Aplicación del control estadístico de procesos para la mejora en el desempeño de las tres líneas de producción en una industria química
El trabajo realizado se fundamenta en la aplicación de los conceptos de control estadístico de procesos CEP para evaluar y establecer mejoras en la calidad de los productos en la industria química. La compañía, necesita hacer más eficaces los controles operacionales, y una de las principales causas...
- Autores:
-
Pardo Morales, Yineth Minelly
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Libre
- Repositorio:
- RIU - Repositorio Institucional UniLibre
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unilibre.edu.co:10901/17991
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10901/17991
- Palabra clave:
- Control estadístico
Industria química
Ingeniería
Capacity and stability of processes
costs for loss of quality
causes of variation
control limits and specification
Planificación estratégica
Técnicas administrativas
Empresas -- Control de calidad
Control de procesos industriales
Control de procesos químicos
Capacidad y estabilidad de procesos
costos por pérdida de calidad
causas de variación
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- openAccess
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Capacidad y estabilidad de procesos costos por pérdida de calidad causas de variación límites de control y especificación |
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El trabajo realizado se fundamenta en la aplicación de los conceptos de control estadístico de procesos CEP para evaluar y establecer mejoras en la calidad de los productos en la industria química. La compañía, necesita hacer más eficaces los controles operacionales, y una de las principales causas es el desconocimiento de implementar e interpretar herramientas estadísticas. Aplicar las técnicas necesarias y pertinentes en el área de producción para identificar y controlar la variabilidad en las tres líneas: sólidos, líquidos y reacción fue el objetivo del proyecto. La recolección de datos históricos, diagramas de Pareto, gráficos de control y análisis de capacidad, admitió llegar a determinar la variabilidad, formular un modelo de costos por pérdida de calidad y un indicador de efectividad. Con resultados disímiles en las tres líneas producción en términos de capacidad y estabilidad, emitió señales estadísticas que permitieron formular acciones correctivas, además se evidencio el bajo nivel en eficiencia y eficacia en uno de los productos y su alto costo asociado. No todos los procesos en las tres líneas se encuentran bajo control estadístico, se sugiere un plan para menguar la variación, tratar las causas comunes y especiales y adoptar un método de muestreo. compañía requiere efectividad en los controles operacionales y una de las causas es el desconocimiento y análisis de herramientas estadísticas. Aplicar los métodos requeridos para identificar la variabilidad en las tres líneas de producción fue el objetivo del proyecto. El uso de herramientas de calidad, y el índice de capacidad, permitieron determinar la variabilidad, el modelo de costos por pérdida de calidad y un indicador de eficiencia y eficacia. Con resultados disímiles en las líneas, emitiendo señales de alerta pues no todos los procesos se encuentran bajo control estadístico, ni son capaces para satisfacer al cliente, el bajo nivel de efectividad y alto costo asociado en uno de los productos, conlleva a planificar acciones correctivas y adoptar un método de muestreo. |
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Alfaro, C. A. (26 de agosto de 2013). Desarrollo e implementación de una carta control por variables para corridas cortas de producción en los Laboratorios Farmacéuticos Zaragoza. México. Aristizabal, M. C. (2018). Anexo 3 Análisis Sector Qímico. Medellin. Arthur, J. (2011). Lean Six Sigma Demystified, Second Edition. ew York, Chicago, San Francisco, Lisbon, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, San Juan, Seoul, Singapore, Sydney, Toronto: McGraw-Hil. Brenna, L. P. (2011). Operations Management. New York, Chicago, San Francisco, Athens, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, Singapore, Sydney, Toronto: McGraw-Hill Professional. Campos, R., & Rocha, R. (2009). O controle estatístico de processos (CEP) para o monitoramento da qualidade do farelo lex no processo do óleo de soja na empresa CAC”. NUPEM. Fermin, J. S., Valdivieso, M., & Orlandoni, G. (2009). Control Estadistico de Procesos multivariantes en la industria alimentaria: Implementación a través del estadistico T2-Hotelling. Agroalimentaria, 15. Green, D. W., & Perry, R. H. (2008). Perry´s Chemical Engineers Handbook (octava ed.). New York, Chicago, San Francisco, Lisbon, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, San Juan, Seoul, Singapore, Sydney, Toronto: Mc Graw Hill Professional. https://www.slideplayer.es. (s.f.). Obtenido de https://www.slideplayer.es/slide/28293/ Hwaiyu , G. C. (2016). Manufacturing Engineering Handbook, Second Edition. Quality: Inspection, Test, Risk Management, and SPC (Second ed.). New York, Chicago, San Francisco, Athens, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, Singapore, Sydney, Toronto: McGraw-Hill Professional, INE. Instituto Nacional de estadística. (26 de abril de 2016). Coeficientes de variación y error asociado al estimador. Chile. INE. Instituto Nacional de estadística. (26 de abril de 2016). Coeficientes de variación y error asociado al estimador. Chile. ISO. (2015). NTC ISO 9004: 2015 Sistemas de Gestión de calidad. Directrices para la mejora de desempeño. Bogotá. Kai , Y. (2009). Design for Six Sigma: A Roadmap for Product Development (segunda ed.). New York, Chicago, San Francisco, Lisbon, London, Madrid, México City, Milan, New Delhi, San Juan, Seoul, Singapore, Sydney, Toronto: McGraw-Hill. Keller, P. (2011). Statistical Process Control Demystified. Determining Suitable to Requirements. New York, Chicago, San Francisco, Lisbon, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, San Juan, Seoul, Singapore, Sydney, Toronto: Mc Graw Hill professional. Mejia, C. (s.f.). Indicadores de Efectividad y Eficacia. Obtenido de www.planning.com.co: http://www.ceppia.com.co/Herramientas/INDICADORES/Indicadores-efectividad-eficacia.pdf Minitab. (s.f.). www.support.minitab.com. Obtenido de support.minitab.com/es-mx/minitab/18/Asistente_Gráficas_de_control_de_variables.pdf Montero Fernández Vivanco, G. (noviembre de 2016). Diseño de indicadores para la gestión de proyectos. Tesis. Montes Valencia, N. (2015). La industria química: importancia y retos. Lámpsakos, 72-85. Vilana Arto, J. R. (2011). Fundamentos de Lean Manufacturing. Escuela de Organización Industrial. Creative commons Reconocimiento No comercial (by-nc-sa). www.ingenieriaindustrialonline.com. (s.f.). Obtenido de https://www.ingenieriaindustrialonline.com/herramientas-para-el-ingeniero-industrial/gesti%C3%B3n-y-control-de-calidad/capacidad-de-proceso/ Theodore, L. (2014). Chemical Engineering: The Essential Reference. Process Variables,. New York, Chicago, San Francisco, Athens, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, Singapore, Sydney, Toronto: McGraw-Hill Professional. |
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La recolección de datos históricos, diagramas de Pareto, gráficos de control y análisis de capacidad, admitió llegar a determinar la variabilidad, formular un modelo de costos por pérdida de calidad y un indicador de efectividad. Con resultados disímiles en las tres líneas producción en términos de capacidad y estabilidad, emitió señales estadísticas que permitieron formular acciones correctivas, además se evidencio el bajo nivel en eficiencia y eficacia en uno de los productos y su alto costo asociado. No todos los procesos en las tres líneas se encuentran bajo control estadístico, se sugiere un plan para menguar la variación, tratar las causas comunes y especiales y adoptar un método de muestreo. compañía requiere efectividad en los controles operacionales y una de las causas es el desconocimiento y análisis de herramientas estadísticas. Aplicar los métodos requeridos para identificar la variabilidad en las tres líneas de producción fue el objetivo del proyecto. El uso de herramientas de calidad, y el índice de capacidad, permitieron determinar la variabilidad, el modelo de costos por pérdida de calidad y un indicador de eficiencia y eficacia. Con resultados disímiles en las líneas, emitiendo señales de alerta pues no todos los procesos se encuentran bajo control estadístico, ni son capaces para satisfacer al cliente, el bajo nivel de efectividad y alto costo asociado en uno de los productos, conlleva a planificar acciones correctivas y adoptar un método de muestreo.The study is based on the application of statistical process control to evaluate and establish improvements in the quality of products of the chemical industry. The company requires effectiveness in operational controls and one of the causes is the lack of knowledge and analysis of statistical tools. Applying the required methods to identify the variability in the three production lines was the objective of the project. The use of quality tools, and the capacity index, allowed to determine the variability, the cost model for loss of quality and an indicator of efficiency and effectiveness. With dissimilar results in the lines, issuing warning signals since not all the processes are under statistical control, nor are they capable of satisfying the customer, the low level of effectiveness and high cost associated with one of the products, leads to planning corrective actions and adopt a sampling methodUniversidad Libre de Colombia - Facultad de ingeniería - Especialización en Gerencia de Calidad de Productos y ServiciosPDFapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Control estadísticoIndustria químicaIngenieríaCapacity and stability of processescosts for loss of qualitycauses of variationcontrol limits and specificationPlanificación estratégicaTécnicas administrativasEmpresas -- Control de calidadControl de procesos industrialesControl de procesos químicosCapacidad y estabilidad de procesoscostos por pérdida de calidadcausas de variaciónlímites de control y especificaciónAplicación del control estadístico de procesos para la mejora en el desempeño de las tres líneas de producción en una industria químicaStatistical process control and cost evaluación due to loss of quality in the production área: case study in the chemical industryTesis de Especializacióninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAlfaro, C. A. (26 de agosto de 2013). Desarrollo e implementación de una carta control por variables para corridas cortas de producción en los Laboratorios Farmacéuticos Zaragoza. México.Aristizabal, M. C. (2018). Anexo 3 Análisis Sector Qímico. Medellin.Arthur, J. (2011). Lean Six Sigma Demystified, Second Edition. ew York, Chicago, San Francisco, Lisbon, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, San Juan, Seoul, Singapore, Sydney, Toronto: McGraw-Hil.Brenna, L. P. (2011). Operations Management. New York, Chicago, San Francisco, Athens, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, Singapore, Sydney, Toronto: McGraw-Hill Professional.Campos, R., & Rocha, R. (2009). O controle estatístico de processos (CEP) para o monitoramento da qualidade do farelo lex no processo do óleo de soja na empresa CAC”. NUPEM.Fermin, J. S., Valdivieso, M., & Orlandoni, G. (2009). Control Estadistico de Procesos multivariantes en la industria alimentaria: Implementación a través del estadistico T2-Hotelling. Agroalimentaria, 15.Green, D. W., & Perry, R. H. (2008). Perry´s Chemical Engineers Handbook (octava ed.). New York, Chicago, San Francisco, Lisbon, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, San Juan, Seoul, Singapore, Sydney, Toronto: Mc Graw Hill Professional. https://www.slideplayer.es. (s.f.). Obtenido de https://www.slideplayer.es/slide/28293/Hwaiyu , G. C. (2016). Manufacturing Engineering Handbook, Second Edition. Quality: Inspection, Test, Risk Management, and SPC (Second ed.). New York, Chicago, San Francisco, Athens, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, Singapore, Sydney, Toronto: McGraw-Hill Professional,INE. Instituto Nacional de estadística. (26 de abril de 2016). Coeficientes de variación y error asociado al estimador. Chile.INE. Instituto Nacional de estadística. (26 de abril de 2016). Coeficientes de variación y error asociado al estimador. Chile.ISO. (2015). NTC ISO 9004: 2015 Sistemas de Gestión de calidad. Directrices para la mejora de desempeño. 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