 794.88 796.95
ago-02 960 960 8640 8640 993.6 993.6
ago-03 960 962 8640 8658 993.6 995.67
ago-04 480 480 4320 4320 496.8 496.8
ago-05 960 964 8640 8676 993.6 997.74
sep-01 960 972 8640 8748 993.6 1006.02
sep-02 960 968 8640 8712 993.6 1001.88
sep-03 720 784 6480 7056 745.2 811.44
sep-04 672 672 6048 6048 695.52 695.52
oct-01 192 192 1728 1728 198.72 198.72
oct-02 432 480 3888 4320 447.12 496.8
oct-03 384 384 3456 3456 397.44 397.44
oct-04 1104 1152 9936 10368 1142.64 1192.32
oct-05 248 248 2232 2232 256.68 256.68
nov-01 0 0 0 0 0 0
nov-02 1086 1125 9774 10125 1266.57 1306.935
nov-03 0 0 0 0 0 0
nov-04 34 34 306 306 38.025 38.025
dic-01 2226 2226 20034 20034 2604.42 2604.42
dic-02 1152 1585 10368 14265 1347.84 1854.45
dic-04 960 960 8640 8640 1123.2 1123.2
ene-01 1,344 1,344 12,096 12,096 1,572.48 1,572.48
ene-02 1632 2595 14688 23355 1909.44 3036.15
ene-03 521 521 4689 4689 609.57 609.57
ene-04 480 482 4320 4338 561.6 563.94
ene-05 336 336 3024 3024 393.12 393.12
108
Prispa queso 44 gr
semana Cajas
Programadas Cajas
Notificadas Piezas
programadas Piezas
producidas Kilos
programados Kilos
Notificados
dic-01 947 947 28410 28410 1250.04 1250.04
dic-03 0 0 0 0 0 0
ene-02 736 736 22080 22080 971.52 971.52
ene-03 465 465 13950 13950 613.8 613.8
ene-05 672 1440 20160 43200 887.04 1900.8
Dipazo 35 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 480 480 17280 17280 604.8 604.8
ago-02 16 16 576 576 20.16 20.16
ago-03 480 413 17280 14868 604.8 520.38
ago-04 480 532 17280 19152 604.8 670.32
ago-05 96 96 3456 3456 120.96 120.96
sep-01 432 432 15552 15552 544.32 544.32
sep-02 432 432 15552 15552 544.32 544.32
sep-04 144 197 5184 7092 181.44 248.22
oct-01 144 144 5184 5184 181.44 181.44
oct-02 96 151 3456 5436 120.96 190.26
oct-03 240 250 8640 9000 302.4 315
oct-04 432 438 15552 15768 544.32 551.88
oct-05 384 387 13824 13932 483.84 487.62
nov-01 336 668 12096 24048 423.36 841.68
nov-02 288 302 10368 10872 362.88 380.52
nov-03 288 144 10368 5184 362.88 181.44
nov-04 624 638 22464 22968 786.24 803.88
dic-01 672 672 24192 24192 846.72 846.72
ene-04 432 437 15552 15732 544.32 550.62
Dtocho 75 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 2438 2438 73140 73140 5485.5 5485.5
ago-02 2400 2208 72000 66240 5400 4968
ago-03 2016 2034 60480 61020 4536 4576.5
109
ago-04 3120 3123 93600 93690 7020 7026.75
ago-05 960 1008 28800 30240 2160 2268
sep-01 480 480 14400 14400 1080 1080
sep-02 964 964 28920 28920 2169 2169
sep-03 456 456 13680 13680 1026 1026
sep-04 720 720 21600 21600 1620 1620
oct-01 734 734 22020 22020 1651.5 1651.5
oct-02 960 1008 28800 30240 2160 2268
oct-03 2304 2323 69120 69690 5184 5226.75
oct-04 2160 2405 64800 72150 4860 5411.25
oct-05 0 0 0 0 0 0
nov-01 1610 1610 48300 48300 3622.5 3622.5
nov-02 1248 1304 37440 39120 2808 2934
nov-03 317 317 9510 9510 713.25 713.25
nov-04 1680 1968 50400 59040 3780 4428
dic-01 2400 2635 72000 79050 5400 5928.75
dic-02 1200 1200 36000 36000 2700 2700
dic-03 720 840 21600 25200 1620 1890
dic-04 0 0 0 0 0 0
ene-01 0 0 0 0 0 0
ene-02 1584 1632 47520 48960 3564 3672
ene-03 3120 3123 93600 93690 7020 7026.75
ene-04 1440 2156 43200 64680 3240 4851
ene-05 1440 336 43200 10080 3240 756
Dtocho 300 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 3191 3191 19146 19146 5743.8 5743.8
ago-02 2400 1776 14400 10656 4320 3196.8
ago-03 3024 3062 18144 18372 5443.2 5511.6
ago-04 3840 2969 23040 17814 6912 5344.2
ago-05 3024 3024 18144 18144 5443.2 5443.2
sep-01 960 960 5760 5760 1728 1728
sep-02 1440 1454 8640 8724 2592 2617.2
sep-03 1920 2688 11520 16128 3456 4838.4
sep-04 2016 3920 12096 23520 3628.8 7056
oct-01 960 960 5760 5760 1728 1728
oct-02 786 786 4716 4716 1414.8 1414.8
oct-03 1248 1248 7488 7488 2246.4 2246.4
110
oct-04 2304 2539 13824 15234 4147.2 4570.2
oct-05 0 0 0 0 0 0
nov-01 4320 4667 25920 28002 7776 8400.6
nov-02 3360 3409 20160 20454 6048 6136.2
nov-03 1781 1781 10686 10686 3205.8 3205.8
nov-04 2400 3724 14400 22344 4320 6703.2
dic-01 2400 2400 14400 14400 4320 4320
dic-02 2400 4262 14400 25572 4320 7671.6
dic-03 2880 3144 17280 18864 5184 5659.2
dic-04 2400 1392 14400 8352 4320 2505.6
ene-01 3,408 96 20,448 576 6,134.40 172.8
ene-02 4272 5375 25632 32250 7689.6 9675
ene-03 3360 4099 20160 24594 6048 7378.2
ene-04 1440 2225 8640 13350 2592 4005
ene-05 960 0 5760 0 1728 0
Puffed 52 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 2075 2103 74700 75708 3884.4 3936.816
ago-02 1440 142 51840 5112 2695.68 265.824
ago-03 3504 3552 126144 127872 6559.488 6649.344
ago-04 3504 3511 126144 126396 6559.488 6572.592
ago-05 2640 2640 95040 95040 4942.08 4942.08
sep-01 1872 1876 67392 67536 3504.384 3511.872
sep-02 2880 4033 103680 145188 5391.36 7549.776
sep-03 1440 2064 51840 74304 2695.68 3863.808
sep-04 1584 1683 57024 60588 2965.248 3150.576
oct-01 1440 2534 51840 91224 2695.68 4743.648
oct-02 2208 3860 79488 138960 4133.376 7225.92
oct-03 1200 1200 43200 43200 2246.4 2246.4
oct-04 2112 2233 76032 80388 3953.664 4180.176
nov-01 2256 2304 81216 82944 4223.232 4313.088
nov-02 2160 2160 77760 77760 4043.52 4043.52
nov-03 3600 4130 129600 148680 6739.2 7731.36
nov-04 2377 2377 85572 85572 4278.6 4278.6
dic-01 2496 2501 89856 90036 4672.512 4681.872
dic-02 2160 3113 77760 112068 3888 5603.4
dic-03 528 1201 19008 43236 950.4 2161.8
dic-04 1872 2688 67392 96768 3369.6 4838.4
111
ene-01 2400 2,592 86,400 93,312.00 4,358.02 4,717.44
ene-02 2809 3586 101124 129096 5256.648 6655.896
ene-03 4080 3553 146880 127908 7637.76 6651.216
ene-04 2784 4716 100224 169776 5211.648 8828.352
ene-05 1968 2064 70848 74304 3684.096 3863.808
Puffed 70 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
oct-04 432 432 9504 9504 665.28 665.28
nov-03 336 336 7392 7392 517.44 517.44
dic-01 144 146 3168 3212 221.76 224.84
dic-02 312 319 6864 7018 480.48 491.26
dic-03 48 48 1056 1056 73.92 73.92
dic-04 339 339 7458 7458 522.06 522.06
ene-02 144 144 3168 3168 221.76 221.76
ene-03 192 192 4224 4224 295.68 295.68
ene-04 288 288 6336 6336 443.52 443.52
ene-05 2 2 44 44 3.08 3.08
Puffed 220 gr
Mes-Semana
Cajas Programadas
Cajas Notificadas
Piezas programadas
Piezas producidas
Kilos programados
Kilos Notificados
ago-01 606 606 3636 3636 799.92 799.92
ago-02 1344 1200 8064 7200 1774.08 1584
ago-03 2640 2641 15840 15846 3484.8 3486.12
ago-04 2496 2496 14976 14976 3294.72 3294.72
sep-02 1440 1440 8640 8640 1900.8 1900.8
sep-03 1488 1488 8928 8928 1964.16 1964.16
sep-04 1586 1586 9516 9516 2093.52 2093.52
oct-01 624 624 3744 3744 823.68 823.68
oct-02 624 912 3744 5472 823.68 1203.84
oct-03 960 960 5760 5760 1267.2 1267.2
oct-04 1584 1600 9504 9600 2090.88 2112
oct-05 1968 1968 11808 11808 2597.76 2597.76
nov-01 1296 1296 7776 7776 1710.72 1710.72
nov-02 1872 1872 11232 11232 2471.04 2471.04
nov-03 3568 3842 21408 23052 4709.76 5071.44
nov-04 2295 2300 13770 13800 3029.4 3036
112
dic-01 1680 1680 10080 10080 2217.6 2217.6
dic-02 1440 1488 8640 8928 1900.8 1964.16
dic-03 480 872 2880 5232 633.6 1151.04
dic-04 1440 1446 8640 8676 1900.8 1908.72
ene-01 1878 1,878 11,268 11,268 2,478.96 2,478.96
ene-02 3360 3360 20160 20160 4435.2 4435.2
ene-03 3264 3312 19584 19872 4308.48 4371.84
ene-04 1008 1008 6048 6048 1330.56 1330.56
ene-05 576 582 3456 3492 760.32 768.24
113
ANEXO 3
REPORTE DE MANTENIMIENTOS PASADOS EN
LAS LÍNEAS DE HARINA Y EXTRUIDOS (AGOSTO
2013- ENERO 2014)
114
2013-2014 harina puffed
Mes/semana
del mes
duración
(hr)
duración
(hr)
ago-01 7.17 0
ago-02 10.08 3.67
ago-03 15.96 4.43
ago-04 13.11 2.68
ago-05 13.67 1.75
sep-01 4.84 0
sep-02 10.25 0
sep-03 2.76 1.17
sep-04 12 4.42
oct-01 1.33 18.42
oct-02 30 9.84
oct-03 14.75 6.67
oct-04 10.11 18.22
oct-05 1.43 3.84
nov-01 19.25 11.61
nov-02 15.76 11.58
nov-03 18.6 8.02
nov-04 4.84 8.85
dic-01 13.28 2.01
doc 02 27.67 14.01
dic-03 34.67 7.91
dic-04 9.83 2.67
ene-01 8.5 5.85
ene-02 17.01 26.59
ene-03 39.25 13.03
ene-04 24 9.43
ene-05 6.84 11.76