anÁlisis del producto no conforme como factor de
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ANÁLISIS DEL PRODUCTO NO CONFORME COMO
FACTOR DE IMPRODUCTIVIDAD EN UN INGENIO
AZUCARERO EN EL NORTE DEL VALLE –COLOMBIA
ANGEL FELIPE SÁNCHEZ SÁNCHEZ
Facultad de Ingeniería
Programa de Ingeniería Industrial
Ibagué, 2019
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. III
ANÁLISIS DEL PRODUCTO NO CONFORME COMO
FACTOR DE IMPRODUCTIVIDAD EN UN INGENIO
AZUCARERO EN EL NORTE DEL VALLE – COLOMBIA.
ANGEL FELIPE SÁNCHEZ SÁNCHEZ
Trabajo de grado que se presenta como requisito parcial para optar al título de:
Ingeniero Industrial
Directora:
Ing. Helga Patricia Bermeo Andrade, Profesora Universidad de Ibagué
Facultad de Ingeniería
Programa de Ingeniería Industrial
Ibagué, 2019
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. V
Nota de aceptación:
Aprobado por el comité de Grado en
cumplimiento de los requisitos exigidos por la
Universidad de Ibagué para optar al título de
Ingeniero Industrial.
Jurado_______________________________
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. VII
Agradecimientos
La realización de este trabajo de grado marca un antes y un después en mi vida por esto
y más, agradezco a mi familia entera por promoverme indirectamente a proponerme y
cumplir nuevas metas en mi vida, a mis padres por siempre apoyarme incondicionalmente.
A mi Hermano por la confianza que siempre ha depositado en mí, y en especial a mi abuela
Flor María por su indispensable motivación, también a la profesora Helga Patricia Bermeo
por su colaboración y enseñanzas durante el desarrollo de este trabajo de grado.
De igual manera agradezco al Área de Elaboración del Ingenio providencia quienes me
colaboraron de la mejor manera posible, en especial a todo el personal de la zona de
envase con los cuales viví momentos de gran enseñanza personal y profesional.
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el norte del Valle –Colombia
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. IX
Resumen
En la actualidad, la actividad industrial a nivel mundial se enfrenta a fuertes cambios. Como
consecuencia del proceso de globalización, las actividades industriales deben ser más
productivas y competitivas, lo que ha obligado a los países a implementar medidas
técnicas y económicas con el fin de hacer competitivos sus productos en cualquier
mercado nacional o internacional (Neira, 2015).
La industria azucarera no es ajena a esta tendencia, y en respuesta a ello, suele trabajar
con una ideología orientada a la mejora continua, en busca de que todos sus procesos
cumplan con los estándares más altos de calidad. Uno de los aspectos que son de especial
monitoreo a nivel de planta en este tipo de industrias, por su incidencia en los costos de
producción, es el producto no conforme que se evidencia en la zona de envase. Conocer
los factores que generan esta fuente de improductividad, es determinante para el diseño
de acciones que eviten su repitencia. Por lo anterior, este estudio aborda la problemática
del creciente reproceso de azúcar, derivado del producto no conforme en un Ingenio
Azucarero ubicado en la zona norte del departamento del Valle.
Para tal fin, en el siguiente proyecto se realizó un análisis del producto no conforme como
factor de improductividad utilizando el modelo Lean Six Sigma y la herramienta
metodológica DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar) con la cual se logró
diagnosticar el problema y a su vez, diseñar estrategias y acciones de mejora. De acuerdo
con lo anterior, se identificó que el estudio desarrollado fue de naturaleza cuantitativa-
cualitativa bajo un enfoque deductivo, que permitió identificar y caracterizar la
problemática, para dar lugar al diseño de acciones de mejora.
Para la obtención de los datos, se realizaron entrevistas al personal del área objeto de
estudio en el Ingenio, además se realizó la observación directa de los reportes periódicos
de producción. Los datos que se obtuvieron se revisaron junto al ingeniero de alimentos
encargado de la zona de envase para encontrar los factores que se asociaban a la
ocurrencia del fenómeno, así mismo para dar lugar a la priorización de intervención de los
mismos. El análisis posterior de la información se apoyó a su vez, en herramientas como
el análisis de costo-beneficio y análisis de Pareto, con ello se diseñaron alternativas de
mejora a la Empresa, en los aspectos críticos que se identificaron.
X Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el norte
del Valle –Colombia
X Sánchez Ángel Felipe.
Palabras clave: Improductividad en la agroindustria, Industria azucarera en Colombia,
Metodología de Mejora continua, Modelo Lean Six Sigma, Producto no conforme.
Abstract
At present, the industrial activity worldwide is facing strong changes. As a result of the
process of globalization, industrial activities must be more productive and competitive,
which has forced countries to implement technical and economic measures in order to
make their products competitive in any national or international market (Neira, 2015).
The sugar industry is no stranger to this trend, and in response to this, it tends to work with
an ideology oriented towards continuous improvement, in order to ensure that all its
processes comply with the highest quality standards. One of the aspects that are of special
monitoring at the plant level in this type of industries, due to its impact on production costs,
is the non-conforming product that is evident in the packaging area. Knowing the factors
that generate this source of unproductivity is a determining factor in the design of actions
that avoid repetition. Therefore, this study addresses the problem of increasing sugar
reprocessing, derived from the nonconforming product in a sugar mill located in the
northern area of the department of Valle.
For this purpose, in the following project an analysis of the nonconforming product was
performed as a factor of unproductively using the Lean Six Sigma model and the DMAIC
method tool (Define, Measure, Analyze, Improve and Control) with which the problem was
diagnosed and in turn, design strategies and actions for improvement. In accordance with
the above, it was identified that the study to be developed was of a quantitative-qualitative
nature under a deductive approach, which allowed identifying and characterizing the
problem, to give rise to the design of improvement actions.
In order to obtain the data, interviews were carried out with the personnel of the area under
study at the Ingenio, and direct observation of the periodic production reports was also
carried out. The data obtained was reviewed together with the food engineer in charge of
the packaging area to find the factors associated with the occurrence of the phenomenon,
as well as to give priority to their intervention. The subsequent analysis of the information
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. XI
was supported, in turn, in tools such as cost-benefit analysis and Pareto analysis, with
which alternatives for improving the Company were designed, in the critical aspects that
were identified.
Keywords: Improvement in agro-industry, Sugar industry in Colombia, Methodology of
continuous improvement, Lean Six Sigma model, non-conforming product.
.
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. XIII
Contenido
1. Problema objeto de estudio ...................................................................................... 16 1.1 Introducción ...........................................................................................................16 1.2 Antecedentes y planteamiento del problema ..........................................................17 1.3 Justificación del estudio .........................................................................................20 1.4 Objetivos avalados .................................................................................................21
2. Marco de referencia ................................................................................................... 22 2.1 Revisión de estudios previos..................................................................................22 2.2 Referentes teóricos ................................................................................................23 2.3 Referentes sectoriales ...........................................................................................26
2.3.1 La Industria del azúcar en Colombia................................................................ 27 2.3.2 El proceso productivo de la industria azúcar.................................................... 28
3. Metodología implementada ...................................................................................... 32 3.1 Naturaleza del estudio ...........................................................................................32 3.2 Fuentes de información ..........................................................................................32 3.4 Herramientas de análisis ........................................................................................35
4. Resultados del estudio ............................................................................................. 36 4.1 Diagnóstico de producto de no conforme ...............................................................36
4.1.1 Factores de no conformidad ............................................................................ 36 4.1.2 Condiciones actuales ...................................................................................... 40
4.2 Diseño de alternativas de mejora ...........................................................................49 4.2.1 Soluciones orientadas al personal a cargo ...................................................... 49 4.2.2 Soluciones orientadas al proceso productivo ................................................... 51
4.3 Documentación del proceso metodológico realizado para el análisis de factores de improductividad ............................................................................................................53
5. Conclusiones y recomendaciones ........................................................................... 56 5.1 Conclusiones .........................................................................................................56 5.2 Recomendaciones .................................................................................................56
6. Referencias bibliográficas ........................................................................................ 57
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. XIV
Lista de figuras
Pág. Figura1. Diagrama de flujo Ingenio Providencia SA ........................................................ 28
Figura2. Diagrama de flujo del proceso de fabricación de azúcar blanco convencional .. 30
Figura3. Simbología Diagrama de flujo del proceso de fabricación de azúcar ................. 31
Figura4. Envasado azúcar tipo familiar ........................................................................... 33
Figura5. Seguimiento Producto no conforme .................................................................. 34
Figura6. Porcentaje costo PNC notificada en producción ................................................ 39
Figura7.Porcentaje costo PNC No Notificada en producción........................................... 39
Figura8. Nuevo formato puesto a prueba para el control del producto no conforme ........ 41
Figura9.Ejemplo diligenciado de formato a prueba ......................................................... 42
Figura10. Hoja de Excel mes de formato de prueba........................................................ 43
Figura11. Hoja de Excel mes de formato de prueba........................................................ 43
Figura12. Diagrama de Pareto formato de prueba .......................................................... 44
Figura13. Diagnóstico primera causa más influyente ...................................................... 45
Figura14. Diagnóstico segunda causa más influyente..................................................... 45
Figura15. Diagnóstico tercera causa más influyente ....................................................... 46
Figura16. Diagnóstico Presentación Comercial más influyente ...................................... 46
Figura17. Diagnóstico Silo de Producción más influyente ............................................... 47
Figura18. Diagrama espina de pescado de acuerdo a diagrama de pareto ..................... 48
Figura19. Diagrama de decisiones para el reproceso de azúcar ..................................... 50
Figura20. Consolidado Hoja de Excel Reproceso ........................................................... 50
Figura21. Diagnostico picos altos de PNC durante el mes de prueba: Julio/2017 ........... 52
Figura22. Diagrama de soluciones del motivo “Cambio tipo de azúcar” .......................... 52
Figura23. Grafica comparativa de quintales de PNC generados en los primeros 6 meses
de 2017 Vs 2018 ............................................................................................................. 53
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 15
Lista de tablas
Tabla 1. Cantidad total del reproceso de azúcar no conforme B/2017 ................................18
Tabla 2. Cantidad de quintales de azúcar no conforme reportado en producción B/2017 ...19
Tabla 3. Cantidad de quintales de azúcar no conforme no reportado (elaboración) en
producción B/2017 ..............................................................................................................19
Tabla 4. Cantidad de Quintales de azúcar no conforme reportado B/2017 .........................20
Tabla 5. Filosofías y Métodos para el mejoramiento continuo .............................................24
Tabla 6. Presentaciones de Azúcar Blanco Providencia .....................................................33
Tabla 7.Costo del reproceso de azúcar no conforme Total 2017 ........................................38
Tabla 8. Tabla comparativa de quintales de PNC generados en los primeros 6 meses de
2017 Vs 2018 .....................................................................................................................53
Tabla 9. Cronograma de actividades de la propuesta .........................................................54
Tabla 10. Recursos financieros.. .......................................... Error! Bookmark not defined.
Tabla 11. Responsabilidades..............................................................................................61
Tabla 12. Responsabilidades por persona ..........................................................................61
16 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
1
6 Sánchez Ángel Felipe.
1. Problema objeto de estudio
1.1 Introducción
El Ingenio Providencia es una de las empresas agroindustriales más influyentes en el
panorama nacional, dedicada a desarrollar productos y servicios, derivados de la industria
de la caña de azúcar. En la actualidad gracias a su pensamiento de mejora continua e
innovación cuenta con una capacidad instalada de molienda de 12.000 toneladas por día
hábil promedio, alcanzando una molienda anual superior a las 3’500.000 toneladas, lo que
permite tener una producción anual de 6’000.000de quintales de azúcar, además de su
azúcar de gran pureza también fue el primero en incorporar el azúcar blanco y morena
orgánico en Colombia.
Lean Six Sigma es un enfoque de mejora que ha tenido gran acogida gracias a su capacidad
para dar solución efectiva a muchos de los problemas que enfrentan las organizaciones
hoy. Por esta razón, grandes empresas a nivel mundial como el Ingenio azucarero
mencionado anteriormente han implementado este enfoque como una estrategia de
negocios para mejorar la calidad de los productos y servicios, mejorar la eficiencia de los
procesos, aumentar la satisfacción del cliente y aumentar la rentabilidad, en el caso de este
trabajo de grado se utilizará para analizar la generación del producto no conforme, dando a
conocer las causas raíz de esta improductividad.
El estudio se enfocó en la zona de envase del Ingenio Providencia lugar donde se realiza
el envasado de azúcar en sus diferentes presentaciones, se escogió debido a que es el
lugar donde se detecta esta improductividad con mayor facilidad, la zona de envase juega
un papel fundamental en la trazabilidad del proceso de evolución del producto final.
Con la recolección de datos se realizó un posterior análisis del producto no conforme
reportado en la zona de envase con el objetivo de encontrar las causas raíz de esta
improductividad y determinar las acciones de mejora para cada una de ellas. El análisis y
el estudio de estos factores de improductividad contribuyen ampliamente a la reducción de
reproceso de azúcar y a la mejora de producción elementos muy importantes dentro de la
cadena interna de la industria.
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 17
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 17
1.2 Antecedentes y planteamiento del problema
El Ingenio Azucarero ubicado en la zona norte del departamento del Valle, que corresponde
al objeto de estudio en esta investigación, basa su actividad principalmente en desarrollar
productos y servicios derivados de la industria de la caña de azúcar. Este cuenta con cuatro
plantas interdependientes para el desarrollo de su actividad económica: azúcar, alcohol,
cogeneración de energía y compostaje; con ellas trabaja constantemente para sostener los
más altos niveles de satisfacción en el mercado además de mantener una cultura innovadora
y de emprendimiento.
Para este Ingenio Azucarero es de importancia el análisis y mitigación de los factores que
generan improductividad en la planta productora de azúcar, más específicamente en la zona
de envase en donde se destina más del 70% del presupuesto del área de elaboración de la
planta, y en el que todo reproceso representa sobrecostos directos de producción.
El Ingenio Azucarero utiliza un sistema lineal para la producción de azúcar por ello algunas
causas solo se ven reflejadas cuando es el momento de envasar el producto al final de la
línea. Estas causas requieren ser minimizadas para alcanzar los niveles de productividad y
competitividad deseados por la empresa y demandados por el Sector.
En términos cuantitativos los quintales de reproceso reportado en la zona de envase en el
segundo semestre de 2017 según el informe de cierre mensual dado en el mes de febrero
de 2018 equivalió a un 5% de los Quintales vendidos (ver Tabla 1).
18 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
1
8 Sánchez Ángel Felipe.
Tabla 1. Cantidad total del reproceso de azúcar no conforme B/2017
Causa del producto no conforme Quintales a reprocesar %
Azúcar de mala calidad silos de 50 kg 12151,25 32,87%
Azúcar de mala calidad silos de familiar 4360,00 11,79%
Azúcar de mala calidad silos de Big Bag 1796,00 4,86%
Azúcar contaminada silos de 50 kg 281,00 0,76%
Azúcar contaminada silos de familiar 408,00 1,10%
Azúcar contaminada silos de Big Bag 220,00 0,60%
Liquidación elevadores de azúcar seco 108,00 0,29%
Azúcar de familiar por problemas de peso 541,00 1,46%
Azúcar 50 KG separada en bodega por laboratorio 12750,00 34,49%
Azúcar FAMILIAR separada en bodega por laboratorio 0,00 0,00%
Azúcar BIG BAG separada en bodega por laboratorio 1580,00 4,27%
Azúcar rechazada por el detector de metales 50 KG 466,50 1,26%
Azúcar rechazada por el detector de metales FAMILIAR 65,93 0,18%
Azúcar rechazada por el detector de metales BIG BAG 212,96 0,58%
Azúcar por rotura en banda de recibo 524,96 1,42%
Averías en cargue y sacos sucios bodega de producto 1506,79 4,08%
TOTAL 36972,38 100%
Fuente: El autor a partir de lo consultado en registros históricos de la Compañía
Se continuó diferenciando el producto no conforme que se reporta en producción con el
producto no conforme no reportado en producción, para de esta manera comenzar a
identificar en qué parte del diagrama de flujo es que se presenta el mayor índice de esta
improductividad. El análisis comparativo de los registros históricos del producto no conforme
que se reporta y no se reporta en el área de producción, evidenció que la mayor cantidad de
producto no conforme es proveniente de los procesos que se realizan antes de llegar a la
zona de envase, esto se refiere como el producto no reportado en producción ya que no es
debido a motivos que sucedan en el proceso del envasado, con un 54% en comparación con
un 46% de los reportados en producción, y siendo el azúcar de mala calidad en los silos de
50Kg la mayor de las causas, con esta información se dio prioridad a combatir las causas
del producto no reportado en producción (elaboración) ya que su cifra por reproceso
asciende hasta los 20.078 quintales de azúcar en tan solo seis meses como se evidencia
en las Tablas 2 y 3.
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 19
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 19
Tabla 2. Cantidad de quintales de azúcar no conforme reportado en producción B/2017
Causa del producto no conforme Quintales a reprocesar %
Azúcar 50 KG separada en bodega por laboratorio 12750,00 75,47%
Azúcar FAMILIAR separada en bodega por laboratorio 0,00 0,00%
Azúcar BIG BAG separada en bodega por laboratorio 1580,00 9,35%
Azúcar rechazada por el detector de metales 50 KG 466,50 2,76%
Azúcar rechazada por el detector de metales FAMILIAR 65,93 0,39%
Azúcar por rotura en banda de recibo 524,96 3,11%
Averías en cargue y sacos sucios bodega de producto 1506,79 8,92%
TOTAL 16894,17 100%
Fuente: El autor a partir de lo consultado en registros históricos de la Compañía
Tabla 3. Cantidad de quintales de azúcar no conforme no reportado (elaboración) en producción B/2017
Causa Del Producto No Conforme Quintales a reprocesar %
Azúcar de mala calidad silos de 50 kg 12151,25 60,52%
Azúcar de mala calidad silos de familiar 4360,00 21,72%
Azúcar de mala calidad silos de Big Bag 1796,00 8,95%
Azúcar contaminada silos de 50 kg 281,00 1,40%
Azúcar contaminada silos de familiar 408,00 2,03%
Azúcar contaminada silos de Big Bag 220,00 1,10%
Liquidación elevadores de azúcar seco 108,00 0,54%
Azúcar de familiar por problemas de peso 541,00 2,69%
Azúcar rechazada por el detector de metales BIG BAG 212,96 1,06%
TOTAL 20078,21 100%
Fuente: El autor a partir de lo consultado en registros históricos de la Compañía
20 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
2
0 Sánchez Ángel Felipe.
1.3 Justificación del estudio
La eficiencia y la eficacia son factores determinantes en la productividad del Ingenio objeto
de estudio. Todo proceso es susceptible a ser mejorado por esta razón se empleó el modelo
Lean Six Sigma y la herramienta metodológica DMAIC (Definir, Medir, Analizar, Mejorar y
Controlar), para diseñar acciones de mejora que conllevan a cambios en los procedimientos
al ejecutar las actividades y operaciones en el proceso de envasado de la producción.
Es primordial para el ingenio objeto de estudio el realizar cambios que minimicen la cantidad
de azúcar no conforme de proceso productivo, ya que en los últimos años el reproceso de
ese azúcar ha ido aumentando, esto quiere decir que la cantidad de producto no conforme
almacenado en la bodega es mayor en comparación a años anteriores. En la Tabla 4 se
ilustra la cantidad de quintales de azúcar no conforme reportado en producción en el segundo
semestre del 2017.
Tabla 4. Cantidad de Quintales de azúcar no conforme reportado B/2017
Mes QQ (Sacos de 50Kg)
Julio 3.163
Agosto 3.589
Septiembre 3.261
Octubre 3.755
Noviembre 8.263
Diciembre 13.651
Fuente: El autor a partir de lo consultado en registros históricos de la Compañía
La tabla anterior refleja una tendencia de aumento en el producto no conforme a través del
tiempo, esto provocado por la falta de conocimiento de las causas particulares que generan
este factor de improductividad y el aumento en la demanda de azúcar. Este comportamiento
ha llevado a los coordinadores y cabos de envase a replantear si los formatos de PNC
(Producto No Conforme) ya están obsoletos teniendo en cuenta que los operarios comunican
las mismas causas generales que hace años atrás, de allí radica la importancia del presente
trabajo de estudio, desde que se orientó a determinar los puntos críticos del producto no
conforme, para identificar oportunidades de mejora.
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 21
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 21
1.4 Objetivos avalados
General
Analizar las causas del producto no conforme como factor de improductividad en un
Ingenio azucarero ubicado en el norte del Valle del Cauca, con el fin de diseñar
acciones de mejora que mitiguen su presencia y favorezcan la productividad y
competitividad de la compañía.
Específicos
Investigar las herramientas recomendadas para el análisis de los factores de
improductividad en la agroindustria azucarera.
Identificar a partir de registros históricos de producción, las causas que se vinculan a
la presencia de producto no conforme en la zona de envase.
Diagnosticar las falencias y los puntos de mejora teniendo como criterio principal los
impactos en los costos relacionados estimados por la ocurrencia.
Diseñar las acciones de mejora en los puntos críticos identificados, considerando
indicadores de beneficio/costo.
Documentar el proceso metodológico para el análisis de factores de improductividad
en el área de producción.
22 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
2
2 Sánchez Ángel Felipe.
2. Marco de referencia
2.1 Revisión de estudios previos La producción de azúcar es una de las actividades económicas más importantes para el
crecimiento económico de la región del Valle del Cauca, a pesar del esfuerzo de la industria
azucarera colombiana no ha sido suficiente para superar los índices de rendimiento de esta
agroindustria que poseen los países competidores (Asocaña, 2018a).
En el sector azucarero se han analizado factores de improductividad a lo largo de los años,
Desde 1990 Cenicaña (Centro de investigación en caña) ha mantenido un flujo constante de
información de los Ingenios productores de azúcar en Colombia, principalmente de aquellos
localizados en de la región del Valle del Cauca, lo cual ha permitido optimizar la comunicación
sectorial y, mediante el análisis de datos, ayudar a la toma de decisiones que colaboran a un
proceso de aprendizaje continuo sobre cómo eliminar una serie de actividades que agregan
costo y no valor (Cenicaña, s.f.).
La evaluación de los impactos que genera el procesamiento de la caña de azúcar han sido
abordado por Escuelas de Ingeniería Química y de Alimentos como lo es la Universidad
BiTBahir Dar en Etiopía que realizó una evaluación de la industria de la caña de azúcar en
donde se investigó la idoneidad para la producción, el consumo y la utilización, esta dio como
resultado que la teoría de reducción y reutilización como lo es el reproceso del azúcar
funciona en la industria de la caña de azúcar y además que los subproductos de la industria
azucarera se pueden utilizar como materia prima en la producción de sub productos,Sahu
(2018).
La productividad en la industria azucarera también ha sido abordada por autores expertos
en el tema como Aguilar (2012) quien desarrolló una metodología de sistemas complejos
para evaluar la productividad cañera en municipios con ingenios azucareros para la
obtención de etanol mediante el proceso de jerarquías analíticas. También otros autores han
analizado la eficiencia técnica relativa de la agroindustria azucarera como es el caso de
Arellano y Pedro (2010) en México, quienes encontraron que el número de ingenios
eficientes es de casi 17,5% de los cincuenta y siete Ingenios que estudiaron, dejando una
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 23
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 23
proporción de ingenios que pueden llegar a ser técnicamente eficientes muy amplia con un
75,4% de estos.
El producto no conforme también ha sido una fuente para la investigación. Autores como
Gopinath (2018), han valorizado los estudios acerca de los desechos de la industria
azucarera observando que las revistas de producción más limpia tienen el más alto número
de publicaciones por año sobre desechos de esta agroindustria lo que indica un mayor
énfasis en los beneficios ambientales derivados de la valorización de los residuos de la
industria azucarera.
El área de envasado ha sido el objeto de estudio en industrias que utilizan una producción
lineal, para identificar factores improductivos de la planta. Así también fue previsto por
Estrada (2016) quien utilizó la aplicación de herramientas Lean Manufacturing para disminuir
costos a través de la reducción de desperdicios en el área de envasado de la panadería San
Jorge S.A. El proponente utilizó herramientas como 5’S para reducir los movimientos
innecesarios, la herramienta SMED para reducir tiempos de procesos, y el sistema Poka-
Yoke para reducir los desechos/defectos y los tiempos de espera. También Barbosa (2016)
utilizó el modelo Lean Manufacturing como base junto a la filosofía kaizen para solucionar
los problemas de la línea de producción de la Industria Electrónica Regiomontana (IER), con
estos modelos logro identificar las áreas de oportunidad y utilizando los métodos VSM (mapa
de flujo de valor), 5s y PFEP (Plan para cada parte) solucionó los problemas de manera
individual.
2.2 Referentes teóricos Para el mejoramiento continuo en las organizaciones existes diversos métodos en la
literatura científica, muchos de ellos son sencillos y prácticos que facilitan hacer frente a
todos los desafíos del Ingenio objeto de estudio y mejorar las estrategias con las que ejecutan
sus operaciones. En la Tabla 5 se resumen los métodos y filosofías propuestas en la literatura
que sirvieron de referente para este estudio.
24 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
2
4 Sánchez Ángel Felipe.
Tabla 5. Filosofías y Métodos para el mejoramiento continuo
Filosofías Descripción Referencias
Seis Sigma
(Six Sigma)
Es una filosofía que establece cómo mejorar
los procesos en una forma que involucra los
costos de la mala calidad, procesos fuera de
control, el desperdicio y los factores críticos
de los requerimientos de los clientes. Esta
filosofía utiliza la metodología DMAIC la cual
se aplica para el mejoramiento de procesos.
Varela, J., Flores, E., Tolamatl, J.
(2010).
Spector, R. (2006).
Herrera, R. (2006).
Manufactura
esbelta
(Lean
manufacturing)
Modelo de calidad para aumentar la eficacia
en el trabajo, principios de Lean son 4:
-Mejora de la calidad
-Eliminar el despilfarro
-Reducir el tiempo de espera
-Reducir el coste total.
En este modelo se utilizan métodos como
5S, SMED, TPM y Trabajo estandarizado.
Juárez, Y., Rojas, J., Medina, J., Pérez,
A. (2011).
Ballesteros, P. (2008).
Gonzales, F. (2007).
Justo a
Tiempo(Just in
Time)
Es una herramienta que postula que se
debe producir solo lo que sea necesario, en
la cantidad que sea necesaria y en el
momento que sea necesario. Con el fin de
llegar a la Eficiencia y Eficacia en un 100%,
sin tiempos muertos o Stock
Delgado, J., Marín, F. (2000).
Juárez, H. (2002).
Administración de
cadena de valor
(Value stream
management)
Ésta herramienta es principalmente usada
para identificar, demostrar y minimizar el
desperdicio así como crear flujo en el
proceso de fabricación esta herramienta
esta segmentada en cinco pasos:
1) Identificar el producto.
2) Crear un VSM actual.
3) Evaluar el mapeo actual e identificar las
áreas del problema.
4) Crear un futuro estado de VSM.
5) Implementar el plan final.
Barbosa, R., Ahumada, N., &
Gutiérrez, P. (2016).
Paredes, A. (2017).
Fuente: El autor a partir de lo consultado
La metodología para el desarrollo de este trabajo fue la DMAIC (Definir, Medir, Analizar,
Mejorar y Controlar), soportada en diversas herramientas seleccionadas para cada fase de
la misma, y que conducen a la eliminación del desperdicio en flujos y operaciones. Lean Six
Sigma es una filosofía y metodología que combina la Manufactura esbelta con Seis Sigma,
y establece cómo mejorar los procesos en una forma que involucra los costos de la mala
calidad, procesos fuera de control, el desperdicio y los factores críticos de los requerimientos
de los clientes. Como lo expresa Spector (2006, p. 42). El Pensamiento Esbelto y Seis Sigma
son dos de las técnicas más efectivas de mejoramiento disponibles hoy día, sin embargo,
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 25
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 25
muchas empresas siguen luchando para aprovechar una o dos disciplinas para lograr los
resultados deseados. La conveniencia de la aplicación conjunta del Pensamiento Esbelto y
Seis Sigma es poder alcanzar los mejores resultados que ofrece cada una de las filosofías
(Hoon y Anabari, 2006).
A continuación se enuncian algunas de las herramientas utilizadas en Lean Six Sigma según
Samuel Okoro (2006).
SIPOC: Este término se refiere a Proveedores, Entradas (Inputs), Proceso, Salida (Output)
y Clientes. Básicamente SIPOC es un diagrama que proporciona respuestas visuales a las
preguntas que se requieren para entender el proceso. El diagrama resultante es tan
importante como los pasos involucrados en la creación de este diagrama y la participación
de los miembros del equipo en la generación de ideas y sesiones de debates.
Análisis de las Partes Interesadas: Utilizando esta herramienta se listan las partes
interesadas y se evalúa el impacto del proyecto de mejora en cada uno de ellos.
Voz del Cliente (VOC): Las herramientas VOC tales como entrevistas, grupos focales,
buzones de sugerencias se utilizan para proporcionar datos sobre la representación de los
requerimientos del cliente y puntos de vista. El análisis de Kano se utiliza para convertir
estos datos brutos en datos cualitativos y cuantitativos.
Matriz Causa Efecto: La herramienta se utiliza para tabular los efectos y calcula las
puntuaciones que eventualmente se usan para clasificar las causas, y también para medir
la matriz usada para seleccionar las entradas a enfocar.
Plan de Recolección de Datos: Esta herramienta incluye todas las decisiones relacionadas
con los datos que se deben recolectar, la determinación del tamaño de muestra, la
identificación de las fuentes de datos, el desarrollo de las hojas de recolección de datos y
la asignación de las tareas de recolección de datos entre los miembros del equipo.
Gráfica de Pareto: Esta herramienta es una gráfica de barras donde el eje horizontal
representa las categorías. La gráfica de Pareto es una herramienta que centra el esfuerzo
del equipo en los problemas más importantes.
Gráficas de Dispersión: En esta herramienta, dos variables se trazan entre sí en una gráfica
que proporciona una indicación visual de qué tan bien las variables se corresponden entre
sí.
26 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
2
6 Sánchez Ángel Felipe.
Diagrama de Espina de Pescado: Utilizando esta herramienta se dibuja una flecha grande
junto con el efecto de cuyas causas se analizan, mostradas a la derecha en el final de la
flecha. Cuando esta información está disponible, las causas son examinadas e indicadas
para cada categoría en su correspondiente rama.
Análisis de Regresión: Esta herramienta también puede considerarse como el equivalente
matemático del diagrama de dispersión. En análisis de regresión, se deriva en una
ecuación para expresar la dependencia de una de las variables con una o más de ellas.
A Prueba de Errores: Cuando se utiliza el diseño adecuado de procesos y equipamientos,
la posibilidad de errores se elimina totalmente. Un ejemplo a prueba de errores es el diseño
de formularios en línea, los cuales no pueden ser presentados si se encuentran
incompletos o con datos incorrectos.
Prueba de Hipótesis: Esta herramienta se utiliza para probar la validez de las hipótesis que
podrían estar relacionadas con el impacto de las causas en los efectos.
Gestión de Proyectos: Siempre que acuerda una solución, se implementa en forma de
proyecto. Esta solución requerirá entonces el uso de herramientas de gestión de proyectos
tales como comunicación, planificación, seguimiento y evaluación de riesgos.
Procedimientos Operativos Estándar (SOP por sus siglas en inglés): Las nuevas prácticas
operativas, las cuales han sido mejoradas, ahora serán codificadas en un manual operativo
al que los operadores pueden referirse. Este manual evita errores que podría conducir
nuevamente a prácticas ineficientes.
Control Estadístico del Proceso: Esta herramienta se utiliza para preparar las gráficas de
control que reflejan las capacidades mejoradas del proceso. Esta gráfica de control es
usada para supervisar el desempeño de las horas extras.
Gestión Visual: El principio básico de la gestión visual es que un empleado debe ser capaz
de caminar por el área de trabajo y obtener el 90% de la información. Se utilizan para lograr
la gestión visual la organización 5S, las ilustraciones de los pasos del proceso que se
colocan cerca del proceso, así como el diagrama SIPOC y los mapas del flujo de valor.
2.3 Referentes sectoriales
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 27
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 27
2.3.1 La Industria del azúcar en Colombia
El sector azucarero colombiano se encuentra ubicado en el valle geográfico del río Cauca,
que abarca 47 municipios desde el norte del departamento del Cauca, la franja central del
Valle del Cauca, hasta el sur del departamento de Risaralda. En esta región hay 225.560
hectáreas sembradas en caña para azúcar, de las cuales, el 25% corresponde a tierras
propias de los ingenios y el restante 75% a más de 2.750 cultivadores de caña. Dichos
cultivadores abastecen a 13 ingenios de la región (Cabaña, Carmelita, Manuelita, María
Luisa, Mayagüez, Pichichí, Risaralda, Sancarlos, Tumaco, Ríopaila-Castilla, Incauca y
Providencia). Desde 2005, cinco de los trece ingenios tienen destilerías anexas para la
producción de alcohol carburante (Incauca, Manuelita, Providencia, Mayagüez y Risaralda),
(Asocaña,2018c)
Gracias al clima privilegiado de la región, y al contrario de lo que sucede en el resto del
mundo (con excepción de Hawaii y el norte de Perú), se puede sembrar y cosechar caña
durante todos los meses del año. Esta condición agroclimática, sumada al avance
tecnológico impulsado por el Centro de Investigación de la Caña (Cenicaña), que funciona
con el aporte de todos los cultivadores e ingenios, ha llevado a que la región se especialice
en el cultivo y ostente el liderazgo en productividad a nivel mundial: más de 14 toneladas de
azúcar por hectárea al año.
Aspectos Productivos
En Colombia, en el año 2018 se produjeron 2,3 millones de toneladas de azúcar a partir de
21,56 millones de toneladas de caña. De alcohol carburante se produjeron 466 millones de
litros, destinados a la mezcla con gasolina en una proporción E8 (8% etanol, 92% gasolina),
de acuerdo con el mandato de oxigenación establecido por el gobierno desde noviembre de
2005. En la actualidad se da cubrimiento a todo el territorio nacional (Asocaña, 2018d). El
consumo nacional de azúcar en Colombia fue de 1,67 millones de toneladas, destinado en
un 52% al consumo directo en los hogares y un 48% a la fabricación de productos
alimenticios, bebidas para consumo humano y otros productos industriales. En el año 2018
se exportaron 747 mil toneladas de azúcar, de las cuales el 66% se dirigió a Chile, Islas del
Caribe, Perú, Estados Unidos, Haití, México y Bolivia. El resto del azúcar se exportó hacia
múltiples destinos alrededor del mundo (Asocaña, 2018e)
28 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
2
8 Sánchez Ángel Felipe.
2.3.2 El proceso productivo de la industria azúcar
La elaboración de azúcar comienza luego de que la molienda extrae el jugo de caña al pasar
por los molinos de la fábrica, seguidamente el jugo se calienta para acelerar la separación
de los sólidos que no contienen azúcar al jugo caliente se le agrega floculante y se envía a
los clarificadores. El jugo clarificado se envía a los evaporadores dando como resultado la
meladura o jarabe, seguidamente llega a la Cristalización, este proceso se realiza en los
tachos, donde el agua de la meladura clarificada se evapora dando como resultado la
cristalización de la sacarosa (azúcar), la masa de los tachos se envía a las centrífugas, en el
interior de la centrifuga se aplica agua caliente para eliminar los residuos de miel en los
cristales. La miel “primera” se transporta hasta las secadoras para eliminar el exceso de
humedad, el azúcar seco se envía a la estación de envase en donde se empaca en los
diferentes tipos de presentación con que se surten los mercados nacional e internacional. En
esta última estación es donde se basa el estudio como se evidencia en la Figura 1.
2.3.3 Caso de estudio: Proceso de envasado Ingenio azucarero
El estudio se enfocó en la zona de envase del Ingenio Providencia debido a que es la zona
en donde más se evidencia esta improductividad. En el proceso de envasado de azúcar de
este Ingenio cuenta con tres turnos (6 am – 2 pm, 2 pm – 10 pm y 10 pm – 6 am), cada turno
consta de 13 a 20 empleados, el turno de la mañana posee dos empleados más, uno que se
encarga de llevar un registro de los insumos internos del envase y otro que se encarga de
llevar el conteo de azúcar reprocesada por parte de la bodega el cual se le debe de pagar
para llevar actualizada la trazabilidad de cada saco correspondiente. En la Figura 2 se ilustra
el diagrama de flujo de la zona de envase del ingenio azucarero objeto de estudio.
Figura1. Diagrama de flujo Ingenio Providencia SA
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 29
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 29
Fuente: www.ingprovidencia.com
30 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
3
0 Sánchez Ángel Felipe.
Figura2. Diagrama de flujo del proceso de fabricación de azúcar blanco convencional
Empaques de polipropileno y
polietileno , cordones.
Transporte de producto y Entrega al Cliente
Transporte de azúcar seco Big Bag*
Secado
Transporte de azúcar secolínea Industrial
Transporte de Producto Big Bag a Envasado
Envasado Big Bag
Envasado Línea Industrial
Almacenamiento y Despacho
Producto potencialmente no inocuo (PPNI)
Empaques de polipropileno y
polietileno, papel, hilos y cinta crepé.
PCCCribado de azúcar en mallas Mesh 4
Transporte de Producto Línea Industrial
7
Azúcar en tubipack 5 g
Transporte de azúcar seco Familiar
Envasado de Producto Línea Familiar
Transporte de Producto Línea Familiar
13
PPR-OPRetención de
PPR-OPRetención de
partículas ferrosas
7
Producto potencialmente no inocuo (PPNI)
Almacenamiento en Silos línea Industrial
Almacenamiento en Silos Línea Familiar
PCCCribado de
azúcar en mallas
PPR-OPRetención de
partículas ferrosas
PCCCribado de Azúcar
en malla
PPR-OPRetención de partículas
ferrosas
PPR-OPRetención de
partículas ferrosas Almacenamiento en Silo
Empaques de polipropileno
polietileno , hilos.
Aire comprimido
Empaques de polipropileno,
polietileno y papel, hilos y cinta crepé.
PCC: Detección de Metales Línea
IndustrialPCC: Detección de
Metales Línea
PCC: Detección de Metales Línea
Big Bag
Producto potencialmente no inocuo (PPNI)
7
Pro
du
cto
Co
nfo
rm
e
Pro
du
cto
Co
nfo
rme
Producto Conforme
Materiales extraños
Empaques de polipropileno y
polietileno .Cordones.
Materiales extraños metálicos y
no metálicos
Pro
du
cto
Co
nfo
rm
e
Producto Conforme
Limalla ferrosa
Limalla ferrosa
Materiales extraños
Limalla ferrosa
Materiales extraños
Limalla ferrosa
Limalla ferrosa
**PPR-OPCribado de azúcar en mallas Mesh 8
Materiales extraños
Empaques de polipropileno,
polietileno , hilos y cinta crepé.
Azúcar no conforme
Azúcar no conforme
Azúcar no conforme
13
13
12
13
Averías Bodega
Azúcar Seco0.07% humedad
**PPR-OPCribado de azúcar en mallas Mesh 8
Materiales extraños
Fuente: Base de datos Ingenio Providencia, 2016
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 31
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 31
Figura3. Simbología Diagrama de flujo del proceso de fabricación de azúcar
Fuente: Base de datos Ingenio Providencia
32 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
3
2 Sánchez Ángel Felipe.
3. Metodología implementada
3.1 Naturaleza del estudio El estudio desarrollado es de naturaleza cuantitativa-cualitativa bajo un enfoque deductivo,
en tanto permitió identificar y caracterizar la problemática a partir de lo propuesto en la
literatura, para dar lugar al diseño de acciones de mejora en un caso empírico particular. El
diseño metodológico fue no experimental, en tanto se observó el fenómeno objeto de estudio
en la Empresa, sin hacer intervención que incorporara tratamientos que alteraran su
comportamiento.
3.2 Fuentes de información Inicialmente se recolectó la información necesaria para el desarrollo de la investigación en
los reportes históricos de producción de la Empresa. También se hizo revisión en las bases
de datos científicas a publicaciones alusivas al análisis de factores improductivos en la
agroindustria y las herramientas que utilizaron para mitigarlos.
Posteriormente se recolectó la información de producto no conforme en el área de envasado,
teniendo en cuenta lo siguiente:
- Formato de registro impreso y diligenciado en área de Envasado (Figura 4)
- Método de consulta participante
- Unidad de medida en quintales
- Observación y registro en los tres turnos
- Entrevistas asistidas al personal del área de Envasado
- Observación y registro para todas las presentaciones comerciales (Tabla 6)
- Procesamiento en los datos en la hoja de cálculo
- Tres meses el tiempo de observación
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 33
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 33
Figura4. Envasado azúcar tipo familiar
Fuente: www.ingprovidencia.com
Tabla 6. Presentaciones de Azúcar Blanco Providencia
Producto Presentación
Azúcar Blanco Providencia
Bolsa de 454 g
Bolsa de 0.5 kg
Bolsa de 1.0 Kg
Bolsa de 2.5 Kg
Bolsa con 200 tubipaks de 5 g c/u
Azúcar Morena Providencia
Bolsa de 454 g
Bolsa de 0.5 kg
Bolsa de 1.0 Kg
Bolsa de 2.5 Kg
Bolsa con 200 tubipaks de 5 g c/u
Azúcar Providencia Orgánica
Bolsa de 454 g
Bolsa de 850 g
Bolsa con 200 tubipak de 5 g
Fuente: www.ingprovidencia.com
34 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
3
4 Sánchez Ángel Felipe.
Figura5. Seguimiento Producto no conforme
Fuente: Base de datos Ingenio Providencia
ELAB-099 Ed. 1 / 2016-09-16
Cabo del Envase Operario del Detector de Metales
NUMERACIÓN
RE
CH
AZ
OS
PO
R
DE
TE
CT
OR
DE
ME
TA
LE
S
TOTAL
TOTAL
PROD CANT
CO
ST
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A
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AD
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N
PR
OD
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CIÓ
N
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IAS
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VA
SE
CANT (qq)
NO
RE
PO
RT
AD
O
EN
PR
OD
UC
CIÓ
N
BA
ND
A
PROD CANT
TurnoAño Mes DíaSEGUIMIENTO
PRODUCTO NO CONFORME
OBSERVACIONESCAUSA DEL PRODUCTO NO CONFORME
Azúcar con problemas de calidad silos de 50 kg
Azúcar con problemas de calidad silos de Familiar
Azúcar con problemas de calidad silos de Big - Bag
Azúcar contaminada silos 50 de kg
Azúcar contaminada silos de Familiar
Azúcar contaminada silos de Big - Bag
Liquidación elevadores de azúcar seco
Azúcar Familiar con problemas de peso
Azúcar rechazada por el detector de metales Familiar
Averías zona de envase
Azúcar rechazada por el detector de metales Big - Bag
Azúcar 50 kg separada en bodega por Laboratorio
Azúcar Familiar separada en bodega por Laboratorio
Azúcar Big - Bag separada en bodega por Laboratorio
Azúcar rechazada por el detector de metales 50 Kg
NUMERACIÓN
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 35
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 35
3.4 Herramientas de análisis
La aplicación de las herramientas diseñadas para la obtención de información, dejaron las
bases para el análisis de la problemática y su impacto económico en la zona de envase. En
particular se utilizó el diagrama de Pareto para el reconocimiento de las mayores fuentes de
improductividad en el Área, teniendo en cuenta como criterio principal, los costos
relacionados al producto no conforme. A su vez, se utilizaron modelos de causa y efecto
como el método de diagrama de espina de pescado de Kaoru Ishikawa (1943) para
identificar las causas de las mayores fuentes de improductividad.
El plan de mejora continua se orientó a partir de un plan de acción que se adecuo a las
necesidades del Área y el entorno de la Empresa; en este se tuvo en cuenta diferentes
factores como la procedencia de la inconformidad, la fecha en la que se evidencio y las
acciones que se realizaron al respecto.
Finalmente se documentó el proceso el proceso metodológico abordado para el análisis de
factores de improductividad en el área de producción. En este se incluyeron las herramientas
de análisis diseñadas para el diagnóstico y control futuro de esta problemática.
36 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
3
6 Sánchez Ángel Felipe.
4. Resultados del estudio
4.1 Diagnóstico de producto de no conforme El primer paso fue cuantificar el problema, ubicarlo en el contexto de la Empresa y delimitar
su alcance. Se inició identificando las causas que se vinculan a la presencia del producto no
conforme a partir de los registros históricos de producción.
4.1.1 Factores de no conformidad
Los registros de donde se recolectó la información diaria del producto no conforme (PNC)
fueron los siguientes:
Cantidad de PNC de elaboración: azúcar que se envasa en sacos blancos de
reproceso y que no se reporta en producción.
Cantidad de PNC de averías en bodega: azúcar que se envía a reproceso debido a
su mal manejo en las bodegas de azúcar.
Cantidad de PNC reprocesado: azúcar que se reproceso en bodega y que vuelve a
entrar a el proceso.
Formatos de reproceso de Bigbag: azúcar reprocesado proveniente de la estación de
Big Bag
Las siguientes fueron las causas de producto no conforme fueron obtenidas de la
observación directa y las entrevistas al personal de la zona de envase.
azúcar rechazada por sedimentos
azúcar rechazada por limalla
azúcar rechazada por color
liquidación elevadores de azúcar seco
rechazo por detector de metales big bag
azúcar mal sellado o con peso no correspondiente
contaminación en el azúcar
humedad en azúcar
identificación material extraño en azúcar
azúcar rechazada por barredura
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 37
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 37
azúcar rechazada por terrones
limpieza de silos
azúcar separada en bodega por desviación pnc
azúcar separada en bodega por limalla
azúcar separada en bodega por color
azúcar separada en bodega por sedimentos
falla en el detector de metales
rechazo por detector de metales
averías zona de envase
La identificación de estas causas se dio en diferentes situaciones en el área de envase, A
continuación, se mencionan algunas de ellas:
El producto no conforme proveniente de elaboración, es envasado en sacos blancos
los cuales se utilizan para liquidar silos por contaminación en el azúcar, Azúcar de
mala calidad o paro de fábrica.
El producto no conforme por detección de material extraño envasado por la maquina
Statec Binder es separado automáticamente por la línea.
El producto no conforme por detección de material extraño envasado en las básculas
1 y 2es identificado automáticamente con una marcación "Metal Reject" por lo tanto
es Separado por los estibadores.
La línea familiar es identificada automáticamente con una marcación "Metal Reject"
por la Tanto es separado por los estibadores.
El Bigbag de reproceso de elaboración tiene un control especial, tiene etiquetas de
Reproceso y formato de reproceso.
4.1.2 Condiciones históricas
El siguiente paso fue diagnosticar los puntos en los que existía una oportunidad de mejora
utilizando como criterio principal los costos relacionados con la ocurrencia. Para ello fue
necesario identificarlos y cuantificarlos, mediante el cálculo de la cantidad de quintales de
azúcar no conforme por el costo de reprocesamiento (ver Tabla 7).
38 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
3
8 Sánchez Ángel Felipe.
Tabla 7.Costo del reproceso de azúcar no conforme Total 2017
Causas historicas de PNC Acomulado Costo %
Azúcar de mala calidad silos de 50 kg 12151,25 218.357.962,50$ 32,87%
Azúcar de mala calidad silos de familiar 4360,00 78.349.200,00$ 11,79%
Azúcar de mala calidad silos de Big Bag 1796,00 32.274.120,00$ 4,86%
Azúcar contaminada silos de 50 kg 281,00 5.049.570,00$ 0,76%
Azúcar contaminada silos de familiar 408,00 7.331.760,00$ 1,10%
Azúcar contaminada silos de Big Bag 220,00 3.953.400,00$ 0,60%
Liquidación elevadores de azúcar seco 108,00 1.940.760,00$ 0,29%
Azúcar de familiar por problemas de peso 541,00 9.721.770,00$ 1,46%
Azucar 50 KG separada en bodega por laboratorio 12750,00 229.117.500,00$ 34,49%
Azucar FAMILIAR separada en bodega por laboratorio 0,00 -$ 0,00%
Azucar BIG BAG separada en bodega por laboratorio 1580,00 28.392.600,00$ 4,27%
Azúcar rechazada por el detector de metales 50 KG 466,50 8.383.005,00$ 1,26%
Azúcar rechazada por el detector de metales FAMILIAR 65,93 1.184.708,19$ 0,18%
Azúcar rechazada por el detector de metales BIG BAG 212,96 3.826.891,20$ 0,58%
Azúcar por rotura en banda de recibo 524,96 9.433.477,29$ 1,42%
Averías en cargue y sacos sucios bodega de producto 1506,79 27.077.016,30$ 4,08%
Total 36972,38 664.393.740,48$ 100%
Fuente: El autor a partir de lo consultado en registros históricos de la Compañía
El Diagnóstico se inició con el reconocimiento del producto no conforme que se reporta en
producción y el que no se reporta, para de esta manera comenzar a identificar en qué parte
del diagrama de flujo es que se presenta el mayor índice. Las Figuras 6 y 7 reflejan estas
variaciones en el registro.
El análisis comparado de la participación porcentual entre las dos gráficas evidencio que la
mayor cantidad del producto no conforme es proveniente del proceso de elaboración que no
está reportado en producción, además dan a conocer que del azúcar que recae a la estación
de Big Bag un 9% se convierte en producto no conforme siendo un valor significativo en
ambas gráficas. Además, el azúcar de mala calidad en los silos de 50Kg es la causa con
mayor porcentaje seguida del azúcar de mala calidad en los silos de familiar con un 22% en
la figura de porcentajes de costos del PNC no notificados en producción. Con esta
información se dio inicio al análisis de las causas del producto no conforme ya que su cifra
por reproceso asciende hasta los $ 664.393.740,48 millones de pesos en tan solo seis meses
como evidencia en la Tabla 7.
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 39
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 39
Figura6. Porcentaje costo PNC notificada en producción
Fuente: El autor
Figura7.Porcentaje costo PNC No Notificada en producción
Fuente: El autor
76%
0%
9%
3%
0%3%
9%
PORCENTAJE COSTO PNC NOTIFICADO EN PRODUCCION
Azucar 50 KG separada en bodega por laboratorio
Azucar FAMILIAR separada en bodega por laboratorio
Azucar BIG BAG separada en bodega por laboratorio
Azúcar rechazada por el detector de metales 50 KG
Azúcar rechazada por el detector de metales FAMILIAR
Azúcar por rotura en banda de recibo
Averías en cargue y sacos sucios bodega de producto
60%
22%
9%
1%2%
1%1%
3%
1%
PORCENTAJE COSTO PNC ELABORACION
Azúcar de mala calidad silos de 50 kg
Azúcar de mala calidad silos de familiar
Azúcar de mala calidad silos de Big Bag
Azúcar contaminada silos de 50 kg
Azúcar contaminada silos de familiar
Azúcar contaminada silos de Big Bag
Liquidación elevadores de azúcar seco
Azúcar de familiar por problemas de peso
Azúcar rechazada por el detector de metales BIG BAG
40 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
4
0 Sánchez Ángel Felipe.
4.1.2 Condiciones actuales
Para evidenciar las condiciones en las que se encontraba en el trimestre de enero a marzo
de 2018 el producto no conforme en la Empresa, se continuó diferenciando el producto no
conforme que se reporta en producción y el producto no conforme que no se reporta en
producción.
El análisis de los reportes evidenció que el producto no conforme notificado en producción
(67%) es mayor que el no notificado en producción (37%) y que esto podría deberse a que
las averías en bodega anteriormente no se contaban con un factor representativo para esta
inconformidad, esto también se ve reflejado en el costo de los primeros tres meses del año
2018, como se muestra a continuación en la Tabla 8.
Tabla 8. Costo del reproceso de azúcar no conforme promedio Total Enero-Marzo 2018
Causas de PNC Acomulado mes Costo %
Azúcar de mala calidad silos de 50 kg 5750,00 103.327.500,00$ 25,74%
Azúcar de mala calidad silos de familiar 1455,00 26.146.350,00$ 6,51%
Azúcar de mala calidad silos de Big Bag 205,00 3.683.850,00$ 0,92%
Azúcar contaminada silos de 50 kg 18,00 323.460,00$ 0,08%
Azúcar contaminada silos de familiar 515,00 9.254.550,00$ 2,30%
Azúcar contaminada silos de Big Bag 120,00 2.156.400,00$ 0,54%
Liquidación elevadores de azúcar seco 8,00 143.760,00$ 0,04%
Azúcar de familiar por problemas de peso 208,00 3.737.760,00$ 0,93%
Azucar 50 KG separada en bodega por laboratorio 5835,00 104.854.950,00$ 26,12%
Azucar FAMILIAR separada en bodega por laboratorio 0,00 -$ 0,00%
Azucar BIG BAG separada en bodega por laboratorio 140,00 2.515.800,00$ 0,63%
Azúcar rechazada por el detector de metales 50 KG 37,00 664.890,00$ 0,17%
Azúcar rechazada por el detector de metales FAMILIAR 1,00 17.970,00$ 0,00%
Azúcar rechazada por el detector de metales BIG BAG 88,90 1.597.533,00$ 0,40%
Azúcar por rotura en banda de recibo 410,50 7.376.685,00$ 1,84%
Averías en cargue y sacos sucios bodega de producto 7551,44 135.699.412,74$ 33,80%
Total de azucar a reelaborar 22342,84 401.500.870,74$ 100,00%
Fuente: El autor a partir de lo consultado en registros históricos de la Compañía
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 41
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 41
Para un diagnóstico más preciso de la situación problema, se diseñó un nuevo sistema de
medición, con un formato que brindara una información mucho más detallada para examinar
objetivamente todas las potenciales causas de PNC identificadas (ver Figura 8). Este formato
favoreció una nueva forma de registro, dividida por silo y por presentación comercial del
azúcar y estuvo en prueba durante un mes.
Figura8. Nuevo formato puesto a prueba para el control del producto no conforme
Fuente: El autor
1 2 3
CONTROL DE PRODUCTO NO CONFORME
Cdo Bco CDP Org Cdo Bco CDP Org Cdo Bco CDP Org
Formato de prueba
BA
ND
A
FECHA DE FABRICACION
TURNO
NO
RE
PO
RT
AD
O E
N P
RO
DU
CC
ION
R
EP
OR
TA
DO
EN
PR
OD
UC
CIO
N
AZUCAR RECHAZADA POR SEDIMENTOS
LIQUIDACION ELEVADORES DE AZUCAR SECO
RECHAZO POR DETECTOR DE METALES BIG BAG
AZUCAR MAL SELLADO O CON PESO NO CORRESPONDIENTE
CONTAMINACION EN EL AZUCAR
OBSERVACIONES
AZUCAR SEPARADA EN BODEGA POR LIMALLA
DIA / MES / AÑO
AZUCAR RECHAZADA POR LIMALLA
AZUCAR RECHAZADA POR COLOR
50 KG
Cabo del Envase Operario del Detector de Metales
HUMEDAD EN AZUCAR
IDENTIFICACION MATERIAL EXTRAÑO EN AZUCAR
LIMPIEZA DE SILOS
AZUCAR SEPARADA EN BODEGA POR DESVIACION PCC
CO
STU
RA
AZUCAR SEPARADA EN BODEGA POR SEDIMENTOS
FALLA EN EL DETECTOR DE METALES
AVERIA ZONA DE ENVASE
AZUCAR RECHAZADA POR TERRONES
AZUCAR RECHAZADA POR BARREDURA
AV
ER
IA Z
ON
A D
E E
NV
AS
E
FAMILIAR BIG BAG
SILOS (CANTIDAD QQ)
CAUSA DE EL PRODUCTO NO CONFOMRE
CANT NUMERACION PROD
RE
CH
AZ
OS
PO
R D
ETE
CTO
R D
E M
ETA
LE
S
AZUCAR SEPARADA EN BODEGA POR COLOR
CANT PROD NUMERACION
RECHAZO POR DETECTOR DE METALES
42 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
4
2 Sánchez Ángel Felipe.
El ejemplo de cómo se diligencia el formato según la situación en la que se encuentre el
operario se ilustra a continuación en la Figura 9.
Figura9.Ejemplo diligenciado de formato a prueba
Fuente: El autor
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 43
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 43
El operario del detector de metales diligenció el formato durante un mes y al mismo tiempo,
el cabo de envase digitaba estos registros en un Excel creado para la recopilación de esta
información. El resultado fue una base de datos con información mucho más detallada de la
cantidad de azúcar no conforme según la causa y esta a su vez, específica su proveniencia
(ver Figuras 10 y 11).
Figura10. Hoja de Excel mes de formato de prueba
Dia 1 Dia 2 Dia 3 Dia 4 Dia 5 Dia 6 Dia 7 Dia 8 Dia 9 Dia 10Dia 11Dia 12Dia 13Dia 14Dia 15Dia 16Dia 17Dia 18Dia 19Dia 20Dia 21Dia 22Dia 23Dia 24Dia 25 Julio
AZUCAR RECHAZADA POR SEDIMENTOS 355 - - 100 - - - - - - - - - - - - 900 - - - - - - - - 1.355
AZUCAR RECHAZADA POR LIMALLA - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
AZUCAR RECHAZADA POR COLOR - - 15 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 170 185
LIQUIDACION ELEVADORES DE AZUCAR SECO - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
RECHAZO POR DETECTOR DE METALES BIG BAG - - - - - - - - 1 - - - - - - - - - 20 0 - - - - - 21
AZUCAR MAL SELLADO O CON PESO NO CORRESPONDIENTE24 - 10 11 22 7 5 4 13 - 13 - 10 - - - - 17 - 11 2 10 10 9 - 178
CONTAMINACION EN EL AZUCAR - 4 - - - - - - - 80 25 - 6 - - - - - 3 20 155 7 80 - 25 405
HUMEDAD EN AZUCAR - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
IDENTIFICACION MATERIAL EXTRAÑO EN AZUCAR - - - - - - - - - 8 - - - - - - - - - - - - - - - 8
AZUCAR RECHAZADA POR BARREDURA 1 31 21 16 14 12 7 12 20 7 30 20 16 23 28 - 8 9 12 12 18 6 21 16 5 365
AZUCAR RECHAZADA POR TERRONES - - - - - - - - 122 - 36 3 4 12 - - 6 - 2 - - - - 12 - 197
LIMPIEZA DE SILOS - - 5 - - - - - - 7 - 8 12 38 10 - 9 8 5 9 6 - - - 40 157
AZUCAR SEPARADA EN BODEGA POR DESVIACION PCC - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
AZUCAR SEPARADA EN BODEGA POR LIMALLA - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
AZUCAR SEPARADA EN BODEGA POR COLOR - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
AZUCAR SEPARADA EN BODEGA POR SEDIMENTOS - - - 1.130 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 1.130
FALLA EN EL DETECTOR DE METALES - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
RECHAZO POR DETECTOR DE METALES - - 1 - - - - - - - 1 - - 2 - - 1 - - - - - - - - 4
AVERIAS ZONA DE ENVASE 2 3 19 - - - - - - - 9 9 5 13 - - 22 - - - - - 4 9 - 95
TOTAL 382 38 71 1.257 36 19 12 16 156 102 114 40 53 88 38 - 946 34 42 52 181 23 115 46 240 4.100
CAUSAS
Fuente: El autor
Figura11. Hoja de Excel mes de formato de prueba
Dia 1 Dia 2 Dia 3 Dia 4 Dia 5 Dia 6 Dia 7 Dia 8 Dia 9 Dia 10Dia 11Dia 12Dia 13Dia 14Dia 15Dia 16Dia 17Dia 18Dia 19Dia 20Dia 21Dia 22Dia 23Dia 24Dia 25 Julio
50Kg 78 30 40 863 20 11 2 10 131 14 69 40 43 72 35 - 946 34 22 32 181 23 115 46 240 3.096
FAMILIAR 25 8 31 14 16 8 10 6 24 8 45 - 10 16 3 - - - - - - - - - - 223
BIG BAG 280 - - 380 - - - - 1 80 - - - - - - - - 20 20 - - - - - 781
TOTAL 382 38 71 1.257 36 19 12 16 156 102 114 40 53 88 38 - 946 34 42 52 181 23 115 46 240 4.100
ACUMULADOS
Dia 1 Dia 2 Dia 3 Dia 4 Dia 5 Dia 6 Dia 7 Dia 8 Dia 9 Dia 10Dia 11Dia 12Dia 13Dia 14Dia 15Dia 16Dia 17Dia 18Dia 19Dia 20Dia 21Dia 22Dia 23Dia 24Dia 25 Julio
Crudo - - - - - - - - - - 64 40 53 76 38 - - - - - - - - - - 271
Blanco 382 38 71 1.257 36 19 12 16 156 102 50 - - 12 - - - - - - - - - - - 2.150
CDP - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Organica - - - - - - - - - - - - - - - - 946 34 42 52 181 23 115 46 240 1.678
TOTAL 382 38 71 1.257 36 19 12 16 156 102 114 40 53 88 38 - 946 34 42 52 181 23 115 46 240 4.100
PRESENTACIONES
SILOS
Fuente: El autor
Este nuevo sistema de medición mejoró el diagnóstico de los cabos de envase respecto al
producto no conforme, con ellos se pudo tomar medidas preventivas que antes no se podían
44 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
4
4 Sánchez Ángel Felipe.
realizar debido a la falta de información de la procedencia del problema que se estaba
generando.
Los datos, recogidos en la etapa de Medición, fueron examinados desde distintas
perspectivas para descubrir indicios sobre las causas del problema. El diagrama de
Pareto permitió concentrarse en aquellos pocos factores que generaban gran parte del
problema (ver Figura 12).
Figura12. Diagrama de Pareto formato de prueba
Fuente: El autor
El análisis del diagrama de Pareto dio como resultado que tres de los factores que producen
el producto no conforme poseen una participación del 84% del azúcar que se envía a
reproceso con una incidencia en los costos de $61.933.300,00 millones del total de $
73.669.812,00 millones que produjo el producto no conforme en el mes de prueba.
Seguidamente, se hizo un análisis de estos pocos vitales y cada una de las variables que las
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
90,00%
100,00%
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
CANTIDAD ACUMULADOS
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 45
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 45
afectaban directa o indirectamente, en su porcentaje de incidencia en producto no conforme
(ver Figuras 13 al 17).
Figura13. Diagnóstico primera causa más influyente
Fuente: El autor
Figura14. Diagnóstico segunda causa más influyente
Crudo Blanco CDP Organica
50 Kg 0 75 0 900
Big Bag 0 380 0 0
Familiar 0 0 0 0
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
Azucar rechazada por sedimentos
46 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
4
6 Sánchez Ángel Felipe.
Fuente: El autor
Figura15. Diagnóstico tercera causa más influyente
Fuente: El autor
Figura16. Diagnóstico Presentación Comercial más influyente
Crudo Blanco CDP Organica
50 Kg 0 850 0 0
Big Bag 0 280 0 0
Familiar 0 0 0 0
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900Q
Q
Azucar separada en bodega por sedimentos
Crudo Blanco CDP Organica
50 Kg 6 0 0 270
Big Bag 0 80 0 20
Familiar 0 29 0 0
0
50
100
150
200
250
300
Contaminacion en el Azucar
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 47
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 47
Fuente: El autor
Figura17. Diagnóstico Silo de Producción más influyente
Fuente: El autor
7%
52%
0%
41%
PNC segun Presentacion
Crudo
Blanco
CDP
Organica
76%
5%
19%
PNC segun Silo
50Kg
FAMILIAR
BIG BAG
48 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
4
8 Sánchez Ángel Felipe.
Se identificó que el producto no conforme se evidencia en una mayor parte en el azúcar
blanco esto debido a que existe una mayor cantidad de presentaciones con este tipo de
azúcar, además también deja en evidencia que el silo en donde más se genera producto no
conforme es el de 50 KG con el 76% como se muestra en la Figura 17 , con esto se puede
concluir que el azúcar que más generó inconvenientes en el área de elaboración en el mes
de prueba del nuevo formato es el azúcar providencia orgánico tipo exportación esto se
puede afirmar ya que según los registros de producción durante todo el mes de prueba en el
silo de 50KG se manejó esta presentación.
Para empezar a averiguar cuáles pueden ser las causas raíces y diseñar medidas
preventivas al problema se realizó una actividad grupal en donde los participantes (Cabos
de envase, Operarios e ingeniero de alimentos) aportaron su conocimiento. Los pasos de la
actividad y sus resultados fueron los siguientes: Realizar un “Torbellino de Ideas”: listar todas
las potenciales causas de problemas o de variación y ordenarlas por afinidad. Para este caso
se las agrupó en función a los cuatro principales motivos de rechazos arrojados por el
diagrama de Pareto anterior, luego de tener todas las causas potenciales se las sometió a
una votación grupal según criterio de criticidad. El diagrama final se indica en la Figura 18.
Figura18. Diagrama espina de pescado de acuerdo a diagrama de pareto
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 49
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 49
Fuente: El autor
4.2Diseño de alternativas de mejora
Las alternativas de mejora para el Ingenio, se distinguen entre aquellas orientadas a las
tareas que realiza la persona a cargo y aquellas que le son propias al proceso productivo del
azúcar en su tránsito del área de producción al área de envase.
4.2.1 Soluciones orientadas al personal a cargo
Los resultados del diagnóstico se socializaron con los ingenieros del área y se tomaron por
consenso, variadas medidas preventivas, entre ellas:
- Hacer un mantenimiento preventivo más a menudo de las rejillas ya que los fallos de
estas fueron una causa raíz del azúcar rechazado por sedimentos, dichas rejillas se
ubican en la tubería por donde pasa el azúcar, para de esta forma reducir los
sedimentos de los silos que quedan con residuos y facilitar su recuperación. En este
aspecto, se acordó un diagrama de decisiones para el personal a cargo (Figura 19).
-
50 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
5
0 Sánchez Ángel Felipe.
Figura19. Diagrama de decisiones para el reproceso de azúcar
Fuente: El autor
- Instaurar un nuevo sistema de registro de producto no conforme en bodega, mediante
el diseño y puesta en operación de una plantilla creada en Excel para uso y registro por
parte de los cabos de bodega, de reprocesos realizados por bodega (Figura 20).
Figura20. Consolidado Hoja de Excel Reproceso
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 51
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 51
Fuente: El autor
- Realizar controles en todos los tipos de azúcar desde que se generan los granos en
los tachos hasta las secadoras el cual es el último proceso antes de que el azúcar
ingrese a los silos de la zona de envase para de esta forma evitar que en la limpieza
de silos se produzca azúcar que luego se vaya a separar en bodega por sedimentos.
- Dar capacitaciones continuas al personal del envase para disminuir así la falta de
conocimiento en el sellado del azúcar como también en el cocido de los sacos que
se realizan en la zona de envase, más específicamente en los silos de 50KG ya que
esta es otra de las causas raíz del producto no conforme.
4.2.2 Soluciones orientadas al proceso productivo
Uno de los hallazgos obtenidos en la etapa de diagnóstico, fue reconocer que los picos más
altos del producto no conforme tenían lugar cuando se realizaba un cambio en el tipo de
azúcar o en la presentación del azúcar durante la jornada de producción ya que esto
decantaba en una de las causa halladas como lo es la liquidación del azúcar en el silo en el
que se realizaba dicho cambio (ver Figura 21, caso Julio).
Para mitigar esta situación, se propuso como acción de mejora, no cambiar la presentación
del azúcar hasta que el silo de las máquinas que se estén trabajando se haya acabado por
completo. El flujo diseñado para orientar la decisión se presenta en la Figura 22. La
implementación de la misma durante el segundo trimestre del 2018, dio como resultado una
TOTAL TURNO 1 2577 PNC NOTIFICADO EN PRODUCCIÓN PNC ELABORACIÓN
TOTAL TURNO 2 1818
TOTAL TURNO 3 5261 PNC NOTIFICADO EN PRODUCCIÓN % ACUMULADO MES %
77% 100%
TOTAL 9656 14% 0%
0% 100%
8%
1%
100%
Total a pagar Total QQ Deuda vigente
10920 472,330411392,33049772,86241619,468
Total a pagar
11392,3304
Pagado a bodegaDeuda JunioPAGO A BODEGA
10920
Notificado Julio
780
0
780
TOTAL AZUCAR A REELABORAR
Sedimentos y/o limalla
Devoluciones
Averias Elaboracion
Detector de Metales
Averias Bodega
ACUMULADO MES
7515,9624
1360
0
805,4
91,5
9772,8624
PNC ELABORACIÓN
Elaboracion
Detector de Metales Big Bag
TOTAL AZUCAR A REELABORAR
52 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
5
2 Sánchez Ángel Felipe.
mejora en los índices del producto no conforme luego de que se comenzó a implementar en
el mes de Abril como se evidencia en Tabla 8 y Figura 23.
Figura21. Diagnostico picos altos de PNC durante el mes de prueba: Julio/2017
.
Fuente: El autor
Figura22. Diagrama de soluciones del motivo “Cambio tipo de azúcar”
Fuente: El autor
-
200
400
600
800
1.000
1.200
1.400
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31
Julio no conforme
TOTAL
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 53
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 53
Tabla 8. Tabla comparativa de quintales de PNC generados en los primeros 6 meses de 2017 Vs 2018
Fuente: El autor
Figura23. Grafica comparativa de quintales de PNC generados en los primeros 6 meses de 2017 Vs 2018
Fuente: El autor
4.3 Documentación del proceso metodológico realizado Para el análisis de factores de improductividad en el área de envasado, se siguió con el
proceso metodológico que se detalla a continuación:
A. Revisión de información primara y secundaria para conocer el estado del arte de la
temática y evaluación de bibliografía de consulta y de referencia sobre: el desperdicio,
sectores azucareros en Colombia, reproceso y normativas afines a estos. Se decidió que
esta información se recopila de fuentes válidas, como; papers, revistas, libros, con el fin
de obtener enriquecimiento bibliográfico.
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre
2017 248,25 217,8 1578,35 1051,1 3368,72 56,5 90,5 833,954 283,5 1083,75 1415,27 10252,5
2018 2295,66 3024,61 8654,67 409,5 60,5 64,3
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
2017
2018
54 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
5
4 Sánchez Ángel Felipe.
B. Realización del cronograma de tareas, fijando el ordenamiento secuencial y detallado de las
actividades a través del tiempo (ver Tabla 9)
Tabla 9. Cronograma de actividades de la propuesta
Meses
Actividades
1
2
3
4
5
6
Revisión Bibliográfica en bases de datos científicas sobre los principales referentes
deanálisis de factores de improductividad.
Revisión de fuentes primarias y bases de datos del ingenio objeto de estudio para la
extracción de la información acerca del producto no conforme.
Entrevista al personal y manejo de información actual que se le da al azúcar no apto para su
comercialización en el ingenio objeto de estudio.
Depuración y organización de la información del producto no conforme en la zona de envase
del Ingenio azucarero.
Identificación de las causas del producto no conforme y el comportamiento de estas según
su procedencia en la zona de envase.
Establecer los costos asociados al producto no conforme.
Depuración e interpretación de la información obtenida en los análisis realizados a los datos
recopilados en términos monetarios.
Diseñar procesos de mejora continua en los puntos críticos que se hayan evidenciado en el
envasado del ingenio objeto de estudio.
Determinar la viabilidad de propuestas que disminuyan la cantidad de producto no conforme
producido en el ingenio azucarero Objeto de estudio.
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 55
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 55
Fuente: El autor
C. Diagnóstico de la situación actual, para visualizar el estado actual del producto no
conforme como factor de improductividad. Esta labor implica:
Describir los procedimientos para cada proceso
Identificar las causas asociadas a improductividad en producto no conforme
Analizar la información obtenida para reconocer las causas críticas a ser atendidas
Elaborar un informe de diagnóstico de acuerdo a los resultados obtenidos
D. Diseñar las acciones de mejora adecuadas para mitigar dichas causales o eliminarlas,
aplicando el proceso de mejora continua con un plan de acción, que se adecue a las
necesidades teniendo en cuenta diferentes factores como la procedencia de la
inconformidad, la fecha en la que se evidenció y las acciones que se realizaron al
respecto.
E. Pasar a consideración del equipo directivo del área para la toma de decisiones y la
implementación de acciones.
El instructivo para el análisis de factores de improductividad en la zona de envase se
encuentra en anexos.
56 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
5
6 Sánchez Ángel Felipe.
5. Conclusiones y recomendaciones
5.1 Conclusiones
Con base en lo documentado anteriormente, se puede concluir que:
Las tres causas raíces de la improductividad se asocian a material de sedimento en el
proceso de producción y traslado al envasado del azúcar.
El cambio de referencia comercial es un factor crítico a controlar para evitar fuente de
improductividad en la zona de envasado de azúcar.
El adecuado registro de la información, a partir de formatos físicos y digitales como los
propuestos en este trabajo, son determinantes para facilitar a los responsables de la zona
de envase para realizar ajustes futuros en sus actividades.
Las mejoras propuestas no solo contribuyeron en la mejora de reducir los índices de
improductividad del área de envase, sino también a la mejora de los índices de
producción de los departamentos que trabajaban en conjunto con ellos.
5.2 Recomendaciones Para dar continuidad a las acciones de mejora diseñadas en este trabajo para la Emresa,
se recomienda que:
- Mejorar la comunicación entre las zonas del área de elaboración más concretamente los
cabos de envase con los supervisores de elaboración, para así evitar que llegue
contaminada el azúcar y tomar acciones preventivas a tiempo si esto llega a ocurrir.
- Realizar capacitaciones periódicamente al personal encargado, de la forma y la
importancia de la correcta digitación de los formatos de la zona de envase, para de esta
manera evitar falsos índices.
- Utilizar formatos compartidos entre la bodega de azúcar y la zona de envase para así
evitar malentendidos por información y llevar un control conjunto del azúcar que sale de
la fábrica y aquel que vuelve y entra como es en el caso del reproceso.
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 57
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 57
6. Referencias bibliográficas
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azucarera: el caso de México. Revista Mexicana de Agronegocios, 16 (26), 202-213.
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Prospectiva, 20 (1), 17-28.
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Estrada, D. (2016). Propuesta de aplicación de herramientas Lean Manufacturing para
disminuir costos a través de la reducción de desperdicios en el área de envasado de
58 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
5
8 Sánchez Ángel Felipe.
panadería San Jorge S.A., Tesis, Universidad privada del Norte, Facultad de Ingeniería,
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.
60 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
6
0 Sánchez Ángel Felipe.
Anexos
INSTRUCTIVO PARA EL ANÁLISIS DE FACTORES DE IMPRODUCTIVIDAD EN LA ZONA DE ENVASE
ANGEL FELIPE SÁNCHEZ SÁNCHEZ
Facultad de Ingeniería
Programa de Ingeniería Industrial
Ibagué, 2019
Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en el
norte del Valle –Colombia 61
Trabajo de grado, Ingeniería Industrial, 2019. 61
Este instructivo pretende establecer un marco de referencia y criterios unificados para el
análisis de factores de improductividad en la zona de envase
• Fuentes de información
• Reportes de producción
• Operarios de área de Envasado
• Directivos del área de Envasado
Instrumentos utilizados
• Observación apoyada con listas de chequeo
• Observación y registro en los tres turnos
• Entrevistas asistidas al personal del área de Envasado
• Documentación a partir de los informes de producción
•
• Responsabilidades
Responsabilidades por cargo para el análisis de factores de improductividad en el proceso
de reproceso en la zona de envase.
Tabla 10. Responsabilidades
CODIGO ASIGNACION
E ENCARGADO
R RESPONSABLE
I INFORMADO
Fuente: El autor
Tabla 11. Responsabilidades por persona
ACTIVIDADES Cabo de
envase Estibador ROBINSON
Coordinador
de envase Estibador
Supervisor
de bodega
IDENTIFICACION E I R I I I
SEPARACION I E R I I I
UBICACIÓN I E R I I I
LIBERACION I I I R I I
REPROCESO I I I I E I
REGISTRO I I E I I R
Fuente: El autor
62 Análisis del producto no conforme como factor de improductividad en un Ingenio Azucarero en
el norte del Valle –Colombia
6
2 Sánchez Ángel Felipe.
Figura 24. Diagrama de proceso análisis de factores de improductividad en la zona de envase
Fuente: El autor