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7/29/2019 60824808 Control Estadistico Aplicado a Procesos Metalurgico Mineros

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CONTROL ESTADISTICO APLICADO APROCESOS METALURGICO MINEROS

La calidad es inversamente proporcional a la variabilidad. En el caso de los

procesos metalrgicos podemos afirmar que a mayor variabilidad, menorcalidad. La mala calidad provoca importantes prdidas econmicas, desprestigio yprdida de clientes.

Cmo disminuir las prdidas econmicas que genera la mala calidad? Larespuesta a esta interrogante la podemos encontrar en la aplicacin delControl Estadstico a los procesos productivos y administrativos.

El Control Estadstico de Procesos es una poderosa herramienta que mediante su

correcta aplicacin permite mejorar la calidad, controlar prdidas y generar

oportunidades de innovacin. Sin embargo, esta poderosa herramienta funciona

slo si los sistemas de generacin de datos (Muestreo, preparacin de muestras y

anlisis qumico) operan con bajo error y adems, se reemplaza la media

aritmtica como sistema de medida de la calidad de los procesos por el

Cumplimiento de las Especificaciones de los procesos.

En las pginas siguientes se mostrarn ejemplos de la aplicacin del Control

Estadstico de Procesos a procesos metalrgicos basados en datos reales.

INTRODUCCIN

Esta pgina est destinada a mostrar las ventajas econmicas que se pueden obtener al aplicar

el Control Estadstico de Procesos (CEP) a los procesos minero-metalrgicos (Chancado,

molienda, flotacin, filtrado, fusin, conversin, refinacin, etc.) y otros procesos como los del

cemento, cal, celulosa y otros. Adems se puede aplicar a los procesos de servicios. A los

beneficios econmicos se pueden agregar un mejoramiento en la calidad de los productos y

servicios obtenidos, en la productividad, en la competitividad, en la reduccin de prdidas y,

algo muy importante, la obtencin de respaldo para la medicin y las acciones de control del

medioambiente que las empresas implementen.

Dadas las exigencias actuales fijadas por las autoridades gubernamentales, es de vital

importancia el respaldo mencionado puesto que entrega argumentos a los representanteslegales de las empresas para demostrar que las distintas emisiones de contaminantes

derivadas de su accionar se encuentran dentro de los lmites establecidos por las autoridades.

Por supuesto, esto tambin puede ser usado por las autoridades gubernamentales encargadas

de velar por la calidad del medioambiente. Eliminando los controles actuales a travs de la

media aritmtica y mediante el control a travs de un porcentaje del cumplimiento de las

especificaciones se puede asegurar que las empresas cumplan realmente las normativas

vigentes.


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Para que el CEP se pueda aplicar con eficacia es fundamental que el muestreo sea de calidad y

que sea representativo de los procesos. Si se realiza un somero anlisis veremos que la mayor

parte de las acciones de relevancia econmica de las empresas parten con el muestreo. El

minero que vende su mineral, la planta que compra el mineral, el que quiere vender una mina,

comprar un producto, vender un producto, cambiar de tecnologa, comprar equipos nuevos,

los responsables de proyectos, los trabajadores que esperan el pago de sus bonos de

produccin, etc. etc. Todos, de alguna forma, se inician con un muestreo inicial o estn

relacionados con el muestreo.

El sistema de control propuesto aqu es tambin de gran inters para los accionistas,

inversionistas en general, que han invertido sus ahorros en instrumentos financieros de

distintas empresas con la expectativa de obtener la mejor rentabilidad posible para sus

dineros. Como se ver ms adelante, tambin se les entregarn argumentos para que los

hagan valer en las juntas de accionistas, en las cuales los directivos escogidos por ellos mismos

y con muy buenos sueldos, dan cuenta de las marchas de las empresas.

Los trabajadores y sus representantes sindicales tambin pueden obtener beneficios en la

lectura de esta pgina, pues la forma en que se pueden ver los procesos y sus resultados son

mucho ms amigables y fciles de comprender que de la forma tradicional actual. Esto les

permitir defender en mejor forma sus derechos y obtener mejores condiciones laborales. No

deben olvidar que en los buenos resultados de sus empresas no slo estn involucrados sus

sueldos, sino que tambin en sus contratos estn incluidas gratificaciones, bonos de

produccin y otros.

Las Compaas Aseguradoras tambin pueden obtener beneficios de esta pgina puesto que al

controlar el cumplimiento de los contratos con sus clientes a travs del cumplimiento de las

especificaciones los siniestros a pagar debieran disminuir, debido a que las empresas se hacen

ms transparentes y fciles de controlar en las revisiones semestrales o anuales establecidas

en los contratos.

CONDICIONES POSIBLES EN QUE SE PUEDE ENCONTRAR UN PROCESO.

Es importante recordar que los procesos generalmente se encuentran en una deestas tres condiciones:

y Donde creemos que el proceso se encuentra.y Donde realmente se encuentra el proceso.y Donde deseamos que el proceso se encuentre.

Disponer de la informacin necesaria en el momento oportuno es fundamental parasaber dnde se encuentra el proceso. Mientras esto no se tenga presente es pocoprobable llevar el proceso hacia las mejores condiciones operacionales. El saber queest ocurriendo permite identificar con facilidad las causas asignables de lavariabilidad que una vez identificadas, es posible minimizarlas y/o eliminarlas. El nosaber que est ocurriendo puede tener consecuencias econmicas desastrosas para


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una empresa.

En la Figura 1 se pueden observar las tres condiciones posibles de un proceso. Lacondicin correspondiente a donde creemos que el proceso se encuentra (lo quecreemos que el proceso es, color celeste), dura hasta que se realiza el anlisis delos datos y a travs de l se obtiene informacin y conocimiento sobre el procesoque permite determinar dnde realmente se encuentra el proceso (lo que elproceso es, color verde). De aqu en adelante se pueden tomar las accionesnecesarias destinadas a llevar el proceso hacia donde se desea que est. El objetivofinal es la generacin de VAN.

Los sistemas de generacin de informacin de muchas empresas no siempre siguenla trayectoria de los datos que mejor muestran la variabilidad de los procesos.Es rentable seguir haciendo siempre lo mismo o lleg el momento de innovar al

respecto?Esta pregunta nos lleva a las siguientes interrogantes a los responsables yadministradores deprocesos:

y En la situacin actual, pueden afirmar que saben dnde se encuentran susprocesos?


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y Dnde les gustara que se encontraran?y Qu han hecho para llegar hasta dnde estn ahora sus procesos?y Qu deberan hacer o dejar de hacer para llevar sus procesos desde dnde

estn hasta donde quieren que estn?y Tienen una fuerza laboral altamente capacitada para convertirlos en una

empresa de bajo costo y alta calidad?y Sus procesos tienen especificaciones?y Las especificaciones, si existen, fueron establecidas considerando la

variabilidad de los procesos?

CONTROL DE PROCESOS Y LA MEDIA ARITMTICA.

La mayor parte de las empresas minero - metalrgicos controlan sus procesos pormedio de la media aritmtica. Es la media una buena forma de medir y controlarlos procesos, cules son sus ventajas y sus desventajas?Veamos el siguiente grfico correspondiente a una escoria de convertidores

En el grfico de la Figura 2 observamos tres procesos, A, B y D. Los tresprocesos tienen la misma media. Sin un mayor anlisis queda claro que los tresprocesos son completamente distintos entre s, a pesar de tener la misma media.

Veamos en la siguiente tabla los resultados del anlisis de los datos de cada unode los tres procesos


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Lo primero que podemos asegurar es que la variabilidad de los procesos es medible

y si la podemos medir la podemos controlar.

En la tabla 1 vemos que la Desviacin Estndar y la Varianza de los procesos son

distintas para cada uno de ellos. El Coeficiente de Variacin muestra que la

variabilidad ms alta corresponde a los procesos A y B y que el proceso D,

cuya variabilidad es muy baja, permanece siempre muy cerca y alrededor de la

media. Sin embargo, si suponemos que la media obtenida es la media deseada y si

medimos y controlamos estos procesos slo con esta media, podemos cometer el

error de decir que bajo cualquier condicin estos procesos tienen buen

comportamiento, lo cual segn vemos en el grfico y tabla no es as, y con todaseguridad la calidad del producto obtenido es distinto en cada uno de los casos. Es

necesario tener presente que la calidad es inversamente proporcional a la

variabilidad. Desde este punto de vista el producto obtenido en el proceso B es el

de ms baja calidad y el de mayor calidad es el producto obtenido en el proceso

D.

La media debiera ser utilizada slo cuando la dispersin es baja. Cuando ladispersin es alta el uso de la media para medir y controlar procesos puedegenerar graves problemas. La media oculta informacin importante que esimprescindible si se desea obtener el control de un proceso. Ocultaprdidas y variabilidad, no deja ver oportunidades de crear val or, no deja

ver la condicin real de un proceso, aumenta la incertidumbre y no darespaldo para tomar las mejores decisiones. Es adems responsable deesas largas y tensas reuniones en que todos los participantes defiendenposiciones o dan opiniones sin respaldo y favorece la cultura de lacomplacencia, tan daina para los resultados econmicos de las empresas.

CONTROL DE PROCESOS Y CUMPLIMIENTO DE ESPECIFICACIONES.VENTAJAS.

Si agregamos los Lmites de Especificaciones (ESPECIFICACIONES) y el TARGET

(Media deseada Targeted Average) a los requerimientos que estos procesosdeben cumplir vemos que estas diferencias entre los procesos se hacen aun mspatentes. Pero antes de continuar definamos que se entiende por Especificaciones yTARGET:

Lmites de Especificaciones: Es una lista lgica de deseos de cmo queremos quenuestro proceso se comporte y para su confeccin deben estar todos de acuerdocon ella. Las especificaciones deben ser conocidas por todos, desde el gerentehasta el operador de un proceso. Esta lista de deseos debe ser realizable y debe


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indicar tres valores o parmetros para cada una de las variables que se deseacontrolar. Los parmetros son los siguientes:

y Especificacin Superior (US): (Upper Specification) Valor ms altoaceptable para el proceso, donde la variable se puede y se debe controlar.

y Media Objetivo (TA): (Targeted Average) Media objetivo, ideal para elproceso.

y Especificacin Inferior (LS): (Lower Specification) Valor ms bajoaceptable para el proceso, donde la variable se puede y se debe controlar.

Los Lmites de Especificaciones nos muestran cuando el producto o servicioes aceptable o no y condicionan la satisfaccin del cliente y no deben serconfundidos con los Lmites de Control que corresponden a los lmites decmo el proceso est hoy da en base a los datos observados. Los lmitesde Control permiten controlar la estabilidad del proceso con respecto a algnindicador de calidad requerido. Estos lmites determinan la satisfaccin del proceso.

Como veremos, fijar Especificaciones reales para un proceso necesariamente pasapor el estudio y comprensin de su variabilidad. No cumplir con esta condicin llevaa establecer especificaciones irreales que se fijan arbitrariamente, slo segn los

objetivos que se desean obtener y sin tener en cuenta ni conocer la variabilidadnatural del proceso. En los ejemplos que se vern ms adelante esto quedarclaramente establecido.

Si fijamos el TARGET en 7% de cobre, aun los tres procesos podran considerarsecomo cumpliendo con un buen cometido, puesto que la media deseada est muyprxima a la media real de los procesos (7,24% Cu), pero veamos como se observaesto en el grfico de la Figura 3.Figura 3

Media Procesos A - B - D - Media -TARGET


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Si adems complementamos lo anterior manifestando que los procesos debencumplir con las siguientes Especificaciones:

y Especificacin Superior: 8% Cobre (Cu)y Especificacin Inferior: 6% Cobre (Cu)

Vemos que al examinar los procesos (Figura 4) ya no queda ninguna duda de

que usar la media para medirlos y controlarlos no es una buena idea debido

a que no da una indicacin correcta de lo que realmente est ocurriendo en

un proceso. Esto puede llevar a los operadores y responsables de los procesos

a cometer errores que pueden transformarse en prdidas de calidad y

prdidas de produccin por aumento de los rechazos, multas por

incumplimiento de Especificaciones, prdidas de clientes y desprestigio que

generar graves prdidas econmicas.


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Segn podemos ver en el Grfico de la Figura 4 el nico proceso que estcumpliendo con las especificaciones es el proceso D.

Si a los conceptos anteriores agregamos el PORCENTAJE DE CUMPLIMIENTO DELAS ESPECIFICACIONES podemos asegurar que medir y controlar los procesos con

la media es un grave error que puede afectar el estado de resultados de lasempresas.

Veamos en forma independiente el comportamiento de cada uno de los procesoscon respecto a las Especificaciones y al Porcentaje de Cumplimiento de lasEspecificaciones, para ello vamos a usar la Curva de Densidad de la Distribucin delos datos del proceso (Campana de Gauss).

Comencemos analizando el proceso A en el grfico de la figura 5. En el vemos laimportancia de medir y controlar los procesos por medio del Porcentaje deCumplimiento de las Especificaciones, la media est muy cerca del TARGET y elproceso aparentemente parece estar bajo control. La diferencia se hace patente enel grfico de la Figura 6 con la aplicacin de las especificaciones en la medicin y elcontrol del proceso. Este grfico nos muestra que el proceso A cumple las

especificaciones slo en un 25,5%. El resto, correspondiente al 74,5% del proceso,est fuera de las especificaciones requeridas. Vemos ac que el uso de la mediaimpide conocer el verdadero estado del proceso.


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Veamos el siguiente ejemplo:

y Dnde creemos que el proceso est


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En una planta concentradora se generan 2.057.000 toneladas de colas secaspor mes, con una ley de 0,124% de Cu. Esto corresponde a 2.550,7toneladas de Cu fino que se pierden en las colas y se depositan en eltranque de relaves. La informacin de esta ley es determinada a travs demuestreo manual y anlisis qumico va hmeda. Esta situacin se mantienedurante 10 aos. Despus de esta fecha la administracin de la empresadecide instalar una estacin de muestreo de ltima generacin en la

descarga de la canal de relaves. Para los efectos de este ejemplo noconsideraremos las variaciones del dlar y consideraremos como fijo elprecio de US $ 1,5 por libra de cobre.

y Dnde realmente se encuentra el proceso Como consecuencia de este nuevo muestreo los resultados de las leyes enlas colas suben desde 0,124 a 0,220% de Cu. Al efectuar el clculo a travsde esta nueva ley, el Cu fino en las colas sube a 4.525,4 toneladas. Ladiferencia corresponde a 1.974,72 toneladas ms de Cu fino no recuperadas.Como consecuencia de esta diferencia se dejaron de percibir US $6.516.576 por mes, de acuerdo al siguiente clculo: 0,22-0,124 = 0,096 %Cu x 2.057.000 toneladas de colas/100 = 1974,72 toneladas extras de Cufino que se fueron en las colas 1.974,72 toneladas x 2.200 libras/tonelada =

4.344.384 libras x 1,50 US $/libra=

US $ 6.516.576/mes noconsiderados en ningn sistema contable (Costo oculto)

Si la cifra de US $ 6.516.576/mes la multiplicamos por 12 obtenemos lacifra de US $ 78.198.912/ao. Como establecimos en el planteamientoinicial de este ejemplo, esta situacin se mantuvo durante 10 aos, o sea,se dejaron de percibir ingresos por un total de US $ 781.989.120

Esta prdida no slo afect a la empresa, tambin afect a los trabajadorespor estar involucrados sus bonos de produccin y gratificaciones, al gobiernoporque recaud menos impuestos con lo cual tambin se afect a lacomunidad por haber menos recursos disponibles para beneficiarla, al medioambiente porque el tranque de relaves disminuy su capacidad y eso haceque a la larga se tenga que usar nuevos terrenos para construir un nuevo

tranque de relaves, etc.

y Dnde deseamos que el proceso se encuentre Disponer de la informacin necesaria en el momento oportuno esfundamental para saber dnde se encuentra el proceso. Mientras esto no setenga presente es poco probable llevar el proceso hacia las mejorescondiciones operacionales. El saber que est ocurriendo permite identificarcon facilidad las causas asignables de la variabilidad que una vezidentificadas, es posible minimizarlas y/o eliminarlas. Como hemos visto, elno saber que est ocurriendo puede tener consecuencias econmicasdesastrosas para una empresa. En el ejemplo anterior, el saber lo que estocurriendo permite comenzar a tomar acciones para mejorar la recuperacinmetalrgica y reducir la perdida de Cu fino en las colas.

Los sistemas de generacin de informacin de muchas empresas no siempre siguenla trayectoria de los datos que mejor muestran la variabilidad de los procesos.Viviendo en la era de la informacin es curioso y lamentable que se contineusando un sistema de control y de toma de decisiones que justamente oculta odeforma dicha informacin, generando incertidumbre en vez de informacin.

En el grfico de la Figura 7 observamos que la variabilidad del Proceso B esbastante ms alta que la del Proceso A. Al igual que el caso anterior, si slo nosquedamos en lo acostumbrado y continuamos midiendo y controlando los procesos


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con la media, lo ms probable es que los resultados que se obtengan no sean todolo bueno que esperamos.

En el grfico de la Figura 8, correspondiente al proceso B vemos que el

porcentaje de cumplimiento de las especificaciones es slo de un 9,6%. Sinembargo, al igual que en el proceso A, la media se encuentra muy prxima alTARGET, lo cual indicara que el proceso est bajo control, que por supuesto, distabastante de ser real. Por desgracia esto est sucediendo todos los das en muchasempresas.

Es rentable seguir haciendo siempre lo mismo o lleg el momento de innovar alrespecto?

Esta pregunta nos lleva a las siguientes interrogantes a los responsables yadministradores de procesos:

y En la situacin actual, pueden afirmar que saben dnde se encuentran susprocesos?

y Dnde les gustara que se encontraran?y Qu han hecho para llegar hasta dnde estn ahora sus procesos?y Qu deberan hacer o dejar de hacer para llevar sus procesos desde dnde

estn hasta donde quieren que estn?y Tienen una fuerza laboral altamente capacitada para convertirlos en una

empresa de bajo costo y alta calidad?y Sus procesos tienen especificaciones?y Las especificaciones, si existen, fueron establecidas considerando la

variabilidad de los procesos?


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Los grficos de las Figuras 9 y 10 muestran el comportamiento del proceso D.

El proceso D en la prctica cumple en un 100% con las especificaciones. Sesupone que con esto deberamos darnos por satisfechos, pero si trabajamos bajoun sistema de Mejoramiento Continuo, esto no basta y el mejoramiento debecontinuar, e indudablemente, este proceso se puede mejorar aun ms tomandoacciones que lo centren con respecto al TARGET y disminuyendo su variabilidad(dispersin). No debemos olvidar que los objetivos de mejora permanentes para

cualquier proceso son:

y Mantener el proceso dentro de las especificaciones.y Mantener el proceso centrado con respecto al TARGET.y Reducir la variabilidad.

Es importante tener presente que la variabilidad provoca prdidas aun manteniendo

un proceso dentro de las especificaciones. A menor dispersin menor prdida.

La pregunta es: Es usted de los que controlan sus procesos slo mediante la

media? Si es as, la mala noticia es que probablemente sus resultados econmicos

no han sido todo lo bueno que podran haber sido y que seguramente perdibuenas oportunidades de agregar valor. La buena noticia es que probablemente

tenga muchas oportunidades de mejoramiento que las puede traducir en beneficios

econmicos para su empresa.

ESPECIFICACIONES. CMO SE FIJAN?


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Como sealamos antes, fijar Especificaciones reales para un procesonecesariamente pasa por el estudio y comprensin de su variabilidad.

Vemoslo a travs del siguiente ejemplo: La administracin superior de unaempresa, con el fin de mejorar los indicadores de la molienda de mineral y mejorarel porcentaje de recuperacin metalrgica de cobre, compra un nuevo sistemaautomtico de control para su divisin de molienda de mineral compuesta de 15

molinos de bolas. El mejor comportamiento de la molienda y del sistemaautomtico de control se obtiene cuando el porcentaje +3 mallas del mineralchancado de alimentacin a los molinos se encuentra entre 50% y 40%, con unideal de 45%. De acuerdo a esto la administracin fija para la Planta de Chancadolas siguientes especificaciones:

EspecificacinSuperior

: 50% + 3mallas

Target: 45% + 3mallas

EspecificacinInferior

: 40% + 3mallas

La administracin llega a un acuerdo con los trabajadores para el pago de un bonode produccin indexado a la obtencin de un mnimo de 60% de cumplimiento delas especificaciones.

Las especificaciones tambin fueron incluidas como indicadores en el Cuadro deMando Integral (Balanced Scorecard) y las metas, al igual que en el caso del bonode produccin, corresponden al cumplimiento mnimo del 60% de lasespecificaciones.

En los grficos de las figuras siguientes analizaremos el ejemplo anterior. El grficode la Figura 11 nos muestra los datos y la media del proceso de chancado. En lafigura 12 se ha agregado la media mvil, la cual se usa muy poco para el control delos procesos, y que sin embargo, es de gran ayuda puesto que sirve para eliminarel ruido en los procesos que como el de este ejemplo, tienen mucha dispersin.Por medio de la media mvil podemos ver otras situaciones que de otra formaquedaran ocultas en el ruido.


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Los grfico de las Figuras 13 y 14 nos muestran que las especificaciones fijadas porla Administracin estn lejos de poder ser cumplidas en el proceso de chancado.La razn?, no tener en cuenta la variabilidad del proceso para fijarlas. Losgerentes y niveles ms altos de la administracin no tienen claro el concepto de


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variabilidad y tampoco le dan la importancia necesaria a la campana de Gauss,cuyo uso, como hemos visto, es de gran utilidad y tan grfica que puede sercomprendida por todos los involucrados en la medicin y el control de los procesos.Otro error que se suele cometer es en relacin a la determinacin de la Capacidadde los Procesos. Se encarga a personal interno o a empresas externas sudeterminacin olvidando que el objetivo del Anlisis de Capacidad es determinar lavariacin natural (causas aleatorias) de un proceso, una vez que se han minimizado

o eliminado los efectos de todos los factores ajenos que no contribuyen al mismo.(Causas asignables o atribuibles). En muchas ocasiones se paga por conocer laCapacidad de un Proceso y se recibe una Capacidad que no corresponde a larealidad puesto que antes no se han minimizado o eliminado las causas asignables.


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Otro hecho importante que se debe tener en cuenta es que muchas veces lasespecificaciones que se establecen para la medicin y control de los procesoscorresponden tambin a los lmites establecidos en las fichas de calidad de lasNormas ISO 9000. En el caso de la Figuras 14, adems de no cumplirse con lasespecificaciones establecidas y las metas establecidas en el tablero de control delcuadro de mando integral, tampoco se estara cumpliendo con lo establecido en la

Norma ISO 9000, lo cual puede ser causa de no conformidad que puede llegar a serconsiderada mayor y poner en entredicho la certificacin. (Normalmente logradacon mucho esfuerzo)

Hay empresas certificadoras cuyos auditores no verifican el cumplimiento de estasfichas. Esto, por supuesto, contribuye a mantener el statu quo existente y estacausa (externa) tambin excluye la posibilidad de obtener mejores resultadoseconmicos en las empresas y no asegura la calidad esperada por los clientes queles compran sus productos. Estos pueden ser de mejor calidad.

Otro damnificado con esta situacin es el tablero de control del Balanced Scorecarddebido a que cuando las metas se fijan sin considerar la variabilidad del proceso sesuele cometer el error de establecer metas (especificaciones) que en la prctica son

incumplibles. Esto, por supuesto, adems de hacer pensar a lo s trabajadores queeste sistema de administracin es inadecuado, crea problemas en todos los nivelesde la organizacin relacionados con el proceso:

y La administracin superior no est contenta puesto que no se estncumpliendo las metas.

y Los responsables (dueos) de los procesos se sienten permanentementecuestionados.

y Los operadores de los procesos tambin se sienten cuestionados ypermanentemente trabajan bajo una presin que no corresponde.


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y Los representantes de los trabajadores (dirigentes sindicales) continuamenteestn recibiendo quejas de los trabajadores pues son incapaces de cumplirlas metas y no reciben el pago esperado por sus bonos de produccin.

y En general hay descontento y esto no es sano para la buena marcha de laempresa.

Una de las muchas ventajas que tiene medir y controlar los procesos a travs del

Porcentaje de Cumplimiento de las Especificaciones es que permite focalizar el

trabajo de todos los involucrados en un proceso, desde el gerente general hasta el

ltimo trabajador de primera lnea. Todos, dentro de sus respectivos mbitos,

tienen como responsabilidad mantener el proceso dentro de especificaciones y con

baja dispersin y centrado.

TRABAJADORES Y ESPECIFICACIONES

Qu problemas genera, en este caso, fijar especificaciones sin considerar lavariabilidad del proceso? Algunos de ellos son:

y El cumplimiento real de las especificaciones es slo de un 25,13%. (Figura14)

y No hay pago de bono de produccin para los trabajadores. Esto creainsatisfaccin, frustracin y baja de la moral y roces permanentes con losdirigentes sindicales.

y Los trabajadores pueden realizar acciones destinadas a obtener de algunaforma el pago del bono por el cumplimiento de las especificaciones: Estopuede ocurrir por medio de extraccin de muestras no programadas cuyasgranulometras cumplen con el porcentaje +3 Mallas requerido; la noextraccin de las muestras programadas destinadas a la medicin de lagranulometra en los horarios establecidos, sino que cuando se cree queesta est ms cercana a la exigida; guardar muestras cuya granulometra

corresponde a la requerida y cambiarlas por aquellas muestras que no estndentro de la establecida; manipulacin de los pesmetros para aumentar eltonelaje procesado, etc.

y Imposibilidad de cumplir en las condiciones actuales con las metasestablecidas en el Cuadro de Mando Integral. Esto se traduce en unambiente de trabajo tenso entre todos los integrantes de la unidad. Cadavez que se llega al momento de revisin de las metas se genera angustiaentre los responsables de la unidad y los trabajadores puesto que baja sucalificacin semestral o anual y se sienten permanentemente cuestionados.

y Se genera incertidumbre ante la toma de decisiones. No se sabe bien qu eslo que est ocurriendo en el proceso de chancado ni cules son losproblemas reales. No debe haber nada ms intil que dar solucin alproblema errneo, adems esto impide ser proactivo y permanentemente se

est slo reaccionando ante los cambios (buenos o malos) del proceso dechancado.

y Reclamo permanente del personal de molienda por no recibir por parte de laPlanta de chancado el mineral de la granulometra que les permite obtenerlos mejores resultados. Esta situacin tambin les afecta en el cumplimientode las metas de su Cuadro de Mando Integral.

Como vemos, en el cumplimiento de las metas tambin estn involucrados los

trabajadores y sus sindicatos a travs del pago de bonos de distintos tipos. Hay


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ocasiones en que el pago de bonos est asociado a una meta de consumo de algn

insumo, como por ejemplo, el consumo de cal viva o de cuarzo. En ambos casos

puede haber aumentos o disminucin de consumos que no dependen de la calidad

del trabajo realizado por los trabajadores sino que a las caractersticas reales con

que llegan a sus lugares de usos. Por ejemplo, si baja la ley de la cal se aumenta su

consumo, ante esto, en condiciones normales de operacin, los trabajadores no

pueden hacer nada puesto que la ley no depende de lo que ellos hagan o dejen dehacer. Lo mismo ocurre en el caso de incumplimiento por parte del proveedor de la

granulometra especificada. Su no cumplimiento tambin puede llevar tambin a

aumentar su consumo y los trabajadores tampoco pueden hacer nada. Ante

situaciones de este tipo, los trabajadores y la administracin deben estudiar muy

bien lo que desean y acuerdan para no caer en conflictos que slo provocan

problemas a ambos.

Para que todo esto funcione con eficacia los trabajadores deben disponer de la

informacin necesaria en el momento oportuno. Uno de los mayores problemas

radica en que muchas veces se opera solamente en base a datos individuales que

se valoran slo en cuanto a que si cumplen o no con la media y, cualquier anlisis

de datos se ve slo en funcin de la tendencia en relacin a cuan cerca o lejos se

est de la media del proceso.

Muchos trabajadores no saben cmo usar la informacin y, por lo tanto, deben ser

capacitados para hacerlos competentes en la forma de usarla para hacerla

productiva. Tambin deben tener claro cul es la informacin que necesitan y cul

es la que no necesitan. Esta capacitacin debe estar enfocada en prepararlos para

tomar decisiones, con ello deben ser capaces de reconocer los patrones que

muestran que es lo que hay en un proceso, no lo que se cree que hay. Tambin

deben reconocer las oportunidades de crear valor en el momento oportuno.

CULTURA DE AUTOCOMPLACENCIA

Normalmente en las reuniones se gasta mucho tiempo analizando un proceso desdeel punto de vista de lo que se cree que est ocurriendo en el proceso puesto que nohay respaldo que indique con claridad qu es lo que est ocurriendo. Una de lasventajas de trabajar sobre la base del cumplimiento de las especificaciones es quelas reuniones se hacen ms productivas puesto que todos llegan a ella conconocimiento acerca de lo que se debe tratar y lograr, adems todos vuelven a sustrabajos con una responsabilidad asignada que deben cumplir. Esto tiene adems laparticularidad de ser el primer paso en la eliminacin de la cultura de laautocomplacencia que es uno de los principales obstculos para realizar los

cambios necesarios para mejorar el estado de resultados.

La cultura de la autocomplacencia se da a todo nivel y debido a ello siempre hayuna resistencia subterrnea de este tipo de trabajadores que se oponen a cualquiercambio que los saque de sus rutinas y/o que les pueda generar situacionesindeseables e incmodas. Este tipo de trabajadores sobreviven ao tras ao en lasempresas, reciben sus sueldos a fines de mes y siguen viviendo as cmodamentehasta el prximo fin de mes. Estos trabajadores son un lastre peligroso para lasempresas, tienen gran poder y se mueven siempre tratando de abortar cualquiercambio que no les sea satisfactorio y,definitivamente, no les es agrada que se sepa,


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con respaldo, qu es lo que est ocurriendo en sus procesos puesto que bajo estascircunstancias aparecen problemas que han permanecido ocultos (costos ocultos)durante mucho tiempo. Saben de la existencia de problemas en sus reas deresponsabilidad y en las reas vecinas, pero prefieren no hacerse problemas nihacerles problemas a sus vecinos y as continan viviendo cmodamente.

Su filosofa del trabajo es Yo no te doy problemas ni t me los das a m. No

soportan que se sepa que en sus reas de responsabilidad existen problemas ytratan a toda costa de mantenerlos ocultos. Trabajar bajo el concepto delporcentaje de cumplimiento los obliga a realizar los trabajos asignados y a hacerseresponsables por ellos puesto que en las reuniones deben dar cuenta de dichostrabajos.

Es comn que en muchas reuniones los participantes lleguen con actitudesreactivas a defender lo que hacen en sus trabajos y el trabajo que se hace en susrespectivas reas. Como no se tiene bien claro lo que ocurre en los procesos se danmuchas situaciones ambiguas que crean confusiones y divergencias de opinionesque se traducen en constantes desencuentros y recriminaciones mutuas que noconducen a nada. Cuando la informacin existe, es clara y respaldada, se terminanla ambigedad y la confusin y de ser reactivo se pasa a ser proactivo, todos

enfocados en obtener la misma meta, cada uno desde sus respectivos puestos detrabajo.

Desde este punto de vista las reuniones por rea productiva debieran comenzar concuatro grficos:

y Cumplimiento real actualizado de la unidad o reay Cumplimiento requerido o esperado a la fecha de la unidad o reay Cumplimiento general de la empresa actualizadoy Cumplimiento esperado de la empresa a la fecha.

Los cuatros grficos deben estar ubicados en un lugar principal y bien visibles para

todos los asistentes.D

e esta forma los anlisis, ideas y decisiones estarn todasenfocadas en las variaciones que expliquen las diferencias entre el cumplimientoesperado y el cumplimiento real a la fecha. Cada trabajador debe tener muy clarasu responsabilidad en cuanto a lo que debe hacer, cmo debe hacerlo y cmoinfluye lo que hace en las ganancias o prdidas de su empresa. Con esto se evitadirigir los esfuerzos a solucionar problemas equivocados o que aportan muy poco alos resultados econmicos de la empresa. No debe haber nada ms intil que dar lasolucin equivocada al problema equivocado.

En la INTRANET de cada empresa debieran de estar en forma permanente losgrficos por rea del cumplimiento esperado, el del cumplimiento realmentelogrado y el listado de las acciones acordadas en las reuniones destinadas a reduciresta brecha. Tambin debiera estar en pantalla el cumplimiento general de laempresa para que todos conozcan lo que est ocurriendo y tengan claro qu es lo

que deben hacer o no hacer para lograr los resultados esperados.

Se deben dejar de lado las creencias, el conocimiento aparente y las peligrosasmedias verdades que se adoptan en muchas situaciones. La respuesta a lasiguiente pregunta: creemos que esto es verdad o sabemos que lo es? debierapasar siempre por lo siguiente:

NADA DE PRESUMIR, SLO HECHOS


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Porcentaje del Cumplimiento de Especificaciones

MUESTREO Y VARIABILIDAD

Todo lo que hemos visto hasta el momento funciona slo s los datos sonrepresentativos de lo que realmente est ocurriendo en el proceso, o sea, si sucontenido de error es bajo. Esto nos lleva a hacer ver la importancia del muestreo,originador de los datos. Cuando hablamos de muestreo representativo nosreferimos a que las muestras extradas deben representar al proceso (una pulpa,por ejemplo) en cuanto a sus propiedades qumicas, fsicas y mineralgicas.

Veamos algunos conceptos en relacin al muestreo:

A travs del muestreo se obtienen los datos que una vez analizados entregan lainformacin necesaria para identificar qu es lo que est ocurriendo en un proceso.Desde este punto de vista se entiende por muestreo la extraccin de las muestras,

su preparacin y anlisis qumico o instrumental.

La extraccin de las muestras debe cumplir con las normas de muestreoestablecidas por Pier Gy que aseguran la extraccin de muestras con bajo contenidode error. A menor error mayor precisin y menor incertidumbre, lo cual mejora lacalidad de las decisiones tomadas a todo nivel de responsabilidad.

Los componentes de la variabilidad de los procesos son:

y Error de Muestreo


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y Variabilidad Natural del procesoy Variabilidad generada por ciclosy Tendencia del proceso

Una breve descripcin de los componentes de la variabilidad nos dice que:

Error de Muestreo (Error de extraccin de la muestra + error de preparacin de lamuestra + error de anlisis qumico o instrumental de la muestra): Cualquiermedicin est sujeta a errores y, por consiguiente, la credibilidad de los datospuede ser sospechosa. Cuando el error de muestreo es muy alto se pierde lainformacin del proceso y se introduce una variabilidad que no existe en el, esdecir, en un momento dado podemos estar tratando de reducir una variabilidad queslo est en los anlisis de los datos de las muestras extradas, procesadas yanalizadas, y no en el proceso mismo.

Variabilidad natural o normal del proceso: Corresponde slo a causasaleatorias (causas naturales o no asignables). Se deben a una amplia variedad decausas que estn presentes en forma permanente y son de difcil identificacin.Cada una de estas causas es un componente muy pequeo en la variabilidad totaldel proceso y la suma de su contribucin es medible. Son inherentes al proceso y

poco controlables por los operadores de los procesos. Su eliminacin o reduccinrequiere de una decisin gerencial para la asignacin de recursos para mejorar elsistema. (Reemplazo de equipos, nuevas tecnologas, etc.)

La variabilidad generada por Ciclos y la Tendenc ia del proceso junto con elError de Muestreo corresponden a variabilidad atribuible a causas identificables, noal azar (causas asignables). Se pueden individualizar y controlar hasta un mnimovalor econmico. Se dice que un proceso est bajo control estadstico cuando suvariabilidad es solamente el resultado de causas aleatorias.

Veamos el siguiente ejemplo basado en el contenido de Fierro en un concentradode cobre (Figura 17):

Error de muestreo (en rojo) esalto, : 61,6%

Variabilidad natural del proceso(en azul)

: 3,7%

Variabilidad cclica (en amarillo):12,7%

Tendencia del proceso:22,0%


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Hemos dicho que un error de muestreo muy alto oculta informacin de lo querealmente est ocurriendo en el proceso. Si reducimos el error de muestreo quva a ocurrir con los otros componentes de la variabilidad, como cambiarn sucomposicin porcentual? Veamos qu es lo que ocurre en los grficos de las Figuras


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16 y 17.

Vemos que al reducir el error de muestreo desde 61,6% hasta slo 1,% aumentansu porcentaje la variabilidad natural del proceso desde 3,67% hasta 37,15% y latendencia del proceso aumenta desde 22% hasta 47,84%. La variacin por ciclostambin tiene un ligero aumento.

Est claro que si seguimos manteniendo un error de muestreo tan alto va a sermuy difcil que podamos mantener bajo control el proceso. En el grfico de la Figura16 se nos presenta una variabilidad que no es la real del proceso, entonces sobrequ actuamos para reducir la variabilidad?. En el grfico de la Figura 17 queda claroque las dos causas principales de variabilidad son la tendencia del proceso y lavariabilidad natural del proceso. Sobre esta ltima causa los operadores puedenhacer muy poco pues, como hemos mencionado antes, no depende de ellos, pero spueden actuar para determinar qu es lo que est causando una variabilidad tanalta en la tendencia del proceso y reducirla.

Recordemos que la variabilidad es inversamente proporcional a la calidad y que losresultados estn tambin en relacin inversa a los costos y, indudablemente, elactuar a ciegas como ocurre en el grfico de la Figura 16 va a afectar los costos y el

estado de resultados. Todos los ejecutivos de las empresas desean caminarexactamente en el sentido contrario, quieren bajos costos y un excelente estado deresultados. Para ello, como camino principal buscan innovar, pero ser fcilinnovar en estas condiciones en que ni siquiera se sabe bien qu est ocuriendo enel proceso?

En ocasiones el error de muestreo es tn alto que sera mejor no tomar muestrasya que lo nico que se consigue es confundir ms a los operadores de los procesos.Por supuesto que se puede decidir no extraer muestras y vivir sin informacin,pero qu sucede con los resultados econmicos..?. Cunto tiempo y dinerose ha desperdiciado realizando investigaciones y trabajos con datos que no danninguna garanta de su calidad y su representatividad?

Es difcil entender cmo las empresas, sobre todo las grandes y medianas, que han

invertido muchas veces millones de dlares en adquirir costosos sistema deinformacin en lnea y estaciones de muestreo automticas no les sacan todo elpotencial de posibilidades de uso que tienen. Muchas veces los sistemas deextraccin de muestras quedan abandonados en cuanto a su mantencin y ademslos encargados de su operacin muchas veces son trabajadores que no tiene lascompetencias necesarias y, por lo tanto, no entienden la importancia que tienegenerar informacin de calidad para los resultados de la empresa. Debe quedarclaro que no basta con tener y cumplir una lista de chequeo para mantener elcortador de muestras en norma, aseado y con la mantencin al da. Lo anteriordebe complementarse con la frecuencia de muestreo adecuada y la cantidad demuestra necesaria que se debe extraer para asegurar la representatividad de losprocesos. Muchas veces tambin se da la paradoja de que la supervisin gastatiempo y dinero en reuniones tratando de buscar la explicacin a un cambio brusco

de algn indicador sin saber que un operador de una estacin de muestreo, que porencontrar muy pesado el balde receptor de la muestra que deba trasladar, botparte de ella para hacer su traslado ms cmodo.

Lo primero que un ingeniero debiera averiguar antes de encargar o iniciar untrabajo de anlisis o investigacin es:

y Las muestras provienen de un muestreo automtico o manual? (Elmuestreo manual por definicin es malo)


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y Estn en norma (bajo porcentaje de error) los sistemas automticos demuestreo utilizados?

y Cul es la frecuencia de muestreo y la cantidad de muestra que se utiliz?y Quin prepara y qu protocolo usa en la preparacin de las muestras?y Los anlisis son qumicos o instrumentales?

En la Figura 18 vemos el Variograma de un proceso cclico. Al analizar el

variograma (ejemplo real) vemos que con el intervalo de muestreo actual(frecuencia de muestreo) jams vamos a darnos cuenta que tenemos cclos en esteproceso. Los ciclos por definicin son malos pues provocan prdidas. Desde estepunto de vista, si no sabemos que los tenemos, cmo podemos minimizarlos oeliminarlos?

60824808 control estadistico aplicado a procesos metalurgico mineros

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