Integración de metodologías de gestión y sensores no destructivos para la mejora de procesos productivos en la industria agroalimentaria
- Autores: Ana Alicia Bolívar Lara
- Directores de la Tesis: María José de la Haba (dir. tes.), Manuela Hernández García (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2019
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: José Emilio Guerrero Ginel (presid.), Francisco Javier García Ruiz (secret.), Óscar David de Cozar Macías (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Agraria, Alimentaria, Forestal y del Desarrollo Rural Sostenible por la Universidad de Córdoba y la Universidad de Sevilla
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Helvia
- Resumen
1. introducción o motivación de la tesis El mundo globalizado en el que se desenvuelven los mercados hoy día ha provocado profundos cambios, especialmente a nivel de la industria agroalimentaria. Como resultado de la adaptación de las empresas a este nuevo concepto, se plantea con frecuencia una revisión de sus esquemas productivos en busca de aquel que pueda hacerlas cada vez más eficientes en el entorno global, mediante cambios tecnológicos. Europa se ha visto inmersa en cambios en el sector agroalimentario a través de innovación a nivel de productos y procesos, cambios organizacionales y de modelos de negocio. No obstante teniendo en cuenta los retos a los que se enfrenta el sector agroalimentario, se hace necesaria la innovación con elementos técnicos de manejo y gestión. Para ello, algunos métodos y tecnologías son especialmente adecuados, y los resultados de su aplicación pueden ser potenciados cuando se consigue la sinergia entre éstos. Entre los retos mencionados de la industria alimentaria se pueden incluir la reducción de costes, la eficiencia en el uso de recursos (económicos, naturales, humano), las exigencias en los tiempos de desarrollo de productos y procesos productivos, la optimización de las relaciones con proveedores, y principalmente la producción de alimentos seguros mediante la satisfacción de las crecientes exigencias de calidad y trazabilidad de los productos por parte de los consumidores. “Lean Management” es una metodología que proporciona mejoras en los procesos industriales en pequeños pasos productivos, sin tener que realizar grandes inversiones, aumentando así el nivel de flexibilidad y generando valor en los procesos, por lo que representa una manera de aumentar la competitividad de las industrias (Arlbjørn y Freytag, 2013). Su enfoque se basa en reducir al mínimo el consumo de recursos que no agregan valor al producto, con la finalidad de optimizar sus procesos, la calidad de sus producciones y atender las demandas reales del consumidor (Abdulmalek et al., 2006). El desarrollo de optimizaciones de gestión, tanto para la mejora de la calidad, como para la producción eficiente, exige importantes cantidades de información recogida en puntos estratégicos del proceso, que bien puede ser recogida documentalmente o mediante el uso de sensores, permitiendo alimentar dichos sistemas de una forma segura y objetiva, que garantice la toma de decisiones óptimas.
2.contenido de la investigación Un estudio aplicado a empresas en Europa, sostiene que la práctica Lean Manufacturing en la producción de alimentos, se encuentra en sus etapas primarias y es poco usada a pesar de que los resultados obtenidos en industrias que lo han implementado, muestran una mejoría en el desempeño operacional, especialmente en la productividad global tras su aplicación (Dora et al., 2013). Por otra parte, experiencias de implementación demuestran la aplicabilidad del conocimiento del método Lean Manufacturing en un entorno diferente para el que fue concebido, especialmente en industrias alimentarias estacionales (como es el caso de la industria cárnica del cerdo ibérico), y aseguran que ya sea el camino hacia la mejora sea por una inversión en equipos y maquinas, capital humano, o ambos, esta es cíclica (Tanco et al, 2013 ).
Una manera de potenciar la eficiencia de la gestión de procesos, es mediante su uso acompañado de sistemas de apoyo a la decisión (DSS), brindando respuestas a la necesidad de optimizar la toma de decisiones efectivas, incorporando tecnologías en su desarrollo (Setijono et al., 2010). La utilización de los sensores no destructivos en el sector agroalimentario, con los que es posible efectuar controles de calidad de productos y procesos “in situ”, y que han sido desarrollados y evaluados sobre diversas matrices de productos provenientes de dicho sector, permiten realizar la predicción de parámetros químicos, físicos, tecnológicos y sensoriales en productos frescos enteros, loncheados, procesados y/o envasados (Gaitán et al., 2008; Zamora, 2013). Los desarrollos realizados en metodología con sensores de laboratorio y on line, bajo el uso de técnicas no destructivas como las espectroscópicas de infrarrojo cercano, de imagen hiperespectral (De la Haba et al., 2009, Garrido-Novell et al., 2013), y otros avances tecnológicos que se disponen en la actualidad para este fin, resultan de gran importancia al momento de evaluar la eficiencia global de los procesos, que de acuerdo con la filosofía Lean Manufacturing, involucra la calidad, el desempeño del proceso y la disponibilidad para responder a las demandas de los clientes. Conforme incrementa la capacidad de tomar decisiones en periodos de tiempo más reducidos, y con alta posibilidad de acierto por su fundamento en mediciones objetivas, mejor será el control sobre el proceso y las condiciones de los productos se ajustarán de una forma precisa a las necesidades de los consumidores.
Como objetivo general de la investigación se plantea la mejora de la calidad y trazabilidad en la industria agroalimentaria, optimizando los procesos a través de la sinergia entre la gestión de procesos por mejora continua y la utilización de sensores no destructivos.
Y como objetivos específicos se plantean los siguientes: • Desarrollar una metodología para la caracterización tecnológica, funcional y organizacional de industrias agroalimentarias.
• Proponer mecanismos de optimización de procesos productivos sustentados en el uso del “Lean Management” y su complementariedad con la utilización de sensores no destructivos.
• Contrastar los beneficios de la mejora de eficiencia de los procesos en la calidad y trazabilidad en un conjunto de industrias agroalimentarias.
ANÁLISIS SECTORIAL Se realizará un análisis exhaustivo del estado actual del sistema productivo y/u operativo en de la industria agroalimentaria, que permita la obtención de información a través de una evaluación completa de todos los aspectos que influyen en cada una de sus fases productivas y de funcionamiento.
Tarea 1: Establecer el nivel de conocimiento de las técnicas de gestión de procesos y de las técnicas de control de proceso on line.
Tarea 2: Identificación de las fases productivas Identificación de todas y cada una de las fases productivas que intervienen en el subsector o los subsectores objeto para obtener una visión global del funcionamiento de la actividad.
Tarea 3: Identificación de costes asociados a cada una de las fases Determinar qué aspectos económicos están vinculados a cada una de las fases del proceso productivo, así como el grado de influencia y afectación de los mismos sobre la rentabilidad de los productos.
Tarea 4: Identificación de los puntos débiles asociados a las mismas Con esta tarea se pretende realizar una identificación y una evaluación de los puntos críticos que intervienen en los procesos productivos, entendiéndose por puntos críticos aquellos aspectos del proceso productivo que deben ser controlados por los responsables de producción por su incidencia directa sobre la calidad del producto., como puede ser el agua de riego para los cultivos, punto optimo de recogida, conservación de propiedades organolépticas óptimas en destino, la estandarización del secado de productos cárnicos curados, el oxígeno para los cultivos acuícolas, etc. .
Tarea 5: Definición de parámetros de control del proceso productivo de referencia.
En el caso de procesos relacionados con la alimentación animal pueden ser parámetros nutricionales de materias primas y piensos, en el caso de la elaboración de productos curados, humedad y temperatura de las cámaras de secado, el perfil de ácidos grasos de la materia prima; de producto en campo pueden ser datos de irrigación, horas de sol, nutrientes añadidos, y método de conservación (De la Haba et al., 2009; Zamora, 2013; De la Haba et al., 2014).
DIAGNÓSTICOS EMPRESARIALES Requerirá de la disposición de empresas representativas del sector a las que pueda ser realizado un diagnóstico exhaustivo. Estos diagnósticos ofrecerán una visión de la situación operativa actual de la(s) empresa(s) seleccionadas y serán el punto de partida para la posterior elaboración de las propuesta de mejora productiva basadas en la aplicación de metodologías lean con otros métodos de optimización de procesos operativos y/o logísticos.
Tarea 1: Realización de visitas Obtener un importante volumen de información in situ.
Tarea 2: Elaboración de diagnósticos Realizar mediciones de las variables que afectan a los procesos productivos que hayan sido definidas previamente, así como de tiempos, costes, distancias, etc. seleccionando los aspectos que tienen mayor incidencia en la calidad, productividad y en la rentabilidad de la empresa. Estos datos serán los valores de referencia para la evaluación de los cambios que se generen como resultados de las mejoras aplicadas. Con estos, deberá realizarse el cálculo de la Efectividad global del sistema (OEE), así como de la capacidad del proceso para satisfacer los estándares establecidos a través del uso de herramientas Six Sigma.
Se plantea también la elaboración de un análisis DAFO, que será utilizado en la definición de un plan de acción de adaptación del sistema de producción a un sistema Lean.
IDENTIFICACIÓN Y ELECCIÓN DE LA METODOLOGÍA Diseño de un plan ruta basado en la metodología Lean, que incorpore el control de parámetros críticos mediante el uso de sensores no destructivos, adaptado a la industria agroalimentaria bajo estudio.
Tarea 1: Elección de las herramientas Existe gran cantidad de modelos, herramientas, técnicas, etc. de posible aplicación, por lo que se debe seleccionar las herramientas Lean que mayor potencial de éxito tengan en las empresas del sector, así como sus puntos de control conforme a la definición de puntos críticos, estableciendo así líneas de mejoras concretas para el proceso.
Dentro de las herramientas Lean posiblemente útiles para la industria alimentaria se encuentran VSM, 5 S's, VS, WS (work standarization), Kaizen, Kanban, TPM y flujo continuo (Abdulmalek et al., 2006, Dora et al., 2013).
Tarea 2: Elaboración de un plan de ruta adaptado a la empresa Definir un plan de acción para mejorar el actual sistema productivo de las empresas, adaptándolo al sistema de producción Lean que incorpore respuestas al análisis DAFO, que priorice las acciones planteadas mediante un análisis de causas que originan la necesidad de mejora y su impacto sobre el proceso haciendo uso de diagramas de Ishikawa y de Pareto; que además estime los recursos materiales y humanos que necesitará la empresa, y que establezca las consecuencias previstas con la implantación.
IMPLANTACIÓN Implantación de las propuestas de optimización realizadas.
Tarea 1: Despliegue logístico.
En esta fase se iniciará con la activación de los puntos de control del proceso, que comprende la instalación y puesta a punto del sensor a utilizar, (bien on line o en laboratorio), y la comunicación al personal de la sistemática a utilizar para el control Tarea 2: Implantación progresiva de metodología de optimización.
Se realizará a través de visitas a la empresa la implantación progresiva de la metodología escogida y adaptada de manera particular para las empresas seleccionadas, contando con el apoyo de un interlocutor dentro de la organización para su ejecución.
Tarea 3: Evaluación y medición de los resultados y mejoras conseguidas Cuantificación económica de las mejoras a través de la interpretación de los resultados de los parámetros de control, así como del análisis del OEE y de la capacidad del proceso una vez han sido aplicadas las mejoras.
3.conclusión 1. La aplicabilidad y los resultados de la manufactura lean en la industria procesadora de alimentos sigue siendo un tema discutible en el que la academia mantiene diferentes hipótesis.
2. El grado de utilización de las prácticas lean en empresas agroalimentarias andaluzas es bajo.
3. La aplicación de herramientas de mejora continua ofrece una metodología para la ejecución ordenada del análisis del problema, sin dejar aspectos sin considerar.
4. La filosofía Lean management, más allá de reducir desperdicios, proporciona mejoras en los procesos máxime si se apoya en herramientas tecnológicas para medir objetivamente un proceso; sólo en estos casos se llegarán a conseguir resultados de éxito.
5. No se trata de evitar inversiones y reingeniería, se trata de agotar todas las variables que se pueden mejorar y, si se hace necesario realizar inversión, ofrecer las garantía para que esta no se convierta en un desperdicio.
6. La combinación de diferentes herramientas de gestión Lean dirigidas exclusivamente a mejorar la calidad, con herramientas de soporte tecnológico, reducir los costes y el desperdicio cuando se pone el foco en la calidad en la industria alimentaria, es necesario para asegurarse que las variables más importantes en este tipo de industria se mantienen vigiladas, ya que agregan valor a los clientes.
4. bibliografía Abdulmalek, F. A., Rajgopal, J., & Needy, K. L. S. (2006). A classification scheme for the process industry to guide the implementation of lean. Engineering Management Journal, 18 (2).
Dora, M., Kumar, M., Van Goubergen, D., Molnar, A., Gellynck, X. (2013). Operational performance and critical success factors of lean manufacturing in European food processing SMEs. Trends in Food Science & Technology 31.
De la Haba, María., Pérez-Marín D., Rial-Huerta, D. Sánchez, M. (2014). Texture Prediction in Intact Green Asparagus by Near Infrared (NIR) Spectroscopy, Assaying Linear and Non-linear Regression Strategies. Food Analytical Methods 3 (7).
Arlbjørn, J. and Freytag, P. (2013). Evidence of lean: a review of international peer-reviewed journal articles. European Business Review. 25 (2).
Setijono, D., Mohajeri, A. Uday, U., Ravipati P. (2010). Decision support system and the adoption of lean in a Swedish emergency ward Balancing supply and demand towards improved value stream. International Journal of Lean Six Sigma. 1 (3).
Gaitán, A. 2009. Aportaciones de la Tecnología NIRS a la Calidad de Productos Agroalimentarios. Tesis Doctoral. Universidad de Córdoba, Córdoba, España.
Garrido-Novell, C., Pérez-Marín, D., Garrido-Varo, A.; Fernández-Novales, J., Kim, M; Guerrero, J. (2013). Methodology for marbling characterization of pure Iberian cured loin based on hyperspectral imaging. En: 16th International Conference on Near Infrared Spectroscopy. Montpellier-La Grande-Motte, Francia.
De la Haba M., Garrido-Varo, A. Perez-Marin, D., Gerrero, J. (2009). Near infrered spectroscopy calibrations for quantifying the animal spices in processed animal proteins. Near infrared spectroscopy 17.
Tanco M., Santos J., Rodriguez, J., Reich, J. (2013). Applying lean techniques to nougat fabrication: a seasonal case study. International Journal of Advance Manufacturin Technology 68.
Zamora, E. (2013). Control no destructivo e in situ de productos y procesos en la industria del cerdo ibérico usando sensores espectrales de infrarrojo cercano. Tesis Doctoral. Universidad de Córdoba, Córdoba, España
