Seis Sigma en producción porcina: los mapas de procesos

María Zamora Cereza1 , Sergio Nadal Zuferri1 , Alberto Morillo Alujas1 , Emilio López Cano2 y Daniel Villalba Mata3

1Tests and Trials SLU 2Universidad Rey Juan Carlos 3Universidad de Lleida Según Oxford Languages, un proceso es un “procesamiento o conjunto de operaciones a las que se somete una cosa para elaborarla o transformarla”. Pero los procesos son más complicados. No pueden explicarse en menos de 20 palabras porque, dependiendo de su amplitud, pueden influir desde dos o tres variables hasta 30 o las que sean necesarias. Para mejorar el desempeño de un proceso es imprescindible que todos los integrantes del equipo conozcan en detalle todas y cada una de las fases que lo componen. En un proceso, como en la vida misma, si el primer escalón falla, los sucesivos nunca llegarán a su máximo potencial, lo que se traduce en una significante pérdida de calidad y, en última instancia, la insatisfacción del cliente. Seis Sigma (Six Sigma en inglés) es una metodología iniciada en el año 1988 por Bill Smith, ingeniero de Motorola, que parte de esta premisa: para mejorar un proceso (y hacerlo de manera continua), debemos en primer lugar exprimirlo al máximo para evitar imprevistos y detectar todos los puntos en los que se pueden aplicar mejoras tanto a corto como a largo plazo. Una vez conocemos el funcionamiento de un sistema y está definido el rol de cada profesional, es cuando podemos empezar un proyecto Seis Sigma, cuyo fin es incrementar la productividad y la rentabilidad enfocándose en mejorar la calidad del sistema de producción, de manera que se reduzca la invariabilidad y esto se haga de manera continuada en el tiempo. Los sistemas de producción animal son altamente complejos y hay muchos factores que interfieren en los resultados. La incertidumbre se puede generar por la variabilidad inherente en los animales, por el grado de subjetividad de los trabajadores, por los sistemas de medición, etc. Para hacer frente a esta situación, existen numerosas herramientas y metodologías de gestión diseñadas para ayudar en la toma de decisiones.

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MAPAS DE PROCESOS

Técnicas como la elaboración de mapas de procesos nos ayudan a entender y mejorar el proceso. Un mapa de procesos es una herramienta de gestión que sirve para visualizar el flujo de trabajo de un determinado proceso, donde se muestran los pasos y variables que influyen en el mismo. No cabe duda de que es imprescindible disponer de adecuadas mediciones del proceso. En general, esto se hace en mayor o menor grado, pero a medida que analizamos procesos podemos detectar que algunas mediciones son imprecisas o faltantes, o que hay que medir cosas diferentes. Estas mediciones proporcionarán conjuntos de variables de las cuales un número reducido son finalmente de interés, a las que se llaman características críticas para la calidad (CTQ, Critical To Quality). En el artículo de este mes desarrollamos un ejemplo de cómo sería un mapa de procesos de Seis Sigma correspondiente a una granja de cerdas reproductoras y determinamos las CTQ.

MAPA DE PROCESO EN UNA GRANJA PORCINA

Como vemos en la figura de la siguiente página, los mapas de procesos de un proyecto Seis Sigma deben estar organizados y dividirse en varias fases con el fin de asegurarnos de que no nos estamos olvidando ningún factor importante y seguimos los pasos necesarios. En primer lugar, se identifican las entradas (X) generales de una granja que, posteriormente, son clave para determinar las salidas (Y) más importantes: las CTQ. De tal manera: Y=f(X) INPUTS (X) ■ Genética. ■ Alimentación.

■ Alojamiento. ■ Manejo. ■ Sanidad. Una vez los inputs son seleccionados, pasamos a la segunda fase, la cual se divide en sí misma en cuatro pasos. Antes de analizar una a una, es importante definir lo siguiente: Dentro de cada etapa se pueden clasificar una serie de parámetros (Param.) y características (Featur.): ■ Param.: factores que influyen sobre las características del proceso. ■ Featur.: características que definen la calidad del proceso. Cada etapa del proceso genera outputs (x’s) que serán inputs (y’s) en la etapa siguiente. Así, las etapas que nos encontramos son las siguientes que se describen a continuación.

1. Recría y destete-cubrición (hasta la detección del celo)

■ Param.: entrada nulíparas (P), detección celo (Cr), programa sanitario (P), manejo alimentación (C), estado corporal (C). ■ Featur.: número de nulíparas, número de cerdas destetadas, intervalo destete cubrición, pienso consumido, mortalidad, cerdas enviadas a matadero. ■ Output: número de cerdas en celo.

2. Cubrición-control (desde la cubrición)

■ Param.: inseminación (Cr), diagnóstico de gestación (Cr), programa sanitario (P), manejo alimentación (C), detección repeticiones (C). ■ Featur.: número de cubriciones, número de repeticiones, intervalo destete cubrición fértil, pienso

INPUTS X

Ejemplo de un mapa de proceso Seis Sigma en una granja de cerdas reproductoras.

Six Sigma Process Map

Genética Alimentación Alojamiento Manejo Sanidad

RECRÍA & DESTETECUBRICIÓN X’s CUBRICIÓN-CONTROL Cerdas celo Jaulas Semen Ecógrafo Personal GESTACIÓN Cerdas gestación temprana Parques Personal

LACTACIÓN Cerdas final gestación Salas Personal

Inputs

Param. (x): Entrada nulíparas P Detección celo Cr Programa sanitario P Alimentación C Estado corporal C Featur. (y): Nº nulíparas Nº cerdas destetadas IDC Pienso consumido Mortalidad Matadero Param. (x): Cubrición Cr Diagnóstico gestación Cr Programa sanitario P Alimentación C Detección repeticiones C Featur. (y): Nº cubriciones Repeticiones IDCF Pienso consumido Mortalidad Matadero Param. (x): Programa sanitario P Alimentación C Detección abortos C Featur. (y): Nº abortos Pienso consumido Mortalidad Matadero Param. (x): Partos Cr Adopciones C Acondicionar salas P Alimentación C Procesado lechones P Programa sanitario P Featur. (y): Duración gestación Nº cerdas paridas Nº lechones totales Nº lechones vivos Nº lechones muertos Nº momias Mortalidad lechones Nº lechones destetados Edad destete Pienso lechones Mortalidad cerdas Matadero

C: Controlable Cr: Critical N: Noise P: Procedure Inputs Inputs Inputs

Inventario cerdas Lechones destetados/cerda destetada Camadas/cerda y año Lechones destetados/cerda y año DNP OUTPUTS Y

consumido, mortalidad, cerdas enviadas a matadero. ■ Output: número de cerdas que consiguen estar gestantes en la gestación temprana.

3. Gestación (desde la entrada a parques hasta la entrada a salas de parto)

■ Param.: programa sanitario (P), manejo alimentación (C), detección abortos (C), formación de lotes (C). ■ Featur.: número de abortos, pienso consumido, mortalidad, matadero. ■ Output: número de cerdas gestantes al final de la gestación.

4. Lactación

■ Param.: partos (Cr), adopciones (C), acondicionamiento alojamiento (P), manejo alimentación (C), procesado lechones (P), programa sanitario (P). ■ Featur.: duración gestación, n° cerdas paridas, nº lechones totales, nº lechones vivos, nº lechones muertos, nº momias, mortalidad de lechones, lechones destetados, edad de destete, mortalidad cerdas, matadero, pienso consumido cerdas, pienso consumido lechones. ■ Output: con este último paso ya se pueden obtener los OUPUTS (Y) o CTQ. OUTPUTS (Y) ■ Inventario cerdas. ■ Lechones destetados/cerda destetada. ■ Camadas/cerda y año. ■ Lechones destetados/cerda y año. ■ Días no productivos.

Y ahora, ¿qué?

Una vez tenemos definido nuestro proceso, podemos comenzar a hacer preguntas: ¿Dónde se generan más fallos? ¿Qué parte del proceso puedo rediseñar para solucionar los problemas más comunes? ¿Dónde se están desaprovechando recursos? Y un sinfín de cuestiones que, si no tuviéramos establecida una metodología ordenada, no se nos ocurriría realizarnos. Seis Sigma se divide en las siguientes fases: definir, medir, analizar, mejorar y controlar (DMAIC, por sus siglas en inglés).

STATISTICAL PROCESS CONTROL COMO VÍA PARA MEJORAR LA CALIDAD

En nuestro anterior artículo introducíamos el Control Estadístico de Procesos o Statistical Process Control (SPC) y resolvíamos un caso de uso con el programa Síagro (www.siagro.es). Este tipo de análisis es base para proyectos Seis Sigma, ya que con los gráficos de control podemos monitorizar un proceso, controlar la variabilidad asignable y detectar cambios. Los gráficos de control son especialmente útiles para desarrollar diagramas de productividad, una herramienta con la que se visualizan las distintas variables que influyen en el rendimiento de una granja y que nos permite conocer el peso e influencia de cada una, así como las relaciones existentes. En el próximo número desarrollaremos un diagrama de productividad, mientras tanto, pueden estar atentos a nuestro blog (www.testsandtrials.com/ noticias/) y/o suscribirse a nuestra newsletter para estar al corriente de las últimas novedades en T&T.

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