el impacto de la distribucion de planta sobre la

Transcripción

Universidad de Guadalajara
EL IMPACTO DE LA DISTRIBUCION DE PLANTA
SOBRE LA ADMINISTRACION DE LA CALIDAD EN
EMPRESAS MANUFACTURERAS MEDIANAS Y
PEQUEÑAS
Ricardo Arechavala y Luis A.Cervantes
PEQUEÑA Y MEDIANA EMPRESAS
UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA
Centro Universitario de Ciencias Económico Administrativa
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45100 Zapopan, Jal.
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Febrero 2003
1
EL IMPACTO DE LA DISTRIBUCION DE PLANTA SOBRE LA
ADMINISTRACION DE LA CALIDAD EN EMPRESAS
MANUFACTURERAS MEDIANAS Y PEQUEÑAS
Ricardo Arechavala y Luis A. Cervantes
Universidad de Guadalajara
Resumen
Frecuentemente escuchamos que la calidad es la base del éxito en las
empresas, aceptamos esto como una verdad absoluta, ya que es difícil confirmar con
hechos tal afirmación...
Sin embargo pocas veces se comenta cuáles son los factores que dan
soporte a la calidad, que ha sido difundida por autores americanos y japoneses, que
han analizado el por qué del éxito japonés en la manufactura.
En el presente trabajo, pretendo encontrar un factor para soportar la
afirmación anterior, Para hacerlo utilizo la base de datos PRESEA – U. DE G. (2002),
sobre empresas medianas y pequeñas de donde analizo la correlación existente entre
una distribución de planta avanzada y las prácticas en administración de calidad total,
de acuerdo a las afirmaciones de los expertos en Justo-a-Tiempo como Monden
(1993), Regan (2000), Spear (2002) y muchos otros comentados enseguida.
La evidencia estadística mostrara que para poder alcanzar prácticas de
administración de calidad total en empresas medianas y pequeñas mexicanas es
necesario contar con una distribución de planta avanzada.
2
EL IMPACTO DE LA DISTRIBUCION DE PLANTA SOBRE LA
ADMINISTRACION DE LA CALIDAD EN EMPRESAS
MANUFACTURERAS MEDIANAS Y PEQUEÑAS
Antecedentes
Mucho se ha discutido sobre cuál es la mejor forma de manufacturar un
producto, y existe una gama muy amplia para organizar la manufactura que va desde el
manejo por lotes en áreas funcionales agrupadas por el tipo de proceso que desempeñan
hasta la producción Justo-a-Tiempo, organizada y desarrollada por la empresa productora
de automoviles Toyota en Japón a mediados del siglo 20, según nos narra Monden (1993), y
que se inspiro en los principios utilizados por Henry Ford, y en el supermercado
norteamericano durante una visita de Taichi Ohno a los Estados Unidos.
Los objetivos que persigue la producción Justo-a-Tiempo, rebautizada, por lo
norteamericanos Beane (2000) y Regan (2000), como Manufactura Ligera, son:
• Reducir el Costo
• Mejorar la Calidad
• Aumentar la flexibilidad en el servicio al Cliente
En estos objetivos coinciden todos los autores que hablan de la Manufactura
Ligera, además de los mencionados arriba, como son Goodson (2001), Monden (1993),
Hay (1990) y Spear (2002) entre muchos otros.
El logro de los objetivos anteriores esta en función de la esencia misma
de la definición de la Manufactura Ligera, que es la eliminación de todo tipo de
desperdicio a lo largo de un proceso (Monden 1993) y Regan (2000).
3
Ahora bien para atacar los desperdicios, los creadores de la Manufactura
Ligera desarrollaron varios Ingredientes, y que según Regan (2000) y Hernández (1997)
son los medios que nos aseguran que el desperdicio no reaparezca una vez eliminado y
son:
•
Orden, Clasificación y Limpieza (5S)
•
Revolución del Pensamiento
•
Mantenimiento Preventivo
•
Aseguramiento de la Calidad mediante dispositivos a Prueba de Errores
Involuntarios (Poka Yoke)
•
Distribución de Planta en Celulas de Producción (Manufactura Celular)
•
Flujo Uno a Uno
•
Cambio rápido de Herramentales (SMED)
•
Administración de Inventarios vía jalar (KANBAN)
•
Trabajo Estándar (TAKT)
La Manufactura Ligera se puede esquematizar de acuerdo al diagrama
mostrado en la página siguiente, ya que todos los ingredientes soportan, y son condición sin
la cual el logro de los objetivos buscados con la Manufactura Ligera es imposible.
Entre los ingredientes de la manufactura ligera destaca la Distribución de
Planta en Celulas de Producción, la importancia de este ingrediente es primordial pues al
aplicarlo la distribución de los equipos cambia radicalmente y estimula la mejora casi de
inmediato en los los 3 objetivos planteados por la Manufactura Ligera.
4
,QJUHGLHQWHV
GH OD 0DQXIDFWXUD /LJHUD
Costo
Calidad
Servicio
Revolución
de
Pensamiento
Flujo Uno a Uno
Aseguramiento
de Calidad
Manufactura
Celular
SMED
Mantenimiento
Preventivo
Trabajo
Estándar
KANBAN
5S
5
Fuente: Hernández (1997)
*UXSR GH PiTXLQDV XQLGDV XQDV D RWUDV TXH
Manufactura
Celular
OXMR FRQWLQXR VLQ IRUPDFLyQ GH
LQYHQWDULR SDUD SURGXFLU XQ SURGXFWR R IDPLOLD
SHUPLWHQ I
GH SURGXFWRV VLPLODUHV
Fuente: Alvarado et al (2002) y Hernández (1997)
La base de aplicación de este ingrediente consiste en buscar arreglos con
forma de herradura, donde una punta es la entrada y la otra la salida, todo en un diametro del
mínimo tamaño posible, permitiendo espacios para mantenimiento entre equipos únicamente.
ces
o
r
P
os
2
3
1
Entrada
La Célula de Manufactura
Una persona puede
atender hasta 5 estaciones
al acortar sus traslados
dentro de la célula
4
5
6
Salida
Fuente: Alvarado et al (2003)
La distribución de planta en celulas de manufactura tiene las siguentes
ventajas, según Schonberger (2002) y Alvarado et al (2002):
1. Reducir tiempo de producción mediante flujo uno a uno
2. Reducir inventario en proceso
3. Reducir manejo y traslado de material
4. Incrementar espacio disponible para producción (ahorro de espacio).
5. Facilitar reducción y eliminación de tiempos de preparación, permitiendo
procesar lotes más pequeños.
6. Reducir cantidad de herramientas a utilizar (estandarización).
7. Incrementar utilización de mano de obra.
6
Una célula de producción es una minilínea de producción, es casi una tubería
por la cual fluyen piezas similares. Las máquinas están tan cerca una de otra, que no se
necesitan recipientes, estantes, ni montacargas. Basta un operario una canaleta o un
dispositivo sencillo para trasladar las piezas de estación a estación dentro de la célula.
En la célula se fabrican diferentes tipos de piezas, pero todos los tipos pasan
por las mismas máquinas (algunas piezas, pueden saltarse algunas máquinas o estaciones).
Al hacer un análisis del por qué de su impacto y reflexionando sobre cada una
de las ventajas comentadas podemos ver que hay consecuencias positivas en cada uno de
los objetivos que busca la Manufactura Ligera, llamense Costo, Calidad y/o Servicio.
Cuestionamiento
El comentario anterior hace plausible la hipotesis de que una distribución de
planta avanzada, es decir con arreglo celular tipo Justo-a-Tiempo, provoca mejor
administración de la calidad en su producción.
Hay que hacer notar que a pesar de lo mucho que se ha escrito sobre el Justoa-Tiempo, y después de la revisión de literatura entre los autores citados y varios otros, los
ejemplos de aplicaciones exitosas en empresas grandes y en especial del ramo automotriz y
electrónico son abundantes , por contraparte en empresas medianas y pequeñas son
escasos.
La evidencia analizada apunta a que los éxitos en las grandes empresas son
replicables en las medianas y pequeñas, debido a que el tamaño de la empresa solo nos
habla de que tendríamos más o menos celulas, según se trate de una empresa
grande o no.
7
Por lo cual a fin de asegurar una administración de calidad será necesario
establecer distribuciones de planta en celulas de producción, que se consideran las más
avanzadas para la manufactura de un producto hoy día.
Metodología
Para confirmar esta hipotésis, sorteamos la base de datos de PRESEA UDG (2002), de modo que solo nos quedemos con empresas en el grupo de
PRODUCCION, que es el aspecto investigado en este caso, que tengan datos
significativos las variables de Administración de Calidad y Distribución de Planta.
La base de datos se empezo a formar hace varios años, realizando estudios
de casos a empresas medianas y pequeñas, tiene su sede en la Universidad de
Guadalajara, y en la organización PRESEA liderada por el Dr. Ricardo Arechavala.
Dado que la base de datos es un estudio de caso por caso, cada año se
integran más empresas que enriquecen el acervo, los datos tomados en cuenta en la
presente investigación están actualizados al 2002. Al momento la base de datos cuenta
con 81 empresas, de las cuales existen algunos casos en que no se pudo evaluar
ciertas variables por alguna razón particular, los grupos de variables calificadas para cada
empresa son: CULTURA EMPRESARIAL, ADMINISTRACION, COMERCIALIZACION,
FINANZAS, PRODUCCION, RECURSOS HUMANOS (ORGANIZACIÓN), CAPACIDAD
DE EXPORTACION, DESARROLLO TECNOLOGICO y COMPETENCIA.
Debido a que este estudio esta enfocado al grupo de PRODUCCION (Anexo 2)
sorteamos solo las empresas que cuentan con datos significativos en este grupo, para
posteriormente correlacionar las variables de Administración de Calidad y Distribución de
Planta, según podemos ver en el Anexo 2, dónde podemos observar el cuadro
resumen de los valores medidos para cada variable, y que consta de empresas
en los rubros de: Alimentos y Bebidas (3), Calzado (3), Metales (3), Plástico (4),
Químico Farmaceutico (2) y Textiles (1).
8
Al graficar los valores de las variables de Administración de Calidad y
Distribución de Planta para cada empresa estudiada podemos sospechar que existe una
relación entre ellas debido a la similitud de los valores observados para ambas variables,
según podemos observar en la gráfica inferior.
Administración de Calidad
Distribución de Planta
5
4.5
Evaluación
4
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17
Empresas Seleccionadas del Grupo PRODUCCION
Resaltan los valores de las empresas 11 y 12, que son muy dispares.
Empresa
11
12
5
1
3
3
El resto de los valores son más similares, podríamos incluso calcular el
cociente entre una y otra variable para indagar en qué empresa tenemos más discrepancia
entre los valores observados, tal es el caso de las empresas 11 y 12, que son del
giro de plásticos.
9
Sin embargo, antes de proceder a probar la relación entre estas variables
con métodos estadísticos, hay que definir qué tipo de estadística utilizar, ya que
estrictamente hablando, estamos tratando en este caso con variables discretas que
requerirían el uso de estadística No Parametrica. Este tipo de estadística, es utilizada
especialmente cuando los valores observados son falso o verdadero, si o no, 1 o 2; y en
este caso las variables pueden tomar cualquier valor del 1 al 5. Dado que los valores que
pueden tomar las variables son 5, es aceptable realizar la simplificación de aplicar
estadística parametrica.
Antes de proceder hay que observar las 5 calificaciones de cada una de las
variables estudiadas y sus características, y que según la base de datos de PRESEA
(2002) son:
Hacia una mejor
Improvisada. Se
aprovechan espacios
preexistentes.
Crecimiento por
“chipotes”: adiciones
no planeadas.
Se reordena la
distribución de planta,
racionalizando
proceso.
Se rediseña la planta.
Se introducen
sistemas avanzados
de manuf actura.
Hacia una mejor
Administración de la Calidad
No hay control de
calidad.
Control de calidad al
final del proceso.
Unidad f uncional
responsable de la
calidad.
Se incorpora como
responsabilidad del
trabajador en el mismo
proceso.
Programas de calidad
total que abarcan toda
la organización.
10
Para respaldar lo anterior observamos las distribuciones en los
histogramas correspondientes a cada variable, donde podemos ver su similitud a
una distribución normal como vemos enseguida.
Hacia Analysis
una mejor
Process Capability
for Distribu
Lower Spec
0
Upper Spec
1
Improvisada. Se
aprovechan espacios
preexistentes.
apability
Targ
*
USL
2
Crecimiento por
no planeadas.
3
Se reordena la
racionalizando
proceso.
4
5
6
Se introducen
sistemas avanzados
de manuf actura.
Mean
2.88235
%>USL Exp
0.32
PPM>USL Exp
5.0000
Mean+3s
5.20948
Obs
0.00
Obs
LSL
1.0000
Mean-3s
0.55523
%<LSL Exp
0.76
PPM<LSL Exp
k
0.0588
s
0.77571
Obs
0.00
Obs
n
17.0000
11
ss
Hacia una mejor
C ap aAdministración
b ility A n alys
f or
de la is
Calidad
Lo wer S pec
0
1
No hay control de
calidad.
*
A d m in
U pper S pec
2
final del proceso.
3
Unidad f uncional
responsable de la
calidad.
4
5
Se incorpora como
responsabilidad del
proceso.
6
la organización.
Mean
2 .8 2 3 5 3
% > US L E xp
7 .2 9
00
Mean+ 3s
7 .3 1 1 5 6
O bs
0 .0 0
00
Me an-3 s
- 1 .6 6 4 5 0
% < LS L E xp
82
s
1 .4 9 6 0 1
O bs
00
12
1 1 .1 4
0 .0 0
Histograma
Frecuencias de los dos factores confrontados
Distribución de Planta y Administración de Calidad
10
Frecuencia
9
8
7
6
5
4
3
2
1
1
2
3
4
5
13
Una vez hecha la aclaración y respaldada por la aproximación de la distribución
de los datos a una normal, procedemos a aplicar la prueba de correlación entre las dos
variables analizadas: Administración de Calidad y Distribución de Planta, para esto
utilizamos el software Minitab con el que resultan más sencillos los calculos, orientandonos
al análisis de los datos.
Aplicando las formulas para el calculo de la correlación lineal encontramos los
siguientes resultados:
Regression Plot
Y = 0.511194 + 0.802239X
R-Sq = 0.383
5
Se incorpora como
responsabilidad del
proceso.
4
Administ
la organización.
Unidad funcional
responsable de la
calidad.
3
f inal del proceso.
2
No hay control de
calidad.
1
1
Improvisada. Se
aprovechan espacios
preexistentes.
2
Crecimiento por
no planeadas.
3
Se reordena la
racionalizando
proceso.
Distribu
4
5
Se introducen
sistemas avanzados
de manuf actura.
14
Los resultados de esta primera prueba son los siguentes, donde podemos
ver una R2 = 38.3 %, dato que nos indica que el factor investigado la Distribución de
Planta impacta en ese porcentaje sobre la Administración de la Calidad en las
empresas medianas y pequeñas seleccionadas.
Regression
The regression equation is
y = 0.511 + 0.802 x
Predictor
Coef
Constant
0.5112
x
0.8022
S = 1.043
StDev
T
P
0.7985
0.64
0.532
0.2627
3.05
0.008
R-Sq = 38.3%
R-Sq(adj) = 34.2%
Analysis of Variance
Source
DF
SS
MS
F
P
1
10.146
10.146
9.32
0.008
Error
15
16.325
1.088
Total
16
26.471
Regression
Prosiguiendo con los analisis y dados los resultados aplicamos el mismo
analisis de regresión, solo que ahora aplicando ecuación polinomial, con el fin de buscar un
modelo de predicción más certero, los resultados son mostrados en la siguiente página:
15
Diagrama de Regresión
Reg ression Plot
5
Se incorpora como
responsabilidad del
4
proceso.
4
Administ
5
la organización.
Unidad funcional
responsable de la
calidad.
33
f inal del proceso. 2
No hay control de
calidad.
2
Administración de la Calidad
Y = -1.375 + 3.1125X - 0.825X**2 + 0.0875X**3
R-Sq = 0.390
1 1
1
Improvisada. Se
aprovechan espacios
preexistentes.
2
Crecimiento por
no planeadas.
3
Se reordena la
racionalizando
proceso.
4
DistribuSe rediseña la planta.
5
Se introducen
sistemas avanzados
de manuf actura.
16
Y el cuadro de resultados es el siguiente:
Polynomial Regression
Y = -1.375 + 3.1125X - 0.825X**2 + 0.0875X**3
R-Sq = 0.390
Analysis of Variance
SOURCE
DF
SS
MS
Regression
02
3 10.3206 3.44020 2.76920 8.38E-
Error
13 16.1500 1.24231
Total
16 26.4706
Seq
F
SOURCE
DF
Linear
1 10.1460 9.32269 8.05E-03
Quadratic
1
SS
F
P
P
0.0231 1.98E-02 0.890041
Con una R2 = 39.0 % superior a la lineal, resulta interesante notar, que para
valores bajos de Distribución de Planta (1 y 2), es decir esta es Improvisada y el
crecimiento es en “chipotes” o adiciones no planeadas, el impacto en las prácticas de
Administración de Calidad parece mostrar una inflexión a la baja, y por contraparte en los
valores altos (4 y 5), parece suceder exactamente el inverso, es decir entre más se
acerque a la Distribución de Planta Avanzada, las prácticas de Administración de Calidad
incrementarán más rápidamente.
17
Conclusiones y Recomendaciones
Por los diagramas de correlación y los valores de R2 obtenidos concluimos
que no existe evidencia estadística que contradiga la afirmación de que las empresas
manufactureras medianas y pequeñas requieren mejorar la Distribución de sus Plantas
para poder ser capaces de acceder a esquemas de Administración de Calidad Total en
toda la organización...
Las empresas que buscan tener una Administración de Calidad Total en
toda la organización equieren desarrollar la Distribución de Planta con esquemas
avanzados del tipo Justo-a-Tiempo revisados y sugeridos en este trabajo...
La Distribución de Planta con sistemas avanzados de manufactura no se
logra con la simple reubicación de equipos, es necesario aplicar simultáneamente todos
los ingredientes de la Manufactura Ligera mencionados en la sección de Antecedentes del
presente trabajo.
Las prácticas de Administración de Calidad total en toda la
organización exigen una Distribución de Planta con sistemas avanzados de
manufactura con el fin de poder alcanzar los frutos que la Calidad Total pregona.
18
Como sugiere el análisis presentado al aplicar la Distribución de
Planta con manufactura celular se logra mejorar la calidad, reducir los costos e
incrementar el nivel de servicio, debido principalmente a que en la Manufactura
Ligera no es posible aplicar un solo ingrediente de los mencionados en forma
aislada, sino que es indispensable aplicar simultáneamente a todos, por lo que no
podrá haber una mejora aislada y debida estrictamente a un solo ingrediente.
19
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2000
2002
The University of Tennessee
2002
20
Anexo 1. Base de Datos PRESEA – UDG (2002)
Grupo de PRODUCCION
NIVEL
1
DIMENSION
DISTRIBUCIÓN DE Improvisada. Se
aprovechan
PLANTA
espacios
preexistentes.
EQUIPAMIENTO
Maquinaria de
deshecho
reconstruida.
No programado,
únicamente
correctivo. Se
depende de
personal externo.
PROGRAMACIÓN DE Se produce según
LA PRODUCCIÓN disponibilidad de
materia prima.
MANTENIMIENTO
ROTACIÓN DE
ACTIVOS
DESARROLLO DE
NUEVOS
PRODUCTOS
CALIDAD
COSTOS
No se conoce
2
Crecimiento por
“chipotes”:
adiciones no
planeadas.
Maquinaria
antigua (más de
20 años). Se
repara y adapta
en la empresa.
Mantenimiento
correctivo a cargo
de personal
interno.
Se produce según
se colocan
pedidos.
Interrupciones
ocasionales por
deficiencias en
abastecimiento.
Se conocen
únicamente
costos
No hay.
Sólo como
reacción a
movimientos y
productos de la
competencia.
No hay control de Control de calidad
calidad.
al final del
proceso.
Se conocen de
manera
casuística. No se
calculan costos
indirectos.
Se conocen
costos directos e
indirectos. Se
reducen costos a
expensas de la
calidad.
3
Se reordena la
distribución de
planta,
racionalizando
proceso.
Maquinaria de 10
a 20 años.
Maquinaria
construida en la
empresa.
4
Se rediseña la
planta.
Maquinaria
reciente, (menos
de 10 años)
ofrecida por
distribuidores.
5
Se introducen
sistemas
avanzados de
manufactura.
Maquinaria
moderna
adquirida en ferias
internacionales.
Tecnología
competitiva.
Mantenimiento
Mantenimiento
Modificaciones a
preventivo
preventivo
la maquinaria
rutinario.
programado para para alargar su
reducir tiempos
vida útil.
muertos.
Se programa
Se programa la
Se produce bajo
producción
producción con
contratos de largo
anticipadamente, base en
plazo.
pero con
pronósticos de
interrupciones
ventas y estudios
obligadas por
de mercado.
“pedidos
urgentes”.
Se conoce tiempo Se programa
Se utilizan
de recuperación renovación de
plenamente las
de la inversión
equipos
ventajas fiscales
en este campo.
Sin relación con Basados en
Bajo acuerdo y
productos
conjuntamente
habilidades
anteriores.
con los futuros
tecnológicas
Diversificación
clientes.
distintivas.
azarosa.
Unidad funcional Se incorpora
Programas de
responsable de la como
calidad total que
calidad.
responsabilidad abarcan toda la
del trabajador en organización.
el mismo
proceso.
Se conoce el
Se optimizan
Se pueden fijar
punto de equilibrio costos de
precios y costos
y se procura
producción,
– objetivo, para
programar la
procurando
competir con
21
producción en
mantener la
ventaja, sin
concordancia.
calidad.
sacrificar la
calidad.
Anexo 2. Base de Datos PRESEA – UDG (2002)
Mantenimiento
Programación
de la
producción
Rotación de
activos
Desarrollo de
nuevos
productos
Calidad
Costos
Fabricacion de dulces "Marmov"
Prolagdei
Lacteos "EL Tio Juan"
Taller de Calzado
Calzado "Ventura"
Calzado "Katy"
Empresa Z
Industrias "Castañedas Preciado"
Industrias Toki
Empac
Maquiladora Termoplasticos
Productora de Plasticos
Globos de Guadalajara
Empresa Plastica.
Insecticidas Nacionales
Laboratorios Cryopharma
Fabrica de Bordados "Patsus"
Sector
Equipamiento
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
Nombre de la empresa
Distribución de
la planta
#
Año Creación
Datos Seleccionados del Grupo de PRODUCCION
Alim. y bebida
Alim. y bebida
Alim. y bebida
Calzado
Calzado
Calzado
1988
1991
1990
1989
1986
1990
1
5
2
2
2
3
2
3
3
3
3
3
3
3
3
5
3
3
4
3
3
3
2
3
4
3
5
5
2
3
3
3
3
5
1
3
2
1
1
1
2
1
1
1
2
1
3
3
2
5
3
2
4
2
3
2
3
2
3
3
3
4
2
3
3
3
4
2
1
3
2
1
1
2
2
2
5
2
3
1
3
4
3
4
2
2
5
2
2
1
1
3
1
3
5
4
2
4
1
2
2
1
1
4
3
2
2
4
2
2
2
4
5
1
4
2
3
5
2
1
4
2
1
1
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Minerales, Metales.
Minerales, Metales.
Minerales, Metales.
Plastico y Caucho
Plastico y Caucho
Plastico y Caucho
Plastico y Caucho
Quimico-Farmaceutico
Quimico-Farmaceutico
Textil-Cuero
1974
1985
1973
1981
1964
1997
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el impacto de la distribucion de planta sobre la

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