instituto politÉcnico nacional · 2017-12-12 · instituto politÉcnico nacional unidad...
TRANSCRIPT
INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL
UNIDAD PROFESIONAL INTERDISCIPLINARIA
DE INGENIERÍA Y CIENCIAS SOCIALESY ADMINISTRATIVAS
“INCREMENTAR LA EFICIENCIA EN EL PROCESO DE TEJIDO PLANO DE MEZCLILLA EN LA EMPRESA DENIM HIDALGO, APLICANDO LA
METODOLOGÍA DMAMC DE SEIS SIGMA”
T E S I N A
QUE PARA OBTENER EL TÍTULO DE:
I N G E N I E R O I N D U S T R I A L
P R E S E N T A N M A R I B E L D E L V I L L A R A G U I L A RC E S A R T E M P L O S R O B L E SD I E G O A R T U R O V E R A P É R E ZF E L I P E D E J E S Ú S V I L L A R C O R R E A
QUE PARA OBTENER EL TÍTULO DE LICENCIADO EN CIENCIAS DE LA INFORMÁTICA
P R E S E N T A SANDRA PATRICIA VARGAS VELASCO
MÉXICO D.F. 2010
Índice
Resumen
Introducción
i
ii
CAPÍTULO I.
MARCO METODOLÓGICO
1.1 Planteamiento del problema 1
1.2 Objetivo General 1
1.3 Objetivos Específicos 1
1.4 Justificación o Relevancia del Estudio 2
1.5 Hipótesis 3
1.6 Tipos de Investigación 3
1.7 Diseño de la Investigación o Tecnología de Desarrollo 3
1.8 Técnicas de Investigación 3
CAPÍTULO II.
MARCO TEÓRICO 4
2.1 Bases de la Calidad 4
2.1.1 Control de Calidad 5
2.1.2 Historia de la metodología Seis Sigma 5
2.1.3 ¿Qué es la metodología Seis Sigma? 5
2.1.4 ¿Cómo implantar la metodología Seis Sigma? 6
2.1.5 ¿Por dónde empezar primero? 6
2.1.6 Diferencias entre calidad tradicional y la metodología Seis Sigma 6
2.1.7 Ejemplos de empresas que han implantado la metodología Seis Sigma 8
2.2 Fases de metodología DMAMC 9
2.3 Historia de la industria textil 9
2.3.1 Historia de la mezclilla 10
2.3.2 Tipo de telares 11
2.3.3 Tejido plano 13
CAPÍTULO III.
INFORMACIÓN GENERAL DE LA EMPRESA 15
3.1 Antecedentes de la empresa 15
3.1.1 Misión y Visión 16
3.1.2 Ubicación de la empresa 16
3.1.3 Distribución de la empresa 17
3.1.4 Estructura Organizacional 17
3.1.5 Plantilla de Personal 18
3.2 Descripción de Procesos de fabricación de mezclilla 20
3.2.1 Hilatura 20
3.2.2 Urdido 20
3.2.3 Índigo 20
3.2.4 Abridoras de Bolas 20
3.2.5 Engomado 20
3.2.6 Tejido 21
3.2.7 Acabado 21
3.2.8 Mapeo 21
3.2.9 Empaque 21
3.3 Línea de productos 21
3.4 Proveedores 23
CAPÍTULO IV.
ETAPA DE DEFINICIÓN Y MEDICIÓN 24
4.1 Definir 24
4.1.1 Voz del cliente 24
4.1.2 Validación de la oportunidad 30
4.2 Medir 35
4.2.1 Determinación de la sigma actual 36
4.2.2 Identificación de los indicadores de entrada, en el proceso y la salida 37
4.2.3 Diagrama SIPOC 37
4.2.4 Determinación de las causas especiales 38
4.2.5 Recopilación de datos de referencia 40
4.2.6 Principales causas de paros de telar 41
CAPÍTULO V.
ETAPAS DE ANÁLISIS, MEJORA Y CONTROL 46
5.1 Análisis 46
5.1.1 Análisis de los paros del telar 46
5.1.2 Análisis de variables cualitativas 47
5.1.3 Por tipo de telar 48
5.1.3.1 OMNI 48
5.1.3.2 Delta 50
5.1.3.3 Tsudakoma 50
5.1.4 Estratificación de datos 50
5.1.5 Diagrama de Pareto 53
5.1.6 Análisis específicos 55
5.1.6.1 Análisis de engomado 56
5.1.6.2 Análisis de Estilos 65
5.1.7 Conclusiones del análisis 68
5.2 Mejora 68
5.2.1 Propuesta de mejora 69
5.2.2 Plan de implementación 73
5.3 Controlar 84
5.3.1 Estandarización del proceso 87
5.3.2 Programa de control 88
5.3.3 Monitoreo del proceso 89
Conclusiones 92
Bibliografía 93
Glosario 94
Anexos 96
Resumen
La tesina consta de 5 capítulos en los cuales se hace énfasis en la utilidad de la aplicación de la
metodología six sigma, en cualquier rama de la industria para tener mejores resultados y procesos
mucho más controlados y de mejor calidad.
En el primer capítulo hacemos una explicación sobre el marco metodológico que justifica
la realización de este proyecto y las limitantes que tiene para lograr los objetivos en el planteado,
así como la necesidad real que existe en Denim Hidalgo por mejorar la eficiencia de su producción.
En el segundo capítulo refiere al concepto de six sigma, las herramientas que lo hacen útil, y
ejemplos de otras industrias donde ha tenido gran éxito, mediante el cual se pretende
sustentar que su aplicación tendrá resultados positivos de forma garantizada (siempre y cuando
esté bien aplicada esta metodología).
Posteriormente hacemos una descripción y características de Denim, tomando aspectos
importantes como su distribución de planta, sus clientes, sus productos y sus procesos
indispensables para dar luz verde a la aplicación integral de la metodología.
Conocido los problemas, y las herramientas para solucionarlo, en el capítulo IV, empezamos con
las primeras 2 etapas de la metodología, definir, donde se delimita cuales son los principales
problemas a solucionar y donde habrá más impacto en caso de solucionarse, se observa a
grandes rasgos que los paros de telar, fallas en urdimbre son los más comunes, esto lo pasa a
confirmar la etapa de medición, en el que se cuantifica la ocurrencia de estos problemas y ciertas
relaciones que existen entre estos.
Finalmente el quinto capítulo, donde se encasillaron el análisis, mejora y control, en donde se
lograron diagnosticar mediante la utilización de herramientas estadísticas, algebraicas y de
análisis diagnosticar los errores y sus posibles causas, encontrando además valores que
mejorarían los procesos, y recomendaciones para reducir su variabilidad, que posteriormente en la
sección de mejora se mencionan soluciones para un impacto a corto, mediano y largo plazo, para
finalmente en la etapa de control, mediante la proposición de utilización de formatos dichas
propuestas de mejora se mantengan, y de ser posible se sigan mejorando con el tiempo.
i
Introducción
En la actualidad cualquier rama de la industria y cualquier empresa en el mercado están inmersas
en una lucha feroz para conseguir la mayor cantidad de clientes y sobre todo las
mayores ganancias monetarias,
Para esto hay que recurrir a la innovación, y a la implementación de nuevas herramientas que
permitan, permanecer en competencia con el resto, Denim Hidalgo no está exento de eso por eso
considera necesaria la renovación para la mejora de calidad y mantenerla, así como incrementar
sus ventas, así como la recuperación de mercado extranjero que tenía antes de que la empresa se
separara de sus socios originales estadounidenses.
Para lograr esto necesita que su tela goce de mayor prestigio entre los clientes actuales, este
prestigio se logra con tela con menor cantidad de defectos y dicha disminución de defectos
se logra con la mejora del proceso de producción, siendo la metodología six sigma, ideal para la
aplicación integral de esta mejora, ya que permite la mejora de todo el proceso, y ayuda en la
búsqueda, medición de las causas que originan los problemas con la tela, y facilita encontrar las
soluciones, así como su aplicación y su mantenimiento,
Teniendo en cuenta todo lo anterior, da como resultado que el proyecto constará de la
aplicación de dicha metodología en la planta y durante todo el desarrollo del trabajo, hablaremos
sobre todas las cosas que necesitamos para conocer la planta, conocer la metodología y una vez
conocidas poder aplicar la metodología en la planta de la forma más productiva, ya que six sigma
al ser flexible tenemos que adaptarla a esta organización, que la metodología sea lo más fiel
posible a las necesidades de Denim Hidalgo.
ii
1
CAPÍTULO I. MARCO METODOLÓGICO
En el capítulo I hablaremos sobre todo lo referido al marco metodológico del proyecto, desde el
problema principal, el objetivo general del proyecto, así como sus objetivos específicos, la
realización de una hipótesis para pronosticarlo que sucede, con las acciones que implementemos,
así como una justificación a la realización de este proyecto, por último enumeramos los datos
bibliográficos que nos sirvan de apoyo y el marco referencial sobre la empresa.
1.1 Planteamiento del Problema
El área de mapeo de la empresa Denim Hidalgo se encarga de inspeccionar el producto terminado
(tela (mezclilla) 100% algodón), reportando que durante el último trimestre del 2009 y el primer
trimestre del año en curso, ha detectado como defecto más frecuente las marcas provocadas por
paro de telar.
Los paros de telar que se presentan son de 3 tipos:
a) Por urdimbre (parte longitudinal de la tela).
b) Por trama (parte transversal de la tela).
c) Otros paros (por supervisión, por fin de la tela, por falta de asignación de julio)
Estas marcas sobre la tela (mezclilla) no permiten cumplir con los requerimientos de los clientes de
exportación, provocando que la productividad de diversos procesos se reduzca, es por ello que
nuestro objeto de estudio es incrementar la eficiencia en el proceso de tejido plano.
1.2 Objetivo General
Disminuir en un 30% la frecuencia de paros de telar y el tiempo promedio de estos, en el proceso
de tejido plano que se presentan en la empresa Denim Hidalgo, con el fin de producir tela con
calidad de exportación aplicando la metodología DMAMC de Seis Sigma.
1.3 Objetivos Específicos
Evaluar los procesos de preparación de tejido plano para asegurar que las urdimbres cumplan con
los requerimientos del área de tejido plano.
Determinar las causas de paro de telar y establecer las medidas a tomar para corregir estas.
Controlar las causas de variabilidad del proceso de tejido.
2
Verificar los ajustes de máquina para telares de aire y así maximizar eficiencias y calidad,
disminuyendo los niveles de paros.
Analizar el proceso de engomado para determinar la clave de las oportunidades que harán
incrementar el desempeño del área de tejido.
Determinar la sigma actual dentro del área de tejido plano para conocer la variabilidad de este
proceso e incrementar su eficiencia.
Controlar los procesos establecidos para que la eficiencia se mantenga constante o mejore
independientemente del tamaño de la producción semanal.
1.4 Justificación o Relevancia del Estudio
Obtener la satisfacción de los clientes de la empresa Denim Hidalgo en cuanto a calidad, servicio y
precio, asegurando de esta manera un mercado y una rentabilidad existente, a fin de aumentar la
cartera de clientes, ya que actualmente los procesos, no trabajan a su máxima capacidad de
producción.
Disminuir el porcentaje de paros de telar registrados en la empresa Denim Hidalgo, con la finalidad
de eliminar la cantidad de producto fuera de especificación (producto de segunda calidad).
Así los procesos y operación de la empresa Denim Hidalgo serán más competitivos y mejoraran
sus resultados, controlando con mayor precisión los paros de telar, para mejorar la calidad del
producto y reducir los costos de producción a través del estudio de los registros históricos y
actuales confiables de los parámetros de producción, éstos son la cantidad de yardas lineales de
tela (mezclilla) producidas, cantidad de urdimbres montados sobre el telar, defectos encontrados
en el área de mapeo, tiempo del proceso de tejido, tiempo de paro por mantenimiento y paros de la
máquina debido a fallas en urdimbre o trama, y la manera en que llega el urdimbre después de los
procesos de índigo y engomado. Esta información se verificará en los reportes que arrojará el
Sistema de Control con el que actualmente se trabaja.
Justificación para Licenciatura de Ciencias de la informática es Implementar el uso de una
aplicación basada en Tecnologías de Información para analizar estadísticamente los datos
arrojados por la información histórica en la empresa Denim Hidalgo, así como el uso de
metodologías de la minería de datos en las bases de datos con el fin de contribuir en la aplicación
de la metodología Seis Sigma.
3
Justificación para la carrera de Ingeniería Industrial. Esta investigación permitirá definir los
problemas y medirlos mediante herramientas estadísticas, con la finalidad de establecer la
metodología seis sigma, así como otras técnicas de ingeniería industrial, como son: manejo de
materiales, análisis de operaciones, métodos y medición del trabajo para crear una estrategia de
control permanente de los procesos.
1.5 Hipótesis
A menor variabilidad en los procesos de tejido plano y el porcentaje de engomado de almidón
añadido a la tela, se disminuirán los paros de telar y se incrementará la eficiencia de los procesos y
la calidad de la tela (mezclilla) a través de la aplicación de la metodología DMAMC (Definir, medir,
analizar, mejorar y controlar) de Seis Sigma, que permitirá controlar los ajustes y defectos de los
telares de aire.
1.6 Tipos de Investigación
Para llevar a cabo el proyecto se utilizarán los siguientes tipos de investigación:
Estudio de correlación con la finalidad de evaluar la relación que existe entre el proceso de
preparación de tejido plano, con respecto a los paros de telar buscando así mejorar la calidad de la
tela.
Estudio descriptivo, se estudiarán las principales causas por las cuales puede ocurrir un paro de
telar y como se originan.
1.7 Diseño de la Investigación o Tecnología de Desarrollo
Se estudiarán los registros históricos y actuales, aplicando la metodología DMAMC, analizando las
variables que afectan a los procesos de preparación de tejido, para determinar el origen y las
causas por las cuales ocurren los paros de telar, realizando diseños de pruebas experimentales
con el objetivo de disminuir en un 30% la frecuencia de los paros de telar.
1.8 Técnicas de Investigación
La investigación será de carácter documental, puesto que se analizarán los registros históricos y
actuales de las causas que originan los paros de telar y en base a estos datos correlacionarlos son
sus posibles causas.
También será del tipo experimental, pues se analizará en cada proceso la forma en que se
realizan, y las mejoras que se presentan, al experimentar con los cambios propuestos.
4
CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO
El marco teórico en este proyecto engloba distintos aspectos esenciales para la realización del
proyecto ya sea desde el punto de vista estadístico, como lo es la Seis sigma y su metodología
DMAMC, y algunos otros análisis como lo son las matrices de costo-beneficio, y la matriz de riesgo,
que utilizaremos durante la búsqueda de soluciones en posteriores unidades, y por otro lado
documentación histórica con todo lo relacionado al proceso de elaboración de la tela (mezclilla),
pasando por la tela, como la maquinaria con la que esta se elabora, así como el tipo de tejido que
se emplea para su elaboración
2.1 Bases de la Calidad
Las primeras reseñas históricas que se pueden citar relativas a la Calidad de un producto,
aparecen en el artículo 229 del código Hammurabi (siglo XVII a. C.)
"Si un albañil ha edificado una casa para un señor, pero no ha dado solidez a la obra y
la casa que construyó se ha desplomado y ha causado la muerte del propietario de la
casa, ese albañil recibirá la muerte... Si es al hijo del propietario de la casa a quien ha
causado la muerte, recibirá la muerte el hijo de ese albañil".
En la etapa que va aproximadamente desde 1840 y hasta finales del mismo siglo, se produce un
desarrollo de nuevos sistemas de gestión, propiciado por los nuevos avances tecnológicos que se
producen a lo largo de esta época y con esto empieza una nueva era para los negocios, y con
cambios muy significativos.
A principios del siglo XX surge el concepto de Gestión científica, término aplicado a los métodos de
Frederick W. Taylor, dicha Gestión científica, intenta conseguir y estandarizar el conocimiento para
controlar mejor el trabajo. Taylor creía que la Dirección no podría controlar efectivamente la
empresa si no controlaba el trabajo por sí mismo, ósea, las tareas que debían hacer los
trabajadores y con ello mejorar la eficiencia del trabajo.
Más tarde Henry Ford introduce innovaciones en la producción, dichas innovaciones, generaron
impactos similares a los de Taylor, pero a diferencia de Taylor, Ford mecanizaba el trabajo, y las
personas eran simples operarios de las máquinas, con lo cual se reducían los niveles de
especialidad requeridos para cada trabajo, puesto que podía ser reducido a una serie de tareas
relativamente simples que podían ser realizadas con una muy pequeña inversión en formación.
5
A principios del siglo XX, existe una fuerte orientación hacia la productividad y sus incrementos, lo
que hace que la calidad de los productos se resienta. La orientación hacia los procesos inicia entre
los años 1920 y 1930.
Por esos años, Walter Shewart, comienza a utilizar la estadística, para desarrollar el concepto de
análisis estadístico para el control de la calidad en las industrias.
A partir de los años 50, el Dr. W. Edwards Deming, enseña los métodos del Control Estadístico de
Procesos, Joseph M. Juran enseña los fundamentos de la gestión de la Calidad y Feigenbaum
muestra los beneficios del Control Total de la Calidad, los cuales solo fueron aplicados en Japón,
con lo cual este país se convierte en líder en Calidad.
2.1.1 Control de Calidad
El Control de la calidad básicamente sirve para evaluar la situación actual de la Calidad, al tiempo
que se compara dicha situación, con las metas de Calidad, y así, actuar sobre la diferencia.
Para Feigenbaum, el Control de la Calidad Total debe comenzar con la identificación de los
requisitos de Calidad del cliente y finalizar solamente cuando el producto se pone en manos de un
cliente satisfecho.
2.1.2 Historia de la metodología Seis Sigma
Al final de la década de los 80 y principio de la década de los 90, Motorola introdujo la iniciativa de
la metodología Seis Sigma y al hacerlo, pudo reducir en este proceso, el número de defectos en
sus productos de 5.5 sigma, con un resultado de $2,200 millones de ahorro anuales‖.
De 1987 a 1991, el Departamento de Métodos Estadísticos fue el que desarrolló la implementación
de esta metodología, y luego institucionalizó, la metodología estándar para la caracterización de
procesos de fabricación y para el logro de Calidad Metodología Seis Sigma.
2.1.3 ¿Qué es la metodología Seis Sigma?
La metodología Seis Sigma es una filosofía de calidad basada en la asignación de metas
alcanzables a corto plazo enfocadas a objetivos a largo plazo. Utiliza las metas y los objetivos del
Cliente para manejar la mejora continua a todos los niveles en cualquier empresa. El objetivo a
largo plazo es el de diseñar e implementar procesos más robustos en los que los defectos se
miden a niveles de solamente unos pocos por millón de oportunidades.
Al ser una herencia de las filosofías de Deming y Juran, la metodología Seis Sigma tiene como
principal fundamento el establecer un compromiso con los clientes para ofrecer productos de la
más alta calidad a un menor costo.
6
Seis sigma es una metodología rigurosa que utiliza herramientas y métodos estadísticos para
definir los problemas y tomar datos, es decir: medir, analizar la información, emprender mejoras,
controlar procesos, rediseñar procesos o productos existentes o hacer nuevos diseños, con la
finalidad de alcanzar etapas óptimas, retornando nuevamente a algunas de las otras fases,
generando un ciclo de mejora continua.
2.1.4 ¿Cómo implantar la metodología Seis Sigma?
En primer lugar se requiere identificar y definir el desempeño estratégico actual de la organización,
en términos de: Compañía, unidad de negocios, departamentos, entre otros, posteriormente se
tienen que responder las siguientes preguntas:
¿Existe una necesidad u oportunidad de cambio crítico para la empresa que esté basada o
soportada en necesidades financieras, competitivas o culturales?
¿Es posible definir un razonamiento y justificación suficientemente sólido como para aplicar la
metodología Seis Sigma en la empresa Denim Hidalgo?
¿Serán capaces nuestros sistemas actuales gerenciales y de mejora de procesos en alcanzar el
nivel de mejora esencial requerido para el éxito continúo del negocio?
Dependiendo de las respuestas a las anteriores interrogantes, la empresa Denim Hidalgo podría
estar lista para explorar el camino de la metodología Seis Sigma. En general se pueden tener
buenas oportunidades de adoptar esta filosofía y estrategia de negocios.
2.1.5 ¿Por dónde empezar primero?
Para poder ser implantado con eficiencia, un programa de la metodología Seis Sigma, debe
Implicar a todas las personas de la organización, en el programa, cada individuo tiene un papel
importante en la búsqueda de la excelencia de la empresa. A pesar de lo indicado, se debe
destacar el papel importantísimo que en el éxito de la implantación de un programa de la
metodología Seis Sigma en la empresa tienen las figuras:
1) Los campeones (Champions)
2) Los cinturones negros (Black Belts)
3) Los cinturones verdes (Green Belts)
2.1.6 Diferencias entre calidad tradicional y la metodología Seis Sigma
7
La diferencia de de la metodología Seis Sigma reside básicamente en la forma de aplicar las
herramientas de ingeniería industrial (Ishikawa, Pareto, etc.) y su integración con los propósitos y
objetivos de la organización, como un todo. La integración y participación de todos los niveles y
funciones dentro de la organización es factor clave, respaldado por un sólido compromiso por parte
de la alta Dirección y una actitud proactiva, organizada y sistemática en busca de la satisfacción
tanto de las necesidades y objetivos de los clientes, como de las necesidades y objetivos de la
propia organización.
En la siguiente tabla se resumen algunas de las diferencias más notables entre la forma tradicional
de enfocar la Calidad en las organizaciones y la forma de enfocarla a través de la estrategia de la
metodología Seis Sigma:
CALIDAD TRADICIONAL METODOLOGÍA SEIS SIGMA
Está centralizada. Su estructura es rígida y de
enfoque reactivo
Esta descentralizada en una estructura constituida
para la detección y solución de los problemas. Su
enfoque es proactivo.
Generalmente no hay una aplicación estructurada
de las herramientas de mejora (calidad total,
mejora continua, etc.).
Se hace uso estructurado de las herramientas de
mejora (calidad total, mejora continua, etc.) y de las
técnicas estadísticas para la solución de los
problemas.
No se tiene soporte en la aplicación de las
herramientas de mejora (calidad total, mejora
continua, etc.). Generalmente su uso es localizado
y aislado
Se provee toda una estructura de apoyo y
capacitación al personal para el empleo de las
herramientas de mejora (calidad total, mejora
continua, etc.)
La toma de decisiones se efectúa sobre la base
de presentimientos y datos vagos.
La toma de decisiones se basa en datos precisos y
objetivos.
Se aplican remedios provisionales o parches. Solo
se corrige en vez de prevenir.
Se va a la causa raíz para implementar soluciones
sólidas y efectivas y así prevenir la recurrencia de
los problemas.
No se establecen planes estructurados de
formación y capacitación (como capacitaciones,
programadas o rotación de personal) para la
aplicación de las técnicas estadísticas requeridas.
Se establecen planes de entrenamiento
estructurados (como capacitaciones, rotación de
personal) para la aplicación de las técnicas
estadísticas requeridas.
8
Tabla 2.A Métodos Tradicionales vs. Six sigma.
2.1.7 Ejemplos de empresas que han implantado la metodología Seis Sigma
A continuación se muestra una lista de las organizaciones de Estados Unidos que han obtenido un
éxito significante en TI (tecnologías de la información) usando la metodología Seis Sigma:
Bank of América: Reducción en DPMO (defectos por millón de oportunidades) en promedio la
disponibilidad semanal de los sistemas de 4,500 a menos de 1,000 en 12 meses y Reducción de
cheques rebotados en un 25%.
El departamento de TI de Raytheon Aircraft ahorro $500,000 dólares en un proyecto en el 2002
(CIO (chief information office) Magazine).
Los nueve CIOs de Textron ahorraron un total de $5 millones de dólares en seis meses (CIO
Magazine).
Un equipo de ingenieros de Fidelity Wide Processing esperan disminuir entre 6 y 8 millones los
costos este año (CIO Magazine).
El departamento de TI de Seagate registro ahorros de 3.7 millones de dólares al instituir Seis
Sigma durante el año fiscal previo. Desde que se implementó la metodología Seis Sigma hace más
de dos años la compañía ha ahorrado 4.5 millones de dólares (CIO Magazine).
"Estamos siendo más rigurosos con los contratos de mantenimiento. Trabajamos en equipo y
Analizamos las necesidades y definimos los niveles de servicio. Eso ahorro 1.5 millones de
dólares" (Mark Brewer, Seagate CIO).
"Los archivos de datos eran muy grandes para transferirlos a otros sistemas para su análisis. El
retraso resultaba ser mayor al momento de detectar problemas. Cuando el proyecto empezó no fue
claro del todo detectar que el problema era el tiempo de transferencia. Pero aplicando la
metodología Seis Sigma a este problema, la causa raíz fue encontrada y un apropiado ajuste fue
hecho a la red y al servidor de archivos (bajando el tiempo del proceso de 19 a 5 minutos). Se
ahorró un millón de dólares en este proceso." (Mark Brewer, Seagate CIO).
Se enfoca solamente en la inspección para la
detección de los defectos (variables clave de
salida del proceso). Post Mortem.
Se enfoca hacia el control de las variables clave de
entrada al proceso, las cuales generan la salida del
producto deseado del proceso.
9
En Comisión Federal de Electricidad (CFE) a nivel nacional, durante el año de 2007 se obtuvieron
ahorros mayores a los 700 millones de pesos, siendo para este 2008 ahorros superiores a 800
millones de pesos.
2.2 Fases de metodología DMAMC
La metodología Seis Sigma, conocida como DMAMC, consiste en la aplicación, proyecto a
proyecto, de un proceso estructurado en cinco fases.
En la etapa de definición se identifican los posibles proyectos la metodología Seis Sigma, que
deben ser evaluados por la dirección para evitar la infrautilización de recursos. Una vez
seleccionado el proyecto se prepara su misión y se selecciona el equipo más adecuado para el
proyecto, asignándole la prioridad necesaria.
La segunda etapa (medición) consiste en la caracterización del proceso identificando los requisitos
clave de los clientes, las características clave del producto (o variables del resultado) y los
parámetros (variables de entrada) que afectan al funcionamiento del proceso y a las características
o variables clave. A partir de esta caracterización se define el sistema de medida y se mide la
capacidad del proceso.
En la tercera etapa, análisis, el equipo se analizan los datos de resultados actuales e históricos. Se
desarrollan y comprueban hipótesis sobre posibles relaciones causa-efecto utilizando las
herramientas estadísticas pertinentes. De esta forma el equipo confirma los determinantes del
proceso, es decir las variables clave de entrada o "pocos vitales" que afectan a las variables de
respuesta del proceso.
En la cuarta etapa de mejora el equipo trata de determinar la relación causa-efecto (relación
matemática entre las variables de entrada y la variable de respuesta que interese) para predecir,
mejorar y optimizar el funcionamiento del proceso. Por último se determina el rango operacional de
los parámetros o variables de entrada del proceso.
La quinta etapa, control, consiste en diseñar y documentar los controles necesarios para asegurar
que lo conseguido mediante el proyecto la metodología Seis Sigma se mantenga una vez que se
hayan implantado los cambios. Cuando se han logrado los objetivos y la misión se dé por
finalizada, el equipo informa a la dirección y se disuelve todos los avances hasta en ese momento
logrados.
2.3 Historia de la industria textil
10
Durante la revolución industrial ocurrida en la Gran Bretaña, pero también en otras partes de
Europa, el sector textil de los más importantes y fue en Francia donde se empezó a tener
máquinas para la producción en masa de prendas de vestir, pero esto generó competencia. En el
Reino Unido durante el siglo VIII, se crearon las primeras máquinas semi- automatizadas de tejido,
así como las máquinas hiladoras e incluso hiladoras que funcionan con agua, en ese tiempo la tela
inglesa era reconocida en todo el mundo.
A principios del siglo XIX, hubo una fuerte crisis, debido a que el capitalismo no era justo con la
gente de campo, había revueltas, intereses políticos y guerras que frenaron un poco los avances
en la industrial textil, pero después de esta crisis, llego la segunda revolución industrial a mediados
de siglo, y con la mejora de las comunicaciones (mejores buques que atravesaban los océanos y
vías férreas). Grandes máquinas de hilatura y tejido llegaban a distintas partes del mundo, ya no
solo había en Europa, si no en Japón, Estados Unidos algunos países de América Latina entre
otros.
A partir de ese momento la Industria Textil ha ido avanzando si no bien al ritmo de otras industrias,
si a la par de las necesidades de las personas, las máquinas en estos dos siglos, siguen los
mismos principios, solo han mejorado su eficiencia y su producción, pero sobre todo su
variabilidad, cada vez se tratan muchos más tipos de telas.
En la actualidad vivimos una época en que las telas sintéticas cada vez toman un mayo sector del
mercado, pero dado el incremento de la población y a que cada vez más, las personas tienen más
ropa por individuo (consumismo), la demanda de las telas tradicionales, tampoco se ha visto
afectada.
La Industria textil, puede sufrir crisis pero no puede desaparecer pues la necesidad de vestido de la
población mundial siempre va a existir.
2.3.1 Historia de la mezclilla
En el siglo XIX los mineros estadounidenses buscaban prendas que fueran fuertes y que no se
desgarraran fácilmente, sabiendo esto el empresario Leob Strauss empezó con la venta de una
especie de algodón muy resistente, al cual al poco tiempo la bautizó con un nombre muy común en
la actualidad para esta tela ―Levi‖.
El siguiente ―boom‖ de esta tela surgió con la llegada del cine a principios del siglo XX, y que dado
que en muchas historias de vaqueros, los personajes de estas cintas, usaban pantalones de
11
mezclilla causó interés sobre el uso de estas prendas, y por lo cual también se les denomina
pantalones vaqueros.
Y unos años después durante la segunda guerra mundial la verdadera fiebre por los jeans
comenzó puesto que los soldados estadounidenses, usaban estas prendas mientras no estaban en
hora de servicio y sus colegas europeos empezaron a imitarlos, no eran muy cómodos como en la
actualidad pero lucían bien y eran baratos, y una vez acabada la guerra, surgieron competidores
para Levi, como Lee o Wrangler.
En los años cincuenta, la fascinación por la mezclilla era imparable y más cuando su uso, se
masificó para la gente joven, en parte como una expresión de rebeldía ante los mayores, como
libertad de expresión, pero también como imitación a las estrellas de Hollywood, pues creían que si
se vestían como James Dean iban a ser como el, en muchos colegios se castigaba a los alumnos
que la vestían, lo que acrecentaba mas su uso como símbolo de rebeldía y de estar a la moda.
En las 2 décadas siguientes la manufactura de mezclilla empezó a crear muy variados diseños ya
sea cambios de tonalidad del azul más oscuro al más claro, de diseño de bolsillos de tiro etc.; de
estilo (vaqueros country western entre otros).
Para los años ochenta, la mezclilla ya era parte habitual para personas en casi todo el mundo e
incluso ya había tocado la puerta de los grandes diseñadores.
Aunque en los noventa hubo un pequeño declive, pues los jóvenes de esta generación hijos de los
que crearon la generación azul (los que masificaron el uso de la mezclilla), querían tener todo
distinto a los padres, como estos usaban mezclilla, los hijos no lo harían, y entonces usaban ropas
deportivas, u otros estilos, pero parte de la población no dejó la mezclilla, aunque esto no evitó que
Levi´s la compañía de mezclilla más grande del mundo cerrara al menos 11 plantas.
Iniciando el nuevo milenio y en su primera década la mezclilla volvió de nuevo a ser la ropa más
común para vestir por la gente joven, quizás viva uno de sus mejores épocas, grandes diseñadores
como Chanel, Dior, Chloe y Versace han trabajado en mezclilla, y la mayor parte de la población
entre 5 y 45 años usa la mezclilla habitualmente.
2.3.2 Tipo de telares
Todos los tipos de textiles se componen de miles de hilos, para poderlos tejer, se necesita de
telares.
Los primeros telares eran manuales, no se sabe ni el lugar, ni el tiempo exacto en que fue
12
inventado, pero existen evidencias arqueológicas que desde la prehistoria ya existían, y los cuales
siguen el mismo principio actual, los hilos de urdimbre fijos, en la rama, por los cuales se hacía
pasar los hilos transversalmente (la trama), con el tiempo en vez de una rama, se implementaron
segmentos de madera rectos y más estables prefabricados para esta función en especial (sostener
la urdimbre).
Después de esto se pasó al telar de cintura, muy común en las comunidades indígenas, pero que
ya era usada desde la época de los romanos, el cual consiste en un aparato de forma cuadrangular
o rectangular, donde la urdimbre es colocada de un extremo a otro del cuadro de madera, y con
una especie de peines de madera, que al movimiento del artesano intercambiaban de posición,
para poder ir tejiendo las tramas, y esto hacía el trabajo mucho más rápido y eficiente.
Este mismo tipo de telares, muy similares en todo el mundo, fueron progresando, la exactitud, y la
rapidez eran cada vez mejor, pasaron de ser de madera a ser hechos de metal en algunas partes
de Europa, además de tener mucho más peines, obteniendo así tela de mejor calidad, al menos en
cuanto al tejido.
Tal como ocurrió con la mayoría de las industrias en Europa en los siglos XVIII y XIX, la necesidad
de crear más productos, por el aumento poblacional, orilló a los telares a modernizarse para poder
hacer producciones en masa, un gran avance en los telares constituyó en la lanzadera volante, la
cual hacia que los acomodos de las tramas, pudieran hacerse por un solo operario y solo una vez,
al menos que quisiera hacer un paro o cambiar el tipo de tejido, lo cual redujo considerablemente
el tiempo de producción.
Después de todos estos implementos, el siguiente gran paso no podía ser otro que el telar
mecánico.
En los cuales las máquinas se encargaban de gran parte de la realización del tejido, no necesitaba
una operación constante por parte de una persona, pues funcionaba con vapor, lo cual permitió
que solo las partes mecánicas se encargaran de la elaboración de la tela, y que entonces los
diseñadores hicieran telares cada vez más completos y exactos a la hora de manufacturar, en
1784 en Francia se creó el telar hidráulico, el cual era completamente hecho de acero y que era
mucho más rápido que los anteriores, ya en el siglo XIX, surgieron los primeros telares con
mecanismos y flechas, que permitían detener la producción en caso de rompimiento de la trama y
de la urdimbre, así como que el hilo no llegara al final de carrera.
Después bajo el mismo principio se hicieron telares programados con tarjetas perforadas, los
cuales, podían ser diseñados para pasar las tramas de una u otra forma según los diseñadores, y
dependiendo como se ensamblaban las tarjetas.
13
Telar con tarjetas perforadas – Siglo XIX.
Si bien estos telares la parte mecánica se encargaba de desarrollar los tejidos, no eran
completamente automáticos puesto que necesitaban que los operarios estuvieran haciendo
constantes ajustes para determinar cómo iba a pasar la trama, y además gran parte de la industria
estaba en el Reino Unido cuyas leyes eran monopolistas, pero en Estados Unidos se hicieron
convocatorias para inventores, bajo buenas recompensas para quienes inventaran nuevos
productos (entre ellos telares), lo cual llamo la atención a muchos diseñadores ingleses, que
viajaron a Estados Unidos, y uno de ellos (Cabot), logró patentar el telar automático el cual
permitiría que decenas de máquinas operaran a la vez, necesitando menos intervención humana,
por lo cual estos telares automatizados (con los mismos principios) hicieron que la mayor parte de
la industria textil a principios del siglo XX, estuviera en Norte América.
Si bien estos telares, funcionaban automáticamente, aún tenían que ser revisados frecuentemente
pues había errores en sus procesos, el principal, era que la trama no llegaba al final de carrera, por
lo que el último gran avance en materia de telares es desaparecer la lanzadera, y hacer que la
trama llegue de un lado a otro de su recorrido, la sea vía hidráulica o neumática, pudiendo esta
energía ser regulada, y alcanzando velocidades que nunca antes se habían llegado en la historia
de los telares, siendo además más precisos, y con menos paros.
2.3.3 Tejido plano
La tela se define como una estructura más o menos plana, lo bastante flexible como para poder
transformarse en prendas de vestir y en textiles para uso doméstico, así como para usos
industriales en donde se requiere de cierta flexibilidad.
Las telas objeto de estudio se elabora a partir de hilos de tejido de trama y urdimbre o planos,
donde dos o más hilos se entrelazan perpendicularmente. Denim Hidalgo produce solamente
tejidos planos de trama y de urdimbre.
Los tejidos planos se forman mediante la combinación de los hilos de urdimbre y de hilos de trama.
Los hilos de urdimbre pasan a constituir la parte longitudinal de la tela, mientras que los de trama
(pasada) definen el ancho de la tela y atraviesan perpendicularmente a los hilos de urdimbre
formando así el ligamento deseado.
14
1.
2.
Figura 2.A Formación del tejido plano (En blanco la trama, y en azul la urdimbre).
El ligamento de un tejido es la manera en que se entrelazan los hilos de urdimbre y los de trama
como resultado del movimiento de los lisos en relación con un mecanismo de excéntricos.
Las principales causas del paro de telar se pueden deber a:
Rotura de trama por hilos anudados
Rotura de urdimbre por mala colocación
Rotura de trama por cambio de cono
Supervisión
Fin de tela
Falta de asignación de Tela
Fallo mecánico
15
CAPÍTULO III. INFORMACIÓN GENERAL DE LA EMPRESA
3.1 Antecedentes de la empresa
La empresa Denim Hidalgo, S. de R.L. de C.V. inicia operaciones en Febrero de 1998. La planta se
encuentra localizada en la Ciudad de Tulancingo, Hidalgo, cuenta con un terreno 40,000 m2. Su
staff técnico es 100% mexicano, se trabaja con tecnología de punta y algunos de sus clientes son
de exportación, por mencionar: Vf Jeanswear, MontyMacao, Aalfs Manufacturing, Levis Stratus.
3.1.1 Misión y Visión
Misión
Ser reconocida como una empresa líder en su ramo ofreciendo productos de excelencia;
satisfaciendo los requerimientos de nuestros clientes en calidad, cantidad y oportunidad,
asegurando la prioridad competitiva y ser redituable en el mercado.
Visión
Para ―Denim Hidalgo‖ el éxito en la exportación es la calidad, lograda a través de la capacitación
de su persona, al cual lo considera como un factor de Calidad.
3.1.2 Ubicación de la empresa
Actualmente la planta de fabricación de tela (mezclilla) de la empresa Denim Hidalgo se encuentra
ubicada en el estado de Hidalgo, específicamente en el municipio de Tulancingo de Bravo como lo
indica la Figura B.
16
Figura 3.A Ubicación de la empresa
3.1.3 Distribución de la empresa
La empresa Denim Hidalgo, fue diseñada para tener un flujo de producción en forma de ―U‖, el cual
consiste en colocar las estaciones de trabajo de forma continua para evitar el manejo de materiales
a través de la planta, por ejemplo, el hilo debe pasar primero por el proceso de engomado y
continuar con el proceso de tejido, por esta razón estas estaciones de trabajo tienen que ser
continuas, de lo contrario se generaran longitudes mayores en el transporte de materiales, además
de que son procesos dependientes, sin uno no se puede continuar con el otro.
3.1.4 Estructura Organizacional
La estructura organizacional de la empresa permite conocer los niveles del personal que se
manejan dentro de ésta.
17
ORGANIGRAMA GENERAL
Administrador
Gabriel Helfon
Daniel
Gerente de
Operaciones
Salomón Helofon
Daniel
Gerente de
Producción
César Templos
Robles
Gerente de
Contabilidad
Jaime Rodríguez
Supervisores
Jefe de Compras
Rolando Enríquez
Jefe de Tejido
David Atanasio
Jefe de Preparación
de Tejido e Índigo
Esther Montaño
Jefe de Hilatura
Edgardo Carranza
Núñez
Abridores de
Cuerdas
Jefe de Almacén
Guadalupe
Fernández
Jefe de
Asignaciones y
Laboratorio
Iracel Olvera
Jefe de Acabado
José Luis Lázaro
Coordinador de
Logística y
Embarques
Areli Alonso
Coordinador de
Planeación
Irma Vargas
Coordinador de
Servicio al cliente
Teresa Lira
Jefe de Ingeniería
Industrial
Noemí Clemente
Operadores
OficialesAyudantesLaboratoristas
Gerente de Ventas
Phil Lair
Jefe de Nómina
Félix Madriz
Diagrama 3.C Organigrama General de la Empresa Denim Hidalgo
3.1.5 Plantilla de Personal
Dentro de las personas que laboran en Denim Hidalgo, a continuación se describen los puestos de
relevancia organizacional, así como los esenciales, en el proceso de la fabricación de la tela
mezclilla.
Administrador: Es el responsable de la toma de decisiones de la empresa en el área
administrativa. Se encarga de llevar a cabo los pedidos, así como controlar las salidas de producto,
facturación, costos, etc.
Gerente de Operaciones: Es el encargado de la toma de decisiones y supervisión, en el área de
producción de la empresa Denim Hidalgo.
Gerente de Producción: Es el responsable de coordinar la producción y ver que los procesos
cumplan con las especificaciones que el producto final requiere.
Gerente de Contabilidad: Es el que efectúa todo lo relacionado con el registro de balances,
gastos, costos, etc. de la empresa.
18
Gerente de Ventas: Se encargan de efectuar las negociaciones con los clientes para llevar a cabo
la venta de la tela mezclilla.
Jefe de Nómina: Se encarga de los Recursos humanos, contrataciones, salarios, etc.
Jefe de Compras: Es el encargado de abastecer los materiales a la planta a través del desarrollo
de proveedores.
Jefe de Hilatura: Su función es ajustar las máquinas para cumplir con las características que se
requiere en el hilo.
Jefe de Preparación de Tejido e Índigo: Es el responsable de controlar los procesos de urdido,
apertura y engomado para proveer de julios de tejido que cumplan con los requerimientos al área
de tejido, además se encarga de ajustar la máquina para cumplir con las características de teñido
en la tela.
Jefe de Asignaciones y laboratorio: Es el responsable de verificar que la tela cumpla con los
requerimientos solicitados por el cliente.
Jefe de Acabado: Es el encargado de los procesos de pre-encogimiento y de la estabilidad de la
tela.
Jefe de Tejido: Es el responsable de ajustar los telares conforme a los requerimientos solicitados
por el área de producción.
Jefe de Almacén: Se encarga de transportar materia prima, producto en proceso y producto
terminado a los diferentes departamentos.
Jefe de Tejido: Es el responsable de ajustar los telares conforme a los requerimientos solicitados
por el área de producción.
Jefe de Ingeniería Industrial: Es el responsable de realizar estudios estadísticos para llevar a
cabo procesos de mejora.
Coordinador de Logística y Embarques: Es el encargado de coordinar la recolección de materia
prima y realizar el envío de producto terminado al cliente en tiempo y forma.
Coordinador de Planeación: Su función es elaborar los planes de producción conforme a las
solicitudes del área de ventas.
Coordinador de Servicio al cliente: Es el encargado de de conocer los requerimiento del cliente y
negociar las fechas de entrega.
Laboratoristas: Se encargan de realizar las pruebas a la tela para verificar que esta cumpla con
los requerimientos solicitados por los clientes.
Supervisores: Son los responsables de llevar a cabo la revisión de la planta en general. Entre sus
funciones principales destacan el control general de los departamentos, programación de las
máquinas y revisión en el cambio de la materia prima, etc.
Abridor de Cuerdas: Se encarga de formar los carretes para el proceso de engomado.
19
Operadores Oficiales: Son los encargados de la operación de maquinaría de cada una de las
áreas, reciben diversos nombres dependiendo el proceso, por ejemplo: oficiales de cardas,
oficiales de urdido, oficiales sanforizado, para el caso del área de tejido se nombran tejedores.
Ayudantes. Es el personal que brinda apoyo a los operadores oficiales.
3.2 Descripción de Procesos de fabricación de mezclilla
3.2.1 Hilatura
El proceso de hilatura consiste en proporcionar un último estiraje y mantener las fibras unidas
obteniendo resistencia por medio de la torsión, con la finalidad de formar el hilo.
3.2.2 Urdido
En este proceso se forman las cuerdas sobre núcleos, cada cuerda está conformada por un
determinado número de hilos.
3.2.3 Índigo
Con el teñido se busca conferirle color al hilo por medio de colorantes o pigmentos fijando el color
deseado de acuerdo con los requerimientos del cliente. En esta máquina se juntan 24 núcleos por
postura de una cuenta determinada de hilos que serán teñidos.
3.2.4 Abridoras de Bolas
En este proceso se coloca cada cuerda en un julio seccional, preparando el hilo para el proceso de
engomado.
3.2.5 Engomado
En este proceso en la máquina engomadota se colocan 12 julios seccionales, a los cuales se le
impregna almidón de maíz y por último se forma un julio para telar.
3.2.6 Tejido
Consiste en el entrelazamiento de los hilos para formar una estructura flexible conocida como tela.
3.2.7 Acabado
20
Este proceso consiste en 3 etapas:
Chamuscado: La tela se introduce a una cámara de combustión, para eliminar pelusa y fibras
salientes de la tela.
Descrude: Se prepara la tela adhiriendo un producto químico para el pre-encogimiento y torsión.
Torsión: La tela pasa por tres rodillos, los cuales mueven la tela hacia la derecha o izquierda
dependiendo de la zarga con que fue tejida.
Sanforizado: La tela se preencoge hasta alcanzar el porcentaje deseado de encogimiento.
3.2.8 Mapeo
La tela mezclilla es revisada por un operador, para ubicar los defectos visibles, que fueron
provocados en procesos anteriores.
3.2.9 Empaque
Este es el último proceso en donde se empaca la tela en rollos de una longitud determinada por el
cliente.
3.3 Línea de productos
ESTILO MUESTRA NOMBRE PESO ESTILO WAS
MUESTRA NOMBRE
MKT
PESO
17671 (none) CLASSICS 14+ 25721 E0025 ENSENADA 12+
17684 (none) CLASSICS 14+ 25726 12
17689 14+ 25730 E0227 OLD CITY 12
17697 E0081 CLASSICS 14+ 25731 E0228 OLD TIMER 12+
19613 E0180 CLASSICS 14 26100 E0153 ZORO 13
19614 (none) CLASSICS 14+ 26301 E0064 CORDOVA 13+
19620 (none) CLASSICS 14+ 26302 E0114 LUCAS 13
23233 E0285 MELLOE 10 26303 E0133 FLIPSIDE BT 13
24120 E0088 11 26305 E0213 PACIFICA BT 13
24636 E0160 COLIMA 11 26316 E0150 13
24703 E0135 LAREDO LITE 11 26317 EO280 OUTLAW BT 13+
24706 (none) TOLUCA LITE 11 26774 (none) CLASSICS LHT 13+
25003 12 26788 E0063 CORDOVA 13+
25165 12+ 26792 E0098 TOLUCA 13+
25166 12+ 26793 E0115 LAREDO 13
25173 E0082 CAMPECHE 12+ 26793 EO284
LAREDO. New Warp Mix
Changed 10-31-07 13
25177 E0049 CARMEN 12+ 26794 13
21
ESTILO MUESTRA NOMBRE PESO ESTILO WAS
MUESTRA NOMBRE
MKT
PESO
25205 E0023 TAMPICO 12+ 26797 E0178 WOODSTOCK LITE 13+
25209 E0035 COZUMEL 12+ 26798 E0243 LAREDO CHEWIE BLUE 13
25212 E0085 12+ 26799 E0316 13
25213 12+ 27744 (none) CLASSICS LHT 14+
46633 E0187 PACIFICA 13 27746 E0102 CLASSICS LHT 14+
46634 E0189 MEXUS CHEWIE BLUE 13+ 27747 E0157 WOODSTOCK 14+
46635 E0194 WISE GUY 13+ 35610 E0027 VERACRUZ 12+
46636 E0212 LORETO DEEP 13+ 35611 12+
46637 E0229 TORRES PITCH DARK 13+ 35612 E0057 CLASSICS 12 12+
46642 E0260 CLASSICS 13 35630 E0130 FLIPLITE 12
46645 E0248 STINGER 13+ 35639 E0163 TOMASITA 12
46646 E0317 ROBLES 13+ 35654 EO277 CROSBY 12
46647 13 35655 EO272 REPLACES 35610 12+
46731 E0220 FOREVER 13+ 36621 (none) CLASSICS 13+
46736 E0203 BAYOU 13+ 36631 (none) CLASSICS 13 13+
46740 E0196 LA MIRA COCOA BEAN 13+ 36651 13+
46741 E0200 LAGUNA DEEP 13 36666 E0062 CORDOVA 13+
46742 EO281 LAZARO 13+ 36667 E0113 TOMAS NU BLU 13
47650 E0223 ROUGH SPUN 14 36673 E0132 FLIPSIDE 13
47651 E0245 JUSTIN 14+ 36677 E0158 TOMAS DEEP 13
47652 E0264 CLASSICS 14+ 36678 E0146 TOMAS DK INDIGO 13
47653 E0273 STETSON 14 36692 E0172 ARCHIVO 13
47654 E0275 CLASSICS 14+ 36698 (none) CHARCOAL 13+
47655 EO279 ROUGHRIDER 14+ 36699 CLASSICS BLACK 2 13+
47656 E0501 14 37601 CLASSICS BLACK 14+
47707 E0224 SOFT SPUN 14 45707 E0217 PERRY 12
46627 E0183 TELAR DEEP 13+ 46636 E0212 LORETO DEEP 13+
46628 E0202 TELAR PTICH DK 13+ 46637 E0229 TORRES PITCH DARK 13+
46630 E0219 MERIDA TRUE BLUE 13+ 46642 E0260 CLASSICS 13
46631 E0221 CANCUN 13+
46632 E0184 SHOMEX 13+
46633 E0187 PACIFICA 13
46634 E0189 MEXUS CHEWIE BLUE 13+ TOAL 92 ESTILOS.
46635 E0194 WISE GUY 13+
Tabla 3.A Línea de productos por estilos
22
3.4 Proveedores
Proveedor Producto
Allenbergh, S.A. de C.V. Algodón
Intex S.A. de C.V. Índigo
Productos Químicos Mardupol, S.A. de C.V. Sosa Cáustica
Productos Químicos Mardupol, S.A. de C.V. Hidrosulfito
Macroquimia, S.A. de C.V. Goma
Macroquimia, S.A. de C.V. Alanar
Altex, S.A. de C.V. Hilo Poliéster 30/3
Química Plata, S.A. de C.V. Amilasa
Química Plata, S.A. de C.V. Enzima Neutra
Tabla 3.B Principales proveedores de Denim Hidalgo
23
CAPÍTULO IV. Etapa de Definición y Medición
4.1 Definir
La forma de definir nuestro problema se llevó a cabo recolectando la información y utilizando la
herramienta estadística denominada gráfica de Pareto en donde se documentó lo que se sabe
acerca de los diferentes tipos de defectos:
a) Efectos de cliente
b) Causas potenciales
c) Frecuencia
d) Habilidad para detectar
Situación de un
problema inespecífica
Diagrama de Pareto,
histograma, gráfica de
tendencias, gráficas de
control, precontrol
IdeasInformación
incompletaCreencias
Problema definido
Figura 4.A Definición objetiva de un problema
4.1.1 Voz del cliente
Para cumplir con la satisfacción total de cada uno de los clientes que tiene la empresa Denim
Hidalgo, debe cumplir con tres aspectos fundamentales en la fabricación de la tela (mezclilla),
estos son: propiedades físicas, cantidad de defectos visibles sobre la tela y el tono lavado de la
tela. Para conocer los parámetros de cada uno de estos aspectos se cuenta con el equipo
necesario para medir cada una de las variables, de esta manera es posible conocer si se cumple
con los rangos de tolerancia establecidos por los clientes.
24
Dentro de los principales clientes de la empresa Denim Hidalgo, se encuentran los siguientes:
Clientes % de Ventas
Total AVANTE TEXTIL 6.18%
Total BALTEX 2.51%
Total BLUE DENIM 0.33%
Total COLECCIONES YACO 0.16%
Total CREACIONES CELYBER 2.12%
Total EDGAR MORALES 15.02%
Total EDRATEX S.A. DE C.V. 8.03%
Total EDUARDO BENOZILLO 1.29%
Total ENRIQUE OLMEDO 0.67%
Total FERNANDO MARTINEZ
CRUZ 0.06%
Total GOGA 0.21%
Total GRUPO DAPELSA 0.26%
Total JEANS DAYANA 1.94%
Total JETATEX 2.09%
Total JOSE MARIA 0.01%
Total LOSE LUIS RIVAS 0.16%
Total MAQUILADORA DGB 27.07%
Total OBS JAENS S.A DE C.V. 0.27%
Total PEDRO MANUEL LEAL 0.20%
Total REVELACION EN EL
VESTIR 7.66%
Total SHIRTS 0.17%
Total SILVER PLATE 0.11%
Total TEXTILES BEIRUT 13.89%
Total TEXTILES EL INGE 1.04%
Total TEXTILES KARAM 8.05%
Total UNIFORMES MAKAP 0.47%
TOTAL 100%
Tabla 4.A Principales clientes de Denim Hidalgo.
Propiedades físicas. Las pruebas que se realizan para conocer las propiedades físicas de la tela,
cumplen con las normas establecidas por la ASTM y AATCC (Ver Anexo A). Las pruebas más
25
importantes son: encogimiento, estabilidad dimensional, tensión, desgarramiento, elongación y
rigidez. En la Tabla 4.B se muestra la hoja técnica de propiedades físicas requeridas por el cliente.
PRODUCT CAPABILITY REPORT
REVISED Noemi Clemente
Zizaldra
YARN W x F 66% 7.35 – 34% 6.0 & 8
DATE 01/12/2009 COLOR/DYE TRUE BLUE
STYLE# 46731 FINISH
CODE
RIGID
X#PATT. 1200 FINISH TYPE RIGID
FIN.ENDSxPXS 70 X 51 DYE LOT#
PRODUCT NAME FOREVER FIN.LOT#
MARKET WIDTH 65.5 WEAVE: 3/1 LHT
PROPERTY
LAB TEST SWIFT SPEC # :
METHOD AVG HIGH LOW
RECOMMENDED MIN. CUT WIDTH SWIFT 65.5
WIDTH IS. SWIFT
WEGHT ORIG. (OSY) (SPEC=MIN.AVG.) ASTM D-3776 13.95
WARP SHRINK(SPEC=RANGE) ASTM D-3776 13.95
WARP SHINK(%) (SPEC=RANGE) AATCC 135-1987 0.00 4.00
FILLING SHRINK (%) (SPEC=RANGE) AATCC 135-1987 0.00 3.50
ELONGACION WARP (%)
(SPEC=RANGE) ASTM D 3107-75
7.12 5.14
STIFFNESS (lbs) (SPEC=RANGE) ASTM D-4032 8.44
3HL WARP TEAR (lbs) ASTM D1424-83 14.55
3HL FILLING TEAR (lbs) ASTM D1424-83 8.35
3HL WARP TENSILE (lbs) ASTM D5034-90 234.04
3HL FILLING TENSILE (lbs) ASTM D5034-90 115.64
UNW WARP TEAR (lbs) ASTM D1424-83 14.97
UNW FILLING TEAR (lbs) ASTM D1424-83 7.62
UNW WARP TENSILE (lbs) ASTM D5034-90 250.22
UNW FILLING TENSILE (lbs) ASTM D5034-90 123.80
AVG.SKEW (5) SWIFT 7.11
Tabla 4.B Hoja Técnica de Propiedades Físicas requeridas por el cliente.
Cantidad de defectos visibles sobre la tela. El sistema para marcar los defectos visibles sobre la
tela que es utilizado en la empresa Denim Hidalgo ha sido aprobado por diferentes marcas tales
como: Levi‘s, GAP, Wrangler, Lee y Monty Industries. Este sistema mide la cantidad de puntos por
defectos en cada cien yardas cuadradas, los puntos marcados se asignan en base a la longitud del
daño, las asignaciones tienen un rango de uno a cuatro.
26
La cantidad máxima de puntos por defectos establecida por el cliente es de 8 puntos por cada cien
yardas cuadradas en promedio en un embarque e individualmente deben de ser de 14.5.
Tono lavado. Actualmente la empresa cuenta con un espectrofotómetro Hunter Lab, con el cual
es posible medir el color de la tela después de realizar el lavado solicitado por el cliente. La escala
utilizada para medir el color es la escala LAB, véase Anexo esta mide la luminosidad, el matiz y el
croma, para definir el tono. También para aceptar un tono se utiliza la fórmula DECMC (delta
diferencia) (2,1) (Elipse 2 unidades en croma y uno en matiz) dentro de la cual cualquier tono sería
aceptable) En croma, la cual crea un elipsoide dentro del cual cualquier punto se considera como
aceptable. El cliente espera tener los siguientes valores de tono para aceptar la tela:
a) Genera un elipsoide volumen de aceptación
b) Combinación de 3 variables
Color se define por croma, matiz y luminosidad, punto en el espacio la fórmula muestra que tan
cercano está dentro de un elipsoide.
DL+/- 1.8 DA+/- 0.4 DB +/- 1.8
DECMC
Con la voz del cliente se describirán sus percepciones de los CTQ´s (Críticos para la calidad) en
relación con el producto (tela mezclilla) que recibe.
Forma reactiva: Quejas de clientes por parte de la empresa Denim Hidalgo por incumplimiento en
los requisitos del producto.
Forma proactiva. Se buscará identificar las principales características requeridas por el cliente.
La empresa Denim Hidalgo no cuenta con sistemas proactivos que recopilen la información sobre
estas características. Los sistemas en los que se basará la recopilación de la información para la
generación de las CTQ‘s son sistemas reactivos con los que cuenta la empresa, específicamente:
Formato de Validación de requisitos
El formato de validación de requisitos son los formatos que se envían a la empresa cuando el
cliente requiere la verificación de las características del producto, cuando hay una no conformidad
con el producto.
27
Causa de
defecto Cantidad Frecuencia
Frecuencia
Acumulada
Defecto 18 2744 31.23 31.23
Defecto 26 2210 25.15 56.38
Defecto 89 1295 14.73 71.11
Defecto 40 701 7.98 79.09
Defecto 35 550 6.26 85.35
Defecto 62 309 3.52 88.87
Defecto 21 210 2.39 91.26
Defecto 01 139 1.57 92.83
Defecto 19 131 1.49 94.32
Defecto 73 99 1.13 95.45
Defecto 15 79 0.90 96.35
Defecto 06 76 0.86 97.21
Defecto 03 60 0.67 97.88
Defecto 84 52 0.59 98.47
Defecto 14 32 0.36 98.83
Defecto 37 31 0.36 99.19
Defecto 02 28 0.31 99.5
Defecto 59 12 0.14 99.64
Defecto 42 8 0.09 99.73
Defecto 57 8 0.09 99.82
Defecto 61 8 0.09 99.91
Defecto 81 8 0.09 100
Total de
defectos 22
Tabla 4.C Principales Causas de defecto.
Verificar y aclarar los indicadores clave de desempeño de la división de la empresa Denim Hidalgo
División:
CATEGORÍA ICD OBJETIVO/META DESEMPEÑO
ACTUAL
Financiera Rango de crecimiento,
cumplimiento,
participación de
mercados, ingreso
neto, retorno de activos
Incrementar la
rentabilidad
aumentando el margen
de ganancia por yarda
producida.
8% de la tela se vende
a menor costo y tiene
un costo de
almacenaje adicional.
28
CATEGORÍA ICD OBJETIVO/META DESEMPEÑO
ACTUAL
Cliente Retención, estadísticas
de quejas
Expandir el mercado
sobre todo el
internacional.
Cartera de clientes
mayoritariamente
nacional.
Ventas / Marketing % de ingreso neto de
segmento, ganancias y
pérdidas, diagnóstico
de acciones
Aumentar las ventas un
100%.
Se trabaja a un
promedio del 50% de
capacidad de la planta.
Procesos Sigma del proceso,
riesgo del proceso,
capacidad por proceso,
productividad por
proceso
Estandarizar el
proceso, aumentar su
eficiencia y reducir su
variabilidad.
E proceso tiene un
desempeño del 90% y
su variabilidad es
moderada.
Producto Crecimiento del ingreso
por estilo, % Nuevos
productos
Estandarizar la calidad
de todos los productos.
Unos productos son de
menor calidad que
otros.
Personal Retención,
conocimiento y/o
capacitación
Capacitarlo según los
requerimientos de la
aplicación de six
sigma.
Están capacitados, de
forma tradicional.
Tabla 4.D Indicadores claves de desempeño.
Proceso
Ligado a
clientes
a ambos
lados
Unido a
competencia de
la organización
Parte de
identidad de
la compañía
con clientes
Medios para
lograr
objetivos
estratégicos
Esencial para
satisfacer
expectativas
de accionistas
Total
Administración
de producto 3 3 9 9 3 27
Marketing 9 3 3 9 9 33
Vende 9 9 3 3 9 33
Factura 1 1 1 1 3 7
Terminado 9 3 9 3 3 27
Servicio 9 9 9 3 3 33
Retención 3 9 3 9 1 25
Tabla 4.E Matriz de validación de procesos
Significado nomenclatura
9 = Fuerte
3 = Medio
1 = Débil
VOC = Voz del cliente
29
CCR = Requerimientos críticos del cliente
CTQ‘s = Crítico(s) para la calidad
VOB = Voz del negocio
CBR = Requerimientos críticos de la empresa
CTB = Crítico para la empresa
4.1.2 Validación de la oportunidad
Después de la pasada crisis financiera ocurrida en el año 2009, uno de los sectores más
golpeados fue precisamente el de la industria textil, esto ha obligado a las empresas textiles a
buscar la forma de incrementar su productividad para mantenerse dentro de este competido
mercado, la competencia desleal provocada por las industrias asiáticas arrastra a cada uno de los
participantes de la industria textil en México a innovar sus procesos y romper con las antiguas
prácticas de producción artesanal que se llevaban acabado en el siglo anterior. La empresa Denim
Hidalgo no ha sido la excepción a esta tendencia de mejora y en la actualidad ha iniciado un
programa de recolección de información de cada uno de los parámetros que intervienen en sus
procesos con el objetivo de controlar, verificar, mejorar y atender de manera rápida cada cambio
que pueda afectar tanto el flujo de producción y la calidad de la tela que fabrican.
Conociendo la importancia de la productividad no solo en el sector textil, sino en todos los sectores
que intervienen en la micro y macro economía, para generar mejores condiciones de mercado,
propiciando mejores relaciones entre ofertantes y demandantes, se deben buscar oportunidades
de ganancia rápida que permita la disminución de precio, o bien, la satisfacción total de los clientes
respecto a la calidad de producto que están demandando, esta ganancia rápida debe generarse de
inversiones muy bajas y en el mejor de los casos, no hacer ninguna inversión, esto conociendo que
la productividad se logra cuando se obtienen mejores producciones con el menor número de
recursos empleados.
En Denim Hidalgo se evalúa la calidad de los productos, y se detectan distintos defectos, los
cuales hacen que sus productos no cumplan con los requisitos establecidos por los clientes, dichos
defectos, se enumeran a continuación:
30
DESCRIPCIÓN DE DEFECTOS PARA MAPEAR EN EL DEPARTAMENTO DE ACABADO
ACTUAL
No. DESCRIPCION No. DESCRIPCION
1 TRAMA ROTA 51 TELA MOJADA
2 FALTA DE TRAMA 52 MANCHAS DE AGUA
3 DOBLE TRAMA 53 DEMASIADO SKEW
4 INCONVENIENTE 54 COSTURA
5 TRASCALEADO 55 PARO SANFORIZADO
6 LUGAR DELGADO 56 PARO DE COMPENSADOR DE ACABADO
7 LUGAR ESPESO 57 CORRUGACION
8 HILO DOBLE C/REMETIDAS 58 RAYADOD E ACABADO
9 FLOTADORES 59 ABRASION – ACABADO
10 AGUJEROS - TEJIDO 60 AGUJEROS – ACABADO
11 RETAZO - TEJIDO 61 DOBLES DEL SANFORIZADO
12 SALTO DE TRAMA 62 MANCHAS DE ACEITE
13 TELA ONDULADA 63 CHAMUSCADO
14 FALTA DE HILO EN PIE 64 DECOLORACION DE HILO EN PIE
15 FALLA DE REPASO 65 RASGADO DE LA ORILLA
16 MARCA DE PEINE - TEJIDO 66 ORILLA ONDULDA
17 HILO DOBLE EN PIE 67 RETORCIDO
18 PARO DEL TELAR 68 SKEW IMPROPIO
19 TEJIDO ABIERTO 69 CHAMUSCADO MINIMO
20 ORILLA IMPROPIA 70 ONDULADO EN EL ACABADO
21 HILO APRETADO EN PIE 71 MANCHAS DEL SANFORIZADO
22 MANCHAS DE ACEITE 72 TELA ANGOSTA
23 CONSTRUCCION IMPROPIA 73 PLIEGUES DELSANFORIZADO
24 CENEGAL APROPIADO 74 MANCHAS DE ACABADO
25 TEJIDO DESIGUAL 75 ANCHAS POR EL QUIMICO DEL ACABADO
26 HILO FLOJO EN PIE - TEJIDO 76 FALTA SE SKEW
27 PLIEGUES 77 INICIO DE MAL ENGOMADO
28 ORILLA DOBLADA 78 PLIEGUES DE MAL ENGOMADO
32 OTRAS - TEJIDO 79 PLIEGUES AL SALIR DEL SANFORIZADO
33 TRAMA GRUESA 81 TELA ANGOSTA
34 BANDA DE TRAMA 82 MALOS NUDOS - ABRIDORAS
35 SLUBS EN TRAMA 83 RAYADO DE INDIGO
36 EMPALME EN TRAMA 84 RAYADO DE ANILLOS
37 TRAMA NEVADA 87 OTRAS – TEÑIDO
31
38 HILO CONTAMINADO 88 CONTAMINACION
39 SLUBS - URDIMBRE 89 PARO DE ENGOMADO
40 HILO DEL URDIMBRE GRUESO 90 RAYADO DE ENGOMADO
41 EMPALME DEL URDIMBRE 91 FALTA DE HILO EN PIE – PREPARACION
42 TRAMA IRREGULAR 96 OTRAS – ENGOMADO
43 MEZCLA DE HILO DE URDIMBRE 98 REMANENTES
49 OTRAS - HILATURA 99 INGOBERNABLE
50 PASADAS INCORRECTAS
Tabla 4.F Descripción de Defectos
NOTA: nuestro estudio se basa primordialmente en el estudio del Defecto N° 18 del paro de
telar, el cual es el que se pretende eliminar.
Dado que la voz del cliente pide tela de calidad, con un margen de error delimitado (8 puntos por
cada cien yardas cuadradas), en Denim Hidalgo se analiza la tela y se obtienen datos sobre la
cantidad y la frecuencia en que se presenta alguno de los defectos antes mencionados.
Utilizando un diagrama de Pareto, como herramienta estadística, ha sido posible detectar cual es el
defecto que se presenta con mayor frecuencia, siendo este el defecto 18 (Marcas por paros de
telar), como se muestra a continuación.
Frecuencia Código de defecto % de
Frecuencia Frecuencia acumulada
2744 Cuenta 18 31.23% 31.23%
2210 Cuenta 26 25.15% 56.38%
1295 Cuenta 89 14.74% 71.11%
701 Cuenta 40 7.98% 79.09%
550 Cuenta 35 6.26% 85.35%
309 Cuenta 82 3.52% 88.87%
210 Cuenta 21 2.39% 91.26%
139 Cuenta 01 1.58% 92.83%
131 Cuenta 19 1.49% 94.32%
99 Cuenta 73 1.13% 95.45%
79 Cuenta 15 0.90% 96.35%
76 Cuenta 08 0.86% 97.21%
60 Cuenta 03 0.68% 97.88%
52 Cuenta 84 0.59% 98.47%
32
Frecuencia Código de defecto % de
Frecuencia Frecuencia acumulada
32 Cuenta 14 0.36% 98.83%
32 Cuenta 37 0.36% 99.19%
28 Cuenta 02 0.32% 99.50%
12 Cuenta 59 0.14% 99.64%
8 Cuenta 42 0.09% 99.73%
8 Cuenta 57 0.09% 99.82%
8 Cuenta 61 0.09% 99.91%
8 Cuenta 81 0.09% 100.00%
8791 Cuenta general
Tabla 4.G Porcentaje de frecuencia de defectos marcados en mapeo de la Semana 9
Gráfica 4.A Frecuencia en defectos marcados en mapeo en la Semana 9.
Como podemos observar, la Gráfica 4.A muestra la gráfica de la frecuencia de los defectos
marcados en mapeo durante la semana nueve en la cual los principales defectos son: Paros de
telar defecto 18, frecuencia 2744, defecto 26 hilo flojo en urdimbre, frecuencia 2210, defecto 89 por
paro de engomado, frecuencia 1295, defecto 40 hilo del urdimbre grueso, frecuencia 701, defecto
35 Slubs en trama, frecuencia 550.
La tela en la industria textil se clasifica según su calidad la cual como ya se ha mencionado se
mide por el número de defectos, en la empresa se clasifican en 3 distintos almacenes, el primer
almacén es el de la tela de exportación la cual tiene entre 0 y 12.5 de defectos por 100 yardas
33
cuadradas, pero además de esto se necesita de que el promedio de los rollos de tela sean
menores a 8.5 defectos. El segundo almacén, tiene la tela de calidad nacional con un número de
defectos entre 12.5 a 50 y la de segunda con más de 50 defectos o que contengan los
denominados defectos corridos.
En este sentido lo que la organización busca en primer término es reducir los porcentajes de tela
de segunda calidad (almacén HK) y posteriormente reducir el porcentaje de tela nacional (almacén
HH), y de esta manera será posible aumentar la tela de exportación (almacén HG).
En la actualidad Denim Hidalgo produce porcentajes entre 85% y 91% de tela de exportación;
dependiendo del estilo de la tela y del número de hilos que tiene, estos porcentajes pueden variar,
y ser más eficientes, o en su defecto, bajar hasta el 85%, por lo cual el objetivo es lograr en una
primera etapa, producir un 95% de tela de exportación.
Esto con el propósito de aumentar ganancias puesto que el costo de venta de la tela de
exportación es mejor, por lo cual se obtendrá una mayor ganancia, además de mayor prestigio en
el sector, el cual aumentaría el número de clientes.
Gráfica del Inventario por tipo de almacén
(Del 6 al 15 de enero de 2010)
87%
8%
0%3% 1%
85.00%
8.00%
1.00%3.00% 3.00%2%
0%
-1%
0%
-2%
-20%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
ALMACEN
PO
RC
EN
TA
JE
% Real
% Esperado
Diferencia
% Real 87.39% 7.66% 0.11% 3.38% 1.47%
% Esperado 85.00% 8.00% 1.00% 3.00% 3.00%
Diferencia 2.39% -0.34% -0.89% 0.38% -1.53%
Total HG Total HH Total HJ Total HK Total HL
Gráfica 4.B Inventario por tipo de almacén.
En la Gráfica 4.B se muestra la gráfica del inventario por tipo de almacén, donde se consideraron
los datos de las dos primeras semanas del mes de enero del 2010 en los cuales, se obtuvieron
resultados satisfactorios, alcanzándose niveles máximos.
Dado que la diferencia en precio entre la tela de exportación y nacional es de 5 pesos por yarda
lineal, se estima una ganancia de 1.5 millones de pesos ahorrados mensualmente; esto si se logra
la disminución en 1% de tela de segunda calidad; además de los beneficios de la disminución de
los costos de fabricación y la aceleración en el flujo de proceso de producción.
34
Conclusión: Por lo tanto se aplicará la metodología Seis Sigma para incrementar la eficiencia en el
proceso de tejido plano de (mezclilla) disminuyendo los paros del telar, en la empresa Denim
Hidalgo.
4.2 Medir
La evaluación de los sistemas de medición consiste en determinar la capacidad y la estabilidad de
éstos a través de estudios de estabilidad, repetibilidad, reproducibilidad, linealidad y exactitud.
Las mediciones son muy importantes en toda empresa, pues con base en ellas se evalúa el
desempeño de sus procesos, de sus equipos y de su personal con la finalidad de tomar decisiones
importantes y en ocasiones que tienen que ver con costos. La Figura 4.B muestra una medida de
la variación de un proceso con respecto a sus especificaciones cuando se requiere calcular la
capacidad del mismo.
Toda medida está sujeta a error. En el caso de la Figura 4.B se señala que la verdadera variación
de dicho proceso es realmente el valor estimado y que parte de ella se debe al error en la forma en
qué fue medida ésta.
Ancho del proceso
Ancho de la especificación
Variación del
proceso
Variación de
la medición
Ancho del proceso
Variación Total
Figura 4.B Representación del error en una medición.
Por lo anterior se determinara el valor de sigma con el que cuenta la empresa Denim Hidalgo, así
como la estimación para un aumento de este nivel.
4.2.1 Determinación de la sigma actual
Determinamos la sigma de la producción mensual correspondiente al período de Agosto de 2009 a
Marzo de 2010 con la finalidad de que la muestra sea grande y así poder observar la existencia de
tendencias como una sigma similar en cada período.
35
Se incluyeron todas las máquinas, estilos y horarios de trabajo, para que el cálculo de la sigma
este basado en el total de la producción y por lo tanto sea más confiable, solo se excluyeron rollos
muy pequeños, puesto que su tiempo de colocación es anormal. El tiempo de producción es muy
variable, debido a que se excluyen los rollos que son sometidos a pruebas de laboratorio y rollos
que están al inicio y al final del proceso (por los mismos motivos que los rollos cortos).
Finalmente se midió la sigma total de ese período, la cual fue determinada hasta milésimas.
MES PRODUCCIÓN DEFECTOS DPMO SIGMA
JULIO 204074 13953 68372.2571 3.0
AGOSTO 184119 12099 65712.9357 3.0
SEPTIEMBRE 254901 15101 59242.6079 3.1
OCTUBRE 166875 10477 62783.5206 3.0
NOVIEMBRE 192394 12219 63510.2966 3.0
DICIEMBRE 216254 12253 56660.2236 3.1
ENERO 256076 17886 69846.4518 3.0
FEBRERO 252515 16817 66598.0239 3.0
MARZO 180977 14195 78435.3813 2.9
TOTAL 1908185 125000 65507.27524 3.082
Tabla 4.H Nivel de Sigma.
Gráfica 4.C Gráfica de Defectos por millón de oportunidades
36
4.2.2 Identificación de los indicadores de entrada, en el proceso y la salida
Teniendo el número de defectos ordenados por frecuencias, se procederá a calcular los
porcentajes relativos y acumulados, de tal manera que se generó la Gráfica 4.C que muestra la
gráfica de defectos por millón de oportunidades que nos permitió interpretar el tratamiento
estadístico de los datos.
Como se observa en la Tabla 4.H el porcentaje de los defectos que presenta la tela (mezclilla) se
origina por el defecto N° 18 que corresponde a paros del telar, los cuales se deben al exceso de
goma que se concentra en la tela (mezclilla), por lo cual se determinarán los orígenes de ésta,
mediante un Diagrama de Ishikawa, el cual se muestra en la Figura 4.C.
4.2.3 Diagrama SIPOC
A continuación se presentará la descripción del proceso, mediante un diagrama SIPOC, el cual
consiste en mostrar el diagrama de flujo, así como las interrelaciones que se encuentran dentro del
mismo.
SIPOC esta soportado por:
Suppliers – Proveedores – Proporcionan las entradas
Inputs – Entradas – Qué entra en el proceso
Process – Proceso – Cómo se desarrolla el proceso
Outputs – Salidas – Qué resulta del proceso
Customers – Clientes – quién recibe las salidas
DIAGRAMA SIPOC
Proveedor Entradas Proceso Salidas Clientes
PROVEEDORES
EXTERNOS
REQUERIMIENTO DEL
DEPARTAMENTO DE
VENTAS
PROVEER
MATERIALES PARA
CELDAS DE
MANUFACTURA
DEPARTAMENTO
DE VENTAS
PROVEEDORES DE
MATERIA PRIMA
DEPARTAMENTO
DE MANUFACTURA
PRESTADORES DE
SERVICIOS
ESPECIALES
REQUERIMIENTOS DE
MANUFACTURA ENGOMADO
EXISTENCIAS DE
MATERIAL DE
INVENTARIO
LÍNEAS DE
PRODUCCIÓN
PROVEEDORES
INTERNOS ÁRAE DE MAPEO
37
Proveedor Entradas Proceso Salidas Clientes
DEPARTAMENTO DE
VENTAS
REQUERMIENTOS DEL
CLIENTE
MANUFACTURA DE
PARTES ESPECIALES
CLIENTES
EXTERNOS
Proveedor Entradas Proceso Salidas Clientes
Almidón
Algodón
Maquinaria
Equipo
Personal
Tejido
Urdido
Índigo
Acabado
Tela Mezclilla Estilo
17671
Tela Mezclilla Estilo
17684
Maquiladora DGB
Eduardo Benozillo
Edratex, S.A. de C.V.
Jetatex
Textiles Karam
Fernando Martínez
Cruz
Tabla 4.I SIPOC de la empresa dedicada a la producción de la tela (mezclilla).
4.2.4 Determinación de las causas especiales
Clasificación de las causas potenciales en 6 categorías, comúnmente conocidas como las 6 M‘s
Materiales:
Hilo para urdimbre defectuoso
Hilo para trama defectuoso
Maquinaria:
Telares inactivos mucho tiempo
Telares en malas condiciones
Falla mecánica en el telar
Métodos de trabajo:
No existen procedimientos de trabajo
No existen controles del proceso
Supervisión ineficiente
Medición:
Telares bien calibrados
Reportes de producción bien elaborados
Mano de obra:
38
Falta de capacitación
Ausentismo
Trabajadores no motivados
Medio ambiente:
Temperatura y humedad
Ruido
Ambiente laboral tenso
Asignación de los telares
Figura 4.C Diagrama de Ishikawa
4.2.5 Recopilación de datos de referencia
N° Causa de paro del telar Descripción
1
Paros del telar por trama de
encocamiento (el hilo se
entrelaza formando un nudo al
aplicarle tensión).
Lugares en los que se forma una aglomeración de pequeños bucles de la
trama estando espaciados a intervalos irregulares.
Causas:
Excesiva torsión del hilo de trama.
Deficiente fijado de la torsión.
Tensión insuficiente de la trama al producirse la pasada.
En telares de lanzadera, canilla mal arrollada, o bien tamaños
desproporcionados entre canilla y lanzadera.
39
Tabla 4.J Causas de paros de telar.
Para encontrar la información que se requiere, se tomarán dos aspectos fundamentales, el primero
es determinar con base a los datos históricos de la empresa Denim Hidalgo la información que
pueda ser útil para el análisis de la información. La segunda forma de recopilar los datos será en
base a las necesidades del estudio para eliminar los paros del telar.
La recopilación de la información se realizó a través de los datos históricos correspondientes al
último trimestre del año 2009 y del primer trimestre del año 2010, con esto se determinará como se
encuentra el proceso de tejido plano, así como también se pueden percibir la cantidad de no
conformidades y las causas por las cuales la tela es considerada de segunda calidad, además de
la relación que tienen los CTQ‘S.
Una vez analizada esta información se valorará si es suficiente, con la finalidad de determinar los
2 Paros del telar por trama
mezclada
Barras transversales en el tejido, de apariencia distinta al resto de la tela.
Causas:
Hilos de diferentes gruesos
Hilos de diferente brillo
Hilos de diferente torsión
Hilos de diferente color
3 Paros del telar por trama
Por hilos anudados. La trama se rompe o no llega hasta el orillo del
tejido.
Por cambio de cono. La máquina de tejer se detiene antes de que se
agote la trama situada sobre el prealimentador evitando que se
desenhebre.
Detecta la llegada o no de la punta de la trama al orillo final del tejido.
Cuando la máquina detecta el paro, manda una señal al foco de la
máquina que se enciende en color rojo, lo que indica al operario que la
máquina paró. El operario se desplaza a la máquina, toma la lectura
donde ocurrió la rotura, amarra el hilo
4 Paros del telar por urdimbre
Por mala colocación. Este paro es atribuible al operario, ya que es el
encargado de colocar los hilos en la máquina de tejer, si se le llega a
pasar un hilo, o lo coloca doble vez en una misma posición, la máquina
de tejer llega un momento en que lo detecta y manda la señal de paro.
Este paro también es atribuible a la falta de procedimientos, ya que solo
se basan en la experiencia y no cuentan con un procedimiento a seguir.
5 Otros paros del telar
Por supervisón
Por fin de la tela. Ocurre cuando el julio se ha terminado.
Por falta de asignación de julio.
Por fallo mecánico. Ocurre con menor frecuencia, sin embargo es la que
contribuye con un costo tangible, ya que genera la necesidad de
refacciones en el caso de que una pieza este dañada.
40
factores más relevantes que generan los paros de telar.
La Gráfica 4.D muestra la información correspondiente a las causas por las cuales se origina un
paro de telar durante los meses de Enero y Febrero del 2010.
4.2.6 Principales causas de paros de telar
La Gráfica 4.B muestra la descripción de los principales defectos que se generan por los paros de
telar.
La empresa Denim Hidalgo tiene registrada una producción durante el período de Enero a Marzo
del 2010 cerca de 1,100,000 yardas de las cuales 85% son de almacén de exportación HG y 15%
almacén de segunda calidad HK.
La información estadística proporcionada se analizó con base a la teoría de Pareto, a fin de
relacionar y encontrar las principales causas que provocan los paros de telar en la tela mezclilla
relacionando la frecuencia de las mismas.
La evaluación de los sistemas de medición consiste en determinar la capacidad y estabilidad de los
sistemas de medición por medio de estudios de estabilidad, repetibilidad, reproducibilidad,
linealidad y exactitud.
Las mediciones son muy importantes en toda empresa, pues con base en ellas se evalúa el
desempeño de las mismas, de sus equipos y de su personal para tomar decisiones importantes y a
veces costosas.
41
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
7.5
8.0
8.5
9.0
9.5
10.0
10.5
11.0
11.5
12.0
12.5
13.0
13.5
14.0
14.5
15.0
15.5
16.0
16.5
17.0
17.5
18.0
18.5
19.0
19.5
20.0
20.5
21.0
21.5
22.0
22.5
23.0
23.5
24.0
24.5
25.0
25.5
26.0
26.5
27.0
27.5
28.0
28.5
Total paros
Fre
qu
en
cy
Count = 1711
Mean = 4.823
Stdev = 2.751
Minimum = 0
25th Percentile (Q1) = 0
50th Percentile (Median) = 4.299
75th Percentile (Q3) = 0
Maximum = 28.2706604
95% CI Mean = 4.693 to 4.953
95% CI Sigma = 2.661 to 2.846
Anderson-Darling Normality Test:
A-Squared = 38.637
P-Value = 0.0000
Gráfica 4.D Paros de telar y su longitud.
El rango en el que aparece la mayor frecuencia dentro de la gráfica mostrada se encuentra entre
4.5 y 5.0.
La siguiente aproximación se obtiene considerando el número de paros totales que reducen la
producción debido a los tiempos muertos que se provocan al ser reparados por el operador. Es
fundamental considerar que esta aproximación está diseñada considerando a 4 operadores de
tejido que atienden a 30 máquinas simultáneamente, en donde se obtiene el total de yardas
pérdidas en un tiempo de turno determinado, obteniendo la siguiente relación:
N.P = 18.36 – {(|50-%|^ 1.921089)/100}
Fórmula de paros de telar.
Donde:
N.P = Número de paros por cada 100 000 pasadas.
18.36 es el máximo de paros por 100 000 pasadas posibles.
50% = la eficiencia que existe cuando hay 18.36 paros por 100 000 pasadas.
1.921089 = Al grado de la ecuación (dado que influyen 3 variables en una cuarta), y está dada en
paros/eficiencia
100 es el factor de conversión para bajar la eficiencia de (0 al 100)% a un rango entre (0 y 1)
42
No. De
Paros Eficiencia
Yardas
producidas.
1 98,53 207,42
2 97,05 204,31
3 95,53 201,11
4 93,96 197,81
5 92,34 194,40
6 90,66 190,86
7 88,92 187,19
8 87,09 183,35
9 85,19 179,33
10 83,18 175,10
11 81,05 170,62
12 78,78 165,84
13 76,32 160,68
14 73,64 155,03
15 70,64 148,72
16 67,18 141,42
17 62,89 132,40
18 56,46 118,85
18,36 50,00 105,26
Tabla 4.K Tabla de rendimiento en relación a los paros del telar.
43
Producción contra paros.
150,00
160,00
170,00
180,00
190,00
200,00
210,00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Paros
Pro
du
cció
n.
Gráfica 4.E Fórmula de paros.
Producción VS Paros
150
160
170
180
190
200
210
0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 3.50 4.00 4.50 5.00 5.50 6.00 6.50 7.00 7.50 8.00 8.50 9.00 9.50 10.00
Paros cada 100,000 pasadas
Yar
das
Situación Real
Función líneal
Función Exponencial
Gráfica 4.F Producción contra Paros.
La Gráfica 4.F muestra la frecuencia de paros de telar registrados en el trimestre correspondiente a
los meses de Enero – Febrero 2010, ocasionados por:
a) Paros de telar por urdimbre
b) Paros de telar por trama
c) Otros paros
Se registraron 1,711 paros de telar durante este período. La frecuencia mayor obtenida de total de
paros corresponde a un rango de 5.0.
44
Porcentaje de Tipos de Paros
8.33%
42.04%
49.62%
Trama
Urdimbre
Otros
Gráfica 4.G Gráfica de Porcentaje de tipos de paros.
La Gráfica 4.G muestra que el 49.62% de los paros son ocasionados por la urdimbre, el 42.04% a
paros ocasionados por trama y el 8.33% son ocasionados por otras causas.
45
CAPÍTULO V. ETAPAS DE ANÁLISIS, MEJORA Y CONTROL.
5.1 Análisis
Las variables de proceso ya definidas, deben de confirmarse por medio del diseño de
experimentos para medir la contribución de esos factores de la variación del proceso.
Una vez encontrados los factores críticos, se podrá ajustar el proceso y reducir la variación.
Para identificar las variables a controlar y la problemática que impera en los diferentes procesos se
realizará una serie de observaciones basadas en el muestreo estadístico (herramientas
estadísticas), con la finalidad de determinar niveles de confianza aceptables con la seguridad de
verificar que la información sea correcta para llevar a cabo acciones de mejora continua en cada
uno de los procesos.
Una de las herramientas que utilizaremos es el análisis estratificado de los datos que tiene la
finalidad de encontrar variables extrañas que afectan a los procesos, y que no son necesariamente
los problemas principales, también sirven para ver cómo van siendo afectados los problemas por
ciertas variables de forma combinada, pero solo en ciertos rangos, es como analizar un edificio en
cada piso o en cada módulo, o en cada tipo de oficina, para no dejar de escapar ninguna
posibilidad que sea susceptible de analizar.
5.1.1 Análisis de los paros del telar
Para el análisis de los paros del telar, se ha recurrido a varias técnicas de análisis de datos, como
la estratificación de variables, el diagrama de Pareto, y un AMEF, con la finalidad de que el análisis
ofrezca resultados susceptibles de mejora.
Se analizarán 3 variables cualitativas básicas:
Tipo de Máquina
Turno
Longitud de rollo
Se analizarán 3 variables cuantitativas.
Eficiencia
Paros por cada 100,000 pasadas
46
5.1.2 Análisis de variables cualitativas
En primer término se hará un análisis de las variables cualitativas por separado, con la finalidad de
determinar su comportamiento de forma aislada y compararla directamente, con sus homólogas y
ver si existen anomalías por un simple tipo de máquina o por un turno específico.
La eficiencia, se determinará por la longitud de lo producido, sobre la máxima longitud que se
puede producir y los paros se medirán por separado: trama, urdimbre y otros paros, los cuales, no
deben de exceder en el caso de la trama de 2 paros por 100,000 pasadas, en el caso del hilo de
urdimbre de 1.5 paros por 100,000 pasadas y el total global no debe excederse de 3.5 paros por
100,000 pasadas.
Longitud Datos Trama Urdimbre Otros Total Eficiencia
Turno A 3252 2,16 2,29 0,48 4,93 0,90
Turno B 3092 2,16 2,29 0,48 4,93 0,90
Turno C 2596 2,18 2,42 0,46 5,05 0,90
Delta 89 3,92 4,95 0,72 9,60 0,79
Ovni 8460 2,09 2,26 0,46 4,81 0,91
Tsudakoma 295 3,61 3,26 0,76 7,62 0,82
0-90 67 5,35 9,02 2,28 16,64 0,38
90-135 328 3,91 8,88 1,24 14,03 0,62
135-180 2361 2,94 3,67 0,68 7,29 0,85
180-225 6089 1,83 1,63 0,37 3,83 0,94
Tabla 5.A Tabla de turnos, telares y longitudes
Analizando la primera lista con variables aisladas:
- Las máquinas Delta tienen una taza superior al 100% en todos los índices tanto en trama como
urdimbre y su eficiencia es solo del 79%.
- Las máquinas Tsudakoma se exceden en menor proporción que las Delta, pero aun así tienen
más de 75% de paros de trama y 65% de paros de urdimbre con respecto a la media con una
eficiencia del 82%
- Las máquinas Delta, funcionan ligeramente debajo de los promedios, pero aun así, no logra los
estándares menores a los requeridos, su eficiencia es del 91%, sin embargo más del 95% de la
producción analizada, se lleva a cabo en las máquinas Delta, por lo que requiere de un análisis
minucioso.
47
- En cuanto a los turnos A y B, fueron prácticamente los mismos, el turno C, tuvo ligeras
variaciones, en trama un poco más de paros, en urdimbre un 10% más, pero la misma eficiencia,
ya que hubo menos cantidad de otros tipos de paro.
- El turno C, el trabajo para los operarios es más pesado, por lo que tienden a existir más errores, y
en cuanto a otros paros, como por lo general se labora cuando hay que entregar pedido de forma
urgente, las máquinas paran menos por otros motivos que en los turnos A y B.
- La longitud del rollo solo nos sirve, para saber qué porcentaje de los rollos no llegan a la longitud
deseada, ya sea porque son rollos especiales, o porque hubo muchos paros, de aquí es importante
el dato de los porcentajes de rollo producido en cada longitud, como referencia para otras
variables. Dicho porcentaje con su respectiva eficiencia es:
Tabla 5.B Resultado de AMEF 1
Rollos(m) % Eficiencia
0-90 0,008 0,38
90-135 0,037 0,62
135-180 0,267 0,85
180-225 0,688 0,94
Rating Pregunta Posibles causas
3
Porque la eficiencia de
la máquina delta es del
79%
Esta máquina se utiliza muy poco para producción.
Cuenta con menor mantenimiento.
5
Porque la eficiencia de
la máquina Tsudakoma
es del 82%
Esta máquina se utiliza más que la anterior y aumenta
en muy poco y la cantidad de paros es mayor en
proporción.
3
Por que se eleva tanto
los paros en la máquina
delta contando con
mayor número de paros
La máquina puede contar con algunas ineficiencias en el
momento de su operación.
5 En el turno C tiene más
cantidad de paros
Este turno por ser el nocturno no cuenta con la misma
cantidad de supervisión
Cuenta con un alto índice de ausentismo
No cuentan con la iluminación suficiente
48
5.1.3 Por tipo de telar
5.1.3.1 OMNI
Dado que las máquinas OMNI ejecutan la mayor parte de la producción durante todo el año, se
hará un análisis más minucioso.
Longitud Datos Trama Urdimbre Otros Total Eficiencia
AO 3065 2,09 2,22 0,47 4,79 0,90
BO 2925 2,08 2,22 0,47 4,77 0,91
CO 2470 2,11 2,35 0,44 4,90 0,90
O-90 54 4,48 9,34 2,30 16,13 0,40
O-135 284 3,54 9,25 1,18 13,97 0,62
O-180 2105 2,85 3,67 0,68 7,19 0,85
O-225 6017 1,82 1,62 0,37 3,82 0,94
Tabla 5.C Comportamiento de OMNI
Diferencias poco significativas entre el turno A y el turno B, pero al igual que en el análisis de
turnos general en el turno C, mayor cantidad de paros de trama y urdimbre, pero menor en otros
paros, la eficiencia se mantuvo al 90%, salvo el turno B que fue del 91%.
Por longitud los porcentajes de eficiencia, son similares a los parámetros normales, y varía un poco
el porcentaje de rollos en cuanto a las longitudes, pero esto es debido al número de pasadas
promedio que los telares OMNI manejan.
Hay más paros de urdimbre que de trama, pero solo en un 10%.
Sin embargo a longitudes ideales, los paros de urdimbre son menores que los de trama.
En longitudes no ideales, los paros por urdimbre se disparan hasta un 400%, y los de trama solo
un 200%.
Los paros de urdimbre influyen más que los de trama, dado que en distancias largas son un 40 a
45 por ciento de los paros, y en cortas llegan a ser hasta del 75%.
49
Tabla 5.D Resultados de AMEF 2
Porcentajes de rollos en telares OMNI en cuanto a paros.
Por urdimbre y trama
(0 a 2) Correcto.
(2 a 4) Moderado.
(Más de 4) Excedido.
Correcto Moderado Excedido
52,5% 36,1% 11,4%
56,6% 27,5% 15,8%
Por paros totales.
(0 a 3.5) Correcto
(3.5 a 7) Moderado
(Más de 7 Excedido)
Correcto Moderado Excedido
36% 46,5% 16,5%
Tabla de OMNI Eficiencia
Eficiencia 90 95 98
Trama 1,76 1,38 0,88
Rating Pregunta Posibles causas
4
La cantidad de otros paros del
turno C son menores que el
turno A y B
Los operarios al tener menos supervisión cuentan con una mayor
habilidad para programar la maquinaria y trabajar sola
Cuenta con menores variables como la energía eléctrica
9
Porque la longitud no es
proporcional al número de
paros.
Debido a que problemas en la urdimbre o tipo de hilo son muy
variables.
9 En longitudes no ideales se
tienen más paros de urdimbre
La urdimbre se somete a tratamientos previos al telar como el índigo
La urdimbre se somete al proceso de engomado el cual afecta sus
propiedades como elasticidad
En longitudes no ideales la urdimbre se someta a una mayor tensión
6 En longitudes ideales se
tienen más paros de trama
La trama se encuentra sometida a una tensión horizontal con
respecto a la urdimbre al ingresarla en el telar
7 Existen más paros de
urdimbre que de trama
Esto se debe a que la urdimbre se somete al proceso de índigo
La urdimbre se somete al proceso de engomado
El hilo de la urdimbre se coloca en el telar y se somete a una tensión
10
Los paros de telar por
urdimbre afectan más que los
de trama en longitudes cortas
que en largas
La urdimbre al ser sometida a procesos previos sufre modificaciones
en sus propiedades
50
Urdimbre 1,54 1,08 0,58
Total 3,67 2,75 1,66
Longitud 195,52 200,5 204,86
5.1.3.2 Delta
Tabla DELTA de eficiencia
Eficiencia 90 95 98
Trama 2,25 1,47 0,66
Urdimbre 1,67 0,9 0,98
Total 4,41 2,58 1,81
Longitud 208,28 215 218
5.1.3.3 Tsudakoma
Tabla TSUDAKOMA de eficiencia.
Eficiencia 90 95 98
Trama 2,63 1,9 1,03
Urdimbre 2,1 1,38 1,36
Total 5,34 3,69 2,86
Longitud 177,26 185,53 182,75
5.1.4 Estratificación de datos
En la estratificación de datos, se pretende aislar cada combinación de variable, posible, para
encontrar problemas, específicos que sin dicha especificación no se logran ver con tanta facilidad,
o incluso pueden pasar desapercibidos.
Dado que tenemos 3 variables cualitativas, y son turno, tipo de telar y longitud del rollo, y cada una
de estas tiene 3, 3 y 4 subdivisiones cada una, tenemos un total de 36 combinaciones, las cuales
se presentan a continuación.
Tanto en estos datos estratificados como en muchas tablas anteriores, podemos observar algunas
relaciones, pero también algunas diferencias, que nos ayudaran a realizar análisis numéricos más
51
minuciosos, o algunas otras técnicas de análisis para detectar problemas.
Turno Tipo de telar. Longitud Datos Trama Urdimbre Otros Total Eficiencia
A Delta 0-90 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
A Delta 90-135 5 6,05 11,64 1,03 18,71 0,59
A Delta 135-180 14 3,48 6,04 0,80 10,33 0,76
A Delta 180-225 10 1,65 2,00 0,38 4,03 0,94
A Omni 0-90 14 5,25 16,83 4,16 26,23 0,39
A Omni 90-135 122 3,03 7,87 1,17 12,06 0,60
A Omni 135-180 778 2,82 3,51 0,65 6,98 0,85
A Omni 180-225 2151 1,84 1,61 0,38 3,82 0,94
A Tsudakoma 0-90 8 9,15 6,64 2,69 18,48 0,27
A Tsudakoma 90-135 13 6,33 5,73 2,28 14,34 0,60
A Tsudakoma 135-180 114 3,33 3,23 0,65 7,21 0,87
A Tsudakoma 180-225 23 2,34 1,82 0,46 4,62 0,93
B Delta 0-90 1 3,59 4,48 0,90 8,97 0,47
B Delta 90-135 2 6,97 10,17 0,58 17,72 0,58
B Delta 135-180 14 4,96 6,93 0,67 12,56 0,71
B Delta 180-225 14 2,34 3,18 0,58 6,10 0,89
B Omni 0-90 20 5,36 9,32 2,40 17,08 0,39
B Omni 90-135 70 4,24 11,47 1,43 17,15 0,62
B Omni 135-180 753 2,84 3,55 0,71 7,10 0,86
B Omni 180-225 2082 1,80 1,61 0,37 3,77 0,94
B Tsudakoma 0-90 3 12,87 7,80 2,34 23,01 0,33
B Tsudakoma 90-135 21 5,42 5,09 1,60 12,12 0,66
B Tsudakoma 135-180 101 3,70 3,18 0,66 7,54 0,84
B Tsudakoma 180-225 12 1,99 2,05 0,41 4,45 0,92
C Delta 0-90 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
C Delta 90-135 3 10,78 9,21 0,78 20,78 0,57
C Delta 135-180 13 6,11 6,28 0,98 13,37 0,74
C Delta 180-225 13 3,43 2,82 0,86 7,12 0,91
C Omni 0-90 20 3,17 4,53 1,01 8,71 0,40
C Omni 90-135 92 3,66 9,36 1,01 14,04 0,63
C Omni 135-180 574 2,88 4,03 0,66 7,58 0,85
C Omni 180-225 1784 1,85 1,66 0,36 3,87 0,94
C Tsudakoma 0-90 1 16,77 11,18 0,00 27,95 0,37
C Tsudakoma 90-135 4 9,39 7,71 2,01 19,11 0,55
52
C Tsudakoma 135-180 78 3,41 4,16 0,70 8,27 0,87
C Tsudakoma 180-225 17 2,20 1,75 0,57 4,51 0,94
Tabla 5.E Datos estratificados.
De los datos estratificados se obtienen infinidad de cosas.
Tanto los telares Delta como Tsudakoma, presentan una mayor tasa de paros que Omni,
pero logran estabilizarse al igual que los Omni.
Los telares Tsudakoma son el único de los 3 tipos que de forma constante, tienen más
paros en Trama que en Urdimbre, esto sin importar longitud o turno.
Los telares Delta tienen una proporción de paros mucho mayor de urdimbre que de trama
respecto a la media.
La media de la longitud de Delta y Tsudakoma es menor que Omni, en primera porque su
eficiencia promedio es menor, y en segunda porque su número de pasadas aumenta.
En el apartado de otros paros son menores en el tercer turno de forma muy marcada en los
telares OMNI.
El número de paros tiene una relación con la longitud del rollo, sin embargo esta relación
no es lineal, dicha medición esta en el apartado anterior (4.2 medición).
La eficiencia promedio de Omni es superior al 90% mucho mayor que los otros 2 tipos de
telares.
Sin embargo puede alcanzarse la misma eficiencia en los otros 2 tipos de telares ya que
buen porcentaje llego a más del 90% también.
En cuanto al número de paros totales, ocurre algo similar solo que Tsudakoma es
notoriamente mejor que las Delta en este departamento, y las Omni mejores que las Tsudakoma.
En el turno de la noche, son más estables sus paros son ligeramente mayores, pero no
inician tan alto, que en los otros turnos.
La máxima eficiencia alcanzada en estos desgloses es del 94%.
La mínima eficiencia alcanzada tomando en cuenta solo rolos de más de 135 yardas fue de
71% de Delta.
Es primordial mejorar la urdimbre para aumentar la eficiencia en cualquier tipo de telar.
Los otros paros, son el menor porcentaje, pero cada paro influye más que un paro de
trama.
Los rollos de Tsudakoma, requieren menor longitud para alcanzar su eficiencia ideal.
Los telares OMNI, necesitan un menor número de paros, para alanzar mayor eficiencia.
Los rollos de los telares DELTA, requieren mayor longitud para alcanzar la eficiencia ideal.
53
Tabla 5.F Resultados de AMEF 3
5.1.5 Diagrama de Pareto
Turno Tipo de telar. Longitud Datos Trama Urdimbre Otros Toral Eficiencia
A Omni 180-225 2151 1,84 1,61 0,38 3,82 0,94
B Omni 180-225 2082 1,80 1,61 0,37 3,77 0,94
C Omni 180-225 1784 1,85 1,66 0,36 3,87 0,94
A Omni 135-180 778 2,82 3,51 0,65 6,98 0,85
Rating Pregunta Posibles causas
4 ¿Porque Delta y Tsudakoma, paran más que
OMNI? Tipos de estilo, tipos de Hilo, Material Mano de Obra.
3 ¿Por qué Tsudakoma, tiene más paros de
Trama? Defectos de máquina, la urdimbre es mejor.
4 ¿Por qué en Delta hay más problemas de
Urdimbre? Material, tipo de Hilo.
3 ¿Por qué D y T son más cortos? Menor velocidad de máquina, se manejan otros estilos.
6 ¿Por qué en la noche hay menos paros externos? Se trabaja a mayor velocidad, no se hacen tantas pruebas.
8 ¿Por qué la relación longitud paros no es lineal? Porque los tiempos no son constantes, distintos materiales,
distinta calidad e hilo.
7 ¿Por qué OMNI es más eficiente? Mayor uso, que da como resultado, mejor estandarización de las
operaciones.
5 ¿Como alcanzar la misma eficiencia en T y en D? Con manual de uso, capacitación a algunos de los operarios,
análisis de los hilos.
6 ¿Por qué el turno C es más estable? Quizás haya más concentración de los operarios, o la producción
viene desde turnos anteriores y se procesa mas mecánicamente.
9 ¿Cómo alcanzar una eficiencia del 94% o
mejor?
Primordialmente mejora de MP, y después mejora del
proceso y de la mano de obra.
5 ¿De qué forma Mejorar los Delta? Revisión de los hilos en sus estilos y capacitación para
cuando se usen los telares Delta.
9 ¿Por qué se debe mejorar la urdimbre? Es la que más afecta en los paros y sus tiempos, y de ahí es
donde más puede mejorar el porcentaje de productividad.
7 ¿Cómo mejorar en otros paros? Estandarizando el proceso
6 ¿Por qué los otros paros influyen más en el
tiempo que paros de trama?
Porque requieren cambios de rollo o causas externas como
falta de energía o desperfecto de la máquina.
4 ¿Por qué los telares Tsudakoma son más cortos
en promedio?
Quizás por el manejo de estilos con mas pasadas, o porque
sus paros son menores en tiempo.
5 ¿A qué se debe que los telares OMNI necesitan
menores paros para alcanzar mejor eficiencia?
Quizás porque maneje más estilos y la urdimbre en algunos
de estos, cause más retrasos, entre otras causas.
4 ¿Por qué los telares delta son los que requieren
mayor longitud promedio?
Porque su relación entre paros y tiempo es mayor, quizás
falten más datos.
54
B Omni 135-180 753 2,84 3,55 0,71 7,10 0,86
C Omni 135-180 574 2,88 4,03 0,66 7,58 0,85
A Omni 90-135 122 3,03 7,87 1,17 12,06 0,60
A Tsudakoma 135-180 114 3,33 3,23 0,65 7,21 0,87
B Tsudakoma 135-180 101 3,70 3,18 0,66 7,54 0,84
C Omni 90-135 92 3,66 9,36 1,01 14,04 0,63
C Tsudakoma 135-180 78 3,41 4,16 0,70 8,27 0,87
B Omni 90-135 70 4,24 11,47 1,43 17,15 0,62
A Tsudakoma 180-225 23 2,34 1,82 0,46 4,62 0,93
B Tsudakoma 90-135 21 5,42 5,09 1,60 12,12 0,66
B Omni 0-90 20 5,36 9,32 2,40 17,08 0,39
C Omni 0-90 20 3,17 4,53 1,01 8,71 0,40
C Tsudakoma 180-225 17 2,20 1,75 0,57 4,51 0,94
A Delta 135-180 14 3,48 6,04 0,80 10,33 0,76
A Omni 0-90 14 5,25 16,83 4,16 26,23 0,39
B Delta 135-180 14 4,96 6,93 0,67 12,56 0,71
B Delta 180-225 14 2,34 3,18 0,58 6,10 0,89
A Tsudakoma 90-135 13 6,33 5,73 2,28 14,34 0,60
C Delta 135-180 13 6,11 6,28 0,98 13,37 0,74
C Delta 180-225 13 3,43 2,82 0,86 7,12 0,91
B Tsudakoma 180-225 12 1,99 2,05 0,41 4,45 0,92
A Delta 180-225 10 1,65 2,00 0,38 4,03 0,94
A Tsudakoma 0-90 8 9,15 6,64 2,69 18,48 0,27
A Delta 90-135 5 6,05 11,64 1,03 18,71 0,59
C Tsudakoma 90-135 4 9,39 7,71 2,01 19,11 0,55
B Tsudakoma 0-90 3 12,87 7,80 2,34 23,01 0,33
C Delta 90-135 3 10,78 9,21 0,78 20,78 0,57
B Delta 90-135 2 6,97 10,17 0,58 17,72 0,58
B Delta 0-90 1 3,59 4,48 0,90 8,97 0,47
C Tsudakoma 0-90 1 16,77 11,18 0,00 27,95 0,37
A Delta 0-90 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
C Delta 0-90 0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Tabla 5.G Datos del Pareto
55
0
500
1000
1500
2000
2500
AO4CO
4BO3
AO2BT3
CT3AT4
BO1CT4
AO1BD4
CD3BD4
AT1CT2
CD2BD1
AD1
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
Serie2
Serie1
Gráfica 5.A Diagrama de Pareto en la estratificación.
Como se esperaba, en el 80% de rollos que cubren la mayor demanda están primordialmente los
manufacturados en telares OMNI, de más de 135 yardas.
En el grupo de 98%, se unen los OMNI de 90 a 135 y los TSUDAKOMA de 135 a 180, esto último
se debe a que los telares tsudakoma producen rollos más cortos y rara vez exceden de las 180
yardas.
5.1.6 Análisis específicos
Después de hacer un análisis preliminar aplicando lluvias de ideas, los AMEF y diagramas de
Pareto, así como de algunos análisis numéricos de los datos, se sustraen varias conclusiones
sobre cuáles son los problemas que más influyen en la eficiencia de la producción.
La principal es la urdimbre derivado de problemas en sus propiedades físicas, como el porcentaje
de almidón que se le adiciona, el calibre del hilo y la calidad del hilo mismo.
Esto debido a que desde la sección de medición, tanto en el análisis numérico, como en las
deducciones de las lluvias de ideas, como en las ponderaciones hechas en el AMEF, las variables
principales, están relacionadas al tiempo estándar y su relación con los paros, y que son
consecuencia en gran medida, al tipo y/o estado de la urdimbre.
En segundo término otras afectaciones son, la estandarización de los 3 turnos, otros paros y los
paros de trama.
Por ultimo otros factores es mejorar la productividad de los telares DELTA y TSUDAKOMA.
La agilización del tiempo de estandarización del proceso.
56
Debido a esto se hará un análisis específico de la correlación de los porcentajes de almidón y sus
paros, y un análisis de los estilos según su tipo de hilo.
A partir de ahora, se analizaran los rollos de más de 135 yarda, y de los telares tipo OMNI, por ser
más del 80% de la producción, esto dará como consecuencia el aumento de la eficiencia promedio
a analizar pero una mayor exactitud del estudio.
5.1.6.1 Análisis de engomado
Se analizaron, la mayor cantidad de pruebas de engomado posible, aunque se tomaron en cuenta
solo las que tenían la información completa, las que correspondían al estilo y código correcto, y
que especificaban, todos sus tipos de paro.
En total se analizaron 2022 rollos que contabilizan 382 078 yardas, cada rollo se asoció con la
cantidad de almidón obtenida en la prueba, y de ahí se hizo la siguiente tabla que muestra los
valores promedios de porcentaje de almidón y el número de paros correspondientes.
%Engomado P. Urdimbre P. Trama Otros paros. Total.
8 1,806 2,408 0,489 4,703
8,2 1,812 2,358 0,461 4,631
8,4 1,93 2,028 0,482 4,44
8,6 1,914 2,049 0,447 4,41
8,8 1,885 2,005 0,41 4,3
9 1,886 1,881 0,407 4,174
9,2 1,921 1,863 0,399 4,183
9,4 1,791 1,925 0,385 4,101
9,6 1,813 1,915 0,41 4,138
9,8 1,808 1,883 0,389 4,08
10 1,784 1,87 0,382 4,036
10,2 1,674 1,815 0,405 3,894
10,4 1,63 1,795 0,402 3,827
10,6 1,557 1,767 0,376 3,7
10,8 1,502 1,758 0,384 3,644
11 1,391 1,737 0,349 3,477
11,2 1,341 1,664 0,34 3,345
11,4 1,367 1,73 0,313 3,41
10,01 1,749 1,946 0,409 4,104
Tabla 5.H Comportamiento de los paros y el engomado.
57
Las gráficas correspondientes a cada una de los tipos de paros de forma aislada.
%Almidón/P.Trama
0
2
4
6
8
10
12
%A
lmid
ón
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
Par
os
de
tram
a
Gráfica 5.B Almidón vs. Paros de trama.
%Almidón/P.Urdimbre
0
2
4
6
8
10
12
% A
lmid
ón
0
0,5
1
1,5
2
2,5
Par
os
de
Urd
imb
re
Grafica 5.C Almidón vs. Paros de Urdimbre.
%Almidón/OtrosParos.
0
2
4
6
8
10
12
%A
lgo
dó
n
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
Otr
os
Par
os
Gráfica 5.D El Almidón vs. Otros paros.
58
% Almidón/Total
0
2
4
6
8
10
12%
Alm
idó
n
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
4,5
5
To
tal
de p
aro
s
Gráfica 5.E Almidón vs. Paros totales.
De forma visual y directa y dado que el número de datos es grande, obtenemos que el porcentaje
de almidón en el proceso de engomado ideal ronda el 11.2%, pero para confirmar este dato,
procederemos a obtener el tiempo estándar de cada tipo de paro así como el tiempo estándar del
total de paros.
Sabemos que el proceso no es lineal, como se observa en la grafica ( 4.D ), de la sección anterior,
por lo que se procedió a separar cada tipo de paro, obtener una ecuación de la recta por cada uno,
obtener un sistema de ecuaciones relacionándolas, utilizando Kramer, las matrices se
indeterminan, lo que confirma que el proceso no es lineal, pero si se obtienen proporciones
similares entre cada una de las matrices, que dan como resultado las proporciones de diferencia
de tiempo de cada uno de los paros.
Para obtener estas ecuaciones la eficiencia se transformo a minutos, y el número de paros por
cada cien mil pasadas (así se maneja en la industria textil) se paso a número de paros por turno,
para de esta forma relacionar los paros con la eficiencia(o tiempo de producción, de forma
análoga).
Mt. Tt Ut Ot Totalt Mt Tt Ut Ot Totalt Mt Tt Ut Ot Totalt
1 0.8 0.4 0.0 1.2 29 5.7 4.8 1.2 11.7 57 7.8 9.0 1.5 18.3
2 1.2 0.5 0.2 1.9 30 5.8 4.9 1.1 11.8 58 7.4 9.8 1.4 18.6
3 1.4 0.6 0.2 2.2 31 5.6 4.9 1.1 11.7 59 6.9 9.7 1.7 18.2
4 2.3 1.3 0.2 3.7 32 5.8 4.7 1.0 11.5 60 8.9 9.5 2.0 20.5
5 2.1 1.5 0.3 3.9 33 5.9 5.3 1.1 12.3 61 8.1 9.2 2.1 19.5
6 2.1 1.5 0.4 4.0 34 6.1 5.7 1.2 13.0 62 8.0 9.8 2.0 19.7
7 2.5 2.1 0.6 5.2 35 5.6 5.6 1.2 12.4 63 8.7 9.1 2.1 19.8
8 3.0 1.5 0.8 5.3 36 6.1 5.7 1.3 13.0 64 9.1 9.5 1.9 20.4
59
9 2.5 2.1 0.8 5.4 37 6.2 6.2 1.4 13.7 65 7.6 9.7 1.2 18.6
10 3.3 1.9 0.5 5.8 38 6.6 6.3 1.3 14.2 66 10.3 7.9 1.9 20.1
11 3.2 2.3 0.7 6.2 39 6.7 6.5 1.4 14.6 67 8.4 10.2 1.5 20.1
12 3.4 2.5 0.8 6.7 40 6.6 5.7 1.7 14.0 68 9.9 10.9 1.6 22.4
13 3.9 2.6 0.8 7.3 41 6.7 6.2 1.3 14.1 69 8.8 11.0 2.4 22.1
14 3.4 2.9 0.9 7.1 42 6.1 7.2 1.5 14.8 70 9.6 9.2 1.5 20.3
15 4.0 2.8 0.8 7.7 43 7.6 6.5 1.7 15.8 71 9.3 11.4 1.9 22.6
16 3.8 3.0 0.8 7.7 44 7.9 6.5 1.2 15.6 72 8.0 11.6 1.7 21.3
17 4.1 3.5 0.8 8.4 45 6.5 6.4 1.4 14.3 73 8.7 10.4 1.8 20.9
18 4.2 3.2 0.8 8.2 46 7.3 6.5 1.8 15.5 74 8.2 10.9 1.2 20.3
19 4.2 3.2 0.8 8.2 47 6.8 7.1 1.3 15.3 75 9.8 12.2 1.7 23.7
20 4.2 3.6 0.8 8.6 48 6.8 7.3 1.6 15.7 76 8.0 12.5 1.6 22.1
21 4.6 3.7 0.9 9.2 49 7.3 7.6 2.0 17.0 77 8.5 9.1 2.0 19.5
22 4.8 3.7 1.0 9.5 50 7.1 8.1 1.6 16.8 78 7.3 10.8 1.9 19.9
23 4.7 4.1 0.9 9.7 51 6.4 8.9 2.0 17.3 79 9.4 11.2 2.6 23.2
24 5.0 4.3 1.0 10.3 52 6.9 7.7 1.3 15.9 80 8.1 11.6 1.9 21.6
25 4.9 4.5 1.1 10.5 53 8.0 8.4 1.5 17.9 81 9.7 11.8 2.8 24.3
26 4.9 4.4 1.1 10.4 54 7.8 8.0 1.2 17.0 82 8.7 13.1 2.0 23.8
27 5.4 4.7 1.1 11.2 55 7.2 8.0 1.9 17.1 83 10.0 15.3 1.8 27.1
28 5.1 5.0 1.1 11.3 56 7.9 8.1 2.0 18.0
Tabla 5.I Eficiencia vs. Paros en 100, 000 pasadas.
Mt Minutos perdidos x turno
Tt Paros de trama x turno
Ut Paros de Urdimbre x turno.
Ot Otros paros x turno.
Totalt Total de paros x turno.
Conversiones.
Paro x 100 000 pasadas = 2.88 paros x turno
1% eficiencia = 4.8 minutos = 0.4386 yardas lineales
60
Minutos perdidosx Paro
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Par
os
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
Min
uto
s
Paros de trama. Paros de Urdimbre
Otros Paros Minutos perdidos
Gráfica 5.F Minutos perdidos por paro.
De cada tipo de paro se obtiene una ecuación de la recta, obteniendo las siguientes funciones.
Pendiente. B Ecuación
Trama 0.092 0.703 f(t)=0.092(x) + 0.703
Urdimbre 0.142 0.255 f(u)=0.142(x) + 0.255
Otros
paros. 0.021 -0,021 f(o)=0.021(x) - 0.021
Unidades
Paros x
Minuto Paros Paros
*x esta en 1% del tiempo(4,8
minutos)
Tabla 5.J Ecuaciones de paros.
Se hizo un sistema de ecuaciones, evaluando cada una de las 3 funciones en 20,30 y 40 minutos.
Se resolvió por método de Kramer, y toda matriz resulto ser igual a cero.
De lo cual se deduce, que la taza de patos x tiempo no es lineal, pero también, que hay una
relación entre los 3 tipos de variables con el tiempo.
Por lo que se obtuvo el valor promedio de las 4 matrices.
61
Delta 8,6218
Trama 425,7618
Urdimbre 57,0453
Otros 73,4640
Tabla de los valores de las matrices relacionadas entre sí.
Delta Otros Urdimbre Trama
Delta 1 0,0203 0,1511 0,1174
Otros(do) 49,3820 1 7,4636 5,7955
Urdimbre(du) 6,6164 0,1340 1 0,7765
Trama(dt) 8,5207 0,1725 1,2878 1
Con estos 3 Índices en rojo, con los datos de la figura P y la evaluación de la función general de
paros, podemos obtener el tiempo promedio por cada tipo de paro.
Tipo de
paro %Tiempo %Frecuencia Duración
Trama 0,33 0,42 0,78
Urdimbre 0,30 0,50 0,60
Otros 0,37 0,08 4,44
Eficiencia% N. Paros Duración. Trama Urdimbre Otros
100 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
99 0,73 2,30 1,79 1,38 10,20
98 1,44 2,32 1,81 1,39 10,29
97 2,14 2,34 1,83 1,40 10,39
96 2,82 2,37 1,84 1,42 10,50
95 3,49 2,39 1,86 1,43 10,61
94 4,14 2,42 1,88 1,45 10,72
93 4,78 2,44 1,90 1,46 10,84
92 5,40 2,47 1,92 1,48 10,96
62
91 6,01 2,49 1,95 1,50 11,08
90 6,61 2,52 1,97 1,51 11,20
89 7,19 2,55 1,99 1,53 11,32
88 7,75 2,58 2,01 1,55 11,45
87 8,30 2,61 2,03 1,57 11,58
86 8,84 2,64 2,06 1,58 11,72
85 9,36 2,67 2,08 1,60 11,86
84 9,87 2,70 2,11 1,62 12,00
83 10,36 2,73 2,13 1,64 12,14
82 10,84 2,77 2,16 1,66 12,29
81 11,30 2,80 2,19 1,68 12,44
Tabla 5.K Función general de paros del (81 al 100) %
% 80 99
Trama 2,19 1,79
Urdimbre 1,68 1,38
Otros 12,44 10,2
Con dichos valores se puede llenar la siguiente tabla.
Para conocer si existe una relación entre los paros totales y los minutos perdidos, se grafica y se
hace la ecuación de los paros totales, cuando coincidan con la eficiencia, se ajustará la ecuación a
dicho tiempo, tiempo que además, se ajusta a la media absoluta (tiempo promedio que se trabaja,
yardas promedio obtenidas por rollo y número de paros promedio). (Gráfica 5.G F)
Minutos perdidos/Paros totales.
0
20
40
60
80
100
Min
uto
s
0
5
10
15
20
25
30
Par
os
tota
les.
Paros totales. Minutos perdidos
Gráfica 5.G Minutos perdidos vs. Paros totales.
63
Además de obtenerse una ecuación lineal general.
Total de paros 0.254 0.938 f(t+u+o)=0.254(x)+0.938
Unidades
Paros x
Minuto Paros Paros
*x esta en 1% del tiempo(4,8
minutos)
Las 3 ecuaciones sumadas nos dan la función que relaciona la eficiencia de la producción con su
número de paros, y de ahí calcular el tiempo promedio por paro. El cual tendrá una gran variedad
de utilidades, la primera será relacionarla con el engomado.
La primera tabla de engomado, ahora será ponderada con el tiempo promedio por paro.
%Goma T. Urdimbre T. Trama T. Otros Total T. Total. Promedio.
8 11,69 20,07 23,62 55,37 53,44 54,41
8,2 11,72 19,65 22,26 53,64 52,62 53,13
8,4 12,49 16,90 23,28 52,67 50,45 51,56
8,6 12,38 17,07 21,59 51,05 50,11 50,58
8,8 12,20 16,71 19,80 48,71 48,86 48,78
9 12,20 15,67 19,66 47,53 47,43 47,48
9,2 12,43 15,52 19,27 47,22 47,53 47,38
9,4 11,59 16,04 18,59 46,22 46,60 46,41
9,6 11,73 15,96 19,80 47,49 47,02 47,26
9,8 11,70 15,69 18,79 46,18 46,36 46,27
10 11,54 15,58 18,45 45,57 45,86 45,72
10,2 10,83 15,12 19,56 45,52 44,25 44,88
10,4 10,55 14,96 19,41 44,92 43,49 44,20
10,6 10,07 14,72 18,16 42,96 42,05 42,50
10,8 9,72 14,65 18,54 42,91 41,41 42,16
11 9,00 14,47 16,85 40,33 39,51 39,92
11,2 8,68 13,87 16,42 38,96 38,01 38,49
11,4 8,85 14,42 15,12 38,38 38,75 38,56
10,01 11,32 16,22 19,75 47,29 46,64 46,97
+11.89% -30.41% -16.94% -20.28% -21.38% -22.7% -22.03%
Tabla 5.L Porcentaje de engomado vs. Número de paros.
Valor ideal
Valor promedio
% de variación.
64
Independientemente de que los rollos sometidos a prueba de engomado, tienen coeficientes más
bajos, la comparación del valor ideal teórico de engomado con los promedios nos dará la
cuantificación de la mejora en cuanto a la eficiencia.
En la siguiente tabla se presenta las medias de los más de 8000 rollos analizados, y después el
factor de mejoría.
% Almidón P. Trama P. Urdimbre Otros P. S. Paros Total P. Promedio.
10,00 17,54 14,22 21,97 53,73 54,14 53,94
Variación 0,83 0,70 0,80 0,77
11,20 14,57 9,90 17,51 41,98 41,85 41,91
Paros reales. 5,04 4,40 1,04 10,48 10,61 10,55
Paros x 100 000
pasadas 1,75 1,53 0,36 3,64 3,68 3,66
Tabla 5.M Mejora de paros aplicando 11.2% de almidón.
Esto quiere decir que si el porcentaje de urdimbre sube a 11.2% de almidón, contra el 10% actual
se obtienen las siguientes mejoras.
Se reduce 30% los paros de urdimbre bajando a 1.53 el promedio de paros por 100 000
pasadas.
Se reduce 17% los paros de trama, bajando a 1.75 el promedio de paros por 100 000
pasadas.
Se reduce un 20% Otros paros, bajando a 0.36 el promedio de paros por 100 000 pasadas.
Dado que los rollos analizados en engomado tienen una taza ligeramente distinta a la media
total, los porcentajes de mejora se reducen a los valores medios.
%Almidón P. Trama P. Urdimbre O. Paros Total
10% 2,30 2,50 0,69 5,49
%Mejora 0,83 0,70 0,8
11,2 1,91 1,75 0,55 4,21
65
Aplicando la fórmula de paros de la sección anterior tenemos que la eficiencia mejora
de 91,53% a 93,63%.
Se demuestra que existe una relación entre los 3 tipos de paro, si uno mejora los otros
también.
Los paros de urdimbre son los que más impacto tienen en la calidad de la tela, reduciéndolos
30% la calidad de la tela tendrá una mejora sustancial.
5.1.6.2 Análisis de Estilos
Se analizaron los 8 estilos más comunes, los cuales son más del 60% de la producción total, y se
encontró que 2 estilos tienen el promedio de paros excedido al resto.
Estilo Producción P. Trama P. Urdimbre Otros P. Total.
17671 396486 2,02 1,78 0,45 4,25
27747 71908 2,75 2,22 0,47 5,44
36621 248424 1,84 1,72 0,37 3,93
37601 120070 2,25 2,27 0,48 5,01
46646 182589 1,62 1,60 0,39 3,60
36631 133775 1,55 1,58 0,39 3,53
36699 14588 2,06 1,75 0,35 4,17
301 13989 1,87 1,34 0,47 3,67
Total 1181829 1,93 1,79 0,42 4,14
Buenos 989851 1,84 1,70 0,41 3,94
Corregidos 191978 1,84 1,70 0,41 3,95
Variación. % 4,89 5,29 2,44 5,08
Tabla 5.N Mejorando el índice en 2 estilos.
Se hace un análisis de la situación que pueda corregir ambos tipos de estilo.
Análisis de la situación
Análisis del problema Análisis de decisión Análisis potencial del problema
66
Rotura de trama por hilos anudados
Es Causa
¿Qué? Identificar: Defecto en el hilo
El hilo no es de la calidad adecuada.
Defectos en el proceso de urdido.
¿Dónde? Localizar:
Ocurre cuando se está tejiendo la
tela En la tela.
¿Cuándo? Tiempo: En cualquier momento En cualquier momento.
Extensión
Magnitud Afecta la calidad de la tela, para el
telar. Tiempo muerto en el telar
Al estar los hilos anudados, atoran el telar y la tela
pierde continuidad por lo que se ve dispareja.
Paro de telar.
Rotura de urdimbre por mala colocación
Es Causa
¿Qué?
Identificar:
Distracción del operario.
Falta de capacitación del operario.
Ayudante no capacitado.
Falta de interés de los operarios.
¿Dónde? Localizar: Colocación incorrecta del julio.
¿Cuándo? Tiempo: Que se termine el julio cuando se está tejiendo.
Extensión Magnitud El tejedor reacomoda el julio, repite doble vez la operación.
Rotura de trama por cambio de cono
Es Causa
¿Qué? Identificar:
Distracción del operario.
Falta de capacitación del operario.
¿Dónde? Localizar: Colocación incorrecta del cono.
¿Cuándo? Tiempo: Se termina el cono en el telar que estaba tejiendo.
Extensión Magnitud El tejedor hace doble vez la colocación del cono.
Tabla 5.0 Identificación de problemas.
De lograr mejorar los índices de esos 2 estilos, se puede proceder con el resto.
La siguiente tabla muestra la mejora que se obtendría de usar 11.2% de porcentaje de almidón y
de mejorar los estilos 27747 y 37601.
Con 11.2% de
almidón. 1,91 1,75 0,55 4,21
67
Estilos
mejorados 4,89% 5,29% 2,44%
Resultado 1,82 1,66 0,54 4.02
Mejorando solo 2 estilos y subiendo el porcentaje de Almidón al 11.2% e la mezcla, la eficiencia
mejoraría a 93,93%.
Si se logra igualar el índice de paros del estilo con menor índice en cada categoría (entre los 5 los
estilos cuyo análisis excedió las 100 000 yardas.
Estilo Producción P. Trama P. Urdimbre Otros P. Total.
17671 396486 2,02 1,78 0,45 4,25
27747 71908 2,75 2,22 0,47 5,44
36621 248424 1,84 1,72 0,37 3,93
37601 120070 2,25 2,27 0,48 5,01
46646 182589 1,62 1,60 0,39 3,60
36631 133775 1,55 1,58 0,39 3,53
36699 14588 2,06 1,75 0,35 4,17
301 13989 1,87 1,34 0,47 3,67
Total 1181829 1,93 1,79 0,42 4,14
Ideal 1,55 1,58 0,39 3,52
Variación Ideal/Total 0,8031 0,8827 0,9286
Tabla 5.P Mejoras de estilos y almidón.
Si se estandarizan todos los estilos al valor de los estilos con mejores índices y se usa una mezcla
con 11,2% de Almidón.
Con 11.2% de
almidón. 1,91 1,75 0,55 4,21
Estilos
mejorados 0,8031 0,8827 0,9286
Resultado 1,53 1,54 0,51 3.58
La eficiencia con 3.58 paros por cien mil pasadas, aplicando la fórmula de paros, sería de 94,63%.
68
5.1.7 Conclusiones del análisis
Se obtuvieron 5 fórmulas para calcular los paros, dos generales una lineal y la otra no, y 3
adicionales una para cada tipo de paros, debido a que el proceso no es lineal, las 4 lineales dan
resultados muy aproximados, pero que sirven para analizar detalladamente cada tipo de paro de
forma aislada algo esencial en este tipo de procesos.
Se concluye que el mejor porcentaje de engomado es del 11.2% y que esto representa una mejora
que llega al 93.63%, y si se corrigen 2 de los estilos más comunes y problemáticos se mejora a
93.93%, y si se estandarizan todos los estilos a 94,63%.
Se analizó que la urdimbre es la que más influye en la calidad de la tela, se analizó que se deben
de estandarizar los 3 turnos el A y el B para que tengan una producción más estable y el C para
igualar o mejorar su índice de paro con respecto a los otros 2.
De los resultados de los análisis cuantitativos y cualitativos se hará una mejora que ataque
directamente estos problemas, cumpliendo el análisis con los objetivos específicos de este estudio,
y con los generales de seguir la metodología six sigma.
5.2 Mejora
En esta etapa se genera una lluvia de ideas para identifican las características del proceso que se
puedan mejorar y se plantean las soluciones a corto, mediano y largo plazo, que eliminaran o
minimizaran las causas del problema. El entregable principal de esta etapa son las soluciones que
resuelvan la causa raíz del problema.
69
Determinar si el proceso
es estable
Determinar la
localización de la
medida del proceso – Esta en especificaciones?
Estimar la magnitud de
la variación total – Es
aceptable con respecto a los
requerimientos del cliente?
Identificar y mover las
causas de inestabilidad.
Identificar las variables que
afectan la media y
determinan lo apropiado
para lograr la meta de
valores.
Identificar las fuentes de
variación y eliminar o
reducir su influencia en el
proceso.
Si, No
Si, No
Si, No
Figura 5.A Análisis de datos para Mejora
5.2.1 Propuesta de mejora
Se realizará un plan de mejora en el proceso de engomado con la finalidad de estructurar los
procedimientos que se llevan a cabo en esta área, se determinarán las principales herramientas de
la calidad que se pueden utilizar.
El Proceso de Engomado.
Este proceso consiste en aplicar un baño de engomado a los hilos de la urdimbre con el fin de
proporcionarles la resistencia necesaria que se requiere en el proceso de tejido.
El engomado en el hilado, procura mantener las fibras paralelas, manteniéndolas unidas por
medio de la torsión, pero esta unión no se consigue al 100%, lo que ocasiona la presencia de fibras
flotantes; además, los hilos necesitan un equilibrio entre el grosor y la tensión a la que serán
sometidos en los procesos de tejido, dicho equilibrio puede alcanzarse por medio de torsiones,
pero estas pueden llegar a disminuir la elasticidad y causar rompimientos al tejer; para mejorar dos
condiciones de hilo se aplica la goma, la cual aumenta la resistencia y disminuye las fibras
flotantes del hilo, causando así una disminución de la fricción hilo a hilo al tejer con la finalidad de
aumentar la eficiencia del telar.
En el proceso de engomado se realizan dos funciones. La primera es como su nombre lo indica,
engomar los hilos teñidos para poderlos tejer. Este proceso consiste en impregnar los hilos de
70
almidón y otros aditivos para incrementar las cualidades de la fibra e incrementar su resistencia.
La segunda función es combinar los hilos de distintos julios seccionales, posteriormente secarlos y
enrollarlos en un julio de telar para lo cual se utilizan tambores que funcionan a vapor y diversos
peines que separan los hilos antes de ser embobinados.
El preparador deberá conocer todas las características y clases de engomado existentes con sus
respectivos controles de calidad, cuyos objetivos serán:
Mejorar la calidad y el comportamiento de los hilos durante el tejido
Aumentar la eficiencia del proceso de tejido y reducir sus costos
Resistencia
Nivelación
Parámetros que se deberán establecer en la Hoja de Trabajo para llevar a cabo la mezcla.
El porcentaje de sólidos, esto es, la cantidad de goma en el hilo al finalizar el arranque de la
máquina engomadota debe tener un valor entre 9.5 y 10% de sólidos, el valor que arroja el
refractómetro antes de iniciar el arranque de la máquina debe ser de 8% de sólidos. Para poder
cumplir con estas especificaciones se debe realizar de forma adecuada la mezcla de almidón con
agua, para llevar a cabo esta mezcla el preparador debe asegurarse que esta cumpla con las
especificaciones de la hoja de trabajo proporcionada por el Jefe de área, la información que se le
proporciona al preparador es la siguiente:
Parámetros establecidos para la mezcla:
Nivel de agua en centímetros que debe colocarse dentro del tanque, el cual tiene una
capacidad de 1,100 litros
Cantidad de bultos de almidón de maíz que debe agregar al tanque. Cada bulto contiene 25
kilogramos de almidón de maíz.
Temperatura = 90° C al realizar en cocinado de la mezcla.
Por ejemplo, el Jefe de área puede solicitar al preparador una mezcla con 68 cm de agua y 5
bultos de almidón de maíz, el preparador de la mezcla debe asegurarse que se cumplan con los
parámetros establecidos, posteriormente se iniciará lo que se conoce como: ―cocinado de goma‖, el
cual consiste en introducir vapor de agua en el tanque en donde se preparo la mezcla, hasta
alcanzar una temperatura de 90° C, cuando alcanza la temperatura establecida se suspende el
vapor, posteriormente con un refractómetro se mide la cantidad de sólidos que presenta la mezcla.
El refractómetro mide la gravedad específica de un líquido, para fines de nuestro estudio debe de
reportar un valor de 8% de sólidos, si el valor arrojado por el refractómetro es diferente, se deberá
71
rectificar la mezcla adicionando más almidón de maíz y/o agua según se requiera, éstos valores los
determinará la tabla de % de sólidos de la mezcla.
Cuando la mezcla alcanza un 8% de sólidos se debe verificar que los siguientes datos cumplan
sean los adecuados:
Temperatura de secado en las tamboras = 90° C
Presión de exprimido = 45 PSI
Estiraje = 1%
Verificar el valor de las tablas de porcentaje de sólidos
Se debe agregar un apartado de comentarios en donde se especifiquen los siguientes puntos:
Yarda del plegador que presenta hilos rotos
Yarda del plegador que presenta hilos con puntas pérdidas
Otros
Con esta información el área de tejido podrá tomar las decisiones correctas para cada caso.
Al cumplir con los parámetros establecidos en el área de engomado conseguiremos disminuir los
problemas (defectos) que ocurren en el proceso de tejido a causa del proceso de engomado. A
continuación se presenta el plan de mejora que asegurará que los parámetros se estén cumpliendo
al 100%.
Se ha desarrollado una ecuación para calcular el porcentaje de goma con la finalidad de calcular la
cantidad de agua y/o goma que debe emplearse para rectificar la mezcla en caso de ser necesario.
La densidad de la goma siempre debe ser la misma
Volumen inicial+
Desplazamiento de volumen.
72
PROCESO DE ENGOMADO
Coloca en la mesa de trabajo el
material y los instrumentos de
medición que utilizará.
Verifica que los cuenten con la etiqueta
“Instrumentos Calibrados”:
Báscula
Refractómetro
Termómetro
Manómetro
Lleva a cabo la mezcla.Inicia el arranque de la máquina
engomadora
No cumple
con los valores
establecidos
PARE
Es un punto
de control crítico
Puntos críticos de
control
El preparador cuenta con la Hoja de
Trabajo.
Identifica el material que tendrá que
utilizar para llevar a cabo la mezcla.
Solicita al Jefe de área la Hoja de
Trabajo para conocer las
especificaciones de la mezcla de
acuerdo a los requerimientos del
área de tejido y a las del cliente.
Coloca los cm de agua en el tanque
establecidos en la hoja de trabajo.
Coloca en el tanque los kg de
almidón de maíz establecidos en la
hoja de trabajo.
Verifica que el tanque se encuentre
limpio y en buenas condiciones
Informa al Jefe de área para que
tome las medidas necesarias
Verifica que la materia prima y los
instrumentos de medición cuenten
con las etiquetas:
-Producto conforme
-Instrumento calibrado
KANBAN
Coloca etiqueta Producto No Conforme
Mide con una regleta que el tanque
contenga los cm de agua
establecidos en la hoja de trabajo.
Mide la temperatura ambiente del
lugar donde se realizará la mezcla y
la registra en la Hoja de trabajo
PREPARADOR
NO
SI
Adiciona almidón de maíz y/o
agua según corresponda.
Verifica las Tablas de
Porcentaje de sólidos para
conocer la cantidad de agua y/
o almidón a suministrar en la
mezcla
SI
SI
Informa al Jefe de área el valor
arrojado por el refractómetro
para que le indique la cantidad
de almidón y/o maíz que debe
adicionar al tanque para
rectificar la mezcla y llegar al
valor deseado.
NO
SI
SI
SI
SI
SI
SI
SI
NO
NO
Verifica:
Materia prima disponible:
Bultos de almidón de maíz contienen el peso
correspondiente.
Verifica la fecha de caducidad de los bultos de
almidón de maíz
Instrumentos de medición calibrados
Introduce vapor de agua hasta
alcanzar una temperatura de 90°C.
toma el tiempo que transcurre para
que la mezcla alcance 90°C.
SUPERVISOR
Fin del Proceso
Verifica los siguientes valores:
Temperatura de secado en las tamboras = 70°C
Presión de exprimido= 45 PSI
Estiraje: 1%
La mezcla esta rectificada
SI
NO
Inspeccione las yardas de hilo y agregue en
la Hoja de trabajo:
1. Yarda del plegador que presenta hilos
rotos.
2. Yarda del plegador que presenta hilos
con puntas pérdidas
3. Otros oficial
Suspende el vapor. Mide con el
refractómetro el % de sólidos
contenido en la mezcla.
El valor que debe arrojar el
refractómetro es de 8% de sólidos.
El julio para telar debe de cumplir con los
siguientes parámetros:
“La cantidad de goma en el hilo debe estar
entre 9.5 y 10%”
Figura 5.B Diagrama de decisión.
73
5.2.2 Plan de implementación
Estas son las herramientas de calidad que utilizaremos para organizar y presentar los datos con el
fin de identificar las áreas cuya calidad y rendimiento es necesario mejorar:
Recolección de datos del área de engomado
Gráfica de Pareto para conocer la variable que más afecta al proceso de cocinado de
engomado
Diagrama Causa – Efecto
Histograma
Kaizen
Kaizen significa mejora continua tanto en la vida personal como en la sociedad y en el trabajo
La esencia de KAIZEN es simple y directa: involucra tanto gerentes como trabajadores. La filosofía
de KAIZEN asume que nuestro modo de vida – merece ser constantemente mejorado.
Puntos clave del Kaizen
Desechar la idea convencional de ‗no se puede hacer‘
Pensar en cómo hacerlo, no porqué no se puede hacer
Empezar a preguntarse las prácticas actuales en el proceso
Corregir de inmediato, si se comete un error
No gastar para hacer KAIZEN, utilizar la experiencia del equipo
Buscar la experiencia de 10 personas en lugar del conocimiento de una sola
La experiencia salta cuando es enfrentada a dificultades
Pregunta ―PORQUE?" cinco veces y busca la causa raíz
Las ideas de KAIZEN no terminan nunca
Los 5 por qué
Vivimos en nuestros procesos todos los días. Como resultado, frecuentemente no vemos lo que
pasa a nuestro alrededor en términos de desperdicio e ineficiencia. Tenemos que aprender a ‗ver‘.
También debemos empezar a preguntar ‗porqué‘. ―¿Porqué hacemos eso?‖ ―¿Porqué lo hacemos
de esa manera?‖ Nuestros procedimientos y métodos cambian frecuentemente a través del tiempo
y el propósito original puede no ser el mismo o no existir.
¿Por qué la mezcla no alcanzo el valor de 8% en el refractómetro?
74
Porque no se midieron las cantidades necesarias para llevar a cabo la mezcla y esta no alcanzó
una temperatura de 90° C.
¿Por qué no se midieron las cantidades necesarias para llevar a cabo la mezcla y esta no alcanzó
una temperatura de 90° C?
Porque antes de iniciar el proceso no se verificaron los parámetros que tenía que alcanzar la
mezcla.
¿Por qué no se verificaron los parámetros que tenía que alcanzar la mezcla?
Porque el preparador no reviso la hoja de trabajo en donde se especifican los parámetros de la
mezcla.
¿Por qué el preparador no reviso la hoja de trabajo en donde se especifican los parámetros de la
mezcla?
Porque el Jefe de área no se la proporcionó.
¿Por qué el Jefe de área no le proporcionó la hoja de trabajo al preparador para llevar a cabo la
mezcla?
Porque el Jefe de área desconoce los requerimientos del área de tejido y del cliente.
Mejora
Continuamente evalúa y estudia el proceso
Cada mejora descubre una siguiente oportunidad
La Mejora Continua en búsqueda de la perfección
La reducción del costo operativo es crítica para nuestra supervivencia.
La vieja fórmula era:
Ahora es:
La finalidad de implementar Kaizen en el proceso de engomado es eliminar todo lo no
absolutamente requerido para entregar un producto de calidad a tiempo al área de tejido, a
través del aumento de la productividad al producir más con los mismos recursos, obteniendo:
Mejorando La Calidad
Reduciendo Inventarios
Reduciendo Tiempos de Proceso
Mejorando las Entregas a Tiempo y Sin Defectos
Costo + Rentabilidad = Precio de venta
Rentabilidad = Precio de venta - Costo
75
Poka – Yoke
Significa en japonés ―libre de error‖
Al aplicar la técnica de Poka-Yoke haremos que el proceso de engomado sea libre de error, así
que no corremos el riego que el proceso se realice de forma incorrecta.
Para llevar a cabo el Poka – Yoke colocaremos las siguientes medidas en la materia prima utilizada
en el proceso de engomado:
Código de colores
Herramental con alineación para que no pueda ser utilizado con una pieza y/o producto
incorrecto.
Hojas de trabajo
La mayoría de las operaciones del proceso de engomado tendrán instrucciones detalladas para el
proceso.
Pero la mayoría no son leídas!
Las hojas de trabajo serán empleadas en el equipo de proceso para identificar aspectos críticos del
proceso:
Gravedad específica de un líquido, valor arrojado por el refractómetro 8%
La finalidad de contar hojas de trabajo hará que la auditoría del proceso sea fácil y provee al
preparador de recordatorios en parámetros críticos de operación del proceso.
La hoja de trabajo tendrá la siguiente información:
Frente:
Parámetros y puntos de ajuste críticos
*Especificaciones de modelo con valores escritos con marcador
Instrucciones operacionales críticas en el orden a ser completadas
76
Por ejemplo: limpiar la superficie antes de cada ciclo
Información crítica a recolectarse
Métodos de medición que se emplearan tanto para X‘s y Y‘s críticas
Parte posterior:
Plan de reacción
PROCESO DE ENGOMADO
HOJA DE TRABAJO
FRENTE
NOMBRE DE LAS
VARIABLES CRÍTICAS
DE ENTRADA
TARJET (DESTINO) LÍMITE SUPERIOR LÍMITE INFERIOR
TIEMPO
TEMPERATURA 90° C
*PRESIÓN
TEMPERATURA
AMBIENTE
*VALOR ARROJADO
POR EL
REFRACTÓMETRO
*RODILLO #
NOMBRE DEL
OPERADOR
FECHA
*Determinado por las hojas de configuración de las especificaciones del área de tejido.
Tabla 5.P Hoja de trabajo (vista anterior).
77
PARTE POSTERIOR
PLAN DE REACCIÓN: PROCESO DE ENGOMADO
VARIABLES
CRÍTICAS DE
ENTRDA
MODO DE ERROR CAUSA EFECTO ACCIÓN
CORRECTIVA
Tiempo –
Temperatura 90° C
Demasiado lejos Distracción Exceso de goma
Revisar la Hoja de
trabajo con el Jefe
de área
Demasiado cerca Incorrecta
configuración
Error en la máquina
Presión
Muy alta
Muy baja
Adición de goma Demasiada
Incorrecta
verificación del
valor arrojado por
el refractómetro
Exceso de goma en
los hilos
Revisar Tablas de
% de sólido en la
mezcla
Poca
Refractómetro
Debajo del límite
inferior
Por arriba del límite
superior
Tabla 5.Q Hoja de trabajo (vista posterior)
Transferencia de conocimiento
Para llevar a cabo el Plan de Mejora necesitaremos la transferencia de conocimiento el cual deberá
seguir los siguientes lineamientos:
Transferencia de conocimiento no es lo mismo que entrenamiento.
Se le explicará al preparador del cocinado de engomado:
POR QUÉ se opera el proceso en la forma descrita
CÓMO afecta al área de tejido y al cliente si no lo hacemos así
QUÉ afecta desde la perspectiva de confiabilidad, desempeño del producto, seguridad y financiera.
QUIÉN puede ayudarlo en caso de ser necesario
CUÁL es su nivel de responsabilidad
CÓMO ellos como preparadores pueden hacer mejoras al proceso de engomado
Cómo evaluar el Plan de Mejora del Proceso de engomado
78
La persona encargad de verificar las variables críticas de entrada del proceso de engomado será el
área de Ingeniería Industrial, quien deberá verificar los siguientes puntos:
¿Cómo se monitorean?
¿Con qué frecuencia se verifican?
¿Son conocidos los valores óptimos de meta y especificación?
¿Qué tanta variación existe alrededor de la meta? Verificar tablas de porcentaje de sólidos en la
mezcla
¿Qué causa la variación en las variables críticas de entrada?
¿Con qué frecuencia esta fuera del control las variables críticas de entrada?
¿Cuáles son las variables críticas de entrada que deberían tener gráficas de control?
Beneficios de la mejora.
Impacto de la disminución de paros en el área de tejido.
Una vez implementado el plan de mejora en el área de engomado se espera que el porcentaje de
goma sobre el hilo de urdimbre permita que los paros de telar por urdimbre disminuyan a 1.5 por
cada 100,000 pasadas, es importante hacer notar que esta disminución está prevista para estilos
de línea que se producen con regularidad, ya que con nuevos productos será necesario evaluar en
cada uno de los procesos, ¿cuáles serán los parámetros con los que trabajaran las distintas áreas
para asegurar que la tela satisfaga cada uno de los requerimientos del cliente?.
Como puede observarse en el capítulo de medición, fue posible diseñar una ecuación con la cual
se puede hacer una aproximación de la cantidad de yardas que serán producidas por un telar en
un lapso de tiempo determinado, a continuación se presenta dicha ecuación:
NP = 18.36 – { (|50-%|^1.921089 )/100
% = 50 + [(18.36- NP)*100] ^0.520538
Donde:
En los registros que se tienen de los meses de abril hasta julio de este mismo año, se puede
calcular que el promedio total de paros de telar es de 5.89 por cada 100,000 pasadas, de los
cuales 2.75 vienen de paros causados por la urdimbre, 2.69 son causados por la trama y el resto
0.44 son producto de paros manuales realizados por los supervisores o mecánicos para atender la
79
máquina. Todos los datos mencionados han sido calculados con el programa ―Quality Analyst V.
6.1‖, como se muestra en el reporte que sigue.
Figura 5.B Muestra de 2 meses.
Considerando que las telas que se producen con mayor regularidad tienen una construcción
60X44, lo que significa que se tejen con 38 hilos por pulgada, es posible calcular cual sería su
producción máxima por turno si no hubiera ningún tipo de paro. Para este cálculo se consideran los
siguientes datos:
Como se mencionó la tela tendrá 38 hilos por pulgada.
Si sustituimos nuestros datos en la ecuación de producción tenemos lo siguiente:
% = 50 + [(18.36- (0)*100] ^0.520538 = 100%
100% de 210.52 yardas = 210.52 yardas.
Del resultado anterior sabemos que un telar puede alcanzar a producir hasta 210 yardas en un
turno, si y solo si, no para en ningún instante de un turno, sin embargo, si se calcula con los 5.89
paros por cien mil pasadas que se tienen actualmente el resultado de producción disminuye según
el siguiente cálculo:
% = 50 + [(18.36- (5.89)*100] ^0.520538 = 90.85%
210.52yardas*0.9085 = 191.26yardas, reducción de 19.26 yardas.
Como se puede ver prácticamente se reduce 19,26 yardas de producción en cada telar en un solo
turno, esto es equivalente a tener una eficiencia de producción de (191.26/210.52) =90.85%, sin
embargo, como se menciona se espera reducir los paros en urdimbre a 1.5 por cien mil pasadas y
2.0 por cien mil pasadas en trama, hay que considerar que los paros manuales mejorarían, pero
en este caso se considera que permanecerán en el mismo nivel que aparece en el reporte anterior
0.44 paros por cien mil pasadas.
80
El resultado de la mejora sería el siguiente:
Paros totales= Paros en trama + Paros en urdimbre + Paros manuales
Sustituyendo la cantidad de paros esperados después de aplicar la mejora, se tiene:
Paros totales= 2.0 + 1.5 + 0.44=3.94 paros.
Conociendo el número de paros que se esperan después de aplicar el plan de mejora, es posible
conocer la cantidad de yardas de producción en cada telar que se estarían logrando si se reducen
los paros totales de un telar por cien mil pasadas. Ahora, si sustituimos en nuestra ecuación para
calcular producción por turno los 3.94 paros esperados, se calcula lo siguiente:
% = 50 + [(18.36- (3,94)*100] ^0.520538 = 94,06%
210.52yardas * 0.9406 = 198.01 yardas se pierden sólo 12.51 yardas.
Las 198.01 yardas de producción por telar, provoca que la eficiencia se encuentre en
(198.01/210.51) 94.06%, 3.21 puntos porcentuales por encima del último dato de eficiencia que se
calculo.
En la siguiente grafica 5.H, se puede observar cual es el impacto en la producción de tela por la
reducción de paros.
Gráfica 5.H Eficiencia vs. Porcentaje y número de paros.
81
Entradas no controlables
¿Cuáles son? Temperatura del medio ambiente, ruido
¿Son imposibles o imprácticas de controlar?
¿Sabemos cómo compensar los cambios que produzcan?
Después de evaluar la estabilidad y capacidad del proceso, si esta última resultará insatisfactoria,
se deberá optimizar el proceso. Para ello se puede utilizar el diseño de experimentos e incorporar
un análisis de regresión. Para tal fin podemos utilizar un diagrama de dispersión la cual es un
gráfico simple de dos variables. Dentro de los tipos de relación podemos encontrar la relación
directa que indica si una variable crece o decrece, la otra se moverá en la misma dirección y la
relación inversa indica lo opuesto.
Otra herramienta que se puede utilizar es el análisis de regresión, que es una técnica utilizada para
relacionar una o más variables independientes con una variable dependiente a través de un
modelo. Sus usos incluyen:
Descripción. Representar el comportamiento de un proceso.
Predicción y estimación. Predicción con base a un valor x desconocido. Estimación con base a un
valor x conocido.
Control. Para obtener cierta respuesta deseada del proceso.
Respecto a la cantidad de tela de segunda calidad, se espera que el impacto de la disminución de
paros permita que del 4.3% que se tienen durante el primer semestre del año 2010, se logre un
2.93% de tela de segunda, este porcentaje se mide en base a las yardas totales que se empacan
en un periodo determinado. Este porcentaje representa una mejora del 32%, sobre la cantidad de
tela de segundo grado. Para determinar este porcentaje se realizo lo siguiente:
Se realizo la siguiente tabla, con información de la base de datos del área de mapeo, en la cual es
posible conocer cada cuantas yardas se identifico una marca de paro de telar, la información
contenida en esta tabla representa 356,865 yardas de tela revisada, de igual forma se obtuvo
información de la base de datos de paros de telar, además, se estratifico por lote de producción
con sus respectivas yardas de tela empacadas. Esta tabla se presenta a continuación.
Lote de
producción
Metros de
tela
empacados
T/CMP
X
U/CMP
X
O/CMP
X
TOTAL
DE
PAROS
Frecuencia
de defecto
de paro
Producción
promedio
por turno
Paros
por
turno
Yardas
por paro
en tejido
Paros
marcados
7270 11868 2.3 7.8 0.6 10.8 245 171.58 25.35 6.77 48.44
82
7254 12163 3.5 5.9 0.5 10 356 175.14 23.96 7.31 34.17
7235 1285 3.7 4.9 0.5 8.3 11 182.21 20.69 8.81 116.82
7255 1880 2.2 7 0.3 7.8 3 184.18 19.65 9.37 626.67
7246 12499 3.9 3.2 0.5 7.6 145 184.95 19.23 9.62 86.20
7244 9602 4.2 2.9 0.6 7.6 76 184.95 19.23 9.62 126.34
7271 2030 2.3 4.4 0.8 7.5 14 185.34 19.02 9.75 145.00
7258 2121 1.6 5.2 0.6 7.4 10 185.72 18.80 9.88 212.10
7268 12029 4.2 2.5 0.6 7.2 309 186.48 18.37 10.15 38.93
7267 12029 3.8 2.9 0.6 7.2 148 186.48 18.37 10.15 81.28
7249 2174 1.3 5.7 0.2 7.1 7 186.86 18.15 10.30 310.57
7242 9768 4.3 2.4 0.3 7 118 187.24 17.93 10.44 82.78
7241 12415 3.6 3 0.4 7 6 187.24 17.93 10.44 2069.17
7261 12301 2.5 4 0.5 6.9 302 187.61 17.71 10.59 40.73
7253 12457 2.8 3.9 0.3 6.9 252 187.61 17.71 10.59 49.43
7245 12399 3.7 2.7 0.4 6.8 136 187.98 17.49 10.75 91.17
7230 12323 2.8 3.4 0.5 6.7 193 188.36 17.26 10.91 63.85
7240 12258 3.5 2.8 0.4 6.7 107 188.36 17.26 10.91 114.56
7257 2089 1.8 4.6 0.3 6.7 7 188.36 17.26 10.91 298.43
7264 6119 3 3.1 0.4 6.4 261 189.46 16.59 11.42 23.44
7262 12254 3 2.9 0.4 6.3 380 189.83 16.36 11.60 32.25
7238 6754 3.1 2.6 0.6 6.3 24 189.83 16.36 11.60 281.42
7263 6387 2.8 2.7 0.7 6 208 190.92 15.67 12.18 30.71
7269 12141 1.8 3.5 0.6 5.9 213 191.28 15.44 12.39 57.00
7272 2025 2.9 2.6 0.5 5.9 16 191.28 15.44 12.39 126.56
7237 6711 3.6 1.9 0.5 5.9 51 191.28 15.44 12.39 6.00
7243 12432 3 2.2 0.5 5.8 1 191.64 15.21 12.60 12432.00
7236 1258 2.4 2.7 0.5 5.5 1 192.70 14.50 13.29 1258.00
7251 10027 2.2 2.8 0.4 5.4 88 193.06 14.26 13.54 113.94
7250 2098 2 3.2 0.6 5.3 13 193.41 14.02 13.79 161.38
7252 10049 1.4 3.3 0.3 4.9 49 194.80 13.06 14.92 205.08
7234 13308 2.5 2 0.4 4.9 59 194.80 13.06 14.92 225.56
7231 12319 1.9 2.2 0.5 4.7 71 195.49 12.57 15.55 173.51
7239 12822 1.8 2.1 0.5 4.4 131 196.52 11.83 16.61 97.88
7233 12282 2.2 1.8 0.3 4.3 54 196.86 11.58 17.00 227.44
7265 12655 2.1 1.7 0.3 4.1 3 197.54 11.08 17.83 4218.33
7273 12045 1.9 1.7 0.4 4 92 197.87 10.83 18.27 130.92
7274 12246 1.9 1.6 0.4 3.9 114 198.21 10.57 18.74 107.42
7232 13049 1.6 1.6 0.5 3.6 58 199.21 9.81 20.31 224.98
7256 2015 1.8 1.7 0.4 3.6 4 199.21 9.81 20.31 503.75
Tabla 5.R Paros por estilo.
83
Dentro de los datos que se indican en las dos últimas (Yardas por paro de tejido y paros yarda),
existen datos que exceden las tres desviaciones estándar, lo que sugiere que son casos
excepcionales y no es correcto usarlos para el cálculo de la media, de esta forma solo utilizamos
los datos que no exceden las tres desviaciones estándar, esto nos permitirá tener un valor más
exacto de la media. Así, la media de yardas por paro de tejido es de 11.79, mientras para el paro
por yarda tiene una media de 109.72.
Con estos dos datos podemos observar que de la frecuencia de paros que aparece en el área de
tejido solo se marcan el 10.83%, como se muestra a continuación:
% de paros marcados=(11.89/109.72)*100=10.83
Lo que significa que solo se marca el 10.83 por ciento de paros que ocurren en el área de tejido,
para este análisis se tuvo una media de 6.25 paros por cien mil pasadas en el área de tejido, una
vez aplicada la mejora se espera tener solo 3.94 paros por cien mil pasadas, de esta forma si
realizamos una aproximación lineal inversa se tiene lo siguiente:
Yardas por paro=(6.25*109.72)/3.94=174.04 yardas.
Con esto se calcula que en el área de mapeo ya solo se marcara un paro de telar cada 174 yardas,
así el factor de beneficia es posible conocerlo de la siguiente forma:
Factor=(174.04/109.72)-1=0.5862
Este factor muestra la proporción en que se disminuirá la cantidad de tela de segunda, sin
embargo, esta mejora solo debe aplicarse respecto a la frecuencia del defecto 18 y del defecto 89,
este porcentaje de frecuencia es de 31.23 para el defecto 18 y 22.74 para el defecto 89, entre
ambos suman 53.97, de esta forma el factor de ajuste queda de la siguiente manera:
Factor=0.5862*0.5397=0.3164-1=0.6836
De esta manera el beneficio estimado respecto al porcentaje del almacén de segunda
calidad, se calcula a continuación:
% Segunda calidad mejora=%Actual de segunda calidad*Factor de beneficio.
Sustituyendo los valores se obtiene:
84
% Segunda calidad mejora=4.3*0.6836=2.93
5.3 Controlar
El objetivo de ésta fase es validar, verificar y monitorear las mejoras realizadas para que sigan
cumpliéndose y detectar cualquier reincidencia para corregir a tiempo.
Una vez que las mejoras deseadas han sido alcanzadas, en esta etapa se diseña un sistema que
mantenga las mejoras logradas (controlar las X´s vitales, retener las ganancias) como culminación
de la implementación del proyecto six sigma en Denim Hidalgo.
Si bien es cierto que no existe un método rígido para controlar los cambios que han sido
realizados, son tres los puntos importantes que deben ser trabajados, para que el control, en este
proyecto sigma sea satisfactorio.
Humanismo/Moral (Kaizen)
Capacitación/Entrenamiento
Incentivos
El control, es una actividad que cae en responsabilidad de la gerencia (sin dejarse de entender,
que requiere del esfuerzo de todo el personal, en cumplir con lo asignado a cada quien) y esta
actividad queda centrada en:
La perfecta definición de la autoridad y responsabilidad de cada persona.
La estandarización de los procesos y del trabajo diario.
El acompañamiento de los resultados de ese proceso y su comparación con las metas.
La acción correctiva en el proceso a partir de las desviaciones encontradas en los
resultados al ser comparados con las metas.
En un buen ambiente de trabajo (Kaizen), en la máxima utilización del potencial mental de
las personas y sistema de sugerencias.
En la búsqueda continua de la perfección.
Las acciones de control se llevaran en tres niveles:
Estandarizar el proceso
Documentar el plan de control
Monitorear el proceso
85
Estrategia del Plan de Control
Para asegurar el correcto control del proyecto six sigma establecido, se busca en un mediano
plazo:
Asegurar que las mejoras del proceso se institucionalicen a través de cambios permanentes en los
sistemas y estructuras.
Eliminar la necesidad de control manual, vigilancia e indicaciones que dependen de las personas
Implantar el monitoreo continuo
Hacer que el cambio perdure
Los elementos de la producción a controlar son: métodos, materiales, mano de obra, máquinas e
información. Dichos elementos están interactuando dentro de una planta, véase Figura 5.C.
Información Materiales Máquinas
MétodosMano de
Obra
CONTROL
Estándares de
Trabajo
Disciplina, educación,
rotación y
entrenamiento
Hoja de
Instrucciones
Controles de la
fuente
Figura 5.C Elementos de la Producción y su Control
86
Mapa de seguimiento de plan de control
1. Recolectar documentación existente del
proceso
7. Atención especial a planes de entrenamiento,
mantenimiento, planes operativos y reactivos.
2. Determinar alcance del proceso de
engomado para planes de control actuales.
8. Asignar tareas a miembros del equipo para
completar los elementos faltantes.
3. Actualizar la documentación antigua. 9. verificar cumplimiento con requerimientos
documentales de planta.
4. Estudios de capacidad de corto plazo
también deben ser reemplazados por estudios
de largo plazo.
10. (Re) entrenar personal de operación y
mantenimiento.
5. Llenar Resumen de Plan de Control basados
en la revisión de la documentación actualizada.
11. Conseguir firmas de aceptación de
seguridad, mantenimiento, operaciones e
ingeniería del proceso.
6. Identificar componentes faltantes o
inadecuados.
12. verificar efectividad del plan de control en 6
meses con estudio de capacidad de largo plazo.
Indicadores Clave de Desempeño
La prevención consiste en controles automáticos y establecer verificaciones a prueba de errores –
Poka-Yoke.
Los controles implementados consistirán en auditorias, chequeos, inspecciones, pruebas de
laboratorio, capacitación, mantenimiento preventivo, etc.
87
Estrategia
Requerimiento
s del Cliente
Procesos
principales
(core
mapeados)
ACM
Indicadores Clave de
Desempeño
Figura 5.D Indicadores de desempeño.
Seleccionar Áreas Clave de Mejora que tendrán un impacto mayor en la mejora de los indicadores
clave de la empresa, conduciendo las estrategias de la empresa, resolviendo los asuntos críticos
del cliente y fortaleciendo los procesos principales.
5.3.1 Estandarización del proceso
El proceso de engomado, que fue detectado como el proceso que más variables presentaba, y por
lo cual, generaba mal adhesión de la goma, ocasionando rupturas en la urdimbre, y por tanto,
degradando la calidad de la mezclilla, a tela que no puede ser considerada de exportación. Dicho
proceso fue analizado a detalle, y se ha estandarizado, tomando en cuenta ―ítems de verificación‖
importantes para que el proceso de engomado, sea concluido con calidad. (Véase Figura 5.D)
Como podemos ver en la descripción del proceso, es muy importante que el preparador rectifique y
documente los valores obtenidos de las diferentes actividades durante el proceso, ya que así
aparte de llevar el control de lo que se está haciendo, servirá como retroalimentación al analizar los
resultados de la implementación de estas mejoras, y servirá para la toma de decisiones, en caso
de presentarse algún nuevo problema.
Como parte de la etapa de control, y como se mencionaba en un inicio, la parte humana-moral, es
demasiado importante, y será una de las estrategias más importantes al realizar estas
implementaciones, ya que ―el cambio‖ no es fácil de conseguir con las personas que están
involucradas en la haciendo la operación, es muy importante hacerles ver, que el tiempo que ellos
88
inviertan en contribuir con la realización de este plan de control, se verá reflejada en una mejora a
mediano plazo en el tiempo que el emplea en realizar su trabajo, y los resultados que obtiene en
general la empresa.
5.3.2 Programa de control
Monitoreo de variables
Parámetro final de la mezcla:
El porcentaje de sólidos (cantidad de goma en el hilo) debe tener un valor entre 10.9 y 11.4%
Parámetros establecidos para la mezcla:
Deben de colocarse 68 centímetros (a lo alto) dentro del tanque, el cual tiene una capacidad de
1100 litros.
Deben colocarse 5 bultos de almidón de maíz en el tanque. Cada bulto contiene 25 kilogramos de
almidón de maíz.
Temperatura que tiene que alcanzar el tanque = 90° centígrados
Planes de Estándares
Uso de almidón de maíz del proveedor Macroquimia S. A. de C. V.
Para la limpieza del tanque de preparación de la mezcla:
Se genera un procedimiento para el instructivo de limpieza
Se capacita a los operadores para garantizar la limpieza del tanque de preparación de la
mezcla.
Para el control de la temperatura se utilizaron los siguientes documentos de control:
Uso de hoja de proceso.
Reporte de control de proceso.
Actividades de capacitación y entrenamiento.
Estandarización de las soluciones a otras áreas.
89
Las áreas con mayor beneficio gracias a este proyecto fueron: el área de Tejido.
Ejecutando el Plan de Control
Las hojas de verificación empleadas en los ítems de control en el proceso de engomado son las
incluidas en el Anexo B
5.3.3 Monitoreo del proceso
Para la parte del monitoreo del proceso, así como de los resultados obtenidos en todo el proceso
de fabricación de tela mezclilla, se propone a Denim Hidalgo, el uso de una solución de software
SPC (Statistical Process Control o Control Estadístico de Procesos) para graficar y analizar NWA
Quality Analyst (NWA QA) es una herramienta de análisis y gráficas SPC que le proporciona la
mejor combinación en flexibilidad, potencia y facilidad de uso. NWA QA integra un conjunto de
herramientas que permiten analizar el comportamiento de todos los procesos implicados en la
producción y el impacto de las decisiones tomadas en los procesos de mejora.
Actualmente, más de 5.000 empresas lo utilizan para la realización del análisis de datos de planta,
la certificación de proveedores, el cumplimiento de normativas, la mejora de procesos y la
reducción de costes.
De entre las empresas que utilizan Quality Analyst, se encuentran:
3M
Crown Cork & Seal
ExxonMobil
Pfizer
Amgen
Danaher
Lockheed Martin
Unilever
ConAgra
Dow Chemical
Nike
Weyerhaeuser
90
Quality Analyst combina amplias capacidades de gráficos y análisis con operación interactiva para
convertir sus datos en información valiosa.
Desarrollado para ser fácil de usar, Quality Analyst provee:
Graficación rápida y simple— grafique con tan sólo tres toques del ratón.
Configuración de datos y gráficos simple y directa.
Gráficos múltiples e impresión con configuración de página de arrastrar y soltar.
Automatización fácil guiada por asistente Conexión simple a bases de datos externas.
NWA QA se integra con la mayoría de sistemas de información de producción para ser utilizado
como el componente básico de generación de gráficos y de análisis de un sistema de información
de calidad integrado. La combinación de la conectividad con bases de datos externas,
sincronización, automatización mediante scripts y generación de salidas XML le proporciona todas
las herramientas necesarias para la recopilación de datos, su análisis y la obtención de informes
desde cualquier tipo de fuente.
El Quality Analyst de NWA se conecta a cualquier base de datos compatible con ODBC,
proveyendo un enlace automático a las aplicaciones hechas en bases de datos tales como Se
pueden crear interrogaciones SQL dinámicas que avisan al usuario acerca de parámetros de
entrada, tales como rangos de datos, códigos de productos o números de lotes. Toda la
información SPC, incluida los corrimientos de los límites de control, Acción Causa/Correctiva
Asignable, comentarios de gráficos y datos etiquetados es automáticamente sincronizada con el
registro de base de datos correspondiente.
El Quality Analyst también puede configurarse para leer automáticamente especificaciones de
productos desde bases de datos remotas usando el mismo proceso de conexión. Esto permite una
integración sin problemas con sistemas de información, tales como La conexión de un Conjunto de
Datos Quality Analyst a una base de datos externa es directa. La interfase de usuario permite
seleccionar la base de datos, la tabla, los campos y aún los filtros usando métodos familiares de
apuntar y pulsar. Para bases de datos más complejas, el Quality Analyst se puede conectar a
vistas, interrogaciones o procedimientos almacenados o se puede incorporar sentencias SQL
propietarias en la definición de datos del Quality Analyst, Microsoft Access, SQL Server, Oracle y
Db2. Las conexiones a base de datos se definen usando la configuración paso a paso y apuntar y
pulsar o creando interrogaciones personalizadas SQL. SCM, ERP, MES, LIMS, HMI/SCADA o
Históricos.
Requerimientos del sistema.
91
Windows* 95, 98, Me, NT4, 2000, XP SP2 o más reciente, o Server 2003. Quality es compatible
con Citrix y Servicios de Terminales de Microsoft.
NWA Quality Analyst es compatible con todas las redes más importantes incluyendo redes de
Windows y Novell.
Quality Analyst es una solución para la gerencia, por lo cual, el uso de esta solución, se hará con la
dirección General, Gerencias, y laboratoristas.
Para la implantación del uso de esa solución, se propone una semana de capacitación, ya que más
que nada, quienes utilicen la solución, solo tienen que familiarizarse con el entorno que ofrece la
aplicación, y los módulos en los que pueden obtener los datos que requieran, la información será
tomada de las Bases de Datos que actualmente se utilizan en Denim Hidalgo, dichas bases de
datos se conectaran directamente a la aplicación.
92
Conclusiones
El porcentaje de paros se ha logrado disminuir mas de un quince por ciento obteniendo resultados
rápidos mediante la aplicación de la metodología six sigma, y dado que sus resultados totales se
obtienen en un mínimo de doce meses, se espera que en este lapso se logre reducir el treinta por
ciento prospectado en un principio, además de que la forma en que es aplicada permite que esta
siga vigente de forma permanente en la empresa, y el beneficio de mejora de la eficiencia, genera
como resultado mejoras en otras partes del proceso de producción, así como en el personal y en la
materia prima.
Se ha logrado que la urdimbre provoque menos paros de máquina mejorando las propiedades
físicas con la que esta conformada, así como el porcentaje de almidón que se le adhiere, lo que la
hace menos frágil, a su vez el cambio de las propiedades físicas provoco que también los paros de
trama disminuyan ya que hay un grado de relación entre ambos tipos de paro, y con esto se logró
disminuir tres de los cuatro principales tipos de defectos.
Lo anterior trajo como consecuencia el mejor conocimiento de las causas que originan estos tipos
de paro dado que en la sección de medición y análisis se lograron obtener estándares sobre el
comportamiento de estos tipos de paro y mediante ese conocimiento proponer mejoras puntuales
que permitieran su reducción de forma eficaz.
También se consiguió desglosar el comportamiento de los telares, esto nos permite saber el
numero de máquinas y operarios dependiendo del tamaño de la producción, y también poder
aumentar la producción de forma significativa sin que esto genere mayores problemas, cumpliendo
así un objetivo de la planta que es, saber que puede aumentar la capacidad para en un futuro
cercano con una cartera de clientes mas grande, se pueda satisfacerlos a todos sin
inconvenientes.
Se logró medir la sigma de la empresa y en base a esto prospectar la sigma espera una vez que la
metodología six sigma se integre totalmente a la empresa, al inicio del proyecto se generaban
8,000 yardas por cada 100,000 producidas, lo que equivale a alrededor de una semana, en este
momento se generan 3,000 yardas defectuosas en la misma cantidad de tiempo y producción, lo
que es una reducción del 67.5% de defectos, y finalmente se espera solo haya 3,000 yardas
defectuosas pero en un mes completo de producción, lo que la colocará como una empresa con
altos estándares de eficiencia a nivel mundial.
93
Bibliografía
1. Miranda Rivera Luis Néstor, Six Sigma: Guía para principiantes, Editorial Panorama, México,
2006.
2. Escalante Edgardo, Six Sigma, Metodología y Técnicas, Editorial Limusa, México 2005.
3. Wheat Bárbara, Six Sigma, Editorial Norma, México 2005.
4. Tennant Geoff, Six Sigma: Control Estadístico del Proceso y Administración Total de la
Calidad en Manufactura y Servicio, Editorial Panorama, México 2007.
5. Udale Jenny, Diseño Textil: Tejidos y Técnicas, Editorial Gustavo Gili, Barcelona 2008.
6. Tracy Kendall, Manual para el tinte de hilos y tejidos: Más de 100 fórmulas para teñir y
estampar tejidos, Editorial Acanto, Barcelona 2006.
7. Krick Edward, Ingeniería de Métodos, Editorial Limusa, México 2008.
8. Ortiz Uribe, Frida Gisela, García María del Pilar, Metodología de la Investigación: El Proceso y
sus técnicas, Editorial Limusa, México 2003.
94
Glosario
Índigo: Se le denomina así en la industrial textil al entintado de color azulado que se le adhiere a
las telas sobre todo a la mezclilla.
Urdimbre: Es la parte de la tela en un telar que esta ordenada en hileras en espera de ser
entramada (tejida). En la mezclilla es el hilo que lleva el color (por lo general azul)
Julio: Son los carretes de hilo de gran longitud para facilitar el manejo de los hilos durante el
proceso, dicho rollo puede llegar a tener más de un metro de diámetro y más de 200 metros de
tela.
Lanzadera de volante: En los telares antiguos era la parte de un telar que impulsaba a la trama
para ser entretejida a la urdimbre, en la actualidad este proceso es neumático.
Carda: Utensilio en forma de cepillo o rodillo con puntas metálicas usado para desenredar.
Peine: En un telar son los dispositivos, que sirven de receptáculo para los hilos de urdimbre, entre
mas peines tenga un telar más ancho los rollos de la tela obtenidos.
Proceso reactivo: es una forma de llevar los procesos donde se reacciona después de
presentarse los problemas.
Proceso proactivo: Es una forma de llevar los procesos en los cuales se hace labor de prevención
antes de que los errores ocurran, y donde se lleva una mejora continua.
Trama: Es la parte del hilo que atraviesa de un extremo a otro del telar para entretejerse a la
urdimbre, en la mezclilla es de color blanco.
Encocamiento: Cuando una sección de hilo no está bien estirada y al colgarse se enreda en sí
misma.
Coca: Hilo enredado en sí mismo.
Desenhebre: Que el hilo permanezca sin seccionarse en partes más delgadas.
Orillo: Extremo opuesto al que debe llegar la trama en un telar.
95
Pasada: Es cuando una trama atraviesa cada uno de los hilos de urdimbre para ser tejidos, en la
industria textil se toma como referencia 100 000 para medir su calidad, su eficiencia y algunos
otros parámetros.
Kramer: Método para resolver un sistema de ecuaciones mediante matrices.
Refractómetro: Aparato que sirve para ver las propiedades cromáticas en este caso de la tela.
Gravedad específica de un líquido: Es la gravedad que adquiere un líquido dependiendo de las
propiedades que posee en cierto instante.
96
ANEXO A.
ESCALA PARA MEDIR EL COLOR
Consiste en tres canales, cada uno de los cuales contiene hasta 256 tonalidades diferentes: un
canal L de Luminosidad y dos canales cromáticos, A (que oscila entre verde y rojo) y B (que oscila
entre azul y amarillo). El componente de luminosidad L va de 0 (negro) a 100 (blanco). Los
componentes A (eje rojo-verde) y B (eje azul-amarillo) van de +120 a -120.
Figura A.A El espectrómetro mide tono y saturaión del color.
El modelo de color Lab se basa en el modelo propuesto en 1931 por la CIE (Commission
Internationale d'Eclairage) como estándar internacional para medir el color. En 1976, este modelo
se perfeccionó y se denominó CIE Lab.
El color Lab es independiente del dispositivo, creando colores coherentes con independencia de
los dispositivos concretos para crear o reproducir la imagen (monitores, impresoras, etc.).
Este modo permite cambiar la luminosidad de una imagen sin alterar los valores de tono y
saturación del color, siendo adecuado para transferir imágenes de unos sistemas a otros, pues los
valores cromáticos se mantienen independientes del dispositivo de salida de la imagen.
Se usa sobre todo para trabajar en imágenes Photo CD o para modificar la luminancia y los valores
del color de una imagen independientemente. También se puede usar el modo Lab para conservar
la fidelidad del color al trasladar archivos entre sistemas y para imprimir en impresoras de
PostScript de Nivel 2.
Sólo las impresoras PostScript de nivel 2 pueden reproducir estas imágenes. Para impresiones
normales, se recomienda pasar las imágenes a RGB o a CMYK.
97
ANEXO B.
98