PAIDEIA XXI
Vol. 8, Nº 1, Lima, enero-junio 2018, pp. 77-121
ISSN Versión Impresa: 2221-7770; ISSN Versión Electrónica: 2519-5700
ORIGINAL ARTICLE / ARTÍCULO ORIGINAL
IMPLEMENTATION OF A SYSTEM FOR
IMPROVING QUALITY AND PRODUCTIVITY IN
THE LINE OF FILLETING AND PACKAGING OF
CANNED FISH BASED ON THE TOOLS OF THE SIX
SIGMA METHODOLOGY
IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE MEJORA
DE CALIDAD Y PRODUCTIVIDAD EN LA LÍNEA
DE FILETEADO Y ENVASADO DE PESCADOS EN
CONSERVA BASADO EN LAS BASADO EN LAS
HERRAMIENTAS DE LA METODOLOGÍA SIX SIGMA
Luis Martín Matzunaga-Zamudio1 & Alfonso Ramón Chung-Pinzás1
1 Maestría de Ingeniería Industrial con Mención en Planeamiento y Gestión Empresarial.
Escuela de Posgrado. Universidad Ricardo Palma. Santiago de Surco, Lima, Perú.
Author for correspondence: E-mail:martin.matzunaga83@gmail.com
This research sought to give a solution to the problem of quality and
productivity of the operations of lleting and packaging of canned sh of the
company. Using the DMAIC (Dene, Measure, Analyze, Improve and Control)
methodology and the implementation of the Six Sigma tools at every stage of
this methodology; we managed to improve the lleting process, attacking the
presence of defects in the sh lleting, reducing to a 63.19% the level DPMO
(Defects per million opportunities) and improving the productivity of the workers
lleting sh to 8.37%; nally, the packaging sub-process was standardized and
its variability decreased (weight in grams per can) for the improvement of the
capacity of the packaging process reaching a level Cpk of 0.65 and Z of 2σ. It
should be noted that changes were made to the operational ow; moreover it took
as major drivers of support the system implemented to the system of incentives
and rewards, and trainings. It is important to note that these Six Sigma tools
ABSTRACT
doi:10.31381/paideia.v8i1.2039
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
78
PAIDEIA XXI
were never previously applied by the company to its operations. It was of vital
importance to have an impact on the variability of the threads and ensure the
stability of the processes to achieve the objectives proposed by the direction and
that pursued to achieve the present thesis work.
Keywords: capacity – defects – productivity – Quality – variability
La presente investigación buscó dar solución a la problemática de calidad
y productividad de los subprocesos de leteado y envasado del proceso de
elaboración de conservas de pescado de una Empresa. Se empleó la metodología
DMAIC (Denir, medir, analizar, mejorar y controlar) y la aplicación de las
herramientas Six Sigma en cada etapa de dicha metodología. Se logró mejorar
el subproceso de leteado, atacando la presencia de defectos en el pescado
leteado reduciendo en un 63,19% el nivel DPMO (Defectos por millón de
oportunidades) y mejorando la productividad de las obreras que letean el
pescado cocido en 8,37%. Por último, se logró normalizar el subproceso de
envasado y disminuir su variabilidad (peso en g por lata) para la mejora de la
capacidad del proceso de envasado llegando a un nivel Cpk de 0,65 y Z de 2σ. Cabe
resaltar que se modicaron los ujos de los subprocesos y, además se tomaron
como grandes impulsores de apoyo del sistema implementado al sistema de
incentivos y recompensa, y capacitaciones. Es importante señalar que dichas
herramientas Six Sigma nunca fueron aplicadas anteriormente por la Empresa
a sus operaciones. Fue de vital importancia, incidir en la variabilidad de los
subprocesos y lograr la estabilidad de los procesos para conseguir cumplir con
los objetivos propuestos por la Dirección y que persiguió conseguir el presente
trabajo de investigación.
Palabras clave: capacidad – calidad – defectos – productividad – variabilidad
RESUMEN
Implementation of a system for improving quality and productivity
79
PAIDEIA XXI
INTRODUCCIÓN
La planta de procesamiento de
productos pesqueros INDUSTRIAL
DON MARTÍN S.A.C., en adelante LA
EMPRESA, materia de estudio, está
ubicada en Puerto de Huacho, Lima,
Perú, se dedica a la elaboración de
productos hidrobiológicos como son
las conservas de pescado cuyo proce-
so productivo, especícamente en los
subprocesos de leteado y envasado
(donde se obtienen los letes de pes-
cado libre de cabeza, cola, espinas,
piel y músculo oscuro para luego ser
envasados en latas de ½ Lb-Tuna) no
han mostrado mejoras signicativas; y
es precisamente en estos subprocesos
donde la imagen del producto va a ser
apreciada y valorada por los clientes
y además en estas etapas, los rendi-
mientos con respecto a materia prima,
maquinaria y personal son vitales para
la calidad y productividad del proceso
en su totalidad, ya que debería verse
reejado en una disminución en cos-
tos y el producto sea más competitivo
en el mercado (Bestereld, 2009; Agui-
rre, 2012; Parrales & Tamayo, 2012;
Chiza-Ocaña, 2013; Alor et al., 2014;
Roncancio-Hoyos, 2014).
Ello ha conllevado a que subpro-
cesos clave para la idoneidad del pro-
ducto perdieran de vista la excelencia
que deberían tener; tal es el caso del
subproceso de leteado donde se evi-
dencia que las trabajadoras no presen-
tan mejoras sustanciales en sus rendi-
mientos y actitudes, sólo hay preocu-
pación en letear mayores cantidades
de pescado cocinado con la consigna
de obtener más pago por destajo que
por la calidad de su trabajo, que debe
ser traducido en productividad y mini-
mización de las no conformidades del
producto obtenido (presencia de defec-
tos) (Bahena-Quintanilla, 2006; Rue-
da, 2007; Díaz, 2008; Guevara, 2011).
Además, la variabilidad en la línea
de envasado cobra vital importancia ya
que inuye en la productividad total,
ya que actualmente el peso envasado
evidencia incumplimiento de las espe-
cicaciones establecidas, además no
cuenta con una metodología de control
adecuada y no se tienen establecidos
los límites de control. Los costos del
pescado (materia prima) han ido incre-
mentándose en los últimos 10 años,
en promedio llegan a un crecimiento
del 500%. Este costo se ve reejado
en el precio de venta, por tal motivo
el rendimiento que se obtenga del pes-
cado (mayor cantidad de producto por
tonelada de materia prima), afectado
por la productividad en el leteado y
la variabilidad en el peso envasado, es
un factor muy importante en la estruc-
tura de costos de LA EMPRESA; con-
trolar y mejorar este factor que con-
tribuye (como se ha mencionado ante-
riormente) a la calidad y productividad
en el proceso de leteado y envasado
es clave.
La situación problemática se solu-
cionaría con la Implementación de un
sistema de mejora de calidad y pro-
ductividad (Bahena-Quintanilla, 2006;
Rueda, 2007; Díaz, 2008; Guevara,
2011; Aguirre, 2012; Parrales & Ta-
mayo, 2012; Chiza-Ocaña, 2013; Alor
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
80
PAIDEIA XXI
et al., 2014; Roncancio-Hoyos, 2014),
de la línea de leteado y envasado de
pescados en conserva basado en las
herramientas de la metodología Six
Sigma.
El objetivo del presente trabajo fue
mejorar implementar un sistema de
mejora de calidad y productividad en
la línea de leteado y envasado de pes-
cados en conserva basado en las he-
rramientas de la metodología six sig-
ma.
MATERIAL Y MÉTODOS
La planta de procesamiento de
prod
uctos pesqueros INDUSTRIAL
DON MARTÍN S.A.C., en adelante LA
EMPRESA, materia de estudio, está
ubicada en Puerto de Huacho, Lima,
Perú. Para el diseño de la muestra se
utilizó el método probabilístico y cua-
si – experimental, aplicado y tecnoló-
gico. La población del estudio com-
prendió los datos del proceso de ela-
boración de conservas de pescado de
LA EMPRESA correspondiente a los
subprocesos de leteado y envasado,
incluyendo la satisfacción del cliente
los cuales pretendieron mejorar el ni-
vel del mismo.
TÉCNICAS E INSTRUMENTOS
Procedimientos para la recolección
de datos
Se tomaron muestras aleatorias
de datos de las poblaciones estable-
cidas en determinados periodos de
tiempo para el estudio pre-test de da-
tos y conocer que tanto cambian los
mismos (variabilidad), conocer cómo
están distribuidos los datos y qué
relación existen entre los ellos, me-
diante la utilización de la herramien-
ta de la Estadística Descriptiva. Del
mismo modo, para la recopilación de
datos para el estudio post-test, según
el diseño cuasi-experimental desarro-
llado; se empleó el análisis inferen-
cial con la prueba Z para 1 muestra
para datos paramétricos con pruebas
de hipótesis, realizando estimaciones
y demostrando causalidad (Terrés-
Speziale, 2007).
TÉCNICAS DE PROCEDIMIENTO Y
ANÁLISIS DE DATOS
El análisis de datos utilizó los en-
foques tanto descriptivo como inferen-
cial; tal como se muestra en la tabla 1.
RECOLECCIÓN DE DATOS
Mediante la tabla 2 se presentan las
diversas técnicas e instrumentos de
recolección de datos considerando el
tipo y diseño del estudio, los objetivos
y el tipo de muestra.
Implementation of a system for improving quality and productivity
81
PAIDEIA XXI
Tabla 1. Matriz de análisis de datos.
VARIABLES
DEPENDIENTES INDICADORES ESCALA DE
MEDICIÓN ESTADÍSTICOS DESCRIPTIVOS ANÁLISIS
INFERENCIAL
Defectos en el
pescado leteado
presentado en
bandejas.
DPMO
(Defectos
por millón de
oportunidades)
Escala de
proporción.
Tendencia central (media aritmética,
mediana y moda).
Dispersión (desviación estándar).
Posición (cuartiles).
Forma (asimetría y curtosis).
Pruebas de normalidad (K-S).
Prueba paramétrica
Z para 1 muestra.
% de No
Conformidades
Productividad en
el subproceso de
leteado
Índice de
inestabilidad
(St).
Escala de
proporción.
Tendencia central (media aritmética,
mediana y moda).
Dispersión (desviación estándar).
Posición (cuartiles).
Forma (asimetría y curtosis).
Pruebas de normalidad (K-S).
Prueba paramétrica
Z para 1 muestra.
Kg. de pescado
leteado /
bandeja.
Capacidad del
subproceso de
envasado.
Índice Cpk. Escala de
proporción.
Tendencia central (media aritmética,
mediana y moda).
Dispersión (desviación estándar).
Posición (cuartiles).
Forma (asimetría y curtosis).
Pruebas de normalidad (K-S).
Prueba paramétrica
Z para 1 muestra.
Índice Pp y Ppk
Índice Z.
dad que determina el estado de los
subprocesos que son materia de es-
tudio mediante la utilización de Car-
tas de Control para variables y para
atributos, así como también estu-
dios de Capacidad y el uso de Herra-
mientas de Calidad como Análisis de
Pareto, Diagrama de Ishikawa, Hojas
de Vericación, Diagramas de Flujo,
entre otros, que la estrategia Six Sig-
ma emplea dentro de su metodología
DMAIC (Evans & Lindsay, 2008).
APLICACIÓN DEL SISTEMA BASA-
DO EN HERRAMIENTAS SIX SIGMA
Para tal motivo, se han aplicado
herramientas propias de la estrategia
SIX SIGMA (Montoya et al., 2008;
Okeda-Tanaka, 2008; Caicedo, 2011;
Pyzdek, 2014) en las distintas etapas
de la metodología DMAIC (DMAMC):
Denir, medir, analizar, mejorar y
controlar. Estas herramientas están
enfocadas al Control Estadístico de
Procesos concerniente a la estabili-
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
82
PAIDEIA XXI
Técnica Instrumento Aplicación de la técnica
Entrevista Libreta de apuntes. Aplicación de entrevistas a docentes y
especialistas referentes al tema de solución.
Aplicación de entrevistas a operarios que laboran
en la zona de leteado y envasado, obreros(as) y
supervisores de planta.
Observación Video cámara y/o
libreta de apuntes.
Recopilación de datos mediante la observación
y registro para las variables dependientes de
variabilidad en el peso envasado, producto
no conforme en el leteado de pescado y la
productividad de las obreras en el leteado de
pescado.
Revisión de
gabinete
Libreta de apuntes. Revisión de libros, e-books, revistas, artículos y
demás documentos que sustenten el tema de solución
correspondiente a las variables independientes.
Revisión de los datos históricos (registros de
control de peso envasado y control de destajos) de
cada variable dependiente en estudio.
.
Tabla 2. Técnicas e instrumentos de recolección de datos.
Se empleó y se implementó el
software MINITAB (2010, 2016) para
las Cartas de Control y análisis de
Capacidad en la situación pre-test como
parte de la medición en el diagnóstico
y también en la situación post-test
con nuevas mediciones y controles de
los subprocesos para la visualización
de los cambios con las mejoras que
resultaron de la aplicación de la
presente investigación; el MS Visio se
utilizó para los diagramas de ujo que
permiten visualizar las actividades que
comprenden los subprocesos sobre
todo aquellas actividades que van a
ser intervenidas y también el análisis
de Ishikawa; y por último el MS Excel
para el registro de la toma de datos,
Pareto y otros.
La aplicación de las diferentes
herramientas SIX SIGMA no sólo han
sido parte del estudio (estudio pre-test,
test y post-test), sino también dichas
herramientas han sido implementadas
como parte de las actividades de mejora
que propone la investigación y que
permitieron incrementar el desempeño
en los subprocesos mencionados con
la consecuente obtención de benecios
en productividad y calidad con
efectos positivos económicos. Dicha
aplicación estratégica de herramientas
se complementa en la solución de
los problemas con capacitaciones
e incentivos económicos para el
personal involucrado directamente
en los subprocesos (Gutiérrez-Pulido,
2010; Escalante-Vásquez, 2013).
Implementation of a system for improving quality and productivity
83
PAIDEIA XXI
Por lo general, para realizar un
estudio de capacidad se toman datos
del proceso durante un periodo
considerable para que se reeje bien
el desempeño del proceso. El periodo
de referencia depende de la velocidad
del proceso, ya que, si se trata de un
proceso masivo que produce muchas
piezas por día, entonces se considera
un periodo de cuatro a 10 días, y de
ahí, cada determinado tiempo se toma
una pequeña cantidad de productos
hasta completar una muestra de 120
a 150.
Además, establecen que, es posible
considerar a la población como las
mediciones de toda la producción
de las últimas semanas, o si las
mediciones se toman por muestras,
entonces una buena idea es obtener
los parámetros poblacionales (μ y σ)
con todas las mediciones realizadas
en las últimas semanas, siempre y
cuando estas no sean pocas; de 120
a 150 mediciones en adelante es una
buena cantidad. (p.21).
HERRAMIENTAS DE LA METODO-
LOGÍA SIX SIGMA APLICADAS A LOS
DEFECTOS EN EL PESCADO FILE-
TEADO
El subproceso de leteado se carac-
teriza por el retiro de la piel, vísceras,
carne oscura (sangacho), espinas, es-
pinazo, cabeza y cola de los pescados
cocinados con la nalidad de obtener
lomos limpios. El subproceso es ma-
nual y es realizado por 65 trabajado-
ras, a las cuales se les paga por desta-
jo, es decir, cada obrera presenta una
bandeja con los lomos o letes para
que pueda ser pesada en una balanza
digital (registro de peso en kgs para su
pago) y ser sometida a revisión alea-
toria de la idoneidad de los lomos o
letes.
En la situación pre-test se proce-
dió a evaluar el estado del subproceso
de leteado, para la cual se realizó la
evaluación en cuanto a su control es-
tadístico desde el punto de vista de los
atributos del producto.
ETAPA 1: DEFINIR
Se aplicó la metodología DMAIC del
Six Sigma, comenzando con la deni-
ción de la problemática planteada que
fue presentado oportunamente a la
Gerencia. De esta manera, quedaron
sentadas las bases la investigación,
estableciendo: el tema del proyecto,
los involucrados, los benecios espe-
rados, etc.
ETAPA 2: MEDIR
En la gura 1, se presenta el diagra-
ma de ujo del subproceso de leteado
con las actividades que comprenden el
mismo. El diagrama de ujo se descri-
be de la siguiente manera:
Recoger canastilla y bandeja lim-
pia: cada obrera leteadora recoge
una canastilla con pescado cocinado
y las vierten en su mesa de trabajo,
previamente debe contar con una
bandeja plástica limpia y desinfecta-
da para colocar los lomos de pescado
limpios.
Fileteado y eviscerado: el trabajo
consiste en retirar la cabeza, la cola, la
piel, el espinazo, las espinas, la carne
oscura (sangacho) y vísceras.
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
84
PAIDEIA XXI
Revisión de bandejas: actividad
realizada por el área de Calidad, para
mantener la idoneidad en la limpieza
de lomos de pescado. Si en caso, el
pesc
ado no esté conforme a la calidad
deseada (restos de piel, espinas,
sangacho, etc.), la obrera leteadora
deberá corregir las observaciones.
Pesaje de pescado: actividad que
consiste en pesar las bandejas con
pescado (descontando el peso de la
tara), este peso se registra para el
control de los destajos.
Colocar lomos para envasado:
donde cada obrera leteadora que ya
hizo su registro de pesaje, procede
a entregar su pescado para el enva-
sado, disponiendo a su vez, de una
bandeja vacía para continuar con el
proceso.
Enjuagar bandeja: la obrera le-
teadora procede a enjuagar la ban-
deja vacía para retirar los restos de
pescado.
Entregar bandeja para limpieza y
desinfección: la obrera leteadora en-
trega la bandeja plástica enjuagada
al equipo de limpieza, quienes entre-
gan a su vez a la obrera leteadora
una bandeja limpia y desinfectada
para reiniciar el subproceso.
Cabe señalar que este subproceso
proviene de la culminación del sub-
proceso de cocinado, para continuar
posteriormente con el envasado. En
dicho diagrama de ujo se resaltan
las actividades que van a ser inter-
venidas mediante la variable depen-
diente 1: Defectos en el pescado le-
teado presentado en bandejas, con la
variable independiente 1: Implemen-
tación de las herramientas de la me-
todología Six Sigma aplicadas a los
defectos en el pescado leteado para
dicho subproceso; estas actividades
comprenden las operaciones de le-
teado y eviscerado de pescado y la
inspección de las bandejas mediante
actividades de muestreo y control de
calidad. Teniendo denido el proble-
ma enmarcado en las actividades del
subproceso (diagrama de ujo), se
procedió a MEDIR el estado del pro-
ceso, el cual se realizó mediante los
siguientes pasos (Figura 1):
Las actividades intervenidas son:
leteado y revisión de bandejas, don-
de se aplica el sistema propuesto para
reducir los defectos y mantener la ido-
neidad de los lomos de pescado.
OBTENCIÓN DE DATOS HISTÓRICOS
Estos datos históricos se basan
en los registros contenidos en el FR-
GCI-04 Control de leteado y eviscera-
do, mediante la extracción de muestra,
reejando la realidad del subproceso
en cuando a la variable de salida De-
fectos en el pescado leteado presen-
tado en bandejas, se procesó la infor-
mación en una Hoja de Vericación
por defectos y registro de los mismos
por subgrupo de muestra.
Implementation of a system for improving quality and productivity
85
PAIDEIA XXI
Recoger canastilla
y bandeja limpia
Fileteado y
eviscerado
Pesaje de pescado
¿Es conforme?
SI
NO
Colocar lomos para
envasado
SUBPROCESO: Fileteado
A
Subproceso de cocinado
B
SUBPROCESOS VINCULADOS
A
B
Subproceso de envasado
Revisión de
bandejas
Enjuagar bandeja
Actividades
intervenidas
Entregar bandeja
para limpieza y
desinfección
C
CProceso de pago de planillas
ANÁLISIS DE ESTABILIDAD
Valiéndose de la toma de datos his-
tóricos de los defectos en el pescado
leteado presentado en bandejas, se
aplicó la Carta C con la ayuda del soft-
ware MINITAB, debido a que en una
misma bandeja pueden tener inciden-
Figura 1. Diagrama de ujo del subproceso FILETEADO – Pre-test.
cia de defectos de diferente tipo (coá-
gulos, espinas, carne oscura o sanga-
cho y piel); además, la presencia de los
defectos no causa que el producto en
proceso se descarte (se corrige para
que continúe el proceso productivo),
solamente no es lo que se esperaba
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
86
PAIDEIA XXI
para el subproceso de envasado como
clien
te interno del subproceso de -
leteado. Se vericó entonces que el
estado del subproceso está bajo con-
trol estadístico con presencia de va-
riabilidad incipiente; sin embargo, el
nivel de defectos no es el adecuado
(elevado).
ANÁLISIS PRELIMINAR DE LA MÉ-
TRICA SIX SIGMA PARA ATRIBUTOS
Se utilizaron métricas como DPU
(Defectos por unidad) y DPMO (De-
fectos por millón de oportunidades),
indicadores empleados para susten-
tar la viabilidad de las mejoras pro-
puestas para la variable Defectos en
el pescado leteado presentado en
bandejas. Se concluyó que el proceso
se presenta estable, pero con una alta
tasa de defectos que se debe minimi-
zar.
ETAPA 3: ANALIZAR
Con estos resultados de las medi-
ciones se prosiguió a ANALIZAR por-
qué de la presencia de defectos en el
pescado leteado, por ello, se identi-
có las posibles causas y valiéndose
de la lluvia de ideas se construyó un
Diagrama de Ishikawa analizando las
6M, pero en este caso se basa en 4M:
materia prima, mano de obra, medi-
ciones y método puesto que los facto-
res maquinaria y medio ambiente no
son pertinentes para el estudio. Para
la priorización de causas, se cuanti-
can las mismas aplicando la votación
5, 3, 1.
ETAPA 4: MEJORAR
Con el objetivo de MEJORAR el
subproceso de leteado para mini-
mizar los defectos en el pescado co-
cinado y leteado para que tenga el
desempeño requerido, se realizaron
las siguientes estrategias de mejora:
Se modicó el Sistema de Monito-
reo y Control (revisión de bandejas,
registro y análisis de defectos) que se
venía empleando, implementándose
las Cartas de Control c para atribu-
tos, para lo cual se tuvo que realizar
capacitaciones al personal del Área
de Calidad. El Sistema de Monitoreo
y Control utiliza la métrica DPU y
DPMO de la metodología Six Sigma.
Se modicó el diagrama de ujo
del subproceso de leteado (Figura
2), adoptando el Control Estadístico
de Procesos en la revisión y registro
del subproceso de leteado.
El Sistema de Evaluación y Re-
compen
sa se implementó con la con-
signa de lograr motivación en el traba-
jo que desempeñan las obreras letea-
doras y lograr disminuir la presencia
de defectos, para lo cual se presentó a
la Dirección un Plan, que emplea indi-
cadores operativos como el DPU y a la
métrica Six Sigma DPMO como medio
de sustento del logro de la mejora en
el subproceso para la aplicación de los
incentivos económicos. Esta estrategia
logró ser un impulsor para una reduc-
ción signicativa de los defectos que
conlleve a una mayor apreciación de la
conserva por parte de los clientes con-
sumidores, mejorando su percepción.
Implementation of a system for improving quality and productivity
87
PAIDEIA XXI
Se implementó un Programa de
Capacitaciones para dar a conocer
la implementación de la metodología
Six Sigma y lo que se espera conse-
guir con el proyecto, teniendo para
este subproceso, la aplicación de las
herramientas Six Sigma que mejoran
y modican las actividades que com-
prenden el subproceso de leteado y
el sistema de evaluación y recompen-
sa como motivador. Así como tam-
bién, la aplicación de las herramien-
tas Six Sigma que mejoran y modi-
can las actividades que comprenden
el subproceso de leteado.
De esta manera, se interviene de
manera integrada en las causas raíz
identicadas que son: la motivación
insuciente por pago a destajo y el no
uso de herramientas estadísticas.
ETAPA 5: CONTROLAR
Se aplicaron las estrategias de me-
jora descritas y se establecieron las
actividades para CONTROLAR em-
pleando la Carta C y la métrica DPU y
DPMO para permitir que las acciones
de mejora sean sostenibles en el tiem-
po, dentro de la metodología DMAIC.
En la situación post-test, se pro-
cedió a volver a evaluar (MEDIR y
ANALIZAR) el estado del subproceso,
esto permitió contrastar la hipótesis
de investigación H
1
, armando que la
variable independiente (VI1) inuyó
positivamente en la variable depen-
diente (VD1), además el ujo del sub-
proceso quedó modicado y mejorado
(Figura 2), teniendo como actividades
mejoradas y añadidas a:
Fileteado y eviscerado: las obreras
tienen más cuidado y mayor compro-
miso en presentar lomos o letes sin
defectos (incentivos y capacitaciones).
Revisión de bandejas: el personal
de Calidad, de manera sistemática,
procede al muestreo operativo por día
laborado, en función a 4 subgrupos
de 65 datos (por cada obrera letea-
dora) para posterior análisis indivi-
dual y grupal. Aquí la obrera letea-
dora presenta su bandeja al personal
de Calidad, antes de que su pescado
sea pesado (pago a destajo).
Registrar: donde en adelante se
procede al registro conforme a la
toma de datos por muestreo descrito
previamente, durante la jornada la-
boral, de los defectos en la revisión
de bandejas.
Análisis de defectos: donde el per-
sonal de Calidad revisa y procesa la
data por obrera leteadora obtenido
de los registros, gracando la Carta
C y calculado los indicadores DPU y
DPMO. Aquí se podrá monitorear a
cada obrera en cuanto a su desempe-
ño se reere.
Envío de resultados a RR.HH.: los
datos procesados son enviados para
el pago de planillas y aplicación de
incentivos de acuerdo a las metas de
los indicadores utilizados para tal
n.
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
88
PAIDEIA XXI
Recoger canastilla
y bandeja limpia
Fileteado y
eviscerado
Pesaje de pescado
¿Es conforme?
SI
NO
Colocar lomos para
envasado
SUBPROCESO: Fileteado
A
B
Revisión de
bandejas
Enjuagar bandeja
Actividades
mejoradas
Entregar bandeja
para limpieza y
desinfección
Registrar
Colocar lomos para
envasado
C
Subproceso de cocinado
B
SUBPROCESOS VINCULADOS
A
Subproceso de envasado
CProceso de pago de planillas
Análisis de defectos
Envío de resultados
a RR.HH.
Figura 2. Diagrama de ujo del subproceso FILETEADO – Post-test.
HERRAMIENTAS DE LA METODOLOGÍA
SIX SIGMA APLICADAS A LA PRODUC-
TIVIDAD EN EL SUBPROCESO DE FILE-
TEADO
En la situación pre-test se procedió
a evaluar el estado del subproceso de
leteado desde el punto de vista de
la productividad (rendimiento de las
obreras) en la obtención de mayor peso
de pescado leteado por bandeja. Para la
cual se procedió a realizar la evaluación
en cuanto a su control estadístico se
reere, determinando el estado del
subproceso con respecto al promedio del
peso de pescado leteado por bandeja y
por trabajadora.
ETAPA 1: DEFINIR
Hace referencia al planteamiento del
problema, establecimiento del “Marco del
Implementation of a system for improving quality and productivity
89
PAIDEIA XXI
Proyecto” y aplicación de la metodología
DMAIC.
ETAPA 2: MEDIR
En la gura 3, se presenta el diagrama
de ujo del subproceso de leteado
donde se resaltan las actividades que
van a ser intervenidas. Mediante la
variable dependiente 2: Productividad
en el subproceso de leteado, con la
variable independiente 2: Implementación
de las herramientas de la metodología
Six Sigma aplicadas a la productividad
en el subproceso de leteado en dicho
subproceso; estas actividades comprenden
desde las operaciones de leteado y
eviscerado de pescado cocinado, pesaje de
bandejas con pescado leteado y registro
de las mismas
.
Recoger canastilla
y bandeja limpia
Fileteado y
eviscerado
Pesaje de pescado
¿Es conforme?
SI
NO
Colocar lomos para
envasado
SUBPROCESO: Fileteado
A
Subproceso de cocinado
B
SUBPROCESOS VINCULADOS
A
B
Subproceso de envasado
Revisión de
bandejas
Enjuagar bandeja
Actividades
intervenidas
Entregar bandeja
para limpieza y
desinfección
C
CProceso de pago de planillas
Actividades
intervenidas
Figura 3. Diagrama de ujo del subproceso FILETEADO – Pre-test.
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
90
PAIDEIA XXI
Las actividades intervenidas para
la segunda variable dependiente es el
lete
ado (desde el punto de vista de
peso de pescado) y el pesaje propia-
mente dicho del pescado. Teniendo
denido el segundo problema que
afecta el subproceso de leteado, se
procedió a MEDIR el estado del pro-
ceso, el cual se realizó mediante los
siguientes pasos:
OBTENCIÓN DE DATOS HISTÓRI-
COS
Estos datos históricos se basan en
los registros contenidos en el Control
de Destajos, reejando la realidad del
subproceso en cuanto a la producti-
vidad de las obreras leteadoras y se
procesa la información.
ANÁLISIS DE ESTABILIDAD
Valiéndose de la toma de datos
históricos por cada obrera leteadora
(pesos de las bandejas con pescado
leteado) que generan durante la jor-
nada laboral, se aplicó las Grácas o
Cartas con la ayuda de MINITAB (uti-
lizado para tamaños de muestra por
subgrupo no mayores a 10) y el esta-
do del índice de inestabilidad a nivel
pre-test. Se concluyó que el subpro-
ceso presenta inestabilidad con alta
variabilidad y necesita incrementar
el peso del pescado leteado teniendo
como objetivo el desplazamiento de la
media del subproceso en 0,5 Kg.
ETAPA 3: ANALIZAR
Con los resultados obtenidos de
las mediciones se prosiguió a ANALI-
ZAR el porqué de la existencia de la
inestabilidad sobre todo de aquellos
puntos que se maniestan por deba-
jo del límite inferior y que perjudica
la productividad al obtenerse menos
pescado para envasar, por ello, para
poder identicar las posibles cau-
sas se designó un equipo de trabajo
y valiéndose de la lluvia de ideas se
construyó un Diagrama de Ishikawa
empleando la metodología de las 6M,
pero en este caso se analiza 4M que
son: materia prima, mano de obra,
mediciones y método; maquinaria y
medio ambiente no son pertinentes
para el estudio. Para la priorización
de causas, se cuantican las mismas
aplicando la votación 5, 3, 1.
ETAPA 4: MEJORAR
Con el objetivo de MEJORAR el
subproceso de leteado respecto a su
productividad expresado en kilogra-
mos de pescado leteado por bande-
ja, se realizaron las siguientes estra-
tegias de mejora:
Se modicó el Sistema de Monito-
reo y Control que se venía empleando
(registro de peso de pescado letea-
do por obrera), implementándose las
Cartas de Control para variables, con
ello, se analiza la estabilidad del sub-
proceso y se detectan cambios en la
media del subproceso, previa capa-
citación al personal del Área de Pro-
ducción y Recursos Humanos. Es im-
portante recalcar que, los límites de
control fueron establecidos en la Car-
ta de Control en la situación post-test
y se utilizarán para el análisis de da-
tos futuros hasta que haya cambios
permanentes en materia prima, mé-
Implementation of a system for improving quality and productivity
91
PAIDEIA XXI
todos, mediciones o la mano de obra.
Se modicó el diagrama de ujo
del subproceso de leteado (Figura
4), adoptando el Control Estadístico
de Procesos en el pesaje de bandejas
del subproceso de leteado.
El Sistema de Evaluación y Recom-
pensa se implementó con la consigna
de lograr motivación en el trabajo que
desempeñan las obreras leteadoras
y lograr aumentar la obtención de
pescado para envasar, permitiendo
apreciar la mejora e incremento en la
media del peso de pescado leteado
con el correspondiente incremento de
la producción (cajas x 48 latas).
Se implementó un Programa de
Capacitaciones para dar a conocer la
implementación de la metodología Six
Sigma y lo que se espera conseguir
con el proyecto, teniendo para este
subproceso, el sistema de evaluación
y recompensa como motivador. Así
como también, la aplicación de las
herramientas Six Sigma que mejoran
y modican las actividades que com-
prenden el subproceso de leteado.
De esta manera, se interviene de
manera integrada en las causas raíz
identicadas que son: la motivación
insuciente por pago a destajo y el no
uso de herramientas estadísticas.
ETAPA 5: CONTROLAR
Al aplicar las estrategias de me-
jora descritas y se establecieron las
actividades para CONTROLAR como
las Cartas de Control para variables e
índice de inestabilidad, para que las
acciones de mejora sean sostenibles
en el tiempo, conforme a la metodo-
logía DMAIC.
En la situación post-test, se pro-
cedió a volver a evaluar (MEDIR y
ANALIZAR) el estado del subproceso
que permitió contrastar la hipótesis
de investigación, armando que la
variable independiente inuyó positi-
vamente en la variable dependiente,
además el ujo del subproceso quedó
modicado y mejorado (Figura 13),
teniendo como actividades mejoradas
y añadidas a:
Fileteado y eviscerado: las obreras
tienen más cuidado y mayor com-
promiso para obtener mayor peso de
lomos o letes y evitar que parte de
ellos se vaya con los residuos de pes-
cado a la planta de harina.
Pesaje de pescado: aquí se pesa la
totalidad de bandejas por cada obre-
ra leteadora para el pago a destajo.
Análisis de productividad: don-
de el personal de Calidad, de mane-
ra sistemática, procede al muestreo
operativo, en función a 4 subgrupos
de tamaño 10 (bandejas) por 6 días
de producción (240 datos semanales)
para posterior análisis grupal. Aquí
se emplea la Carta de Control y se
trabaja el indicador Kg Pescado le-
teado / Bandeja.
Envío de resultados a RR.HH.: los
datos procesados son enviados para
el pago de planillas y aplicación de
incentivos de acuerdo a las metas de
los indicadores utilizados para tal
n.
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
92
PAIDEIA XXI
Recoger canastilla
y bandeja limpia
Fileteado y
eviscerado
Pesaje de pescado
¿Es conforme?
SI
NO
Colocar lomos para
envasado
SUBPROCESO: Fileteado
A
B
Revisión de
bandejas
Enjuagar bandeja
Actividades
mejoradas
Entregar bandeja
para limpieza y
desinfección
Registrar
Colocar lomos para
envasado
C
Subproceso de cocinado
B
SUBPROCESOS VINCULADOS
A
Subproceso de envasado
CProceso de pago de planillas
Análisis de defectos
Envío de resultados
a RR.HH.
Análisis de
productividad
Figura 4. Diagrama de ujo del subproceso FILETEADO – Post-test.
Implementation of a system for improving quality and productivity
93
PAIDEIA XXI
HERRAMIENTAS DE LA METODOLO-
GÍA SIX SIGMA APLICADAS A LA VA-
RIABILIDAD EN EL SUBPROCESO DE
ENVASADO
El subproceso de envasado se ca-
racteriza por el empacado de lomos o
letes de pescado en los envases ½
Lb – Tuna de hojalata del tamaño 307
x 109, mediante el uso de la empaca-
dora marca HERFRAGA modelo SM-
200 con una velocidad de 150 latas
/ minutos, cuya alimentación es ma-
nual, acomodando los lomos o letes
en cantidad sucientes en el conduc-
to compuesto por tres fajas sanitarias
que dirige el pescado hacia la cuchilla
que corta la cantidad por lata desea-
da y los pistones o émbolos los añaden
lata por lata y posteriormente se revisa
el peso envasado con muestras de 10
latas cada h.
Como antecedente sintomático del
problema que aqueja a este subpro-
ceso, tenemos que en cada revisión
según la metodología utilizada en ese
momento, siempre se hallaba varia-
bilidad en el peso envasado (peso del
pescado más el envases de hojalata
sin líquido de gobierno), corrigiéndose
cada vez sólo manipulando la empa-
cadora para aumentar o disminuir la
cantidad por lata, es decir, no se ha-
bían identicado las causas que ori-
ginan esta variabilidad en el subpro-
ceso, tampoco si el mismo se tiene la
capacidad de proceso necesaria para
cumplir con las especicaciones esta-
blecidas y mucho menos si el subpro-
ceso está centrado o que tan inestable
pueda llegar a ser.
En la situación pre-test se procedió
a evaluar el estado del subproceso de
envasado, para la cual se realizó como
una de las tareas primordiales para
caracterizar y mejorar el subproceso,
la evaluación en cuanto a su capaci-
dad y estabilidad (Figura 4).
ETAPA 1: DEFINIR
Hace referencia al planteamien-
to del problema, establecimiento del
“Marco del Proyecto” y aplicación de la
metodología DMAIC.
ETAPA 2: MEDIR
En la gura 14, se presenta el dia-
grama de ujo del subproceso de enva-
sado con las actividades que compren-
den el mismo. El diagrama de ujo se
describe de la siguiente manera:
Alimentar la envasadora: donde se
designa hasta dos obreras para que ali-
mente con lomos o letes de pescado la
máquina envasadora de forma manual.
Envasado: empleando la máquina
envasadora HERFRAGA se va aña-
diendo automáticamente el pescado a
cada lata cuya alimentación de enva-
ses (codicados) se da por gravedad.
Control de peso envasado: se veri-
ca que el peso sea el especicado para
el producto y se registrar: conjunta-
mente con la actividad de control de
peso, se registra en el formato corres-
pondiente, en cada hora de trabajo,
una muestra de tamaño 10 (latas).
Reprocesar: en caso de no estar en
el rango establecido, retorna a la má-
quina para su reproceso.
Cabe señalar que este subproceso
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
94
PAIDEIA XXI
proviene de la culminación del sub-
proceso de leteado, para continuar
posteriormente con la adición de in-
sumos. En dicho diagrama de ujo se
resaltan las actividades de que van a
ser intervenidas mediante la variable
dependiente 3: Capacidad del sub-
proceso de envasado, con la variable
independiente 3: Implementación de
las herramientas de la metodología Six
Sigma aplicadas a la variabilidad en el
subproceso de envasado; estas activi-
dades comprenden desde la alimenta-
ción a la máquina HERFRAGA de for-
ma manual, el envasado propiamente
dicho por la máquina en mención,
hasta las actividades de muestreo y
control de calidad en el peso envasado.
Envasado
¿Peso
correcto?
NO
Control de peso
envasado
A
Subproceso de fileteado
B
SUBPROCESOS VINCULADOS
A
Subproceso de Codificado de envases
Alimentar la
envasadora
Reprocesar
C
SI
SUBPROCESO: Envasado
Actividades
intervenidas
B
CSubproceso de adición de insumos
Figura 5. Diagrama de ujo del subproceso ENVASADO – Pre-test.
Implementation of a system for improving quality and productivity
95
PAIDEIA XXI
se priorizó las causas raíces encon-
tradas cuanticando mediante el con-
senso o votación 5, 3.
ETAPA 4: MEJORAR
Con el objetivo de MEJORAR el
subproceso de envasado para reducir
la variabilidad con tendencia cíclica y
que tenga la capacidad requerida, se
realizaron las siguientes estrategias
de mejora:
De todas las obreras que han esta-
do interviniendo en la alimentación de
pescado a la máquina empacadora, se
escogieron a las mejores en cuanto a
aproximación de media a las especi-
caciones del subproceso, dichas obre-
ras fueron nombradas (12 obreras) de
manera estable, siendo entrenadas de
forma exclusiva para incrementar las
destrezas (trabajan en pareja rotando
cada 2 h). De esta manera, se está evi-
tando que todo el universo de obreras
intervenga en esta actividad, mini-
mizando la alta rotación que existía.
Como incentivo, se les reconoce el do-
ble de horas (jornal), es decir, el equi-
valente a 04 horas que compense el
tiempo que no se dedican a letear.
Se modicó el Sistema de Monito-
reo y Control que se venía emplean-
do, implementándose las Cartas de
Control para variables, previa capa-
citación al personal del Área de Cali-
dad con análisis de Capacidad con la
métrica Six Sigma del índice Z y los
índices de capacidad; permitiendo ve-
ricar de esta manera, si el subproce-
so realmente mejora y cumple con las
OBTENCIÓN DE DATOS HISTÓRICOS
Estos datos históricos se basan
en los registros contenidos en el FR-
GCI-05 Control de líquido de gobierno
y peso envasado, en relación a la va-
riable de salida Capacidad del Subpro-
ceso de Envasado.
ANÁLISIS DE ESTABILIDAD
Va
liéndose de la toma de datos
históricos del peso envasado, se apli-
có las Cartas X-R con la ayuda de MI-
NITAB y las pruebas de causas espe-
ciales, concluyendo que existe mucha
inestabilidad (variabilidad) en el peso
envasado. El tipo de inestabilidad que
se aprecia se muestra como variacio-
nes cíclicas. Además, se aprecia que
el subproceso no cumple con las es-
pecicaciones y no se realiza el aná-
lisis de capacidad puesto que el sub-
proceso no es estable ni centrado.
Se concluyó que el proceso se pre-
sentaba inestable e incapaz y necesita
corregirse y mejorar, incluso se deter-
minó un comportamiento cíclico.
ETAPA 3: ANALIZAR
Con los resultados de las medicio-
nes se prosiguió a ANALIZAR el por-
qué de la variabilidad determinada,
por ello, para poder identicar las po-
sibles causas, el equipo de trabajo y
valiéndose de la lluvia de ideas o Bra-
instorming, se propusieron y se expu-
sieron las posibles causas tanto prin-
cipales como secundarias del proble-
ma, mediante consenso se construyó
un Diagrama de Ishikawa empleando
el método de las 6M. Posteriormente,
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
96
PAIDEIA XXI
especicaciones establecidas (calidad
de proceso).
Se modicó el diagrama de ujo
del subproceso de leteado (Figura
5), adoptando el Control Estadístico
de Procesos en el peso envasado.
Se implementó un Programa de
Capacitaciones para dar a conocer
la implementación de la metodología
Six Sigma y lo que se espera conse-
guir con el proyecto, teniendo para
este subproceso, el sistema de eva-
luación y recompensa como motiva-
dor. Así como también, la aplicación
de las herramientas Six Sigma que
mejoran y modican las actividades
que comprenden el subproceso de
envasado.
De esta manera, se interviene de
manera integrada en las causas raíz
identicadas que son: la motivación
insuciente por pago a destajo, el sis-
tema actual de alta rotación y el no
uso de herramientas estadísticas.
ETAPA 5: CONTROLAR
Se aplicaron las estrategias de me-
jora descritas y se establecieron las
actividades para CONTROLAR como
las Cartas de Control para variables,
analizando la Capacidad del subpro-
ceso, para que las acciones de mejora
sean sostenibles en el tiempo, confor-
me a la metodología DMAIC.
En la situación post-test, se proce-
dió a volver a evaluar (MEDIR y ANA-
LIZAR) el estado del subproceso que
permitió contrastar la hipótesis de in-
vestigación, armando que la variable
independiente inuyó positivamente
en la variable dependiente, además
el ujo del subproceso quedó modi-
cado y mejorado (Figura 6), teniendo
como actividades mejoradas y añadi-
das a:
Alimentar la envasadora: donde se
implementa la disposición de los equi-
pos seleccionados para esta actividad.
Registrar: identicación de esta ac-
tividad en el ujo.
Análisis de estabilidad: se extrae
de los registros una muestra diaria de
4 subgrupos de tamaño 10 (latas) por
6 días de producción, equivalente a
240 datos semanales), aquí se emplea
la Carta de Control determinando si
existen o no estabilidad de acuerdo al
comportamiento de los datos enmar-
cados con sus límites de control.
Análisis de capacidad: a la mues-
tra trabajada en el punto anterior, se
aplica un estudio de capacidad, donde
se obtienen los índices C
p
y C
pk
con el
índice Z, también los índices P
p
y P
pk
,
vericando el nivel de cumplimiento
del subproceso con las especicacio-
nes establecidas.
Acciones correctivas: en caso de no
estar cumpliendo con las expectati-
vas, se aplicarán acciones correctivas,
determinadas previamente mediante
un análisis de causas.
Implementation of a system for improving quality and productivity
97
PAIDEIA XXI
Envasado
¿Peso
correcto?
NO
Control de peso
envasado
A
Subproceso de fileteado
B
SUBPROCESOS VINCULADOS
A
Subproceso de Codificado de envases
Alimentar la
envasadora
Reprocesar
C
SI
SUBPROCESO: Envasado
Actividades
intervenidas
B
CSubproceso de adición de insumos
Fuera de línea
Registrar
En línea
Análisis de
capacidad
Análisis de
estabilidad
¿Adecuado?
SI
Acciones
correctivas
Figura 6. Diagrama de ujo del subproceso ENVASADO – Post-test.
Aspectos éticos
Los autores declaran que se cum-
plió con toda la normatividad ética na-
cional e internacional.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
PRE - TEST
DEFECTOS EN EL PESCADO FILETEA-
DO
TOMA DE MUESTRA PRE-TEST
Se realizó la toma de muestra pre-
test extrayendo 180 unidades (10
bandejas con pescado leteado por
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
98
PAIDEIA XXI
subgrupo) en el período de tiempo.
Para ello, utilizamos la hoja de veri-
cación para productos defectuosos,
en este caso, para defectos, desde el
03 al 30 de abril del 2015, con un
total de 18 días de producción. Se
realizó un diagrama de Pareto (Fi-
gura 7). Con ello, se determinó que
la carne oscura como la piel, son los
defectos con mayor presencia con un
74,85% de presencia, dicho diagra-
ma fue empleado en el ciclo de ca-
pacitaciones a las obreras a manera
informativa.
0.00
20.00
40.00
60.00
80.00
100.00
Carne oscura Piel Espinas Coágulos
% Frecuencia % Acumulado
Figura 7. Diagrama de Pareto aplicado a los defectos.
ANÁLISIS DESCRIPTIVO: La mues-
tra pre-test tuvo un promedio de 18,11
defectos por cada 10 bandejas con una
desviación estándar de 4,15, cabe re-
saltar el valor de la moda de 15, un va-
lor de defectos considerado muy alto. El
valor de curtosis de la muestra pre-test
arroja como resultado -0,21, que indica
que la distribución tiene colas ligeras
y un pico levemente aplanado que la
distribución normal (distribución pla-
ticúrtica), ya que presenta un reduci-
do grado de concentración alrededor
de los valores centrales de la variable,
aunque de forma leve por su cercanía a
cero. El valor de asimetría de la mues-
tra pre-test tiene como resultado 0,80,
el cual es mayor a cero, por tanto, se
determina que la curva que distribuye
a los datos es asimétricamente positiva.
PRUEBA DE NORMALIDAD: Los
resultados obtenidos en la prueba de
normalidad K-S, muestran un valor P
= 0,07, concluyendo que los datos si-
guen una distribución normal, por lo
tanto, son paramétricos.
ANÁLISIS MEDIANTE CONTROL
ESTADÍSTICO DE PROCESOS: Se uti-
lizó la Gráca de Control C (Figura 8),
puesto que el tamaño de los subgru-
pos es constante y porque una bande-
ja con pescado puede presentar varios
tipos de defectos como: coágulos, espi-
nas, carne oscura, y pie
Implementation of a system for improving quality and productivity
99
PAIDEIA XXI
l.
1715131197531
30
25
20
15
10
5
Muestra
Conteo de muestras
_
C=18.11
LCS=30.88
LCI=5.34
Gráfica C de Defectos
Figura 8. Gráca C de defectos en el subproceso de leteado.
MÉTRICA DPMO: Para el análisis
pre-test es importante evaluar el sub-
proceso desde el punto de vista la mé-
trica Six Sigma (Tabla 3) para atributos
(defectos) como indicador establecido
para la variable dependiente. Es impor-
tante resaltar que cada bandeja tiene
4 oportunidades de error por unidad
(bandeja con pescado).
Tabla 3. Métrica Six Sigma para
atributos. DPU = Defectos por unidad.
DPO = Defectos por oportunidad. DPMO
= Defectos por millón de oportunidades.
MÉTRICA VALOR
DPU 1,81
DPO 0,45
DPMO 452,77
La primera métrica DPU, indica que,
en promedio, cada bandeja con pesca-
do leteado tiene 1,81 defectos (casi la
presencia de dos defectos por bandeja).
La segunda métrica DPO (Defectos por
oportunidad), este indicado trabaja con
las oportunidades de presencia de de-
fectos por unidad (bandeja), con lo cual
el valor de 0,45 indica que, de 720 opor-
tunidades de presencia de defectos, 326
errores o defectos fueron detectados. El
DPMO obtenido indica que se esperan
452,77 defectos por millón de posibili-
dades de incidencia de defectos (4 por
bandeja). Bajo este indicador se deter-
mina la viabilidad del proyecto en cuan-
to a la variable defectos en el pescado
leteado se reere.
ANÁLISIS DE CAUSAS MEDIANTE
DIAGRAMA DE ISHIKAWA: Con estos
resultados de las mediciones se prosi-
guió a ANALIZAR por qué sucede la va-
riabilidad del subproceso de envasado,
Diagrama d
e Ishikawa. Para ello, se
formó un equipo de trabajo, quienes
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
100
PAIDEIA XXI
utilizando la lluvia de ideas o Brains-
torming, se propusieron y se expusie-
ron las posibles causas tanto princi-
pales como secundarias del problema;
mediante consenso se estableció el
diagrama de Ishikawa (Figura 9); con-
siderándose 4M de las 6M, descartan-
do dos de las ramas por no ser factores
que afecten al desenvolvimiento de la
operación.
Figura 9. Diagrama de Ishikawa: Defectos en el pescado leteado.
De esta manera, teniendo el diagrama de Ishikawa denido, se procedió a
identicar las causas raíz (priorización) que se muestran en la tabla 4.
Tabla 4. Evaluación para la priorización de las causas raíz.
Causas principales A B C D E F G H TOTAL
No uso de herramientas estadísticas 5 5 5 5 3 3 5 5 36
Motivación insuciente por pago a
destajo
5 3 5 5 5 5 3 5 36
Capacitación y adiestramiento 5 5 5 3 3 3 3 5 32
Operación manual 3 1 1 3 3 1 3 3 18
Pago a destajo 3 1 3 1 3 1 3 1 16
Recepción de pesca 1 3 1 3 1 1 1 3 14
Incumplimiento de los parámetros de
cocción
1 3 1 1 1 1 1 3 12
PUNTAJE TOTAL 164
DEFECTOS EN EL
PESCADO
FILETEADO
MEDICIONES
MANO DE OBRA
MÉTODOS
Análisis de rendimientos
insuficiente
Pago a destajo
Interés por ganar más
Operación manual
MATERIA PRIMA
Calidad del
pescado cocinado
Competencia interna
Inadecuada cocción
Incumplimiento de
parámetros
Calidad del pescado
Fresco o congelado
Recepción de pesca Motivación insuficiente
por pago a destajo
Capacitación y adiestramiento
Sistema de medición
No uso de herramientas
estadísticas
Implementation of a system for improving quality and productivity
101
PAIDEIA XXI
Las causas raíz a priorizar son: el
no uso de herramientas estadísticas
en el sistema medición del proceso,
puesto que, no había control estadísti-
co, ni se empleaba métrica para datos
del tipo atributo, que permita evaluar
el subproceso de leteado y el desem-
peño de las obreras. Motivación insu-
ciente por pago a destajo, donde las
obreras impulsadas por el tema eco-
nómico, buscan rapidez dejando de
lado la calidad de su trabajo (Tabla 4).
PRODUCTIVIDAD DE LAS OBRERAS
FILETEADORAS
TOMA DE MUESTRA PRE-TEST
Se realizó un estudio inicial (pre-
test) obteniendo 18 subgrupos (mues-
tras) con un tamaño de 10 bandejas
con pescado leteado cada uno.
ANALISIS DESCRIPTIVO: La muestra
pre-test tiene un promedio de 5,94
kg de pescado leteado por bandeja
con una desviación estándar de 0,57,
cabe resaltar el valor de la moda de 6,
que es el valor en kilogramos de pes-
cado leteado que más se repite de la
muestra pre-test. El valor de curtosis
de la muestra pre-test arroja como re-
sultado -0,34, que indica que la dis-
tribución tiene colas ligeras y un pico
levemente aplanado que la distribu-
ción normal, esta curva se cataloga
como distribución platicúrtica, debi-
do a que presenta un reducido grado
de concentración alrededor de los va-
lores centrales de la variable, aunque
de forma leve por su cercanía a cero.
El valor de asimetría de la muestra
pre-test tiene como resultado 0,16, el
cual es mayor a cero, por tanto, se
determina que la curva que distribu-
ye a los datos es asimétricamente po-
sitiva ( > Md > Mo) o asimétricos a
la derecha debido a que la “cola” de
la distribución apunta a la derecha,
pero de acuerdo al valor obtenido la
asimetría es muy leve debido a que el
valor obtenido es muy cercano a cero,
es decir, una pequeña concentración
de valores se encuentra a la derecha
de la media.
PRUEBA DE NORMALIDAD: Los
resultados obtenidos en la prueba
K-S muestran un valor P = 0,09, con-
cluyendo que los datos siguen una
distribución normal, por lo tanto, son
paramétricos.
ANÁLISIS MEDIANTE CONTROL
ESTADÍSTICO DE PROCESOS: Se
utilizó la Gráca de Control, puesto
que dicha gráca es aplicable a pro-
cesos masivos y los datos son varia-
bles (características de calidad de tipo
continuo). En la gura 10, se mues-
tra los resultados pre-test empleando
la Gráca de Control -.
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
102
PAIDEIA XXI
1715131197531
7.0
6.5
6.0
5.5
Muestra
Media de la muestra
_
_
X=5.941
LCS=6.351
LCI=5.531
1715131197531
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
Muestra
Rango de la muestra
_
R=1.331
LCS=2.366
LCI=0.297
58
8
8
1
8
1
8
5
5
1
5
1
1
Gráfica X-R
Productividad en el subproceso de fileteado
Figura 10. Gráca de control -para la productividad del leteado.
En la gura 11, se muestra los resultados pre-test empleando la Gráca de
Control -, pero con límites 1σ-2σ-3σ.
1715131197531
7.0
6.5
6.0
5.5
Muestra
Media de la muestra
_
_
X=5.941
+3SL=6.351
-3SL=5.531
+2SL=6.215
-2SL=5.668
+1SL=6.078
-1SL=5.804
1715131197531
2.0
1.5
1.0
0.5
0.0
Muestra
Rango de la muestra
_
R=1.331
+3SL=2.366
-3SL=0.297
+2SL=2.021
-2SL=0.642
+1SL=1.676
-1SL=0.987
58
8
8
1
8
1
8
5
5
1
5
1
1
Gráfica X-R
Productividad en el subproceso de fileteado
Figura 11. Gráca de control - con límites 1σ-2σ-3σ.
Implementation of a system for improving quality and productivity
103
PAIDEIA XXI
La gráca - indica que los datos
están bajo control, por lo tanto, es apro-
piado examinar la gráca - que, de
acuerdo a la muestra, se espera que el
peso del pescado leteado presentado
en bandejas varíe entre 5,53 como LCI
y 6,35 como LCS con un promedio de
5,94. En la Gráca de Control - se
reeja una alta variabilidad, notándo-
se que el proceso no es estable, puesto
que hay puntos fuera de los límites de
control. Además, no supera una de las
pruebas para causas especiales, como
es el caso de:
PRUEBA 1. Que advierte un punto
con valor mayor a 3 desviaciones es-
tándar desde la línea central, es decir,
puntos fuera de los límites de control,
prueba contundente de falta de con-
trol. La prueba falló en los puntos: 4;
5; 7; 11; 13 de la gráca de control.
Para complementar la prueba 1
para detectar causas especiales, se re-
currió a pruebas como la Nº 5, Nº6 y
Nº8.
PRUEBA 5. Que advierte 2 de cada
3 puntos con valores mayores a 2 des-
viaciones estándar respecto a la línea
central (en un lado de LC). La prueba
falló en los puntos: 4; 6; 8; 9; 11; 13;
17.
PRUEBA 6. Que advierte 4 de cada
5 puntos con valores mayores a 1 des-
viación estándar desde la línea central
(en un lado de LC). La prueba falló en
el punto: 9.
PRUEBA 8. Que advierte 8 conse-
cutivos con valores mayores a 1 des-
viación estándar desde la línea central
(en un lado de LC). La prueba falló en
los puntos: 8; 9; 10; 11; 12; 13; 14;
15; 16; 17.
ÍNDICE DE INESTABILIDAD: Para
el análisis pre-test es importante eva-
luar el subproceso mediante índice de
inestabilidad. De acuerdo a la Gráca
de Control -, donde se muestran los
puntos especiales, se puede concluir
que con 27,78% de índice de inestabi-
lidad, el proceso es inestable con alta
variabilidad, requiriendo atención y
mejora.
ANÁLISIS DE CAUSAS MEDIANTE
DIAGRAMA DE ISHIKAWA: Con los
resultados obtenidos en las medicio-
nes, se prosiguió a ANALIZAR por qué
sucede la variabilidad del subproceso
de envasado mediante la herramien-
ta Diagrama de Ishikawa. Para ello, el
equipo de trabajo designado empleó la
lluvia de ideas o Brainstorming, don-
de se propusieron y se expusieron
las posibles causas tanto principales
como secundarias del problema; me-
diante consenso se estableció el dia-
grama de Ishikawa (Figura 12); y como
ya se mencionó, para el diagrama de
Ishikawa sólo se consideró 4M de las
6M, descartando dos de las ramas por
no ser factores que afecten al desen-
volvimiento de la operación.
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
104
PAIDEIA XXI
Figura 12. Diagrama de Ishikawa: Productividad en el
subproceso de leteado.
De esta manera, teniendo el diagrama de Ishikawa denido, se procedió a
identicar las causas raíz (priorización) que se muestran en la tabla 5.
Tabla 5. Evaluación para la priorización de las causas raíz.
Causas principales A B C D E F G H TOTAL
No uso de herramientas
estadísticas
5 5 5 5 3 3 5 5 36
Motivación insuciente por pago a
destajo
5 3 5 5 5 5 3 5 36
Capacitación y adiestramiento 5 5 5 3 3 3 3 5 32
Operación manual 3 1 1 3 3 1 3 3 18
Pago a destajo 3 1 3 1 3 1 3 1 16
Recepción de pesca 1 3 1 3 1 1 1 3 14
Incumplimiento de los parámetros
de cocción
1 3 1 1 1 1 1 3 12
PUNTAJE TOTAL 164
Evaluación para la priorizaciónausas raíz
Implementation of a system for improving quality and productivity
105
PAIDEIA XXI
Las causas raíz a priorizar son: el
no uso de herramientas estadísticas
en el sistema medición del proceso,
puesto que, no se conocía los límites
de control, no se controlaba el centra-
do ni la estabilidad. El monitoreo era
reactivo, puesto que sólo cuando los
valores que se registraban eran consi-
derados bajos se les llamaba la aten-
ción a las obreras. Motivación insu-
ciente por pago a destajo, donde las
obreras impulsadas por el tema eco-
nómico, buscan obtener mayor peso
en pescado (pago a destajo), pero tra-
ducido a un mayor número de bande-
jas trabajadas y no en la obtención de
un mayor peso por bandeja.
CAPACIDAD DEL SUBPROCESO DE
ENVASADO
TOMA DE MUESTRA PRE-TEST
Se realizó un estudio inicial deno-
minado pre-test, obteniendo 18 sub-
grupos (muestras) con un tamaño de
10 latas con pescado envasado cada
una.
ANÁLISIS DESCRIPTIVO: La
muestra pre-test tiene un promedio
de 125,24g de peso envasado, con
una desviación estándar de 2,02,
cabe resaltar el valor de la moda de
126,60g, que es el valor que más se
repite de la muestra. El valor de cur-
tosis de la muestra pre-test arroja
como resultado -0,05, que indica que
la distribución tiene colas ligeras y
un pico levemente aplanado que la
distribución normal, esta curva se
cataloga como distribución platicúr-
tica, ya que presenta un reducido
grado de concentración alrededor de
los valores centrales de la variable,
aunque de forma muy leve por su
cercanía a cero. El valor de asimetría
de la muestra pre-test tiene como
resultado -0,45, el cual es menor a
cero, por tanto, se determina que la
curva que distribuye a los datos es
asimétricamente negativa ( < Md <
Mo) o asimétricos a la izquierda.
PRUEBA DE NORMALIDAD: Los
resultados obtenidos en la prueba de
normalidad K-S, muestran un valor
P = 0,08, concluyendo que los datos
de la muestra si siguen una distribu-
ción normal, por lo tanto, son para-
métricos.
ANÁLISIS APLICANDO CONTROL
ESTADÍSTICO: Para la muestra pre-
test, se utilizó la Gráca de Control
-, puesto que dicha gráca es apli-
cable a procesos masivos y los datos
son tipo variables (características de
calidad de tipo continuo), permitien-
do determinar si el subproceso está
o no bajo control estadístico (proceso
estable) (Figura 13). En la gura 14,
se muestra los resultados pre-test
empleando la Gráca de Control -,
pero con límites 1σ-2σ-3σ.
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
106
PAIDEIA XXI
1715131197531
128
126
124
Muestra
Media de la muestra
_
_
X=125.24
LCS=126.924
LCI=123.556
1715131197531
10
5
0
Muestra
Rango de la muestra
_
R=5.46
LCS=9.71
LCI=1.22
1
6
6
1
1
Gráfica X-R
Peso envasado (en gramos)
Figura 13. Gráca de control - para el peso envasado.
1715131197531
128
126
124
Muestra
Media de la muestra
_
_
X=125.24
+3,SL=126.924
-3,SL=123.556
+2,SL=126.363
-2,SL=124.117
+1,SL=125.801
-1,SL=124.679
1715131197531
10
5
0
Muestra
Rango de la muestra
_
R=5.46
+3,SL=9.71
-3,SL=1.22
+2,SL=8.29
-2,SL=2.63
+1,SL=6.88
-1,SL=4.05
1
6
6
1
1
Gráfica X-R
Peso envasado (en gramos)
Figura 14. Gráca de control - con límites 1σ-2σ-3σ.
Implementation of a system for improving quality and productivity
107
PAIDEIA XXI
Para los datos de la muestra pre-
test (peso envasado), la gráca in-
dica que el subproceso está bajo con-
trol. En la gráca se puede iden-
ticar que, la línea central
(estimado
del promedio del proceso) es 125,24g,
mientras que los límites de control su-
perior e inferior son 126,92g y 123,55g,
respectivamente, por lo tanto, se espe-
ra que los promedios de los subgrupos
se ubiquen en dicho rango.
Los datos mostrados en la
Gráca de Control - reejan una
alta variación, vericándose que el
subproceso no estaba estable, puesto
que hay puntos fuera de los límites
de control. Además, no superó una de
las pruebas para causas especiales en
las grácas de control (se identicaron
patrones especícos de datos), como
es el caso de:
PRUEBA 1. Que advierte un punto
con valor mayor a desviaciones
estándar desde la línea central, es
decir, puntos fuera de los límites
de control, prueba contundente de
falta de control. La prueba falló en
los puntos: 8; 9; 18; de la gráca de
control.
Para complementar la prueba 1 en
la detección de causas especiales, se
recurrió a pruebas adicionales como la
Nº 5 y Nº6:
PRUEBA 5. Que advierte 2 de cada
3 puntos con valores mayores a 2
desviaciones estándar respecto a la
línea central (en un lado de LC). La
prueba falló en el punto: 9.
PRUEBA 6. Que advierte 4 de
cada 5 puntos con valores mayores a
1 desviación estándar desde la línea
central (en un lado de LC). La prueba
falló en los puntos: 15;16.
Por tanto, se concluye que el
subproceso estaba fuera de control,
antes de la aplicación de la propuesta de
mejora, debido a causas especiales que
hacen al promedio inestable. Como el
subproceso no estaba estadísticamente
estable, no es adecuado realizar un
análisis de capacidad. A pesar de ello,
se puede armar que el subproceso
no está centrado y tampoco cumple
con las especicaciones jadas por la
Dirección.
ANÁLISIS DE CAUSAS MEDIANTE
DIAGRAMA DE ISHIKAWA: Con
los resultados obtenidos de las
mediciones de la muestra pre-test, se
prosiguió a ANALIZAR por qué sucede
la variabilidad en el peso envasado,
mediante el Diagrama de Ishikawa.
Para ello, el equipo de trabajo
designado, empleó la lluvia de ideas o
Brainstorming, donde se propusieron
y se expusieron las posibles causas
tanto principales como secundarias
del problema; mediante consenso se
estableció el diagrama de Ishikawa
(Figura 15); considerándose 5M de
las 6M, descartando dos de las ramas
por no ser factores que afecten al
desenvolvimiento de la operación.
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
108
PAIDEIA XXI
Velocidad de la línea
Alta rotación
CAPACIDAD DEL
SUBPROCESO DE
ENVASADO
MEDICIONES
MANO DE OBRA
MÉTODOS
Análisis de las mediciones
Pago a destajo
Variabilidad de las
capacidades
Alimentación manual
MATERIA PRIMA
Calidad del
pescado cocinado
Habilidades y destrezas
Inadecuada cocción
Incumplimiento de
parámetros
Calidad del pescado
Fresco o congelado
Recepción de pesca
Motivación insuficiente
por pago a destajo
Capacitación y entrenamiento
Sistema de medición
No uso de herramientas
estadísticas
MAQUINARIA
Presión de aire
(parte neumática)
Presión de
pistones
(parte mecánica)
Sistema actual
Filo de cuchilla
Mantenimiento
Figura 15. Diagrama de Ishikawa: Capacidad del subproceso de envasado.
De esta manera, teniendo el diagrama de Ishikawa denido, se procedió a
establecer las causas raíz (priorización) que se muestran en la tabla 6.
Tabla 6. Evaluación para la priorización de las causas raíz.
CAUSAS PRINCIPALES A B C D E F G H TOTAL
Motivación insuciente por pago por
jornal
3 5 5 3 3 5 5 3 32
No uso de herramientas estadísticas 5 5 5 3 3 3 5 3 32
Sistema actual de alta rotación 5 5 3 3 5 5 3 3 32
Velocidad de la línea 3 5 3 3 3 3 3 1 24
Mantenimiento de la cuchilla 3 3 1 3 3 3 1 1 18
Alimentación manual 3 1 1 3 3 1 3 3 18
Pago a destajo 3 1 3 1 3 1 3 1 16
Recepción de pesca 1 3 1 3 1 1 1 3 14
Incumplimiento de parámetros de
cocción
1 3 1 1 1 1 1 3 12
Presión de aire (parte neumática) 1 3 1 1 3 1 1 1 12
Presión de pistones (parte mecánica) 1 1 1 1 3 1 1 1 10
PUNTAJE TOTAL 220
Implementation of a system for improving quality and productivity
109
PAIDEIA XXI
Las causas raíz a priorizar son: Mo-
tivación insuciente por pago a destajo,
inuye porque la operación de llenado
en la máquina envasadora al ser ma-
nual, requiere personal en equipos, per-
cibiéndose variabilidad en las capacida-
des de los mismos y además que cada
dos horas se rota al personal (20 equi-
pos de 2 personas), la alta rotación hace
insuciente la capacitación y entrena-
miento de estos equipos sumado al des-
aliento de trabajar allí, debido a que se
paga por jornal (a diferencia del subpro-
ceso de leteado que se paga por desta-
jo). El sistema actual de alta rotación
de la mano de obra, en la alimentación
de pescado a la máquina HERFRAGA se
debía a que el sistema actual de utiliza-
ción de las obreras mezcla de pagos al
destajo y jornales hacía que el universo
de obreras reciba el mismo tratamiento
de rotación y, el no uso de herramientas
estadísticas, en el sistema medición del
proceso, puesto que, no se conocía los
límites de control, no se controlaba el
centrado ni la estabilidad, tampoco se
conocía si el subproceso es capaz o no.
El monitoreo era reactivo, puesto que
sólo cuando los valores que se registra-
ban salían de los límites de las especi-
caciones de forma continua, se tomaba
acciones.
POST - TEST
DEFECTOS EN EL PESCADO FILETEA-
DO
TOMA DE MUESTRA POST-TEST
Se realizó la toma de muestra post-
test extrayendo 180 unidades (10 ban-
dejas con pescado leteado por subgru-
po) en el período de tiempo. Para ello,
utilizamos nuevamente la hoja de ve-
ricación para productos defectuosos,
en este caso, para defectos en toda la
muestra, desde el 02 al 25 de noviem-
bre del 2015, con un total de 18 días de
producción. Se realizó un diagrama de
Pareto (Figura 16).
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
70.00
80.00
90.00
100.00
0.00
20.00
40.00
60.00
80.00
100.00
Carne oscura Piel Espinas Coágulos
% Frecuencia % Acumulado
Figura 16. Diagrama de Pareto aplicado a los defectos en el subproceso de leteado.
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
110
PAIDEIA XXI
Con ello, se determinó que la carne
oscura como la piel siguen siendo los
defectos con mayor presencia con un
71,67% de presencia. Con la aplicación
de la propuesta de solución, se pudo
comprobar que el nivel de incidencia de
defectos en el pescado leteado dismi-
nuye en un 63,19%, es decir, de 326 de-
fectos disminuye a 120 defectos para en
un mismo tamaño de muestra.
ANÁLISIS DESCRIPTIVO: La mues-
tra post-test tiene un promedio de 6,66
defectos por cada muestra (tamaño de
10 bandejas), con una desviación es-
tándar de 2,02; con una moda de 5, 7,
8, 9 defectos por cada 10 bandejas se-
gún muestra. El valor de curtosis de la
muestra pre-test arroja como resultado
-1,01, que indica que la distribución
tiene colas ligeras y un pico aplanado
(distribución platicúrtica), ya que pre-
senta un reducido grado de concentra-
ción alrededor de los valores centrales
de la variable, aunque de forma leve por
su cercanía a cero. El valor de asime-
tría de la muestra pre-test tiene como
resultado -0,15, el cual es mayor a cero,
por tanto, se determina que la curva que
distribuye a los datos es asimétricamen-
te negativa ( < Md < Mo) o asimétricos
a la izquierda debido a que la “cola” de
la distribución apunta a la izquierda, es
decir, una pequeña concentración de
valores se encuentra a la derecha de la
media.
PRUEBA DE NORMALIDAD: Los
resultados obtenidos en la prueba de
normalidad K-S, muestran un valor P >
0,15, concluyendo que los datos de la
muestra siguen una distribución nor-
mal, por lo tanto, son paramétricos.
ANÁLISIS MEDIANTE CONTROL
ESTADÍSTICO DE PROCESOS: Se uti-
lizó nuevamente la Gráca de Con-
trol C (Figura 17), por los motivos ex-
puestos para la muestra pre-test.
1715131197531
16
14
12
10
8
6
4
2
0
Muestra
Conteo de muestras
_
C=6.67
LCS=14.41
LCI=0
Gráfica C de Defectos
Subproceso de fileteado
Figura 17. Gráca C de defectos en el subproceso de leteado.
Implementation of a system for improving quality and productivity
111
PAIDEIA XXI
MÉTRICA DPMO: Para el análisis
post-test se evalúa nuevamente desde
el punto de vista la métrica Six Sigma
(Tabla 7) para atributos (defectos).
Tabla 7. Métrica Six Sigma para
atributos.
MÉTRICA VALOR
DPU 0,67
DPO 0,16
DPMO 166,66
La primera métrica DPU, indica
en promedio, que cada bandeja con
pescado leteado tiene 0,67 defectos
(presencia de menos de 01 defecto por
bandeja). La segunda métrica DPO,
este indicado trabaja con las oportu-
nidades de presencia de defectos por
unidad (bandeja), con lo cual el valor
de 0,16 indica que, de 720 oportuni-
dades de presencia de defectos, 120
errores o defectos fueron detectados.
El DPMO obtenido indica que se espe-
ran 166,66 defectos por millón de po-
sibilidades de incidencia de defectos (4
por bandeja), valor que es mucho me-
nor al indicador DPMO de la muestra
pre-test que tiene 447,22 defectos por
millón de oportunidades, reduciendo
el índice DPMO en 63,19%.
PRODUCTIVIDAD EN EL SUBPROCESO
DE FILETEADO
TOMA DE MUESTRA POST-TEST
Luego del período de aplicación de
prueba (test), se realizó la toma de la
muestra post-test obteniendo 18 sub-
grupos (muestras) con un tamaño de
10 bandejas con pescado leteado
cada uno.
ANÁLISIS DESCRIPTIVO: La mues-
tra post-test tiene un promedio de
6,43 kg de pescado leteado por ban-
deja con una desviación estándar de
0,46, cabe resaltar el valor de la moda
de 6,5, que es el valor en kg de pes-
cado leteado que más se repite de la
muestra post-test. El valor de curtosis
de la muestra pre-test arroja como re-
sultado -0,07, que indica que la distri-
bución tiene colas ligeras y un pico le-
vemente aplanado que la distribución
normal, esta curva se cataloga como
distribución platicúrtica, ya que pre-
senta un menor grado de concentra-
ción alrededor de los valores centrales
de la variable, aunque de forma muy
leve por su cercanía a cero. El valor de
asimetría de la muestra post-test tiene
como resultado 0,12, el cual es mayor
a cero, por tanto, se determina que la
curva que distribuye a los datos es asi-
métricamente positiva ( > Md > Mo) o
asimétricos a la derecha.
PRUEBA DE NORMALIDAD: Los
resultados obtenidos en la prueba de
normalidad K-S, muestran un valor P
= 0,06, concluyendo que los datos de
la muestra si siguen una distribución
normal, por lo tanto, son paramétricos.
ANÁLISIS MEDIANTE CONTROL
ESTADÍSTICO DE PROCESOS: Se
empleó la Gráca de Control -, que
permitió determinar si el subproceso,
luego de la aplicación de la alternativa
de solución propuesta está o no bajo
nivel estadístico (Figura 18).
En la gura 19, se muestra los re-
sultados pre-test empleando la Grá-
ca de Control -, pero con límites
1σ-2σ-3σ.
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
112
PAIDEIA XXI
1715131197531
6.8
6.6
6.4
6.2
6.0
Muestra
Media de la muestra
_
_
X=6.439
LCS=6.887
LCI=5.991
1715131197531
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
Muestra
Rango de la muestra
_
R=1.455
LCS=2.585
LCI=0.325
Gráfica X-R
Productividad en el subproceso de fileteado
Figura 18. Gráca de control - para la productividad en el leteado.
1715131197531
6.8
6.6
6.4
6.2
6.0
Muestra
Media de la muestra
_
_
X=6.439
+3SL=6.887
-3SL=5.991
+2SL=6.738
-2SL=6.140
+1SL=6.588
-1SL=6.289
1715131197531
2.5
2.0
1.5
1.0
0.5
Muestra
Rango de la muestra
_
R=1.455
+3SL=2.585
-3SL=0.325
+2SL=2.208
-2SL=0.701
+1SL=1.831
-1SL=1.078
Gráfica X-R
Productividad en el subproceso de fileteado
Figura 19. Gráca de control - con límites 1σ-2σ-3σ.
Implementation of a system for improving quality and productivity
113
PAIDEIA XXI
Para los datos obtenidos de la
muestra post-test, tanto la gráca
como la gráca están bajo control
estadístico, además la muestra logró
superar todas las pruebas de causas
especiales en las grácas de control (no
se identicaron patrones especícos de
datos). Por lo tanto, se concluye que el
subproceso está bajo control estadístico,
porque no hay puntos fuera de los
límites de control como resultado de la
aplicación de la propuesta de mejora. En
comparación con la muestra pre-test, la
aplicación de la propuesta de mejora ha
conllevado a desplazar la media de 5,91
a 6,43 kg de pescado por bandeja, de
esta manera, se está incrementando en
8,37% la obtención de peso de pescado
leteado, que da como resultado mayor
cantidad de producto terminado nal.
ÍNDICE DE INESTABILIDAD: De
acuerdo a la Gráca de Control -,
donde se muestran los puntos especiales,
se puede concluir que con 0,00% de
índice de inestabilidad, el proceso tiene
una estabilidad buena.
CAPACIDAD DEL SUBPROCESO DE
ENVASADO
TOMA DE MUESTRA POST-TEST: Se
realizó la toma de la muestra para
la situación post-test obteniendo 18
subgrupos (muestras) con un tamaño de
10 latas con pescado envasado cada uno
(sin líquido de gobierno), en el período
de tiempo.
ANÁLISIS DESCRIPTIVO: Como
se puede apreciar, la muestra post-
test tiene un promedio de 123,05g de
peso envasado, que es un valor muy
aproximado al objetivo central de 123g,
co
n una desviación estándar de 1,50,
con respecto al valor de la moda se
tiene varios valores que se repitieron
como 123,2g y 124g. El valor de
curtosis de la muestra post-test arroja
como resultado -0,40, que indica que la
distribución tiene colas ligeras y un pico
levemente aplanado que la distribución
normal, esta curva se cataloga como
distribución platicúrtica, por presentar
un menor grado de concentración
alrededor de los valores centrales de
la variable, aunque de forma muy leve
por su cercanía a cero. El valor de
asimetría de la muestra post-test tiene
como resultado -0,04, el cual es menor
a cero, por tanto, se determina que
la curva que distribuye a los datos es
asimétricamente negativa ( < Md < Mo)
o asimétricos a la izquierda debido a
que la “cola” de la distribución apunta a
la izquierda aunque ligeramente debido
a que el valor obtenido es muy cercano
a cero, es decir, una baja concentración
de valores se encuentra a la izquierda de
la media (leve tendencia de los valores
a reunirse en la zona de los valores
menores a la media).
PRUEBA DE NORMALIDAD: Los
resultados obtenidos en la prueba de
normalidad K-S, muestran un valor P
> 0,15, concluyendo que los datos de
la muestra si siguen una distribución
normal, por lo tanto, son paramétricos.
ANÁLISIS APLICANDO CONTROL
ESTADÍSTICO: Se utilizó la Gráca de
Control -, puesto que como se men-
cionó anteriormente, dicha gráca es
aplicable a procesos masivos y los datos
son del tipo variables (característi
cas de
calidad de tipo continuo), que corrobo-
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
114
PAIDEIA XXI
re que el proceso, después de la aplica-
ción de la variable independiente (VI3),
esté estable (bajo control estadístico).
En la gura 20, se muestra los resul-
tados post-test empleando la Gráca
de Control -.
1715131197531
124
123
122
Muestra
Media de la muestra
_
_
X=123,051
LCS=124,492
LCI=121,609
1715131197531
7,5
5,0
2,5
0,0
Muestra
Rango de la muestra
_
R=4,678
LCS=8,312
LCI=1,044
Gráfica X-R
Peso envasado (en gramos)
Figura 20. Gráca de control - para el peso envasado.
En la gura 21, se muestra los resultados post-test empleando la Gráca de
Control -, pero con límites 1σ-2σ-3σ.
1715131197531
124
123
122
Muestra
Media de la muestra
_
_
X=123,051
+3SL=124,492
-3SL=121,609
+2SL=124,012
-2SL=122,089
+1SL=123,531
-1SL=122,570
1715131197531
7,5
5,0
2,5
0,0
Muestra
Rango de la muestra
_
R=4,678
+3SL=8,312
-3SL=1,044
+2SL=7,101
-2SL=2,255
+1SL=5,889
-1SL=3,466
Gráfica X-R
Peso envasado (en gramos)
Figura 21. Gráca de control - con límites 1σ-2σ-3σ.
Implementation of a system for improving quality and productivity
115
PAIDEIA XXI
Para los datos obtenidos sobre el
peso envasado, tanto la gráca como
la gráca están bajo control estadís-
tico; además la muestra logró superar
todas las pruebas de causas especiales
en las grácas de control (no se iden-
ticaron patrones especícos de datos),
por lo tanto, se concluye que el subpro-
ceso está estable y es normal, porque
no hay puntos fuera de los límites de
control como resultado de la aplicación
de la propuesta de mejora. Teniendo el
subproceso de envasado bajo control es-
tadístico, se aplicó el análisis de capaci-
dad para conocer el estado post-test de
los índices de capacidad potencial y real
del proceso (C
p
y C
pk
) y los índices de des-
empeño potencial y real del proceso (P
p
y
P
pk
)
– proceso de doble especicación. En
la gura 22, se muestran los resultados
post-test empleando en Análisis de Ca-
pacidad con los índices de capacidad y
desempeño potencial y real del proceso.
126125124123122121120
LEI Objetivo LES
LEI 120
O bjetiv o 123
LES 126
Media de la muestra 123,051
Número de muestra 180
Desv .E st. (Dentro) 1,51978
Desv .E st. (General) 1,50279
Procesar datos
C p 0,66
C PL 0,67
C PU 0,65
C pk 0,65
Pp 0,67
PP L 0,68
PP U 0,65
Ppk 0,65
C pm 0,67
C apacidad general
C apacidad (dentro) del potencial
PP M < LEI 33333,33
PP M > LES 33333,33
PP M Total 66666,67
Desempeño observ ado
PP M < LEI 22362,56
PP M > LES 26147,30
PP M Total 48509,85
Exp. Dentro del rendimiento
PP M < LEI 21181,97
PP M > LES 24843,72
PP M Total 46025,69
Exp. Rendimiento general
Dentro de
General
Capacidad de proceso
Peso envasado
Figura 22. Análisis de Capacidad – Índices de capacidad post-test.
Los resultados de los índices de
capacidad potencial y real a corto pla-
zo (por cada subgrupo de la muestra)
arrojan un Cp con un valor de 0,66 y
un Cpk de 0,65, siendo estos valores
muy próximos entre sí, signica que la
media del subproceso está muy cerca
del punto medio de las especicacio-
nes, pero que aún debe mejorar. Por
otro lado, los resultados de los índices
de desempeño potencial (a largo plazo)
arrojan un Pp con un valor de 0,67 y
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
116
PAIDEIA XXI
un Ppk de 0,65, los cuales también in-
dican que se cuenta con un desempe-
ño en proyección de mejora mostrando
un proceso centrado, tal como se apre-
cia en la diferencia de los índices en
mención.
El valor del índice de Taguchi (Cpm),
sigue siendo menor a uno y signica
que queda más por mejorar, sobre
todo, en lograr reducir aún más la des-
viación estándar. Cabe resaltar que un
valor Cp = 0,66 ≈ 0,67, valor que cali-
ca al subproceso como clase 3, el cual
se indica que aún no es adecuado para
el trabajo, aunque la mejoría en cuan-
to a la situación pre-test es notable.
Con un Índice K de 1,69%, se
verica que el subproceso sólo está
desviado un 1,69% a la derecha del
valor nominal (123g), el cual es un
valor bastante aceptable y que en
términos operativos demuestra que
por cada lata está siendo añadido
una cantidad de pescado adecuada.
Por otra parte, también se presenta
el análisis de capacidad utilizando la
métrica Z. En la gura 23, se muestran
los resultados post-test empleando el
Análisis de Capacidad con los índices
Z de doble especicación.
126125124123122121120
LEI O bjetivo LES
LEI 120
O bjetiv o 123
LES 126
Media de la muestra 123,051
Número de muestra 180
Desv .E st. (Dentro) 1,51978
Desv .E st. (General) 1,50279
Procesar datos
Z.Bench 1,66
Z.LEI 2,01
Z.LES 1,94
C pk 0,65
Z.Bench 1,68
Z.LEI 2,03
Z.LES 1,96
Ppk 0,65
C pm 0,67
C apacidad general
C apacidad (dentro) del potencial
PP M < LEI 33333,33
PP M > LES 33333,33
PP M Total 66666,67
Desempeño observ ado
PP M < LEI 22362,56
PP M > LES 26147,30
PP M Total 48509,85
Exp. Dentro del rendimiento
PP M < LEI 21181,97
PP M > LES 24843,72
PP M Total 46025,69
Exp. Rendimiento general
Dentro de
General
Capacidad de proceso
Peso envasado
Figura 23. Análisis de Capacidad – Métrica Z.
Con respecto a la métrica Z, el aná-
lisis de capacidad potencial arroja que
se tiene un nivel sigma de 1,94σ (me-
nor valor entre Z.LEI y Z.LES), que en
términos operativos se puede conside-
rar un nivel 2σ y en la capacidad ge-
neral se tiene un valor Z de sólo 1,96σ
(menor valor entre Z.LEI y Z.LES)≈ 2σ,
Implementation of a system for improving quality and productivity
117
PAIDEIA XXI
raticando que el subproceso ha incre-
mentado su desempeño con respecto a
su estado inicial (pre-test).
En conclusión, el subproceso que
normalizado (estable) y, a partir de
ello, tener un valor de capacidad como
punto de inicio para seguir incremen-
tando el desempeño del subproceso, el
cual tiene un valor de 66666,67 PPM
fuera de especicación con un nivel
2σ. Los resultados obtenidos mues-
tran que el subproceso ha mejorado
notablemente en el cumplimiento de
los valores jados por la Gerencia, por
otra parte, indica claramente que la
producción diaria ha incrementado su
productividad en la obtención de ma-
yor cantidad de producto (cajas x 48
unidades de conservas de pescado)
empleando la misma cantidad de ma-
teria prima por día de producción.
HIPÓTESIS SECUNDARIA 1: Apli-
cando la herramienta Control Estadís-
tico de Procesos para las no conformi-
dades de la metodología Six Sigma, se
conseguirá reducir los defectos en el
pescado leteado presentado en ban-
dejas.
PRE-TEST: Se busca demostrar
que se consigue reducir en un 50%
la incidencia de defectos, es decir, la
contrastación de la hipótesis se da en
función a 9 defectos por cada 10 ban-
dejas (equivalente a 0,9 defectos por
bandeja), menos de un defecto por
bandeja.
Prueba Z para 1 muestra: Se utiliza
la prueba Z para la contrastación de
hipótesis, ya que la muestra tanto pre-
test como post-test obedece a lo seña-
lado por Pulido & De La Vara-Salazar
(2009).
Tabla 8. Resultados de Z de una muestra: Defectos (V1). Prueba de mu = 10 vs. > 10.
Variable N Media Desv.
Est.
Error
estándar
de la
media
Límite
superior
95%
Z P
V118 18,11 4,15 0,98 16,49 8,28 0,00
El resultado de la prueba Z para 1
mu
estra arroja un valor P de 0,00, por
lo que se procede a rechazar la hipó-
tesis nula, con lo cual, se acepta la
hipótesis alternativa donde la media
del subproceso está por encima a 9
defectos por cada 10 bandejas con
pescado leteado, rearmando esta-
dísticamente, que la tasa de defectos
no es el adecuado y que necesita re-
ducirse (Tabla 8).
POST-TEST: El resultado de la
prueba
Z para 1 muestra arroja un
valor P de 1,00, mediante la alternativa
de solución planteada, se logra reducir
estadísticamente los defectos en el
pescado leteado y como consecuencia
mejora la performance del subproceso
de leteado requerida por la Dirección
(Tabla 9).
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
118
PAIDEIA XXI
Tabla 9. Resultados de Z de una muestra: Defectos (V
1
). Prueba de mu = 10 vs. > 10.
Variable N Media Desv.
Est.
Error
estándar
de la
media
Límite
superior
95%
Z P
V118 6,66 2,02 0,47 5,88 -6,97 1,00
HIPÓTESIS SECUNDARIA 2: Si se
aplica la herramienta Control Estadís-
tico de Procesos de la metodología Six
Sigma, mejorará la productividad en el
subproceso de leteado.
PRE-TEST: Se busca demostrar que se
consigue aumentar en un 0,50 kg, en pro-
medio, la obtención de pescado leteado.
Prueba Z para 1 muestra: Se utiliza
la prueba Z para 1 muestra para la con-
trastación de hipótesis, ya que la muest
ra
tanto pre-test como post-test obedece a
lo señalado por Pulido & De La Vara-Sa-
lazar (2009).
Tabla 10. Resultados de Z de una
muestra: Rendimiento de las obreras (V2).
Prueba de mu = 6,45 vs. < 6,45.
Variable N Media Desv.
Est.
Error
estándar
de la
media
Límite
superior
95%
Z P
V2180 5,94 0,57 0,04 6,01 -11,85 0,00
El resultado de la prueba Z para
1 muestra arroja un valor P de 0,00,
por lo que se procede a rechazar la
hipótesis nula, con lo cual, se acepta
la hipótesis alternativa donde la media
del subproceso está por debajo a 6,45
kg de pescado leteado por bandeja,
rearmando estadísticamente que no
se estaba consiguiendo el objetivo en
el rendimiento de las obreras (Tabla
10).
POST-TEST: El resultado de la
p
rueba Z para 1 muestra arroja un valor
P de 0,37, el cual es mayor a 0,05 de nivel
de signicancia, por lo que se procede a
aceptar la hipótesis nula, con lo cual, la
media del subproceso es igual a 6,45 kg
de pescado leteado por bandeja, de esta
manera la aplicación de la alternativa de
solución consigue la mejora esperada en
cuanto a rendimiento de las obreras se
reere (Tabla 11).
Implementation of a system for improving quality and productivity
119
PAIDEIA XXI
Tabla 11. Resultados de Z de una muestra: Rendimiento de las obreras (V2).
Prueba de mu = 6,45 vs. < 6,45.
Variable N Media Desv.
Est.
Error
estándar
de la
media
Límite
superior
95%
Z P
V2180 6.43 0,46 0,03 6,49 -0,32 0,37
HIPÓTESIS SECUNDARIA 3: Si se re-
duce la variabilidad del subproceso de en-
vasado mejorará su Capacidad, mediante
la utilización de la herramienta Control
Estadístico de Procesos de la metodología
Six Sigma.
PRE-TEST: Se busca demostrar que se
consigue estabilizar y centrar el proceso
para cumplir con las especicaciones del
subproceso de envasado para una media
objetivo de 123g. El resultado de la prueba
Z para 1 muestra arroja un valor P de 0,00,
por lo que se procede a rechazar la hipóte-
sis nula, con lo cual, se acepta la hipótesis
alternativa donde la media del subproceso
está por encima a 123 g de peso envasado
por lata, rearmando estadísticamente que
no se consigue el objetivo (Tabla 12).
Tabla 12. Resultados de Z de una muestra: Peso envasado (V3).
Prueba de mu = 123 vs. > 123.
Variable N Media Desv.
Est.
Error
estándar
de la
media
Límite
superior
95%
Z P
V3180 125,24 2,02 0,15 124,99 14,85 0,00
POST-TEST: El resultado de la
pr
ueba Z para 1 muestra arroja un va-
lor P de 0,32, por lo que se procede a
aceptar la hipótesis nula, con lo cual, la
media del subproceso es igual a 123 g
de peso envasado por lata, de esta ma-
nera la aplicación de la alternativa de
solución consigue la mejora esperada en
cuanto a la cantidad de pescado en gra-
mos por lata de conservas (Tabla 13).
Tabla 13. Resultados Z de una muestra: Peso envasado (V3).
Prueba de mu = 123 vs. > 123.
Variable N Media Desv.
Est.
Error
estándar
de la
media
Límite
superior
95%
Z P
V3 180 123,05 1,50 0,11 122,86 0,45 0,32
Matzunaga-Zamudio & Chung-Pinzás
120
PAIDEIA XXI
Se concluye también que,
la aplicación de las variables
independientes como herramientas
de mejora conjuntamente con otras
herramientas Six Sigma, enmarcados
bajo la metodología DMAIC, se alinean
y funcionan como un sistema de
mejora de calidad y productividad
(Bahena-Quintanilla, 2006; Rueda,
2007; Díaz, 2008; Guevara, 2011;
Aguirre, 2012; Parrales & Tamayo,
2012; Chiza-Ocaña, 2013; Alor et al.,
2014; Roncancio-Hoyos, 2014).
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Aguirre, S.E.M. 2012. Enfoque calidad Seis Sigma en empresas de producción
en el sector cervecero. (Tesis de Maestría), Universidad del Zulia, Maracaibo.
Alor, E.; Aparicio, E.; Calatayud, M. & Rojas, D. 2014. Reducción de stock en los
almacenes de repuestos en una empresa que fabrica cajas de cartón corruga-
do, aplicando metodología Six Sigma. (Tesis de Maestría), Lima.
Bahena-Quintanilla, M. 2006. Aplicación de la metodología Seis Sigma para me-
jorar la calidad y productividad en una planta de bebidas. (Tesis de maestría),
Universidad Iberoamericana Puebla, Puebla. Obtenido de http://es.slide-
share.net/MOSHERG/aplicacin-de-la-metodologia-seis-sigma-tesis-m-ba-
hena
Bestereld, D. H. 2009. Control de Calidad (Octava ed.). México: Pearson Edu-
cacion.
Caicedo, S. N. 2011. Aplicación de un programa seis sigma para la mejora de
calidad en una empresa de confecciones. Prospect, 9: 65-74.
Chiza-Ocaña, J. D. 2013. Reducción del producto no conforme (tableros tipo in-
dustrial) de la empresa Plywood ecuatoriana, utilizando la metodología Seis
Sigma. (Tesis de Maestría), Escuela Politécnica Nacional, Quito. Obtenido de
http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/8040
Díaz, M.S. 2008. Aplicación del método Seis Sigma en la mejora del proceso de
facturación en la agencia. (Tesis de maestría), Universidad Michoacana de
San Nicolas de Hidalgo, Morelia. Obtenido de http://bibliotecavirtual.dgb.
umich.mx:8083/jspui/handle/123456789/975
Escalante-Vásquez, E. 2013. Seis Sigma: Metodología y técnicas (Segunda ed.).
México: Limusa.
Evans, J. & Lindsay, W. 2008. Administración y Control de la Calidad. México
D.F. CENGAGE learning.
Guevara, U.M.G. 2011. Aplicación de la metodología Seis Sigma como herramien-
ta de mejora a los principales indicadores de gestión en el área de manufac-
tura de la planta Ecuador Bottling Company en la ciudad de Quito. (Tesis
Implementation of a system for improving quality and productivity
121
PAIDEIA XXI
de maestría), Universidad Politécnica Salesiana, Quito. Obtenido de http://
dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/4938
Gutiérrez-Pulido, H. 2010. Calidad total y productividad (3ra ed.). México D.F.:
McGraw-Hill/Interamericana Ed.
Gutiérrez-Pulido, H. & De La Vara Salazar, R. 2009. Control estadístico de cali-
dad y seis sigma (Segunda edición ed.). México D.F., México: McGraw-Hill/
Interamericana Editores.
Minitab Inc. 2010. Meet Minitab 16. Obtenido de www.minitab.com/uploaded-
Files/Documents/meet-minitab/ES-ES16_MeetMinitab.pdf
Minitab Inc. 2016. Soporte de Minitab 17. Obtenido de Minitab Inc. Web Site:
http://support.minitab.com/es-mx/minitab/17/
Montoya, L. A.; Portilla, L. M. & Benjumea, J.C. 2008. Aplicación de six sigma
en las organizaciones. Scientia et Technica, 38: 265-270.
Okeda-Tanaka, R. 2008. Mejora de procesos de una empresa a través de Six
Sigma. Revista de Ingeniería Industrial, Obtenido de http://revistas.pucp.
edu.pe/index.php/holistica/article/view/1478
Parrales, R.V. & Tamayo, V.J. 2012. Diseño de un modelo de gestión estratégi-
co para el mejoramiento de la productividad y calidad aplicado a una planta
procesadora de alimentos balanceados. (Tesis de maestría), Instituto de Cien-
cias Matemáticas, Guayaquil. Obtenido de http://www.dspace.espol.edu.ec/
handle/123456789/24849
Pyzdek, T. 2014. The six sigma handbook. United States of America: McGraw-Hill
Education.
Roncancio-Hoyos, G.M. 2014. Estrategia de mejoramiento para el proceso de
recepción de materia prima en una planta productora de snacks. (Tesis de
maestría), Universidad de La Sabana, Chía. Obtenido de http://tesis.ipn.
mx/xmlui/handle/123456789/7276
Rueda B.L.C. 2007. Aplicación de la metodología Seis Sigma y Lean Manufac-
turing para la reducción de costos en la producción de jeringas hipodérmicas
desechables. (Tesis de maestría), Instituto Politécnico Nacional, México D.F.
Obtenido de http://itzamna.bnct.ipn.mx/dspace/handle/123456789/489
Terrés-Speziale, A.M. 2007. Determinación de metas analíticas. Revista Mexi-
cana de Patología Clínica, 54: 28-39. Obtenido de http://www.medigraphic.
com/pdfs/patol/pt-2007/pt071g.pdf
Received October 4, 2018.
Accepted December 31, 2018.