Determinación y análisis de la productividad real y el índice de chatarra de las máquinas lingoteras (página 2)
Enviado por IVÁN JOSÉ TURMERO ASTROS
Algunas veces es perjudicial comunicar estos porcentajes de cambio. Una alternativa consiste en calcular y comunicar números índice. Un número es el porcentaje de cambio sumado a 100 o restado de 100. Los índices también pueden calcularse directamente a partir de los datos básicos.
Los números índices presentan distintas ventajas:
Pueden emplearse para calcular o convertir a otros índices.
Es fácil derivar de ellos los porcentajes de cambio.
Es posible obtener líneas de tendencia a partir de estos índices y compararlos con índices estadísticos de períodos anteriores.
El cálculo de los números índice implica la designación de cierto período como el periodo base o de base. Casi siempre el periodo base tiene una duración de un año. Hay que cuidar que el periodo que se toma como base sea "normal" en el sentido de que el volumen de producción de tal periodo no haya resultado anormalmente grande o pequeño. Un periodo que incluya rendimientos anormalmente bajos debido a una fuerte influencia de nuevo personal sin experiencia, nunca podrá ser un buen periodo base. Además, cuando se comparan índices, los índices deben partir de la misma base, es decir, haber sido calculados en comparación con el mismo periodo base, pero en ese caso es necesario efectuar cálculos adicionales para convertirlos a una base común. (Ver tabla 3.1)
Tabla 3.1 Cálculo de Indicadores y Números Índices a Partir de los Datos Básicos
Fuente: Baín David, Productividad, la solución a los problemas de la empresa.
CRITERIOS DE MEDICIONES SIGNIFICATIVAS DE PRODUCTIVIDAD
Un paso importante para mejorar la productividad en cualquier organización consiste en idear e implantar mediciones significativas. La organización puede o no haber cruzado o trata de cruzar ese puente que vincula el conocimiento teórico con el compromiso personal. Si todavía no se ha intentado, lo que sigue puede ayudar a empezar bien. Si ya existen en operación mediciones de la productividad es interesante compararlas contra los siguientes criterios.
Validez: refleja con precisión los cambios en la productividad.
Totalidad: toma en cuenta todos los componentes, tanto de la producción, como del insumo, de un determinado índice de productividad.
Comparabilidad: permite la exacta medición del cambio en la productividad entre un periodo y otro.
Exclusivo: toma en cuenta y mide por separado la productividad de todas las actividades.
Oportunidad: asegura que la información se comunica a los directivos con suficiente prontitud para que puedan tomarse las acciones correctivas en cuanto surgen los problemas.
Efectividad en costos: consigue mediciones de modo que cause el menor número de interrupciones a los procesos productivos de la organización.
PRINCIPIO DE LO EQUIVALENTE
Las organizaciones que producen no uno sino una mezcla de bienes o servicios, por lo general tiene mayores dificultades para generar razones de productividad comparables. La comparación de la productividad de este mes contra la del mes anterior quizás no tenga ningún sentido ni ha ocurrido un cambio en la mezcla de los productos o de los servicios entre un periodo y otro. A continuación se presenta una tabla que ilustra el cálculo de productividad sin importar los cambios en las mezclas de los artículos producidos. (Ver tabla 3.2)
Tabla 3.2 Compañía ABC: comparación de la producción por hora sin considerar los distintos requerimientos de la mano de obra para producir los diferentes productos
Fuente: Baín David, Productividad, la solución a los problemas de la empresa.
Sin tomar en cuenta el cambio en la mezcla de producto entre los dos periodos, ni el hecho de que cada producto requiere distintas cantidades de recursos de mano de obra para ser producido, podría decirse que la producción por hora de mano de obra en la compañía ABC aumento en 11,8% en el primer y segundo periodos.
Para reconocer y tomar en cuenta el cambio entre la mezcla de productos entre los dos periodos, se modifica el método para calcular la productividad, con el objeto de incluir los recursos de mano de obra que se requirieron para producir cada producto. En muchos casos es probable que no existan horas estándar de mano de obra. Esto representa un problema, en cuanto se conozcan cuantas horas de mano de obra se utilizaron para producir cada producto durante el periodo base y se tenga acceso al registro de las nominas que podrán informar de la cantidad total de horas de trabajo que se utilizaron durante el segundo periodo. Con esa información, puede calcularse el promedio de horas de mano de obra por unidad con base en el periodo base y aplicar esos mismos promedios por unidad a la mezcla de producto del segundo periodo. En la tabla 3.3 se ilustran los cálculos de la productividad en los que se toma en cuenta el cambio en la mezcla de productos entre un periodo y otro. (Ver tabla 3.3)
Tabla 3.3 Compañía ABC: Comparación de la producción por hora considerando los distintos requerimientos de mano de obra para producir los diferentes productos.
Fuente: Baín David, Productividad, la solución a los problemas de la empresa.
La aplicación del concepto de equivalentes, mismo que asegura que se están comparando manzanas con manzanas (y no con peras) entre uno y otro periodo, permite efectuar una medición más precisa de la productividad. Sin tomar en cuenta los distintos recursos de mano de obra necesarios para producir cada articulo, parecería que se han logrado mejoras en la productividad. Si se toman en cuenta los cambios en la mezcla de los productos fabricados durante el segundo periodo, y las distintas cantidades de mano de obra que se requieren para producir cada uno de ellos, en realidad la productividad decayó 21,9% durante el segundo periodo.
IMPORTANCIA DE INCREMENTAR LA PRODUCTIVIDAD
La productividad es importante en el cumplimiento de las metas nacionales, comerciales, industriales o personales. Los principales beneficios de un aumento en la productividad son, en gran parte del dominio público: es posible producir más en el futuro, usando los mismos o menores recursos, y el nivel de vida puede elevarse. El futuro pastel económico puede hacerse más grande mejorando la productividad, con lo cual a cada uno de nosotros nos tocara un pedazo más grande del mismo. Hacer más grande el futuro pastel económico puede ayudar a evitar los enfrentamientos entre grupos antagónicos que se pelean por pedazos más pequeños de un pastel mas chico.
Desde un punto de vista nacional, la elevación de la productividad es la única forma de incrementar la autentica riqueza nacional. Un uso más productivo de los recursos reduce los desperdicios y ayuda a conservar los recursos escasos o más caros. Sin un aumento de la productividad que los equilibre, todos los incrementos de salarios, en los demás costos y en los precios solo significaran una mayor inflación. Un constante aumento en la productividad es la única forma como cualquier país puede resolver problemas tan opresivos como la inflación, el desempleo, una balanza comercial deficitaria y una parida monetaria inestable.
En los negocios los incrementos de la productividad conducen a un servicio que de muestra mayor interés por los clientes, a un mayor flujo de efectivo, a un mejor rendimiento sobre los activo y mayores utilidades. Más utilidades significan más capital para invertir en la expansión de la capacidad y en la creación de nuevos empleos. La elevación de la productividad contribuye en la competitividad de una empresa en sus mercados.
Las utilidades de una empresa pueden aumentarse elevando los precios, reduciendo los costos o una combinación de ambos. En su sentido más amplio, la productividad comprende todos los recursos y sus costos, y como tal representa la mayor de las oportunidades para mejorar las utilidades en cualquier empresa. El correcto manejo de los factores inherentes a la productividad evita que la empresa se vea sumergida en un ciclo inflacionario. (Ver figura 3.1)
Figura 3.1 El Ciclo Inflacionario.
Fuente: Baín David, Productividad, la solución a los problemas de la empresa.
FACTORES QUE AFECTAN LA PRODUCTIVIDAD
Para llevar a cabo una elevación de la productividad, un directivo debe afectar, cuando menos, uno de los siguientes factores:
Métodos y equipo: Una forma de mejorar la productividad consiste en realizar un cambio constructivo en los métodos, los procedimientos o los equipos con los cuales se llevan a cabo los resultados. Algunos por ejemplo son:
La automatización de los procesos manuales.
La instalación de sistemas de ventilación que mejoren el funcionamiento de los medios de transporte.
La disminución del manejo del producto, o sea, el manejar tarimas con varias tapas de cajas en vez de manejar las cajas de forma independiente.
La eliminación del tiempo de espera, es decir, del tiempo que un empleado tiene que esperar mientras que alguien o algo le llega para que pueda llevar a cabo la tarea que le ha sido recomendada.
Utilización de la capacidad de los recursos: La precisión con la cual la capacidad con la que se cuenta para realizar el trabajo se equipara con la cantidad de trabajo que hay que realizar brinda la segunda oportunidad importante para mejorar la productividad. Ciertos ejemplos son:
Operar una instalación y su maquinaria con dos o tres turnos y no nada más con uno solo.
Mantener a disponibilidad solo las existencias que se requieran para cumplir con el objetivo del nivel de servicio a los clientes.
Utilizar los propios camiones para recoger las mercancías o materias primas de los proveedores en vez de que regresen vacios después de haber realizado sus entregas.
Instalar estantes o utilizar tarimas en los almacenes para sacar el máximo provecho del espacio entre el piso y el techo.
Niveles de Desempeño: La capacidad para obtener y mantener el mejor esfuerzo por parte de todos los empleados proporciona la tercera gran oportunidad para mejorar la productividad. Entre otro aspectos pueden mencionarse:
Obtener el máximo beneficio de los conocimientos y de la experiencia adquiridos por los empleados de mayor antigüedad.
Establecer un espíritu de cooperación y de equipo entre todos los empleados.
Motivar a los empleados para que adopten como propias las metas de la organización.
Proyectar e instrumentar con éxito un programa de capacitación para los empleados.
CALIDAD
Uno de los puntos más importantes en el control de calidad es el "Control basado en hechos Reales" y no en la experiencia, el sentido común y la audacia. Para poder asegurar la calidad del producto/servicio y la satisfacción del cliente, es necesario identificar las variables que determinan la calidad del proceso o "características de Calidad" y luego determinar el estado de dichas variables a través de datos. La toma de una correcta decisión basada en la realidad, depende de la veracidad de los datos y de la manera en que estos son analizados. Las siete herramientas se presentan a continuación:
a. Hoja de Verificación
Formato de tabla o diagrama, destinado a registrar y agrupar datos mediante un método sencillo y sistemático, como la anotación de marcas asociadas a la ocurrencia de determinados sucesos. Esta técnica de recogida de datos se prepara de manera que su uso sea fácil e interfiera lo menos posible con la actividad de quien realiza el registro. Ejemplo (ver tabla 3.1)
b. Histograma
Un histograma es un gráfico o diagrama que muestra el número de veces que se repiten cada uno de los resultados cuando se realizan mediciones sucesivas. Esto permite ver alrededor de que valor se agrupan las mediciones (Tendencia central) y cual es la dispersión alrededor de ese valor central. Es básicamente la presentación de una serie de medidas clasificadas y ordenadas, es necesario colocar las medidas de manera que formen filas y columnas, en este caso colocamos las medidas en cinco filas y cinco columnas.
La manera más sencilla es determinar y señalar el número máximo y mínimo por cada columna y posteriormente agregar dos columnas en donde se colocan los números máximos y mínimos por fila de los ya señalados. Tomamos el valor máximo de la columna X+ (medidas máximas) y el valor mínimo de las columnas X- (medidas mínimas) y tendremos el valor máximo y el valor mínimo.
Teniendo los valores máximos y mínimos, podemos determinar el rango de la serie de medidas, el rango no es más que la diferencia entre los valores máximos y mínimos. Rango = valor máximo – valor mínimo. Ejemplo: (ver figura 3.2).
Fig. 3.2 Histograma de Frecuencia.
Fuente: R. Hirata- Siete Herramientas Básicas Para el Control de la Calidad
c. Diagrama de Pareto
Es una herramienta que se utiliza para priorizar los problemas o las causas que los generan. El nombre de Pareto fue dado por el Dr. Juran en honor del economista italiano VILFREDO PARETO (1848-1923) quien realizó un estudio sobre la distribución de la riqueza, en el cual descubrió que la minoría de la población poseía la mayor parte de la riqueza y la mayoría de la población poseía la menor parte de la riqueza. El Dr. Juran aplicó este concepto a la calidad, obteniéndose lo que hoy se conoce como la regla 80/20. Según este concepto, si se tiene un problema con muchas causas, podemos decir que el 20% de las causas resuelven el 80 % del problema y el 80 % de las causas solo resuelven el 20 % del problema.
Usando el Diagrama de Pareto se pueden detectar los problemas que tienen más relevancia mediante la aplicación del principio de Pareto (pocos vitales, muchos triviales) que dice que hay muchos problemas sin importancia frente a solo unos graves.
La herramienta es útil al permitir identificar visualmente en una sola revisión tales minorías de características vitales a las que es importante prestar atención y de esta manera utilizar todos los recursos necesarios para llevar acabo una acción correctiva sin malgastar esfuerzos.
En relación con los estilos gerenciales de Resolución de Problemas y Toma de Decisiones, se puede ver como la utilización de esta herramienta puede resultar una alternativa excelente para un gerente de estilo Bombero, quien constantemente a la hora de resolver problemas sólo "apaga incendios", es decir, pone todo su esfuerzo en los "muchos triviales".
Figura 3.3 Diagrama de Pareto
Fuente: Elaboración Propia
d. Diagrama Causa – Efecto
El Diagrama Causa-Efecto es llamado usualmente Diagrama de "Ishikawa" porque fue creado por Kaoru Ishikawa, experto en dirección de empresas interesado en mejorar el control de la calidad; también es llamado "Diagrama Espina de Pescado" por que su forma es similar al esqueleto de un pez: Está compuesto por un recuadro (cabeza), una línea principal (columna vertebral), y 4 o más líneas que apuntan a la línea principal formando un ángulo aproximado de 70º (espinas principales). Estas últimas poseen a su vez dos o tres líneas inclinadas (espinas), y así sucesivamente (espinas menores), según sea necesario.
Fig. 3.4 Diagrama Ishikawa (Causa – Efecto)
Fuente: Manual del Ingeniero Industrial IV Edición pág. 11.70
e. Gráficos de Control
La idea tradicional de inspeccionar el producto final y eliminar las unidades que no cumplen con las especificaciones una vez terminado el proceso, se reemplaza por una estrategia más económica de prevención antes y durante del proceso industrial con el fin de lograr que precisamente estos productos lleguen al consumidor sin defectos.
Así las variaciones de calidad producidas antes y durante el proceso pueden ser detectadas y corregidas gracias al empleo masivo de Gráficos de Control. Según este nuevo enfoque, existen dos tipos de variabilidad. El primer tipo es una variabilidad aleatoria debido a "causas al azar" o también conocida como "causas comunes". El segundo tipo de variabilidad, en cambio, representa un cambio real en el proceso atribuible a "causas especiales", las cuales, por lo menos teóricamente, pueden ser identificadas y eliminadas.
Los gráficos de control ayudan en la detección de modelos no naturales de variación en los datos que resultan de procesos repetitivos y dan criterios para detectar una falta de control estadístico. Un proceso se encuentra bajo control estadístico cuando la variabilidad se debe sólo a "causas comunes". Los gráficos de control de Shewart son básicamente de dos tipos; gráficos de control por variables y gráficos de control por atributos. Para cada uno de los gráficos de control, existen dos situaciones diferentes; a) cuando no existen valores especificados y b) cuando existen valores especificados.
Se denominan "por variables" cuando las medidas pueden adoptar un intervalo continuo de valores; por ejemplo, la longitud, el peso, la concentración, etc. Se denomina "por atributos" cuando las medidas adoptadas no son continuas; ejemplo, tres tornillos defectuosos cada cien, 3 paradas en un mes en la fábrica, seis personas cada 300, etc.
Antes de utilizar las Gráficas de Control por variables, debe tenerse en consideración lo siguiente:
a. El proceso debe ser estable
b. Los datos del proceso deben obedecer a una distribución normal
c. El número de datos a considerar debe ser de aproximadamente 20 a 25 subgrupos con un tamaño de muestras de 4 a 5, para que las muestras consideradas sean representativas de la población.
d. Los datos deben ser clasificados teniendo en cuenta que, la dispersión debe ser mínima dentro de cada subgrupo y máxima entre subgrupos.
Fuente: R. Hirata- Siete Herramientas Básicas Para el Control de la Calidad
f. Estratificación
Estratificar significa separar la toma de datos dependiendo del tipo de trámite, áreas, personas, lugar, tiempo, etc. Facilita el correcto entendimiento de la información, la toma precisa de una acción y un mejor conocimiento de los datos históricos de un producto o servicio. Se puede clasificar por:
Producto: Por tipo de producto o servicio.
Problema: Por tipo de defecto, por tipo de error, por tipo de falla, por su magnitud, Por su alcance, etc.
Costo: Por el costo que genera, por la pérdida (real o potencial)
Localización: Por el lugar en donde se genera el servicio, el lugar donde se detecta, la zona de incidencia, etc.
Persona: Por cada funcionario, empleado, por cada área de trabajo, por edades, por sexo, por experiencia, por cargo, etc.
Máquina, Equipo o Instalación: Por tipo de maquinaria, por proceso, por trabajo, etc.
Materia prima o Insumo: Por proveedor, por precio, por lote, por el tiempo en que entró a la dependencia, etc.
Método: Por método de operación, por condiciones de operación, por lotes, por estándares de operación, etc.
Tiempo: Por turno, por estación del año, por su duración, etc.
g. Gráfico de Dispersión
Gráfica que se utiliza para analizar la relación ente los datos de dos variables, las cuales se tabulan en forma de pares ordenados (x, y) y se grafican en el Plano Cartesiano.
Figura 3.6 Gráfico de Dispersión
Fuente: R. Hirata- Siete Herramientas Básicas Para el Control de la Calidad
Se denomina "x" a la variable independiente y es la que nos interesa manipular para obtener un determinado resultado o efecto en "y" o variable dependiente.
ESTADÍSTICA
La estadística es una ciencia con base matemática referente a la recolección, análisis e interpretación de datos, que busca explicar condiciones regulares en fenómenos de tipo aleatorio. Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.
Muestreo de trabajo
El muestreo es una técnica de recopilación de datos basada en las leyes de la probabilidad; éste funciona debido a que un número más pequeño de eventos al azar tiende a seguir los mismos patrones de distribución, a diferencia de los que se producen empleando cantidades mayores de eventos.
Tipos de muestreo
Existen distintos tipos de muestreos los más relevantes se nombran a continuación:
1. Muestreo Aleatorio: consiste en realizar el muestreo en forma tal, que cada unidad de una población, tenga la misma posibilidad de ser incluida en la muestra con igual probabilidad que las demás, cualquiera que sea su apariencia y su posición debe estar sujetas a la posibilidad de que se tomen como muestra. Se trata de tomar muestras al azar de la totalidad del lote.
2. Muestreos en dos Etapas: consiste en dos etapas, la primera en la que se deben tomar unidades de la población a evaluar; y en la segunda se deben tomar las muestras secundarias de las unidades primarias extraídas como muestras.
3. Muestreo Estratificado: para este diseño de muestreo se recomiendo que la población se encuentre conformada por un conjunto de grupos heterogéneos, este tipo de diseño frecuentemente proporciona una cantidad especificada de información a menor costo que el muestreo aleatorio simple
4. Muestreo por Selección: para hallar la media de la totalidad de una población, en lugar de tomar una muestra representativa de la población, puede extraerse una muestra de una parte especial y en base a ella se estima el valor de la población
Teoría de las Pequeñas Muestras
El estudio de inferencias con muestras pequeñas o teoría de muestreo, se aplica en situaciones en que la desviación estándar de la población es desconocida porque se enfrenta a un nuevo problema o a una nueva teoría y cuando el tamaño de la muestra es pequeña (n=30) debido a ciertas limitaciones prácticas o físicas.
Existen tres distribuciones de probabilidad que a menudo son asumidas por una estadística con n pequeña: Chi cuadrado, Fisher y "t" de Suden; los tres modelos se relacionan con el modelo de probabilidad normal y se definen por el "numero de grado de libertad".
CAPÍTULO IV
TIPO DE ESTUDIO
De acuerdo a la problemática propuesta referente a la determinación y análisis tanto de la productividad real como efectiva y el índice de chatarra de las máquinas lingoteras del área de colada de C.V.G. Venalum, y en función a los objetivos planteados, el estudio se enfoca hacia el siguiente diseño de investigación.
Está dirigida hacia un diseño de campo, aludiendo a los objetivos planteados, ya que ésta permite compilar información directamente de la realidad objeto de estudio a través de la observación directa, para posteriormente analizar e interpretar los resultados obtenidos.
Se trata de un estudio descriptivo y experimental, debido a que la función del mismo es describir detalladamente las características del proceso que se desarrolla en la zona de colada horizontal y que influyen directamente en las especificaciones de calidad de los lingotes.
El estudio se encausa hacia el modelo exploratorio, puesto que permite establecer una relación entre los objetivos establecidos y la realidad de la situación de campo.
La investigación se adapta a un estudio de tipo evaluativo; porque el objetivo central de la misma es evaluar y juzgar el método actual de trabajo de las máquinas, y la mano de obra, para determinar cómo éstas influyen el la productividad de las máquinas lingoteras y además en el índice de chatarra que ellas generan.
POBLACIÓN Y MUESTRA
El universo de estudio para determinar la productividad tanto real como efectiva y el índice de chatarra de las máquinas lingoteras, es una población finita y se encuentra definida por las máquinas lingoteras de 22Kg, siendo estas un total de 6 líneas de producción enumeradas consecutivamente a partir del número 1 hasta el número 6.
Debido a los propósitos establecidos en esta investigación y dado que la población es pequeña y finita, se tomarán como unidades de estudio e indagación (muestra) a la totalidad de la población antes descrita, con la salvedad de que los datos serán recolectados en el turno 2, es decir, desde las 7:00am hasta 3:00pm y de lunes a viernes.
INSTRUMENTOS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN
Para dar respuesta a los objetivos definidos, en el presente estudio se utilizarán una serie de instrumentos y técnicas de recolección de la información, dispuestas de tal manera que se alcancen los fines propuestos. Para esta estrategia, primeramente se utilizarán instrumentos referidos con la delimitación de todos los aspectos teóricos de la investigación, vinculados a la: formulación, delimitación del problema objeto de estudio y la elaboración del marco teórico, la segunda, implica la realización de un diagnostico general del proceso basado en las preguntas de la Organización Internacional del Trabajo (OIT), y la tercera etapa, esta ligada al análisis operacional basado en: la observación directa, el resumen analítico y análisis crítico.
TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS
Algunas de las técnicas para el manejo de las fuentes documentales que se manejarán son: citas y notas de referencias bibliográficas y de ampliación de textos, presentación de cuadros, gráficos e ilustraciones, éstas están referidas a las técnicas documentales.
Para la investigación vinculada al diagnostico de la situación actual, que permitirá descubrir las causas que originan los problemas y plantear las acciones correctivas para cada situación; se encuentran: la observación directa participante, en la realidad objeto de estudio; la entrevista no estructurada y la encuesta, éstas están referidas a las técnicas de relaciones individuales y grupales.
Además del conjunto de técnicas antes descritas, y debido a las características de la investigación, se utilizarán algunas técnicas que permitirán procesar y analizar la información recolectada, tales como: Diagrama de Ishikawa, Gráfico de Pareto e Histogramas.
RECURSOS
Recursos Físicos: Papel bond tamaño carta, lápices, computador, impresora, calculadora, cronómetro, formato para llevar un registro del tiempo efectivo de las máquinas lingoteras, y para compilar los tiempos de parada por fallas (Ver apéndice A).
Equipos de Protección Personal: botas de seguridad, protector respiratorio (mascarilla), protectores auditivos, protector visual (lentes), pantalón y chaqueta de jeans y camisa de algodón.
Recursos Humanos: Un asesor académico, un asesor industrial, bibliotecario, operadores y técnicos de colada.
PROCEDIMIENTO
1. Recorrido en planta para conocer el proceso de colada y sus características.
2. Observar de forma directa el ambiente laboral y las funciones que desempeñan las cuadrillas de trabajo en la zona de horizontales.
3. Consultar Manuales Operativos, textos bibliográficos, y visitar páginas web para obtener bases teóricas que avalen la realización de la investigación.
4. Describir la situación actual, a través de información sobre las paradas por fallas y la producción de las máquinas lingoteras disponible en la intranet de la empresa.
5. Recopilación de datos (tiempo efectivo de las máquinas lingoteras) a través del llenado de formatos diseñados para tal función. Esto por medio de observación directa.
6. Procesamiento y análisis de la información recolectada, a través de histogramas, gráficos tipo pastel y de Shewart.
7. Diseño de diagrama de causa – efecto, y gráfico de Pareto para el análisis de las causas de la chatarra.
8. Calcular la productividad real de las máquinas lingoteras.
9. Elaboración de conclusiones a partir de la información arrojada por las herramientas utilizadas en los pasos 7 y 8.
10. Planteamiento de propuestas que permitan aumentar la productividad y eliminar o minimizar la aparición de la chatarra.
CAPÍTULO V
SITUACIÓN ACTUAL DE LA PRODUCCIÓN DE LINGOTES DE 22 Kg.
El presente estudio se desarrolla en el área de colada, en la zona de horizontales. A continuación se presenta un resumen del comportamiento estadístico de la productividad real de las líneas lingoteras desde el mes de Enero hasta el mes de Septiembre.
La tabla que se presenta a continuación (ver tabla 5.1) muestra de forma resumida el comportamiento de las máquinas lingoteras desde el mes de enero hasta el mes de septiembre del presente año, en cuanto a su producción y productividad real. Partiendo de la ecuación #1 (productividad = producción/insumos) se define productividad real como la producción de lingotes en toneladas, entre las horas programadas para tal fin; es decir, veinticuatro (24) horas debido a que el periodo de estudio (histórico) abarca los tres turnos de trabajo. Por lo antes descrito se expresará en lo sucesivo la productividad en toneladas/horas (t/h).
Por otro lado la tabla 5.2 (ver tabla 5.2) refleja los días trabajados por las líneas y su respectiva transformación a horas.
Tabla 5.1 Producción y Productividad Real por Mes para el Período: Enero-Septiembre 2009
Fuente: Elaboración Propia
Tabla 5.2 Días y Horas Totales Trabajadas en el Período: Enero-Septiembre 2009
Fuente: Elaboración Propia
La tabla 5.3 compendia la producción y el tiempo trabajado de cada una de las líneas lingoteras desde enero hasta septiembre del presente año y muestra la relación cociente de las mismas expresada como productividad base, que servirá como índice para comparar dicho período con el de estudio.
Gráfico 5.1 Productividad Real de Líneas Lingoteras para el Período Enero- Septiembre 2009.
Fuente: Elaboración Propia.
La gráfica 5.1 muestra que la línea con mayor productividad real para el período es la lingotera 2 con 7,66 (t/h) y la que presenta menor productividad real es la lingotera 4 con 5,48 (t/h)
La tabla muestra la productividad de cada una de las máquinas lingoteras mes a mes y la productividad promedio del tiempo de estudio, utilizando la producción total entre las horas totales trabajadas, para obtener así la productividad base de dicho tiempo de estudio.
Gráfico 5.2 Productividad Real Total por Mes
Fuente: Elaboración Propia.
En la gráfica 5.2 se observa que los meses con mayor y menor productividad real son: abril con 7.13 (t/h) y septiembre con 4.76 (t/h) respectivamente.
CAPÍTULO VI
PRESENTACIÓN Y ANÁLISIS DE RESULTADOS
A continuación se presenta el análisis de los resultados obtenidos de la información recolectada desde el 08/10/2009 hasta el 13/11/2009 en el área de colada en cuanto a: producción, tiempo efectivo de trabajo, paradas por fallas, velocidad de llenado de moldes y chatarra generada de cada una de las líneas lingoteras, para la determinación de la productividad real, productividad efectiva y el índice de chatarra para dicho periodo.
6.1.1 Línea Lingotera número 1
Tabla 6.1 Producción de Línea Lingotera número 1
Fuente: Elaboración Propia
La tabla 6.1 muestra de forma resumida la producción y el tiempo efectivo de trabajo de la línea. Para la obtención del tiempo efectivo se utilizó el siguiente formato. (Ver tabla 6.2 y Anexo 1)
Tabla 6.2 Formato para calculo del tiempo efectivo.
Fuente: Elaboración Propia
Para calcular el tiempo efectivo es necesario comparar la hora de inicio (7:00am) y la hora de inicio real de la máquina, el resultado de la resta de ambos la denominaremos A; luego se compara la hora de culminación (3:00pm) con la hora de culminación real, el resultado de la resta de ambas variables la denominaremos B y por último el tiempo de parada por fallas que denominaremos C. De aquí se deduce la ecuación: TE = 8 – (A+B+C).
Utilizando esta fórmula para el ejemplo se tiene A=0; B=1; C=1. Tenemos: TE = (8- (0+1+1)) = 6h. (Ver Anexo 1)
6.1.2 Línea Lingotera número 2
Tabla 6.3 Producción de Línea Lingotera número 2
Fuente: Elaboración Propia
6.1.3 Línea Lingotera número 3
Tabla 6.4 Producción de Línea Lingotera número 3
Fuente: Elaboración Propia
6.1.4 Línea Lingotera número 4
Tabla 6.5 Producción de Línea Lingotera número 4
Fuente: Elaboración Propia
6.1.5 Línea Lingotera número 5
Tabla 6.6 Producción de Línea Lingotera número 5
Fuente: Elaboración Propia
6.1.6 Línea Lingotera número 6
Tabla 6.7 Producción de Línea Lingotera número 6
Fuente: Elaboración Propia
PRODUCTIVIDAD REAL Y EFECTIVA
A continuación se presentan los datos necesarios para el cálculo de la productividad real y efectiva.
Tabla 6.8 Días Trabajados por Línea
Fuente: Elaboración Propia
La tabla 6.13 muestra los días de trabajo efectivos de cada línea lingotera en relación a los 27 días reales de estudio, las horas reales vienen dadas por la cantidad de días trabajados por ocho (8) horas que comprenden el turno de trabajo en estudio y las horas efectivas son la sumatoria de las horas operativas de las líneas.
Tabla 6.9 Productividad Real y Efectiva por Línea
Fuente: Elaboración Propia
En la tabla se observa que la productividad efectiva es mayor a la productividad real. Esto se debe a que por lo general las líneas trabajan aproximadamente la mitad del turno, en unas ocasiones por estar abastecida la demanda y en otras debido a las paradas por fallas en las mismas.
A continuación se presenta una grafica que refleja la productividad real de las líneas lingoteras. (Ver gráfico 6.1).
Gráfico 6.1 Productividad Real por Línea Lingotera
Fuente: Elaboración Propia.
De la gráfica 6.1 se puede observar que las líneas con mayor y menor productividad real respectivamente son:
Lingotera 5 con 7,81 t/h.
Lingotera 4 con 3,21 t/h.
A continuación se presenta una grafica que refleja la productividad efectiva de las líneas lingoteras. (Ver gráfico 6.2).
Gráfico 6.2 Productividad Efectiva por Línea Lingotera
Fuente: Elaboración Propia.
En la gráfica 6.2 se evidencia que las líneas con mayor y menor productividad efectiva respectivamente son:
Lingotera 1 con 12,16 t/h.
Lingotera 4 con 8.92 t/h.
El análisis de los gráficos anteriores arroja que la lingotera 4 es la que presenta menor productividad real y efectiva.
ÍNDICE DE VARIACIÓN DE LA PRODUCTIVIDAD REAL.
A continuación se presenta una tabla que muestra la variación de la productividad real del periodo de estudio con respecto a la productividad real del período base calculado en el capítulo V. (Ver tabla 6.14).
Tabla 6.10 Comparación de la Productividad Real del Período de Estudio con la Productividad Real del Período Base (enero/septiembre 2009)
Fuente: Elaboración Propia.
A partir de esta tabla se realizó un grafico donde se observa de forma mas clara el crecimiento o decrecimiento de la productividad real de cada una de las líneas. (Ver gráfico 6.3)
Gráfico 6.3 Variación de la productividad Real
Fuente: Elaboración Propia.
En la gráfica 6.3 se observa que cuatro (4) de las seis (6) líneas lingoteras disminuyeron su productividad. Esto representa el 66.67% de las máquinas lingoteras. Cabe destacar que a pesar de esto la productividad real total aumento en un 1.61%.
ÍNDICE DE GENERACIÓN DE CHATARRA
A continuación se presenta una tabla que muestra el índice de generación de chatarra en el periodo de estudio, teniendo dos tipos de chatarra, la primera viene dada por lingotes con un peso promedio de 20 Kg y la segunda por las pailas con un peso promedio de 620 Kg. El índice se calculó a partir de la siguiente ecuación (Ver tabla 6.15).
Donde
En la tabla se evidencia que el índice de generación de chatarra para lingotes es de 0,45%, lo que significa que se pierden en promedio 450Kg. en lingotes por cada 100t producidas.
Además también se observa que el índice de generación de chatarra para pailas es de 1,10 lo que representa en promedio 1.100Kg. en pailas por cada 100t producidas.
Fuente: Elaboración Propia
CAUSAS DE LA CHATARRA
Para la determinación de las causas de la chatarra se elaboró un diagrama Causa-Efecto en donde se determinó que en el problema influyen dos factores fundamentalmente, los cuales son: maquinaria y mano de obra. (Ver Figura 6.1).
Figura 6.1 Diagrama Causa-Efecto de la Chatarra
Fuente: Elaboración Propia
El diagrama 6.1 Muestra de manera general las condiciones asociadas a la aparición de desperfectos físicos en los lingotes o perdida de material, es decir, la generación de chatarra. Para la valoración del impacto de dichas condiciones sobre el defecto se elaboró un grafico Pareto en donde se evidencia cuales de ellas tienen mayor relevancia sobre el problema. (Ver grafico 6.4). En este sentido se construyó una tabla que refleja la frecuencia y el porcentaje acumulados de las causas vinculadas a la chatarra. (Ver tabla 6.16).
Tabla 6.12 Frecuencia de las Causas de la Chatarra
Fuente: Elaboración Propia.
Grafico 6.4 Pareto de las Causas de la Chatarra
Fuente: Elaboración Propia
El grafico 6.4 Demuestra que las causas generadoras del 80% de chatarra son:
1. Fallas en la estrella retardadora.
2. Fallas en la Pinza.
3. Fallas en la Noria.
Lo anterior quiere decir que al eliminar las tres fallas mencionadas se erradicará el 80% de la chatarra que se genera durante el proceso de producción de lingotes. Estas fallas representan el ABC del tiempo de las paradas de las líneas lingoteras. (Ver grafico 6.5 y 6.6).
Grafico 6.5 Tiempo de Parada Vs Fallas de Líneas
Fuente: Elaboración Propia
Grafico 6.6 Representación Porcentual del Tiempo de Paradas en Planta
Fuente: Elaboración Propia
En los gráficos anteriores puede verse que el 74% del tiempo que se deja de producir por anomalías en las maquinas es debido a:
A. Fallas en la estrella retardadora: 28%. Con 479 minutos o 7,98 horas.
B. Fallas de la Noria: 24%. Con 406 minutos o 6,77 horas.
C. Fallas de la Pinza: 22%. Con 372 minutos o 6,20 horas.
Figura 6.2 Diagrama de Relaciones de las Causas de la Chatarra
Fuente: Elaboración Propia
El diagrama de relaciones muestra que las principales causas de la generación de chatarra son cuatro.
A. Falta de rodillos
B. Fallas en la pinza
C. Descuido del operador de máquina lingotera
D. Descuido del operador del horno
Interceptando los resultados del gráfico de Pareto y del diagrama de relaciones se deduce que las causas raíz de la generación de chatarra son:
A. Falta de rodillos
B. Fallas de la pinza
Puesto que debido a ellas se generan la mayor cantidad de paradas y defectos físicos en los lingotes, en este sentido se deduce que eliminando estas dos fallas se minimizará dicho índice.
Tomando como premisa el análisis de los resultados obtenidos en el presente estudio se concluye:
1. La productividad Real de las máquinas lingoteras es igual a 6,3 t/h
2. Las líneas con mayor y menor productividad real respectivamente son:
Lingotera 5 con 7,81 t/h.
Lingotera 4 con 3,21 t/h.
3. La variación de la productividad real respecto a la productividad real base es negativa para cuatro de las seis líneas, sin embargo la productividad real promedio vario de forma positiva al aumentar de 6,2 a 6,30t/h.
4. La productividad efectiva de las líneas lingoteras es igual a 11,19 t/h
5. Las líneas con mayor y menor productividad efectiva respectivamente son:
Lingotera 1 con 12,16 t/h.
Lingotera 4 con 8.92 t/h.
6. La productividad real es menor que la efectiva.
7. El índice de generación de chatarra para lingotes es de 0,45%
8. El índice de generación de chatarra para pailas es de 1,10%
9. Las causas raíz de la generación de chatarra son:
Falta de rodillos
Fallas de la pinza
Realizar un estudio exhaustivo a cada una de las pinzas apiladoras con el fin de determinar la naturaleza de las fallas que presentan y de este modo erradicarlas.
Realizar un estudio de estandarización de tiempo de los movimientos de las pinzas apiladoras.
Revisar la opción de automatizar las pinzas apiladoras nuevamente.
Realizar un registro de fallas de los rodillos a fin de conocer la frecuencia promedio en que estas se presentan.
Revisar los niveles de stock de rodillos respecto a la frecuencia de fallas de los mismos.
Instalar los rodillos faltantes en cada una de las líneas.
Instruir a los operadores en la importancia de registro de fallas en las líneas lingoteras, así como del mejoramiento continuo.
Instruir al personal de colada en la filosofía del aumento continuo de la productividad.
BALESTRINI ACUÑA, Mirian: Cómo se elabora el proyecto de investigación, BL Consultores Asociados. Servicio Editorial. Séptima edición: Junio, 2006.
WALPOLE, Myers. Probabilidad y Estadística 4° edición. Editorial McGraw-Hill. México. 1992
TRIOLLA, Mario. ¨Estadísticas¨. Novena Edición. México, Editorial Pearson, 2004.
HOBSON, W. Manual del Ingeniero Industrial. 4ta edición. Editorial McGraw-Hill.
NIEBEL Benjamín, FREIVALDS Andris, Ingeniería Industrial. Métodos, Tiempos y Movimientos. 11° edición. Editorial Alfaomega. México 2004
GUTIÉRREZ, Humberto (2001). Calidad Total y Productividad. Edición Revisada. Ediciones Mc Graw Hill. México.
KRICK, Edgard V. ¨Ingeniería de Métodos¨, Editorial Limusa, México DF. (1996).
BAÍN, David. Productividad La Solución a los Problemas de la Empresa, Tomo I. Ediciones Mc Graw Hill. México.
Para calcular el tiempo efectivo es necesario comparar la hora de inicio (7:00am) y la hora de inicio real de la máquina, el resultado de la resta de ambos la denominaremos A; luego se compara la hora de culminación (3:00pm) con la hora de culminación real, el resultado de la resta de ambas variables la denominaremos B y por último el tiempo de parada por fallas que denominaremos C. De aquí se deduce la ecuación: TE = 8 – (A+B+C).
Utilizando esta fórmula para el ejemplo se tiene A=0; B=1; C=1. Tenemos: TE = (8- (0+1+1)) = 6h
Anexo 1
Tabla Para Cálculo de Tiempo Efectivo
A Dios todo poderoso, por ser mi luz, mi sendero y mi guía.
A mi madre, Mariela León, por darme tanto amor, apoyo, comprensión y confianza de manera incondicional así como el estímulo necesario para alcanzar todas mis metas.
A mi abuelo, Reinaldo León, por ser mi sustento y por haber depositado en mi todo su amor y confianza.
A mi Abuela, Elida Méndez, por su abnegación, cariño y disposición a ayudarme siempre con una sonrisa y sin esperar nada a cambio.
A mi hermosa familia en especial a mi tía Yoleida y sus hijas: Verónica, Virginia y Leonela por haberme recibido con amor en su hogar.
A mi novio, Ronald Figueredo y su familia, por brindarme su amor y apoyo en momentos difíciles.
A mis Amigos Henry Sánchez y Jolexis Arveláez y su familia, por haberme ayudado durante toda mi formación como ingeniero, sobre todo en los momentos más duros.
A mi tutor Académico, Msc. Ing. Iván Turmero, por guiarme y enseñarme sus pulcrísimos conocimientos.
A mi tutor Industrial, Ing. Israel Cordero, por su apoyo y guía durante mi estadía en CVG VENALUM.
Al Ing. Argenis Zorrilla por su valiosa orientación técnica para el desarrollo de la investigación.
Al señor Miguel Valdez, por su ayuda desprendida aún sin conocerme.
A todo el personal de Colada, por su amable y valiosa colaboración.
A mi universidad, UNEXPO, por ser mi segundo hogar y haberme formado como una ingeniero integral.
A CVG VENALUM, por darme la oportunidad de hacer mi pasantía en sus recintos y de esta manera obtener la experiencia de estar en un área industrial.
A todos infinitas gracias…
Nataly Mariel León Méndez
A mi Madre, Mariela León, por haber dedicado su vida entera a mi y mis hermanos, es un gran ejemplo de lucha, esfuerzo, constancia y sobre todo de sacrificio. Mi vida no me alcanza para pagarte ni una sola de tus lágrimas.
A mi Abuelo y Padre, Reinaldo León quien desde muy pequeña me acepto como su hija y desde entonces ha sido un gran apoyo a mi madre, y me ha dado tanto que no me alcanzan las estrellas ni la arena del mar para contarlo.
A mi Abuela, Elida Méndez quien es un ejemplo de vida digno ha seguir, su humildad, amor y sacrificios para con sus hijos y nietos valen más que todo el oro del mundo.
A mi hermano Pedro Luis que aunque no ha estado siempre conmigo me ha demostrado su amor y ganas de protegerme y me ha regalado una gran razón para vivir: mi sobrino Luis Manuel.
A mi hermana Mary Carmen quien a su manera muy particular me hace sentir querida y respetada cada día.
A toda mi Familia por el apoyo y el estimulo que me han brindado para salir a delante contra todas las adversidades.
A mi novio Ronald Figueredo quien me enseño que las palabras más hermosas del mundo están escritas en el mejor libro del mundo: la Biblia. Sólo tenemos que leer y poner en práctica lo que Dios nos dice con amor, para luego mirar atrás y darnos cuenta que hicimos las cosas bien. Gracias por tu apoyo y amor incondicional.
A todas aquellas personas que de una u otra forma me han ayudado en mi formación y estadía en Ciudad Guayana (Henry Sánchez, Jolexis Arveláez y familia, María Kayal y familia, Isabel Arango y Familia, Profesores: Elizabeth Lezama, Iván Turmero, Natasha Alarcón, Eugenio Cortéz, Scandra Mora, María Isabel Blanco y Jairo Pico, compañeros, y C.C.U UNEXPO)
Este pequeño logro también es de todos ustedes.
Nataly Mariel León Méndez
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA
"ANTONIO JOSÉ DE SUCRE"
VICE RECTORADO PUERTO ORDAZ
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL
PRACTICA PROFESIONAL DE GRADO
Tutor Académico: MSc. Ing. Iván Turmero
Tutor Industrial: Ing. Israel Cordero
Fecha: Diciembre 2009
Autor:
Nataly Mariel León Méndez.
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