UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERUFACULTAD DE CIENCIAS APLICADASESCUELA ACADMICO PROFESIONAL DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL

grficos de control por variables.

ORIHUELA ARZAPALO, Beatriz

Catedrtico: Quispe Solano, Miguel AngelCtedra:Control De Calidad

Tarma Per2015Con.Pg.

I. INTRODUCCION4

II. REVISION BIBLIOGRAFICA5

2.1. Galletas5

2.1.1. Clasificacin5

2.1.2. Informacin nutricional de las galletas6

2.1.3. Proceso de Galletera7

2.2. Herramientas de Calidad8

2.2.1. Grficos de Control9

2.2.2. Grficos de por Variables10

III. MATERIALES Y MTODOS12

3.1. Lugar de ejecucin12

3.2. Materiales12

3.3. Mtodos12

IV. RESULTADOS Y DISCUSIONES13

4.1. Resultados13

4.2. Discusiones16

V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES17

5.1. Conclusiones17

5.2. Recomendaciones17

VI. CUESTIONARIO18

VII. REFERENCIA BIBLIOGRAFICA19

VIII. ANEXOS20

INDICE GENERAL

INDICE DE TABLASCont.Pg.

Tabla 1. Informacin nutricional de las galletas.6

Tabla 2. Resultados delos pesos de las galletas.13

Tabla 3. resultados de los rangos y lmites13

Tabla 4. Datos de los Factores para n = 5.14

INDICE DE FIGURASCont.Pg.

Figura 1. Graficas de control para R y X14

I. INTRODUCCION

Los grficos de control por variables permiten estudiar la calidad de caractersticas numricas. Proporcionan ms informacin que los grficos de control por atributos sobre el rendimiento del proceso y permiten procedimientos de control ms eficaces. En particular, se obtiene ms informacin sobre las causas que producen una situacin fuera de control. Asimismo detectan mejor pequeas variaciones del proceso. Los tamaos mustrales requeridos para un nivel de proteccin del proceso son menores.Los grficos de control por variables ms usuales son los que controlan el valor medio y la variabilidad del proceso. Ms concretamente, para el control de la variabilidad del proceso, estudiaremos los grficos del rango, la desviacin tpica y la varianza. A partir de estos grficos se obtiene una estimacin de los parmetros del proceso, as como una aproximacin de su capacidad o rendimiento.Existen otros grficos por variables que utilizan la informacin suministrada por varias muestras; se construyen a partir de una secuencia de estadsticos mustrales, en contraste con los grficos anteriores, que tan solo utilizan la informacin de una muestra. Estos grficos permiten detectar pequeos cambios en la media del proceso, corrigiendo as la incapacidad de los grficos anteriores, para controlar pequeas variaciones.

Objetivos: Realizar el estudio de un proceso utilizando los grficos por variables para evaluar los parmetros del proceso. Utilizar herramientas estadsticas para el Control de Procesos. Decidir si el proceso evaluado est dentro o fuera de control.

II. REVISION BIBLIOGRAFICA

2.1. GalletasLas galletas son productos de consistencia ms o menos dura y crocante, de forma variable, obtenidas por el cocimiento de masa preparada con harina, con o sin leudantes, leches, fculas, sal, huevos, agua potable, azcar, mantequilla, grasas comestibles, saborizantes, colorantes, conservadores y otros ingredientes permitidos debidamente autorizados. (INDECOPI, 1992).

2.1.1. ClasificacinSegn INDECOPI (1992), las galletas se clasifican:

a) Por su Sabor:- Saladas, Dulces y de Sabores Especiales.b) Por su Presentacin:- Simples: Cuando el producto se presenta sin ningn agregado posterior del cocido.- Rellenas: Cuando entre dos galletas se coloca un relleno apropiado.- Revestidas: Cuando exteriormente presentan un revestimiento o bao apropiado. Pueden ser simples y rellenas.c) Por su Forma de Comercializacin:- Galletas Envasadas: Son las que se comercializan en paquetes sellados de pequea cantidad.- Galletas a Granel: Son las que se comercializan generalmente en cajas de cartn, hojalata o tecnopor. INDECOPI (1992) adems, especfica los siguientes requisitos a considerarse en la fabricacin de galletas:

Debern fabricarse a partir de materias sanas y limpias, exentas de impurezas de toda especie y en perfecto estado de conservacin. Ser permitido el uso de colorantes naturales y artificiales, conforme a la norma tcnica 22:01-003 Aditivos Alimentarios. Requisitos Fisicoqumicos: Deber presentar los siguientes valores,losqueseindican comocantidadesmximas permisibles.

Humedad 12% Cenizas totales 3%ndice de Perxido 5 mg/KgAcidez (expresado en cido lctico) 0.10%

2.1.2. Informacin nutricional de las galletasTabla 1. Informacin nutricional de las galletas.GalletasPor 100grDosis (4 galletas)

Valor energtico475 Kcal/1993 kj152Kcal/638kj

Protenas30g9g

Hidratos de carbono42g13.4g

Grasas21g6.7g

Fibra alimentaria3.5g1.1g

Sodio0.14g0.05g

Potasio360mg115.2mg

Fuente: LPEZ, DVILA (2002).

2.1.3. Proceso de Galletera

Existen 3 mtodos bsicos empleados en la elaboracin de galletas: cremado, mezcla en uno y amasado(Meneses, 1994).

1. El cremado (Creaming Up).Los ingredientes son mezclados con la grasa a fin de obtener una crema, prosiguindose con la adicin de harina, pudiendo realizarse esta en dos o tres etapas. El de dos etapas consiste en mezclar todos los ingredientes incluyendo el agua (a menudo como agente emulsificante) con excepcin de la harina y el agente qumico durante 4 a 10 minutos de acuerdo al tipo y velocidad del mezclador; posteriormente se aade el bicarbonato de sodio y harina continuando con el mezclado hasta adquirir una consistencia deseada. En el caso de tres etapas, se mezcla la grasa, azcar, jarabe, lquido (leche o agua), cocoa, etc., hasta obtener una crema suave, agregndose el emulsificador y mayor cantidad de agua. Posteriormente se aade la sal, saborizante, colorante, el resto de agua mezclndose seguidamente con el propsito de mantener la crema y finalmente la harina, los agentes qumicos y los otros ingredientes (Meneses,1994).

2. El mezcladoTodos los ingredientes son mezclados en una sola etapa incluyendo el agua; parte del agua se utiliza para disolver los agentes qumicos, saborizantes, colorantes, prosiguindose con el mezclado hasta obtener una masa satisfactoria (Meneses, 1994).

3. El amasadoConsta de dos etapas: primero, la grasa, azcar, jarabes, harinas y cidos son mezclados hasta obtener una crema corta. Luego se aade agua (y/o leche) conteniendo los agentes alcalinos, sal, etc. mezclndose hasta alcanzar una masa homognea. En la primera etapa, la harina es cubierta con la crema para actuar como una barrera contra el agua, formando el gluten con la protena (Meneses ,1994).

2.2. Herramientas de calidad

Para llevar a cabo una gestin de la calidad en las mejores condiciones posibles, es necesario contar con el apoyo de algunas tcnicas que ayuden a su desarrollo. Algunas de estas herramientas sirven para detectar problemas con la participacin del personal, mientras que otras parten de mediciones o datos obtenidos del pro- ceso a controlar y, a partir del anlisis de estos datos, se obtienen los resultados buscados.En ocasiones, estos resultados nos sirven para controlar el proceso. Si los resultados estn dentro de los lmites que se hayan establecido para cada proceso, di- remos que dicho proceso est controlado. Si no, habr que actuar sobre l aplicando acciones correctivas.Otras veces, nicamente nos interesar ver los resulta- dos de un proceso con una presentacin grfica. Lombardero, (2007)

En general, existe un gran nmero de formas de controlar un proceso, de buscar fallos, de mejorar los sistemas, de analizar los riesgos, etc., siendo algunas de ellas de gran complejidad. Sin embargo, algunas de las ms conocidas y usadas son las llamadas herramientas bsicas de la calidad, que son: Tormenta de ideas (brainstorming). Diagrama causa-efecto. Histograma. Diagramas de sectores. Grficos de control. Diagrama de dispersin. Diagrama de Pareto.

2.3. Grficos de control

Esta tcnica permite comprobar si un proceso es estable en el tiempo, con relacin a una determinada variable que se desea tener bajo control. Con ello, puede predecirse en alguna medida el comportamiento de un proceso, es decir, se puede saber si va a estar controlado o si, por el contrario, va a estar fuera de los lmites preestablecidos. Lombardero, (2007)Estos grficos son muy sencillos de confeccionar. En ellos se suelen marcar unos lmites superiores e inferiores para el valor de la variable que sta no debe sobrepasar. Cuando esto ocurre se supone que el proceso est controlado. En caso contrario, es decir, si los valores de la variable sobrepasan los lmites de control, se dice que el proceso est fuera de control.Fundamentalmente los grficos de control son de dos tipos:

Graticos de control por atributos y variables

2.3.1. Grficos de control por variablesEn los que se controla la variacin de una magnitud medible (medidas, pesos, etc.). ste sera, por ejemplo, el caso del control del valor de la cantidad de microorganismos en la galleta.

Procedimiento:Dnde: X: RPor variables se tiene que dar cuenta que al determinar si un proceso est bajo control estadstico, siempre se debe analizar primero la grfica R.Como los lmites de control en la grfica dependen de la amplitud promedio, podran haber causas especiales en la grfica R que produzcan comportamientos anmalos en la grfica X, aun cuando el centrado del proceso est bajo control. Quispe (2015). Se debe considerar los datos de la tabla, factores para lmites de control en grficos de medias y rangos, (Vase en anexos).

a) Lmites inferior de control LIC (R)

b) Lmite central de control LCC (R)

c) Lmite superior de control LSC (R)

Procedimiento para el Grafico Xa) Lmite inferior de control LIC (x)

b) Lmite Central LC(x)

c) Lmite Superior LSC (x)

En resumen, lo que se pretende con este tipo de anlisis es controlar los procesos para asegurarse de que funcionan correctamente. Si la gran mayora de los puntos mostrados de la grfica estn dentro de los lmites se considera que el proceso est controlado. En el momento en el que uno o varios puntos aparecen fuera de los lmites establecidos o no representan una distribucin estadstica gaussiana, se considera que el proceso est descontrolado y comienza la bsqueda de la causa de su mal funcionamiento.

III. MATERIALES Y MTODOS

3.1. Lugar de ejecucin.La prctica de grficos de control por variables se desarroll en el laboratorio de panificacin de la Facultad de Ciencia Aplicadas, En la Universidad Nacional Del Centro Del Per.

3.2. Materiales. Producto: Bolsas de caramelos, Paquetes de galletas (Para realizar la prctica considerar la estratificacin) Mas kit Papel milimetrado Papel de colores (20 Unidades) Regla Lapiceros de diferentes colores Balanza analtica de precisin de 0.01 g. Tijeras Cartulinas de color Plumn indeleble

3.3. Mtodos. Estratificar y preparar las muestras Rotular las presentaciones de las muestras Realizar el pesado de las muestras (Caracterstica a evaluar ser el peso neto) Anotar los pesos de acuerdo a la estratificacin y sub muestras a trabajar Consolidar los datos Realizar las grficas de control

IV. RESULTADOS Y DISCUCIONES.4.1. ResultadosTabla 2. Resultados delos pesos de las galletas.Sub-grupoPesos (g)

X1X2X3X4X5X6

157.73157.23157.78156.68958.12356.7961.43457.391

257.3257.13956.95957.18557.04857.6450.68657.216

357.90256.54356.99257.33757.94757.5451.40457.377

456.51356.39756.52456.64256.79256.5080.39556.562

556.51756.11956.57955.80656.39256.7280.92256.356

656.51756.11956.57955.80656.39256.7280.92256.356

756.51356.39756.52456.64256.79256.5080.39556.562

857.90256.54356.99257.33757.94757.5451.40457.377

957.3257.13956.95957.18557.04857.6450.68657.216

1057.73157.23157.78156.68958.12356.7961.43457.391

1156.51356.39756.57956.64256.39257.6451.25356.694

1256.51757.13956.99257.18557.94756.5081.43957.048

1357.3256.39757.78156.68957.04856.5081.38456.957

1457.3257.13956.52457.33758.12357.6451.59957.348

1557.90257.23157.78156.68957.94756.7961.25857.391

1656.51356.39757.18556.64257.04856.5080.78856.715

1757.3256.54356.54357.94756.68956.7281.40456.961

1856.68956.52457.94757.33756.50857.5451.43957.091

1957.73157.23156.99257.33757.04856.6421.08957.163

2056.99257.18556.50857.04856.11957.9471.82856.966

A. Clculos

Tabla 3. resultados de los rangos y lmitesNombreFormulaResultado

RANGOPROMEDIO 1.158

PROMEDIO DEL PROMEDIO 57.007

CLCULO DEL GRFICO DE

LMITE CENTRAL DE CONTRLCC = 1.158

LMITE INFERIOR DE CONTROLLIC = 0

LMITE SUPERIOR DE CONTROLLSC = 2.448

CLCULO DEL GRFICO DE

LMITE CENTRAL DE CONTROLLCC = 57.007

LMITE INFERIOR DE CONTROLLIC = 56.339

LMITE SUPERIOR DE CONTROLLSC = 57.675

Tabla 4. Datos de los Factores para n = 5.FactorResultado

A20.577

D30

D42.114

B. Grficos en MINITABFigura 1. Graficas de control para R y X

C. Interpretacin segn minitab.La prueba fall en los puntos: 5, 6, 7

PRUEBA 6. 4 sin 5 puntos ms que 1 desviacin estndar desde la lnea central (en un lado de LC).

La prueba fall en los puntos: 7

PRUEBA 8. 8 puntos consecutivos ms que 1 desviacin estndar desde la lnea central (encima y debajo de LC).La prueba fall en los puntos: 8, 9, 10, 11

4.2. Discusiones

Los grficos de control nos permite comprobar si un proceso es estable en el tiempo, segn: Lombardero, (2007) los grficos de control nos permite comprobar si el proceso es estable con relacin a una determinada variable que se desea tener bajo control. Con ello, puede predecirse en alguna medida el comportamiento de un proceso, es decir, se puede saber si va a estar controlado o si, por el contrario, va a estar fuera de los lmites preestablecidos. Por lo que podemos observar y corroborar con el autor, el proceso est fuera de control estadstico por tener dos puntos fuera del rango establecido ( puntos 5 y 6) vase en la figura 2. Podemos corroborar con el programa minitab, lo que es un programa estadstico muy confiable y con menos margen de error.Segn: Quispe (2015). Indica que como los lmites de control en la grfica dependen de la amplitud promedio, podran haber causas especiales en la grfica R que produzcan comportamientos anmalos en la grfica X, aun cuando el centrado del proceso est bajo control. Se debe considerar los datos de la tabla, factores para lmites de control en grficos de medias y rangos. Por lo que podemos corroborar indicando que nuestro proceso de peso de las galletas de vainilla (Margarita), est fuera de control estadstico por lo que debemos investigar las causas que generaron estos datos, una de las causas podra ser la calibracin de la balanza o la mala lectura.

V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.5.1. Conclusiones.

Se realiz el estudio del proceso de pesado en el control de calidad en las galletas de vainilla (Margarita de Sayn), utilizando los grficos de control por variables para evaluar los parmetros del proceso de pesado.

Se utiliz los grficos de control para determinar si el proceso de pesado est dentro del control estadstico.

El proceso no se encuentra dentro del proceso estadstico, por lo que el proceso no es eficiente y requiere de reformular el proceso.

5.2. Recomendaciones.

Se debe estratificar la hoja de datos para una mayor precisin de los datos extrados.

Identificar qu tipos de grficos de control se debe ejecutar para evaluar la eficacia del proceso a estudiar.

Los grficos de control por variables se pueden utilizar en cualquier tipo de proceso productivo, identificar en que proceso se va a utilizar.

VI. CUESTIONARIO

6.1. Que consideraciones se debe tener en la estratificacin de datos de un proceso productivo.

Estratificar no es ms que dividir el conjunto de los datos disponibles en subconjuntos que, en principio, pueden ser ms homogneos, a cada subconjunto se le denomina estrato.La divisin de los datos se efecta en base a diversos factores que son identificados en el momento de obtener los datos. Por ejemplo, las mquinas, los cabezales, la lnea, el proveedor, el da, el turno, entre otros. Son factores de clasificacin y, por tanto, de estratificacin de los datos, teniendo por objeto el identificar el grado de influencia de determinados factores o variables en el resultado de un proceso.La estratificacin de los datos nos permitir comparar las caractersticas poblacionales de los diferentes estratos que, de no ser iguales, son una fuente de heterogeneidad y, por tanto, de no calidad. En consecuencia, estas heterogeneidades deben ser detectadas, corregidas y eliminadas. La situacin que en concreto va a ser analizada determina los estratos a emplear.La estratificacin es la base para otras herramientas de control de calidad como el anlisis de Pareto, y se utiliza conjuntamente con otras herramientas, como los diagramas de dispersin, grficos de control o histogramas. Tambin se puede aplicar cuando estemos estudiando la relacin entre dos variables empleando los diagramas de correlacin.

VII. REFERENCIA BIBLIOGRAFICA.

INSTITUTO DE INVESTIGACIN TECNOLGICA INDUSTRIAL Y NORMA TCNICA PER (1985): Galletas Requisitos. ITINTEC 206.001. Lima Per. LPEZ, Luz y DVILA S, Luis (2002).Galletas con Valor nutricional agregado. Industrial data 5(1);3-7 LUIS LOMBARDERO, (2007). Grficos de control de Shewart. Bureau Veritas Formacin S.A. JOSE MENESES (1994). Ciencia de los Alimentos, Nutricin y Salud. (Primera Edicin) Mxico. Edit. Limusa S.A QUISPE SOLANO, MIGUEL ANGEL, (2015). Grficos de control, Practica n1. EAP De Ingeniera Agroindustrial. Tarma Per.

VIII. ANEXOS

FIG. 1. Identificacin de los lotes de galletas.

FIG. 2. Lote 5 identificado con el cdigo 064

FIG. 3. Codificacin de las unidades de las galletas para el control de datos.

FIG. 4. Pesado de cada unidad de galletas.

Control de CalidadPgina 3