Análisis descriptivo de la variabilidad en el proceso de fabricación de hule granulado Hem-20 en una empresa mexicana
El presente artículo responde a la interrogante de ¿Cómo determinar la variabilidad en el proceso de fabricación de hule granulado HEM-20 para cumplir con las especificaciones de calidad, mediante pruebas físicas de viscosidad Mooney y herramientas estadísticas de control de procesos? Se asume una perspectiva teórica fundamentada en el control estadístico de procesos en calidad. La metodología trabaja bajo un enfoque cuantitativo no experimental y transeccional correlacional-causal, con un alcance correlacional que anida la variable independiente “calidad de la materia prima disponible para procesar” con la dependiente “viscosidad Mooney”; el proceso consistió en el análisis de 52 muestras de hule granulado HEM-20 extraídas en el proceso pr... Ver más
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2024-01-30
Revista Sapientía - 2024
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Análisis descriptivo de la variabilidad en el proceso de fabricación de hule granulado Hem-20 en una empresa mexicana info:eu-repo/semantics/article https://revistas.uniajc.edu.co/index.php/sapientia/article/view/176 Español https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 Revista Sapientía - 2024 Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. Conexión Esan. (2017, 17 de abril). El control estadístico de procesos. Conexión Esan. https://www.esan.edu.pe/conexion-esan/el-control-estadistico-de-procesos Creighton, S. (2022, 15 de septiembre). Lloyd Nelson: the man who developed the Special Cause Variation. LifeQI. https://blog.lifeqisystem.com/lloyd-nelson Gutiérrez, H. (2014). Calidad y productividad. Editorial McGraw Hill. Hernández, F. & Hernández, R. (2021). El control estadístico de procesos (CEP): una herramienta para la mejora de la calidad. Revista Iberoamericana de Contabilidad de Gestión, 18(37), 1-12. Herrera, R. J., Rojas, P. M. & Jiménez, K. P. (2019). Cartas de control con variables convolucionadas. I+D. Revista de Investigaciones, 13(1), 82-87. Herrera, R. J., Wasinski-Zúñiga, R. M. & Romero-Cabrera, I. D. (2018). Contraste entre las cartas de control MR de Shewhart y Cusum Varianza en el monitoreo del potencial de hidrógeno en protectores de planta. Iteckne, 15(2), 88-98. Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). (2020). Veracruz – Territorio. Información por entidad. https://cuentame.inegi.org.mx/monografias/informacion/ver/territorio/default.aspx?tema=me&e=30 Lazo, R. (2014). Formulación y evaluación de proyectos productivos forestales de Hevea brasiliensis Mull [tesis de pregrado, Instituto Tecnológico de la Zona Maya]. Quintana Roo, México. Muñoz, L. I. & Cedillo, M. J. (2015). Optimización del proceso de mezclado en compuestos primarios en base a la estandarización en el analizador de procesamiento de caucho (RPA 2000) en continental tire Andina S.A.S [tesis de pregrado. Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador]. Peralta, N. A. (2022). Evaluación de las propiedades fisicoquímicas del caucho seco y tiempo de coagulación del látex al implementar vinazas como coagulante. Fundación Universidad de América. Bogotá, Colombia. Polanía, J. D. (2019). Realizar un análisis del control de capacidad de proceso en líneas de producto de la empresa manufacturera-Cali [tesis de pregrado, Universidad Autónoma de Occidente, Santiago de Cali, Colombia]. Polanía, C, Cardona, F, Castañeda, G, Vargas, I, Calvache, O & Abanto, W. (2020). Metodología de investigación Cuantitativa y Cualitativa. Santiago de Cali, Colombia: UNIAJC. Ramos, J. C. (2017). Modelo de gestión de calidad a través de la mejora continua en la manufacturera de transformadores de distribución y potencia [tesis de doctorado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Perú]. Restrepo, L. M. (2018). Cartas de control para optimizar el proceso de pintura de láminas de aluminio. Revista espacios, 39(22), 1-7. Rojo, G. E., Martínez, R. & Jasso, J. (2011). El cultivo del hule en México. Libros técnicos: serie forestal. El fuerte, México: Universidad Autónoma Indígena de México. Salazar, E. R. & Fermín, J. S. (2016). Un índice de capacidad de procesos para distribuciones multivariadas normales de variables correlacionadas y no correlacionadas. Ingeniería industrial, 34, 57-73. Sáenz, S., Barajas, J. C., Zalazar, R. & Cruz, F. (noviembre de 2018). Control estadístico de la calidad para el mejoramiento en el proceso de hule granulado 20 HEM. En Dr. David Reyes González (responsable), Congreso llevado a cabo en el IV año, número I Congreso Interdisciplinario de Ingenierías, Instituto Tecnológico Superior de Misantla. Veracruz, México. Zayas, I. (2022). La mejora continua: elemento de competitividad empresarial. Revista electrónica sobre Cuerpos Académicos y Grupos de investigación, 9(17), 1-19. http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 Institución Universitaria Antonio José Camacho http://purl.org/redcol/resource_type/ARTREF info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Text Revista Sapientía application/pdf Artículo de revista Mejoramiento continuo El presente artículo responde a la interrogante de ¿Cómo determinar la variabilidad en el proceso de fabricación de hule granulado HEM-20 para cumplir con las especificaciones de calidad, mediante pruebas físicas de viscosidad Mooney y herramientas estadísticas de control de procesos? Se asume una perspectiva teórica fundamentada en el control estadístico de procesos en calidad. La metodología trabaja bajo un enfoque cuantitativo no experimental y transeccional correlacional-causal, con un alcance correlacional que anida la variable independiente “calidad de la materia prima disponible para procesar” con la dependiente “viscosidad Mooney”; el proceso consistió en el análisis de 52 muestras de hule granulado HEM-20 extraídas en el proceso productivo, las cuales fueron evaluadas con un viscosímetro Mooney. Los datos se procesaron mediante cartas de control estadístico I-MR y análisis de capacidad de proceso en Minitab 18. Los hallazgos y resultados evidenciaron que el proceso es inestable en la viscosidad Mooney, presentando variabilidad especial por contaminación en la materia prima y falta de control en la temperatura de secado. Asimismo, el análisis de capacidad demostró que no cumple con las especificaciones requeridas. En este sentido, se concluye la necesidad de implementar mejoras enfocadas en la estabilización del proceso para volverlo capaz de producir dentro de los parámetros solicitados por el cliente. Finalmente, se indica que investigaciones futuras podrían aplicar otras herramientas estadísticas y de gestión de calidad para optimizar este proceso productivo. Núñez Chavarro, Sebastián Barajas Chávez, Juan Carlos Calidad Control estadístico Viscosidad Mooney Hule Publication 16 31 Continuous improvement The present article responds to the question of how to determine variability in the production process of HEM-20 granulated rubber to meet quality specifications, through physical tests of Mooney Viscosity and statistical process control tools. A theoretical perspective based on statistical process control in quality is assumed. The methodology works under a non-experimental, correlational-causal transectional quantitative approach, with a correlational scope that nests the independent variable "quality of the raw material available for processing" with the dependent variable "Mooney Viscosity." The process consisted of the analysis of 52 samples of HEM-20 granulated rubber extracted in the production process, which were evaluated with a Mooney viscometer. The data was processed using I-MR statistical control charts and process capability analysis in Minitab 18. The findings and results showed that the process is unstable in Mooney Viscosity, presenting special variability due to contamination in the raw material and lack of control in the drying temperature. Likewise, the capability analysis showed that it does not meet the required specifications. In this sense, it is concluded that there is a need to implement improvements focused on stabilizing the process to make it capable of producing within the parameters requested by the customer. Finally, it is indicated that future research could apply other statistical and quality management tools to optimize this production process. Descriptive analysis of the variability in the manufacturing process of Hem-20 granulated rubber in a mexican company Mooney Viscosity Quality Statistical control Journal article Rubber 2805-9204 https://revistas.uniajc.edu.co/index.php/sapientia/article/download/176/111 10.54278/sapientia.v16i31.176 2024-01-30 2024-01-30T00:00:00Z https://doi.org/10.54278/sapientia.v16i31.176 2024-01-30T00:00:00Z 1909-0811 |
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The present article responds to the question of how to determine variability in the production process of HEM-20 granulated rubber to meet quality specifications, through physical tests of Mooney Viscosity and statistical process control tools. A theoretical perspective based on statistical process control in quality is assumed. The methodology works under a non-experimental, correlational-causal transectional quantitative approach, with a correlational scope that nests the independent variable "quality of the raw material available for processing" with the dependent variable "Mooney Viscosity." The process consisted of the analysis of 52 samples of HEM-20 granulated rubber extracted in the production process, which were evaluated with a Mooney viscometer. The data was processed using I-MR statistical control charts and process capability analysis in Minitab 18. The findings and results showed that the process is unstable in Mooney Viscosity, presenting special variability due to contamination in the raw material and lack of control in the drying temperature. Likewise, the capability analysis showed that it does not meet the required specifications. In this sense, it is concluded that there is a need to implement improvements focused on stabilizing the process to make it capable of producing within the parameters requested by the customer. Finally, it is indicated that future research could apply other statistical and quality management tools to optimize this production process.
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