Trabajo Final Calidad.docx

Universidad de Antioquia Facultad de ingeniería Gestión de procesos II Buñueleria La Especial

Diagnóstico de la calidad en la empresa Buñueleria La Especial

Juan Pablo Correa Cárdenas Amanda Parada Sepúlveda Paula Andrea Arroyave Arteaga Profesora: Luz Marcela Restrepo

Universidad de Antioquia Facultad de Ingeniería Ingeniería industrial Gestión de procesos II Medellín 2018-1

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Tabla de contenido 1.

CUADRO RESUMEN .................................................................................................................. 4

BUÑUELERIA LA ESPECIAL ................................................................................................................ 4 2.

INTRODUCCIÓN ........................................................................................................................ 5

3.

OBJETIVOS ................................................................................................................................ 6

3.1 OBJETIVO GENERAL ................................................................................................................................. 6 3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS ......................................................................................................................... 6

4.

¿CUÁL MODELO DE GESTIÓN SE RECOMIENDA A LA EMPRESA? .............................................. 7

5.

METODOLOGÍA ......................................................................................................................... 8

6.

DESCRIPCIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE LA EMPRESA. ............................................................... 9

7.

SELECCIÓN DEL PROCESO CRÍTICO ......................................................................................... 10

8.

IDENTIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE VARIABLES............................................................................. 10

9.

SELECCIÓN DE LA VARIABLE CRÍTICA ...................................................................................... 10

10.

RECOLECCIÓN DE MUESTRAS ............................................................................................. 11

11.

ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LA CANTIDAD DE BUÑUELOS NO VENDIDOS.............................. 11

12.

SELECCIÓN DE LA CARTA DE CONTROL ADECUADA ............................................................ 12

13.

CARTA DE CONTROL P......................................................................................................... 12

LÍMITES DE CONTROL DEL NÚMERO DE BUÑUELOS NO VENDIDOS ............................................... 12 ANÁLISIS DE CAPACIDAD ................................................................................................................ 14 METROLOGÍA ................................................................................................................................. 15 2

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MUESTREO DE ACEPTACIÓN .......................................................................................................... 16 CONCLUSIONES.............................................................................................................................. 19 REFERENCIAS. ................................................................................................................................ 20 ANEXOS.......................................................................................................................................... 21 

ANEXO 1. MAPA DE PROCESOS. .......................................................................................................... 21



ANEXO 2. MATRIZ DOFA. ..................................................................................................................... 21



ANEXO 3. DIAGRAMA DE FLUJO. ....................................................................................................... 23



ANEXO 4. DIAGRAMA CAUSA – EFECTO........................................................................................... 24



ANEXO 5. DIAGRAMA DE FLUJO DEL PROCESO DE VENTAS ...................................................... 24



ANEXO 6. CURSOGRAMA ANALÍTICO. .............................................................................................. 25



ANEXO 7. FICHA DE PROCESOS .......................................................................................................... 26



ANEXO 8 ESCALA DE CALIFICACIÓN DE LAS POSIBLES VARIABLES. ..................................... 26



ANEXO 9 CALIFICACIÓN DE LAS POSIBLES VARIABLES. ............................................................ 27



ANEXO 10. AMEF .................................................................................................................................... 28



ANEXO 11. DIAGRAMA DE BARRAS. .................................................................................................. 30



ANEXO 12. TABLA DE DATOS CON OBSERVACIONES ................................................................... 30

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1. CUADRO RESUMEN Tabla 1: Tabla cuadro resumen

BUÑUELERIA LA ESPECIAL Objetivo: Reconocer los elementos primordiales que influyen en la variable crítica cantidad de buñuelos no vendidos para estudiarla mediante cartas de control, identificando causas fortuitas y asignables de la variabilidad del proceso. Procesos Proporcionan el resultado previsto por la empresa en el Misionales cumplimiento de su razón de ser: Picado del queso, mezcla, moldeado, freír, empaque y ventas. El proceso de ventas de buñuelos por día. Proceso de interés Mapa de procesos, matriz DOFA, diagrama de flujo, Herramientas diagrama causa – efecto, cursograma analítico, ficha de empleadas proceso, AMEF, diagrama de barras, tabla de datos y carta de control. Cantidad de buñuelos no vendidos. Variable critica seleccionada: Resultado de las cartas Las observaciones 4, 14, y 25 están fuera de control; esto se debe a que los días fueron calurosos, lo que causa una de control disminución en las ventas. Y, por otra parte, se aprecia que las observaciones 10 y 11 también se encuentran fuera de control debido a que fueron días entre semana y según los registros se observa que los días iniciales de la semana son propensos a tener pocas ventas en comparación a los fines de semana. No se puede proceder a la fase II en la que son descartados estos subgrupos fuera de control porque el gerente de la empresa es el único que puede definir cuantos buñuelos producir al día basado en su experiencia, pero se recomienda a la empresa tener acciones preventivas sobre cómo definir bien la cantidad de buñuelos a producir en el día. Además, se calculó el índice de inestabilidad igual al 16,66%, que indica que el proceso es inestable, y su índice de capacidad potencial se obtiene a partir de PPM (Partes Por Millón defectuosas) dando como resultado el Cp.= 0,986, que indica que el proceso es incapaz porque Cp<1, pero está muy cerca a este valor. 4

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Se aconseja realizar un estudio R&R largo. Planteamiento de metrología Se aconseja utilizar el método de muestreo de aceptación Planteamiento de simple para los lotes conformados por bloques de queso de muestreo de 1Kg, con un plan de muestreo MIL STD105E. aceptación Glosario: ARL: Longitud promedio recorrida. LC: Limite de control. LCS: Limite de control superior. LCI: Limite de control inferior. St: Índice de inestabilidad. PPM: Partes por millón. Fuente: Elaboración propia

2. INTRODUCCIÓN Buñueleria “la especial” es una empresa del sector privado que actualmente fabrica y comercializa buñuelos a nivel regional. Debido a la creciente competitividad y exigencia de los clientes en el mercado actual, la empresa se ve en la necesidad de potenciar esfuerzos en la identificación y disminución de las causas de variación de sus procesos o productos, que le posibiliten el aumento de su productividad y el cumplimiento de las exigencias de los clientes. Con ayuda de herramientas estadísticas, las organizaciones pueden disminuir la variabilidad de sus productos, interviniendo procesos que puedan estar fallando y a través de los sistemas de gestión de la calidad controlar sus procesos y productos en un ciclo sin fin del mejoramiento de la calidad como el PHVA. (Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigmas, México DF, México, McGraw – Hill). En este orden de ideas, luego de un previo diagnóstico de la empresa, en el que se identificaron sus procesos, se seleccionó el más crítico y se procedió a controlarlo a través del uso de cartas de control, las cuales permiten conocer, analizar, medir y comparar el estado de las condiciones que presenta realmente el proceso frente a las que requiere el mercado, también permite que mediante el análisis de los problemas y de las variables críticas que afectan la calidad de los productos brindados por la organización, se puedan disminuir las causas de variación de los buñuelos no vendidos para aumentar la productividad y el cumplimiento de los requerimientos de los clientes. Posterior al análisis y al diagnóstico de la empresa, se encuentra que la sobreproducción está generando pérdidas de materia prima, tiempo y dinero, por lo que se seleccionó como problema a estudiar la cantidad de buñuelos no vendidos. A lo largo del trabajo se analiza esta variable crítica, gracias a la información tomada a partir de datos consultados en la empresa y al análisis de la carta de control. Todo esto con el fin de demostrar si el proceso está “bajo control estadístico” o no a través de la metodología especificada. En base a lo estudiado y después de conocer el funcionamiento de la empresa se presentaran recomendaciones a cerca de donde aplicar un estudio de muestreo de aceptación y metrología con 5

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el objetivo de asegurar la calidad del producto final y, además, estudiar las mediciones que son el resultado de un proceso que está influenciado por diferentes fuentes de variabilidad que pueden deberse al producto, operario o instrumento.

3. OBJETIVOS

3.1 OBJETIVO GENERAL Describir una variable crítica seleccionada para construir cartas de control y a partir de ellas estimar parámetros de interés como el índice de inestabilidad y de capacidad para conocer si el proceso se encuentra bajo control estadístico.

3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS  Conocer la organización seleccionada, describirla y caracterizarla.  Realizar un diagnóstico de los procesos que se llevan a cabo en la empresa e identificar un proceso crítico y para él mismo seleccionar un conjunto de variables críticas las cuales presentan condiciones adecuadas para ser medidas, monitoreadas y controladas.  Seleccionar una variable crítica justificando su selección a partir del análisis de datos.  Diseñar a través del uso del Software estadístico R la(s) carta(s) de control adecuadas para el análisis estadístico del proceso de ventas por medio de la variable crítica seleccionada.  Analizar la(s) carta(s) de control elaboradas y estimar parámetros de interés (índice de estabilidad del proceso, capacidad potencial del proceso, entre otros.)  Extraer información relevante obtenida a partir de las cartas de control, como lo son las causas asignables o falsas alarmas.

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4. ¿CUÁL MODELO DE GESTIÓN SE RECOMIENDA A LA EMPRESA? Las empresas viven en un mundo cambiante donde cada vez los clientes son más exigentes, menos leales y, además, todos los días nacen nuevos competidores; sin embargo, el deseo de toda empresa es que su negocio sea sostenible y crezca. Las compañías se visualizan ingresando a nuevos mercados, pero para lograrlo los directivos deben saber que se necesita de algo más que motivación y liderazgo, se necesita de una herramienta que ayude a organizar los procesos internos, a prevenir riesgos, a asegurar la calidad de sus productos, a mejorar la comunicación tanto interna como externa y que también informe cuando las cosas no están bien; es por esta razón que se le aconseja a las empresas implementar un sistema de gestión de calidad. En el caso de la buñueleria La Especial se logran identificar ciertos inconvenientes en el proceso de producción y ventas, específicamente en la cantidad de buñuelos que no se logran vender al final del día lo que trae como consecuencia o efecto la pérdida o desperdicio de materia prima, tiempo y dinero; por esta razón se le recomienda a la empresa aplicar “una estrategia general para acelerar las mejoras y alcanzar niveles de desempeño sin precedentes enfocándose en las características críticas para los clientes y la identificación y eliminación de las causas de los errores o defectos en los procesos. El enfoque Six Sigma busca reducir los niveles de defectos a unas cuantas partes por millón para los productos y procesos clave de una organización”. (Evans, J.R, Lindsay, W.M, (2008), Administración y control de la calidad, México D.F, México, Cengage Learning Editores, séptima edición). La metodología six sigma permite la mejora continua de los procesos; además se centra en reducir y eliminar los defectos o fallos en los mismos. En ella se propone una cifra de 3.4 errores o defectos por cada millón de oportunidades, la diferencia y distinción con otros métodos está en el hecho de que corrige los problemas antes de que estos se presenten. Para llevar a cabo esta metodología se deben aplicar cinco fases, la primera consiste en definir el proceso que será objeto de estudio por parte de la dirección de la empresa, en el caso de la buñueleria se toma como proceso crítico el proceso de producción de buñuelos por día. La segunda fase es medir ya que es importante entender el estado actual del problema o el defecto por el que atraviesa el proceso objeto de mejora. Cada parte del proceso es clasificada y evaluada, identificándose las variables relacionadas con el mismo y se procede a medirlas. En este caso la variable de interés a medir es la cantidad de buñuelos no vendidos por día; luego de esto se inicia con la tercera fase que consiste en analizar e interpretar los resultados de la medición, comparando la situación actual con el historial del proceso para detectar las causas del problema. La cuarta fase es mejorar, allí se realizan las acciones que se consideren necesarias para mejorar el proceso (acciones correctivas) y, por último, pero no menos importante se encuentra la quinta fase que es el control, en este punto se aplican las medidas necesarias que garanticen la eficiencia y continuidad del proceso Se debe tener en cuenta que los resultados con la metodología six sigma se obtienen por dos caminos, los procesos consiguen por un lado mejorar las características del producto o servicio

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permitiendo conseguir mayores ingresos y por otro lado en el ahorro de costos que se deriva en la disminución de fallos o errores. Este sistema cambia el modo de operar por parte de la dirección dado que es mucho más que un proyecto de mejora, sino que además da lugar a un nuevo enfoque sobre el modo de pensar, planificar y ejecutar las actividades y procesos de la empresa. 5. METODOLOGÍA El Control de Calidad ofrece unas herramientas estadísticas, que permiten a las organizaciones disminuir la variabilidad de sus productos, interviniendo procesos que puedan estar fallando y a través de los sistemas de gestión de la calidad controlar sus procesos y productos en un ciclo sin fin del mejoramiento de la calidad como el PHVA. (Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigmas, México DF, México, McGraw – Hill). Con el propósito de direccionar los esfuerzos hacia el estudio de una variable crítica asociada a un proceso misional de Buñueleria La especial, se realiza un análisis deductivo, partiendo de la contextualización del producto (buñuelos) y de la empresa, hasta llegar a la selección de una variable crítica y la respectiva localización de sus causas. Tabla 2. Herramientas de análisis de información. Herramienta Mapa de procesos Matriz DOFA Diagrama de flujo Diagrama efecto

Fase Descripción empresa.

de

la

causa

Diagrama de flujo

Selección proceso crítico.

del

Cursograma analítico

Ficha de proceso

Identificación y análisis de variables

AMEF

Selección variable crítica

de

la

Propósito Anexos Identificación de los Ver Anexo 1 procesos llevados a Ver Anexo 2 cabo en Buñueleria la Ver Anexo 3 especial. Reconocer los Ver Anexo 4 errores asociados a las 5M. Estudiar la secuencia Ver Anexo 5 de las Ventas, Ver Anexo 6 relacionado con el proceso crítico. Establecer la Ver Anexo 7 importancia adecuada de los elementos que componen el proceso de Ventas. Ver Anexo 8 Identificar la variable de mayor NPR para darle prioridad a la hora de tomar acciones correctivas para la solución del 8

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problema de sobreproducción

Diagrama de barras

Selección de variable crítica

la

Presentar el nivel de Ver Anexo 9 gravedad de las variables. Fuente: Elaboración propia.

6. DESCRIPCIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE LA EMPRESA. La Buñueleria “La Especial” es una empresa del sector privado, dedicada a la fabricación y comercialización de buñuelos, ubicada en la Calle 30 con la 75 en la ciudad de Medellín. Fue establecida en 1971 por Alberto Granado quien con esfuerzo y dedicación pudo consolidar después de 47 años su empresa. MISIÓN: La misión de la empresa Buñueleria especial ha sido, es y será el servir y atender en todo momento y lugar, a nuestros empleados, clientes, proveedores y a toda la comunidad en general con quienes nos relacionamos diariamente, buscando generar en ellos la calidad de nuestros productos para la satisfacción de todos nuestros comensales.

VISIÓN: Buñueleria especial, se proyecta como una empresa líder en el mercado, con un alto standard de calidad, que va de la mano con un crecimiento comprometido con un gran sentido social; aspectos que nos hacen ser más apetecidos y destacados en el mercado, llegando a ser reconocidos como una empresa líder en la fabricación y comercialización de buñuelos en la ciudad de Medellín, utilizando tecnología innovadora, procedimientos amigables con el personal y medio ambiente y respaldado por un recurso humano calificado y comprometido con los valores de la empresa. Fuente: Elaboración de la empresa.

La organización cuenta con diversas áreas estratégicas correspondientes a Finanzas, Gerencia, Contabilidad, Gestión Logística, Producción, Recursos Humanos y Ventas, y en cada una están inmersos los procesos que las definen. (Ver Mapa de procesos Anexo 1). En el anexo 2, la matriz DOFA permite definir los aspectos internos y externos que favorecen o inhiben el buen funcionamiento de la empresa; por otro lado el diagrama de flujo (anexo 3) deja

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entender correctamente los diferentes procesos y, por tanto, permite comprenderlos y estudiarlos para tratar de mejorar sus procedimientos.

7. SELECCIÓN DEL PROCESO CRÍTICO Considerando que los procesos misionales son los que permiten obtener el resultado previsto por Buñueleria la especial, la selección del proceso crítico se enfoca en ellos. Teniendo en cuenta el análisis de los gráficos previamente hechos, se realiza un diagrama causa efecto presentado en el anexo 4 (En relación con cada uno de los elementos de las 5M), donde se observa la presencia de errores, que tienen como efecto la insuficiencia de las ventas. Así, se evidencia que estos errores son argumento significativo para seleccionar el proceso misional de Ventas, y más específicamente la política de producción como la causa del proceso más crítico porque a veces no se venden todos los buñuelos al final del día. En el Anexo 5, en el diagrama de flujo, se muestra de forma más detallada el proceso de Ventas y, además, en el anexo 6, el cursograma analítico abordará el proceso de modo más detallado.

8. IDENTIFICACIÓN Y ANÁLISIS DE VARIABLES Después de analizar el proceso misional de ventas, se hace una ficha del proceso para establecer la importancia adecuada de las variables que pueden afectar el proceso de Ventas, la cual se presenta en el anexo 7. Además, fue necesario elaborar, como se muestra en la tabla 3 (anexo 8), una escala de 1 a 10 con la representación del nivel de gravedad de las variables. Y en la Tabla 4 (anexo 9), se presenta un listado de las variables críticas, el tipo de variable y el nivel de gravedad considerado, el cual se ha elegido en base a la observación de las visitas hechas a la buñueleria La especial. 9. SELECCIÓN DE LA VARIABLE CRÍTICA La selección de la variable crítica se lleva a cabo por medio del AMEF ya que es una metodología que “permite identificar las fallas potenciales de un producto o un proceso y, a partir de un análisis de su frecuencia, formas de detección y el efecto que provocan; estas fallas se jerarquizan, y para las fallas que vulneran más la confiabilidad del producto o el proceso será necesario generar acciones para atenderlas” (Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigma, México DF, México, McGraw – Hill, p.408). Con base en esto se procede a analizar un conjunto de características de calidad, descritas en el análisis AMEF que se encuentra en el Anexo 10, y se selecciona como variable crítica el número de buñuelos no vendidos por día dado que esta es la de mayor NPR (Número de Prioridad de Riesgo) y por esta razón se le debe dar prioridad a la hora de tomar acciones correctivas para la solución del problema de sobreproducción, el cual consiste en que la empresa produce una cantidad de buñuelos que sobrepasa la demanda de los clientes; esto conlleva al desperdicio y pérdidas en la organización. Además, esta variable critica afecta

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conjuntamente las características del producto (textura), la satisfacción del cliente y los costos de la empresa (generados por el inventario estancado). Finalmente, estos datos se resumen en el anexo 11, donde se puede evidenciar que la variable con mayor nivel de gravedad es la política de producción que corresponde a la variable crítica de buñuelos no vendidos. Es fundamental tener presente que, los buñuelos son considerados un alimento altamente perecedero, dado que una vez son fritados se deben consumir lo más pronto posible porque después de un tiempo pierden su textura esponjosa, lo cual puede afectar la calidad del mismo, y por ende la satisfacción del cliente; por lo que para La Buñueleria la Especial es importante tener un estricto seguimiento y control de la cantidad de buñuelos que producen al día y la cantidad de buñuelos que no son vendidos al final del día.

10. RECOLECCIÓN DE MUESTRAS Es muy importante tener en cuenta que lo ideal es obtener un tamaño de muestra grande en intervalos de tiempos pequeños (frecuencia alta), pero esto conlleva a utilizar muchos recursos y un lapso mayor, por lo que se le dificulta a las empresas realizarlo de esta manera, así que se les recomienda obtener una muestra grande en intervalos de tiempo grandes (frecuencia baja). (Douglas C. Montgomery, 2006, p.167). Para la recolección de muestras se tuvo en cuenta el número de buñuelos producidos por día, el cual varía entre 1000 y 4000, en este caso el tamaño de muestra (n) es variable porque la cantidad de buñuelos producidos por día no es constante. Y para la recolección de los datos de los buñuelos no vendidos se llamó al teléfono de la empresa todos los días al final de la jornada laboral (8:30pm9pm) a preguntar cuántos buñuelos no se vendieron en cada uno de los 30 días (cantidad de muestras) que abordamos para realizar este trabajo. También, se tuvieron en cuenta las observaciones hechas por los empleados sobre ciertos factores que influyen en la venta de buñuelos como el día o fecha, y el clima, los cuales se registraron en una tabla (ver Anexo 12) y fueron útiles en la realización del trabajo. Entre estas observaciones cabe destacar que el clima influye en las ventas porque existe una relación completamente proporcional entre los días fríos y el alza en las ventas de buñuelos, mientras que en días calurosos las ventas no son tan significativas como en los días de invierno. Además, se sabe que los fines de semana aumentan las ventas en comparación a los días entre semana. 11. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LA CANTIDAD DE BUÑUELOS NO VENDIDOS Normalidad de los datos: No se considera necesario realizar las pruebas de bondad de ajuste, porque la carta de control a trabajar (carta p) es una carta de atributos, en la que se manejan datos discretos y para realizar las pruebas de bondad de ajuste se requieren datos continuos y al tener la carta p una distribución de probabilidad Binomial se aproxima a la normalidad cuando n>10 y en este caso n esta entre 1000 y 4000, con una cantidad de muestras de 30. 11

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12. SELECCIÓN DE LA CARTA DE CONTROL ADECUADA La variable crítica cantidad de buñuelos no vendidos, es una variable medible, cuantitativa observable con un tamaño de muestra variable. Existen dos tipos de cartas de control que se pueden utilizar para este proceso, la carta de control p y la np; sin embargo, se decidió utilizar la carta de control p porque el tamaño de muestra es variable y según lo enunciado en el libro de Gutiérrez “En la carta p se muestran las variaciones en la fracción o proporción de artículos defectuosos por muestra o subgrupo. Las ni piezas de cada subgrupo son inspeccionadas y cada una es catalogada como defectuosa o no. entonces en la carta p se gráfica y se analiza la variación de la proporción pi de unidades defectuosas por subgrupo” (Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigmas, México DF, México, McGraw – Hill, pág. 224). En este caso, la proporción está constituida por el número de buñuelos no vendidos por día sobre los producidos por día.

13. CARTA DE CONTROL P Esta carta de control posee una distribución de probabilidad binomial, y nos muestra la proporción de artículos defectuosos por muestra. Para su realización se procede a buscar los límites de control de la carta teniendo en cuenta los elementos de la función: 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑢𝑜𝑠𝑜𝑠

𝑝̅ = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑜𝑠 =

𝐵𝑢ñ𝑢𝑒𝑙𝑜𝑠 𝑛𝑜 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝐵𝑢ñ𝑢𝑒𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠

162

= 70050 = 0,0023

Como nuestro tamaño de muestra (n) es variable, en los 30 días analizados entonces: 𝑛̅ =

𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑜𝑠 70050 = = 2335 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑠𝑢𝑏𝑔𝑟𝑢𝑝𝑜𝑠 30

LÍMITES DE CONTROL DEL NÚMERO DE BUÑUELOS NO VENDIDOS Para estimar los límites de control nos basaremos en una carta de control tipo Shewhart bilateral, la cual se realiza con un L=3 𝐿 = 𝑍1−𝛼 2

𝛼

P (Z<3) =1- 2

Luego buscamos en la tabla de la normal y obtenemos un nivel de significancia de α= 0,0027 es decir, es la probabilidad de que el proceso este fuera de control cuando realmente no lo está. Y representa al error tipo I (α) que consiste en rechazar 𝐻0 dado que es verdadera. (Douglas C. Montgomery, Control estadístico de la calidad (2006) página 208). El ARL es una medida de desempeño que es el número promedio de puntos (subgrupos) que deben graficarse antes de que un punto indique una condición fuera de control. (Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigmas, México DF, México, McGraw – Hill). En este caso, 12

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la longitud promedio de corrida cuando el proceso está bajo control, 𝐴𝑅𝐿0 = 0,0027 = 370 es decir, se generarán en promedio una señal fuera de control o falsa alarma cada 370 muestras. 𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡𝑒 𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝐿𝐶𝑆 = 𝑝̅ + 𝐿√

̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 𝑝̅ (1 − 𝑝̅ ) 𝑛

Límite máximo, cantidad máxima aceptada dada la variabilidad del sistema. El borde superior será la proporción de buñuelos no vendidos soportado por la empresa como margen máximo. 𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡𝑒 𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑙 = 𝐿𝐶 = 𝑝̅ Limite central, es la proporción promedio de los buñuelos no vendidos. ̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅̅ 𝑝̅ (1 − 𝑝̅ ) 𝐿𝑖𝑚𝑖𝑡𝑒 𝐼𝑛𝑓𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝐿𝐶𝐼 = 𝑝̅ − 𝐿√ 𝑛 El límite mínimo para la proporción de buñuelos no vendidos será el número mínimo para no considerar el proceso sin desperdicio de los productos. Al calcular los límites obtenemos que la variación esperada de la proporción de buñuelos no vendidos es para el límite de control superior 0,007 y para el límite de control inferior se obtiene un valor negativo que se aproxima a 0 y una media de 0,0035. Después de realizar los límites de control del proceso pasamos a la generación de la carta de control p en el software R. Carta de control P Diagrama 1. Carta de control p

Fuente. Elaboración propia. R Core Team (2016). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/

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14. ANÁLISIS DE LA CARTA DE CONTROL P Se logra analizar que el único patrón de comportamiento no aleatorio que se presenta es desplazamiento por la presencia de puntos por fuera de los límites de control, en las observaciones 4, 10, 11, 14 y 25, que indican que el proceso está fuera de control. Para encontrar las causas de que estos 5 puntos estén fuera de los límites de control se recurrió a la tabla de datos con observaciones en la que se evidencia que la cantidad de buñuelos no vendidos en esos días fue de 13 para la muestra 4 y 12 para la muestra 10, 10 para la muestra 14, y 14 para las muestras 11 y 25, los cuales representan la mayor cantidad de buñuelos no vendidas según la base de datos, es decir, que la producción de los buñuelos fue mayor a la demanda de los clientes, y al revisar las observaciones hechas por los empleados específicamente en esas muestras 4, 10, 11, 14 y 25 se evidencia que efectivamente está relacionado con factores como el día y el clima, porque en las observaciones 4, 14, y 25 fueron días calurosos lo cual disminuye las ventas de los buñuelos. Y la observación 10, 11 se tomó en días entre semana y el empleado dijo que los días sobre todo al inicio de la semana no se venden tantos buñuelos como en los días de fin de semana, lo que ocasiona que queden mayor número de buñuelos al final del día. Después de encontrar estas causas asignables, se descartan los puntos fuera de control y los límites de control se calculan de nuevo utilizando los puntos restantes. (Douglas C. Montgomery, 2006, p.167). En este caso, aunque se recomienda a la empresa tener acciones preventivas como definir bien la cantidad de buñuelos a producir en el día, teniendo en cuenta factores como el clima, en el que los días fríos y los fines de semana se pueden hacer más buñuelos que los días calurosos o entre semana, no se puede hacer la fase II por que el gerente de la empresa es el único que puede definir cuantos buñuelos producir al día basado en su experiencia. También consideramos que al ver las proporciones de la carta de control p con datos tan pequeños nos indica que la variable crítica de los buñuelos no vendidos no fue la elección más acertada porque ellos producen una gran cantidad de buñuelos que oscilan entre 1000 y 4000, y la cantidad de buñuelos no vendidos esta entre 0 y 14, lo cual es muy poco en comparación a lo que producen, y no genera pérdidas significativas para la empresa. ÍNDICE DE INESTABILIDAD

𝑆𝑡 =

𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑢𝑛𝑡𝑜𝑠 𝑒𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑎𝑙𝑒𝑠 𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑝𝑢𝑛𝑡𝑜𝑠

5

∗ 100 = 30 ∗ 100 = 16,66%

Para entender este índice debemos aclarar que la estabilidad es un indicador de la evolución temporal de la distribución, definida por la variación de su posición y de anchura de su dispersión. (Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigmas, México DF, México, McGraw – Hill). Al encontrar 5 puntos especiales se obtiene un índice de inestabilidad de 16,66% y se concluye, que el proceso está inestable. ANÁLISIS DE CAPACIDAD Los procesos tienen variables de salida o de respuesta que deben cumplir las especificaciones, la capacidad del proceso es la que nos va a permitir conocer la amplitud de la variación natural del proceso para una característica de calidad dada, ya que esto permitirá saber en qué medida tal característica es satisfactoria. (Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigmas, 14

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México DF, México, McGraw – Hill, p.100). En cartas de control para atributos el análisis de la capacidad se hace teniendo en cuenta: Indicador de capacidad de proceso PPM (Partes Por Millón defectuosas): indica las unidades de producto que están fuera de especificación por cada millón de unidades producidas. También se usa para inspección cualitativa de defectos. (Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigmas, México DF, México, McGraw – Hill, p.112).

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒𝑓𝑒𝑐𝑡𝑢𝑜𝑠𝑜𝑠

𝑃𝑃𝑀 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡𝑜𝑠 𝑖𝑛𝑠𝑝𝑒𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑑𝑜𝑠 * 1.000.000 =

𝑃𝑃𝑀 =

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑏𝑢ñ𝑢𝑒𝑙𝑜𝑠 𝑛𝑜 𝑣𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒 𝑏𝑢ñ𝑢𝑒𝑙𝑜𝑠 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑖𝑑𝑜𝑠

∗ 1.000.000

162 ∗ 1.000.000 = 2312,6 70050

Se tendrían alrededor de 2313 buñuelos que salen fuera de especificación por cada millón de buñuelos producidos. 𝑃𝑜𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒 𝑛𝑜 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑒 =

𝑃𝑃𝑀 1000000

=

2313 1000000

= 0,0023= 0,2313%

𝑃𝑜𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 = 1 − 𝑃𝑜𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑗𝑒 𝑛𝑜 𝑐𝑜𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑒 = 0,997= 99,76% 𝑃(𝑍 < 𝐶𝑝 ∗ 𝐿) − 𝑃(𝑍 < −𝐶𝑝 ∗ 𝐿) = 0,997 𝑃(𝑍 < 𝐶𝑝 ∗ 3) − (1 − 𝑃(𝑍 < 𝐶𝑝 ∗ 3)) = 0,997 2 ∗ 𝑃(𝑍 < 𝐶𝑝 ∗ 3) = 1,997 𝑃(𝑍 < 𝐶𝑝 ∗ 3) = 0,9985 Se busca en la tabla de la distribución normal 𝐶𝑝 =

𝑃(𝑍 < 2,96) = 0,9985

2,78 = 0,986 3

Dado que el proceso tiene un Cp. < 1, (aunque cercano a este valor) se dice que el proceso no es adecuado y que no cumple con las especificaciones, por lo tanto se concluye que el proceso no es capaz y que se requiere hacer un análisis del proceso y tomar acciones para disminuir la cantidad de buñuelos no vendidos, y realizar modificaciones, además de emprender acciones como definir bien la cantidad de buñuelos a producir en el día, teniendo en cuenta factores como el clima, en el que los días fríos y los fines de semana se pueden hacer más buñuelos que los días calurosos o entre semana. METROLOGÍA Metrología es la ciencia que se encarga del estudio de las mediciones vistas como el resultado de un proceso que está influido por diferentes fuentes de variabilidad. (Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigma, México DF, México, McGraw – Hill, p.283). La metrología se 15

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clasifica en metrología científica, legal o comercial. De este modo en la empresa se aplica una metrología comercial porque garantiza la precisión y exactitud de las mediciones que se realizan día a día en la industria. La repetibilidad de un instrumento de medición se refiere a la precisión o variabilidad de sus mediciones cuando se obtienen varias mediciones del mismo objeto en condiciones similares (mismo operador); mientras que la reproducibilidad es la precisión o variabilidad de las mediciones del mismo objeto pero en condiciones variables (diferentes operadores). En los estudios R&R se evalúa de modo experimental qué parte de la variabilidad total observada en los datos es atribuible al error de medición; además, permite cuantificar si este error es mucho o poco en comparación con la variabilidad del producto y con las tolerancias de la característica de calidad que se mide. (Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigma, México DF, México, McGraw – Hill, p.284). Existen dos tipos de estudios R&R: corto y largo. En este caso, para la empresa Buñueleria La especial es apropiado realizar un estudio R&R largo el cual permite evaluar la repetibilidad y reproducibilidad en forma separada y ayudará a la empresa a separar las variaciones en las mediciones del equipo, los operarios y del producto. A partir de esto, se podría realizar un estudio R&R largo, en el área de producción para medir que la cantidad de masa que se emplea por buñuelo sea la ideal que es 40 gramos, dado que esta variabilidad puede generar defectos que afecten significativamente la calidad del producto. La variación total observada está conformada por la variación del producto y del error de medición, en este caso el error de medición puede ser generado por la variación dentro de cada muestra (heterogeneidad de la masa por cada muestra), la variación debida a los operadores (reproducibilidad) y la variación debida al equipo, donde se analiza: la calibración que es la exactitud y linealidad del instrumento, en este caso sería la maquina dispensadora de masa; la estabilidad que es el cambio del instrumento con el transcurso del tiempo, por ejemplo cuando la empresa se vea en la necesidad de implementar un cambio en las maquinas que permiran optimizar el proceso, por el desgaste de las mismas; la repetibilidad, que es la variación observada cuando un operador mide de manera repetida la misma pieza con el mismo instrumento; y la linealidad que es la exactitud a lo largo del rango de operación del instrumento, por ejemplo en el caso del instrumento que se emplee para hacer la medición de la cantidad de masa, interesa que sea exacto en todo su rango. (Adaptado de: Gutiérrez, H, (2009), control estadístico de calidad y seis sigma, México DF, México, McGraw – Hill, p.280). Después de analizar la situación, se concluye que, por razones de la empresa, no se facilitó la implementación del estudio de metrología, dado que se necesita un largo plazo de tiempo para la obtención de los datos y de la disponibilidad de los operadores, lo cual podría generar retrasos en la producción o pérdidas que la empresa no está dispuesta a asumir.

MUESTREO DE ACEPTACIÓN Teniendo presente el proceso de producción de los buñuelos en la empresa buñueleria la especial, donde los proveedores que suministran la materia prima para la producción de estos desarrollan un papel imprescindible para el aseguramiento de la calidad de los productos. El muestreo de aceptación se puede aplicar en cualquier relación cliente – proveedor, ya sea en el interior de una empresa o entre diferentes empresas; se considera una medida defensiva para protegerse contra la amenaza del posible deterioro en la calidad. (H. Gutiérrez Pulido, Cap. 12: Muestreo de aceptación, pág. 322). 16

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Luego de las diferentes visitas a la empresa, que se llevaron a cabo durante todo el semestre, se logró identificar que los lotes de queso (conformados por bloques de queso de 1Kg o 1000gr) son los que requieren de más inspección ya que, en ocasiones, la calidad de los proveedores no es 100% confiable lo que puede afectar la calidad y sabor del producto final. El gerente de la buñueleria expresó que cuando un proveedor entrega varios bloques de queso malos deciden cambiar de proveedor o suspenderlos por un tiempo. El propósito de la empresa es asegurar en todo momento la calidad del producto final, buñuelos; por esta razón es necesario verificar que la materia prima se encuentre en las mejores condiciones, por lo que la empresa debe comprobar que todos los lotes de queso que proporcionan los proveedores cumplan las especificaciones establecidas para que sean aceptadas y usadas en el proceso del producto, por lo que se le aconseja a la empresa primero inspeccionar el lote de queso del proveedor más importante y luego inspeccionar cada uno de los proveedores restantes, y que cada inspección por proveedor se trabaje con el tipo de inspección muestreo de aceptación, que es el proceso de inspección de una muestra de unidades extraídas de un lote que se realiza con el propósito de aceptar o rechazar todo el lote. Se debe tener claro que el muestreo de aceptación es una forma particular de inspección, en la que simplemente se aceptan y rechazan lotes, pero no mejora la calidad. (H. Gutiérrez Pulido, Cap. 12: Muestreo de aceptación, pág. 322). Se eligió el muestreo de aceptación para este caso por varias razones: primero porque el costo de inspección al 100% es demasiado alto en comparación con el costo por muestreo de aceptación, segundo por razones técnicas por que la única persona que realiza la inspección del queso es el gerente de la empresa (en base a su experiencia y no deja que otro empleado lo haga) y él no tiene el tiempo suficiente para revisar todos los bloques de queso, y tercero por que históricamente, los proveedores de queso han tenido buenos niveles de calidad pero a pesar de su buena calidad no es suficiente como para no inspeccionar por lo que se desea una reducción en la cantidad de inspección. Un primer nivel de clasificación de los planes de muestreo de aceptación está en función del tipo de característica de calidad bajo análisis, que puede ser de atributos o por variables continuas. (H. Gutiérrez Pulido, Cap. 12: Muestreo de aceptación, pág. 324). En este caso, lo mejor sería trabajar en un plan por atributos porque lo que se desea evaluar es la condición de los quesos recibidos por los proveedores, en el que cada bloque de queso de la muestra se clasifica como aceptable o defectuoso, y al final la cantidad de bloques de queso defectuosos se utiliza para aceptar o rechazar el lote. Los planes por atributos se clasifican de acuerdo con el número de muestras que se toman para llegar a una decisión. (H. Gutiérrez Pulido, Cap. 12: Muestreo de aceptación, pag. 325). Por ejemplo, en este caso el plan de muestreo simple (n,c) sería el más adecuado porque se tomaría una muestra de tamaño n (cantidad de bloques de 1kg de queso), y si en ésta se encuentra c o menos bloques de queso defectuosos, el lote es aceptado, o en otro caso es rechazado. Cabe destacar que, para la formación del lote, estos deben ser homogéneos, y como se mencionó anteriormente, se debe hacer un proceso de inspección de lotes por cada proveedor de quesos para garantiza la homogeneidad y que todos los lotes sean realmente conformados por bloques de 1Kg. Además, los lotes deben ser formados de manera que no compliquen su manejo durante la inspección y ser tan grandes como sea posible.

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Para que la selección de la muestra sea representativa es relevante utilizar un muestreo aleatorio simple de tal manera que los bloques de queso del lote sean seleccionados al azar con igual oportunidad de ser seleccionados. También es importante mencionar que para tomar una decisión cierta acerca de la población, pero con base en una muestra, se debe recurrir a métodos estadísticos con soporte en algún modelo de probabilidad. En muestreo de aceptación tal modelo probabilístico es la curva característica de operación, la cual muestra el desempeño de un plan de muestreo al dar la probabilidad de aceptar lotes con niveles de calidad dados. (H. Gutiérrez Pulido, Cap. 12: Muestreo de aceptación, pág. 328). El plan de muestreos por atributos más conveniente es el MIL STD 105E el cual es un estándar que provee planes de muestreo de aceptación por atributos basado en especificar un nivel de calidad aceptable. (H. Gutiérrez Pulido, Cap. 12: Muestreo de aceptación, pág. 340.), por que los lotes son producidos continuamente, es decir no son aislados y el plan MIL STD 105E está diseñado para este fin, proporcionando además curvas de operación tipo B. Suponiendo que el tamaño del lote del principal proveedor de queso es de 160 bloques de queso, y el porcentaje máximo de bloques de queso defectuoso que la empresa considera aceptable en un lote es de 1% (NCA ó AQL), y usando un nivel general de inspección II (porque es el más usual), se encuentra según la tabla de “TABLA 12.6 Letras códigos para el tamaño de muestra (MIL STD 105E).” (H. Gutiérrez Pulido, Cap. 12: Muestreo de aceptación, pág. 341), que la letra correspondiente es la letra G, teniendo en cuenta que se va a trabajar con un procedimiento de muestreo simple y que la inspección a trabajar es la Normal porque ésta es la que se usa al iniciar un esquema de muestreo con MIL STD 105E, se encuentra en la TABLA 12.7 Tabla para inspección normal. Muestreo simple (MIL STD 105E). (H. Gutiérrez Pulido, Cap. 12: Muestreo de aceptación, pág. 342), que es el Ac (ó c número de aceptación) es 1 y que el tamaño de muestra es 50. Diagrama 2. Curva de operación del plan de los bloques de queso n = 50, c = 1. Fuente. Elaboración propia. R Core Team (2016). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.Rproject.org/

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En el Gráfico, se presenta la curva de operación, el cual como se mencionó anteriormente representa el desempeño del plan de muestreo propuesto. En el eje x se encuentran las diferentes fracciones de defectuosos por lote (𝑝), y en el eje y la probabilidad de aceptar dicho lote (𝑝𝑎 ). Se puede observar, por ejemplo, que si quiere aceptar lotes que tengan una proporción de defectivo de 1% o menos y se aplica el plan n = 50, c = 1, entonces la probabilidad de aceptar los lotes con 1% de defectivo es de 0.91. Se observa además en el plan de muestreo que para lotes con una fracción defectuosa superior a 10%, la probabilidad de aceptación es aproximadamente inferior al 10%, o acercándose a 0, representado en el rápido decaimiento de la curva de operación. Otras conclusiones que se pueden interpretar a partir de la curva de operación es que todo plan de muestreo tiene riesgos de rechazar la buena calidad y aceptar la mala porque no existe un plan de muestreo que tenga una curva CO ideal, que al aumentar el tamaño de muestra y el número de aceptación se obtienen planes que tienen mayor potencia para distinguir la buena calidad de la mala, y que entre más rápido caiga la curva, menos probabilidad se tiene de aceptar lotes de mala calidad, que al disminuir el número de aceptación (c), la curva CO cae más rápido y con ello los planes se vuelven más estrictos, en este caso c=1 no es tan exigente como un c=0, es decir no es tan exigente con el proveedor y podría no salir tan costoso para la empresa. En este caso al tener un tamaño de lote de 160 bloques de queso de 1Kg, y un n de 50, es decir, las muestras se extraen de un lote grande o que el lote proviene de un flujo continuo de productos, por lo que se mostrará curva de operación tipo B, y la distribución apropiada para calcular las probabilidades de aceptación es la binomial. CONCLUSIONES El Control Estadístico de la Calidad permite identificar dentro de una organización procesos que debido a su variabilidad están afectando diversos aspectos de la entidad. En el caso de la Buñueleria la especial, después de realizar un análisis previo a la empresa, se concluye que el número de buñuelos no vendidos constituye la variable crítica del proceso, por lo cual se procede a recolectar datos de ella para después someterlos a análisis, haciendo uso de las Cartas de Control, para evaluar la cantidad de buñuelos no vendidos, con un n variable (carta p), se encuentra que existen 5 puntos por fuera de los limites en la carta de control inicial, que pueden ser explicados como consecuencia de factores como el clima o si es un día entre semana o no, porque existe una relación completamente proporcional entre los días fríos y el alza en las ventas de buñuelos, mientras que en días calurosos las ventas no son tan significativas como en los días de invierno. Además, los fines de semana aumentan las ventas en comparación a los días entre semana, por dichas razones, se consideran como causas asignables. En este caso, no se puede hacer la fase II en la que son descartados estos subgrupos fuera de control por que el gerente de la empresa es el único que puede definir cuantos buñuelos producir al día basado en su experiencia pero se recomienda a la empresa tener acciones preventivas sobre cómo definir bien la cantidad de buñuelos a producir en el día, teniendo en cuenta factores como el clima, en el que los días fríos y los fines de semana se pueden hacer más buñuelos que los días calurosos o entre semana, También que la variable crítica de los buñuelos no vendidos no fue la elección más acertada porque la cantidad de buñuelos no vendidos esta entre 0 y 14, lo cual es muy poco en comparación a lo que 19

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producen que oscilan entre 1000 y 4000 (proporciones pequeñas vistas en la carta de control p, y por tanto se considera que no genera pérdidas significativas para la empresa. Además, se obtiene una carta de control p final con un índice de inestabilidad igual al 16,66%, que indica que el proceso es inestable, y su índice de capacidad potencial se obtiene a partir de PPM (Partes Por Millón defectuosas) dando como resultado el Cp.= 0,986, que indica que el proceso no es capaz porque Cp<1, pero está muy cerca a este valor. Por otro lado, se concluye que para la empresa es apropiado realizar estudios de muestreo de aceptación simple utilizando el plan MIL STD 105E, para inspeccionar los lotes de los quesos y de esta manera garantizar y asegurar, en todo momento, la calidad del producto final. En cuanto al estudio de metrología en un proceso se recomienda el R&R largo ya que con éste se puede estudiar separadamente la repetibilidad de la reproducibilidad y es mejor poder visualizar las fuentes de variabilidad como lo permite el R&R largo que son: producto, instrumento y operarios.

REFERENCIAS. 

Gutiérrez Pulido, H. and Vara Salazar, R. (2009). Control estadístico de calidad y Seis Sigma (2a. ed.). Distrito Federal: McGraw-Hill Interamerican.



Evans, J. R and Lindsay, W. M. (2008). Administración y control de la calidad (7ª. Ed.).



R Core Team (2014). R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.R-project.org/.

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ANEXOS  ANEXO 1. MAPA DE PROCESOS. Gráfico 1. Mapa de procesos

Fuente: elaboración propia en el Software Lucidchart.  ANEXO 2. MATRIZ DOFA. Gráfico 2. Matriz DOFA. DOFA

Oportunidades -Facilidad de préstamo en los bancos -Reconocimiento en el sector -Varios proveedores para escoger -Fidelización de los clientes

Fortalezas -Buen ambiente laboral -Grupo humano capacitado -Delegación de tareas definidas -Maquinaria adecuada y actualizada -Amabilidad en el servicio -Trayectoria larga en el mercado FO -Gracias a que la empresa cuenta con una trayectoria larga en el mercado puede obtener con gran facilidad un préstamo en el banco para maquinaria o crecer en general. -Debido a que la empresa cuenta con un personal capacitado y amable al ofrecer el servicio se obtiene una mayor fidelización de los clientes 21

Debilidades -Gerencia sin ánimo de crecimiento en el mercado -Poca innovación -Deficientes canales de distribución -Espacio reducido -Resistencia interna al cambio DO

-Aprovechando la facilidad de préstamo de los bancos se podría aumentar los canales de distribución y el espacio del local

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-Al contar con personal capacitado los trabajadores pueden tomar decisiones acerca de que proveedor le ofrece mejor materia prima.

Amenazas -Competencias con empresas que ofrecen diferentes productos -Pedidos ineficientes de los proveedores -Avances tecnológicos en maquinaria -Falta de marketing en la empresa -Falta de estudios en el mercado

FA -Como la empresa ofrece un servicio cálido los clientes se sienten a gusto, lo que evitará que se acerquen a comprar productos a la competencia -La trayectoria larga en el mercado reduce la necesidad de invertir en publicidad para aumentar las ventas -La empresa posee un grupo de trabajadores capacitados para inspeccionar la materia prima que envían los proveedores, evitando ineficiencias en los pedidos.

DA

-Capacitar a la gerencia en la importancia del crecimiento de la organización para disminuir que los clientes nuevos y antiguos prefieran a las empresas del sector por su variabilidad de productos.

Fuente: Elaboración propia.

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 ANEXO 3. DIAGRAMA DE FLUJO. Gráfico 3. diagrama de flujo. Fuente: Elaboración propia.

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 ANEXO 4. DIAGRAMA CAUSA – EFECTO. Gráfico 4. Diagrama causa efecto.

Fuente: Elaboración propia en el Software Lucidchart.



ANEXO 5. DIAGRAMA DE FLUJO DEL PROCESO DE VENTAS Gráfico 5. Diagrama de flujo. Fuente: Elaboración propia

Fuente: Elaboración propia en el Software Lucidchart.

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

ANEXO 6. CURSOGRAMA ANALÍTICO. Gráfico 6. Cursograma analítico

Fuente: Elaboración propia.

25

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 ANEXO 7. FICHA DE PROCESOS Gráfico 7. Ficha de procesos

Fuente: Elaboración propia.  ANEXO 8 ESCALA DE CALIFICACIÓN DE LAS POSIBLES VARIABLES. Tabla 3. Escala de calificación de las posibles variables.

Nivel de gravedad 1

Criterio No afecta a las ventas Afecta mínimamente a las ventas Afecta poco a las ventas Afecta en una medida muy baja a las ventas Afecta en una medida baja a las ventas Afecta moderadamente a las ventas Afecta altamente a las ventas

2 3 4 5 6 7 26

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Afecta muy altamente a las ventas Afecta notablemente a 9 las ventas Afecta en mayor medida 10 a las ventas Fuente: Elaboración propia. 8

 ANEXO 9 CALIFICACIÓN DE LAS POSIBLES VARIABLES. Tabla 4. Calificación de las posibles variables. Variables Cantidad de máquinas defectuosas Temperatura inadecuada en la freidora Ambiente laboral Falta de capacitación Ruido Material peligroso Cantidad inadecuada de los ingredientes Frescura de la materia prima Estandarización Política de producción Tiempo demora en la entrega Fuente: Elaboración propia.

Tipo de variable

Nivel de gravedad

Cuantitativa

2

Cuantitativa

2

Cualitativa Cualitativa Cuantitativa Cualitativa

2 3 4 2

Cuantitativa

3

Cualitativa

7

Cualitativa Cuantitativa

4 9

Cuantitativa

7

27

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

ANEXO 10. AMEF

Nombre de proceso: Producción de Buñuelos.

Fecha de elaboración: 20 marzo de 2018

Responsable: David.

Fecha de revisión:

NPR

Detección

Ocurrenci a

Producir una cantidad adecuada de buñuelos que cubran la demanda los 1 de clientes sin generar desperdicio para la empresa.

Severidad

N Función

Causas de falla potencial

Controles actuales, detección prevención

1) Buñuelos sobrantes Desperdicios 8 al momento del cierre

Mala planeación producción

de 8

Registro y análisis de 7 indicadores

Capacitar empleados, 448 producir de David acuerdo con la demanda

2) No se Pérdida de la cubre la 8 venta demanda

Mala implementación 2 logística

Registro y análisis de 7 la demanda y oferta

Incrementar la 112 probabilidad David de detección

3) Poner al cliente en espera Insatisfacción mientras 9 del cliente prepara el buñuelo

Mala planificación

Registro

315

Modo de Efectos de falla de Falla potencia potencial

Probabilidad de ocurrencia de falla Improbable 1a2 Poco probable

3a4

Severidad de falla Muy baja

1a2

Baja

3a4

5

7

Acciones Área/individuo recomendadas responsable

David

Probabilidad de detección de falla Muy probable 1a2 Probabilidad notable

3a4

NPR Alto

500 – 1000

Medio

125 – 499

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Probabilidad habitual Probabilidad notable Muy probable

5a6

Normal

5a6

Probabilidad habitual

5a6

Bajo

7a8 9 a 10

Alta Muy alta

7a8 9 a 10

Poco probable improbable

7a8 9 a 10

inexistente

Fuente: Elaboración propia

29

1 - 124

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 ANEXO 11. DIAGRAMA DE BARRAS. Gráfico 8. Diagrama de barras

Nivel de gravedad

Selección de la variable crítica 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

9 7

2

2

2

3

4 2

7 4

3

Variables identificadas

Fuente: Elaboración propia.



ANEXO 12. TABLA DE DATOS CON OBSERVACIONES

Subgrup o

# Buñuelos No vendidos

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

8 10 0 13 5 10 0 5 7 12 14 3 0 10 4

Observaciones

Subgrup o

# Buñuelos No vendidos 7 0 6 0 0 8 3 9 7 14 0 0 0 2 5

16 17 Clima frio 18 Clima caluroso 19 20 21 Clima frio 22 23 24 Día entre semana 25 Día entre semana 26 27 Clima frio 28 Clima caluroso 29 30 Fuente: Elaboración propia.

Observaciones

Clima frio Clima frio Clima frio

Clima caluroso Clima frio Clima frio Clima frio