Seis sigma aplicada al cultivo de la caña de azúcar.

Apoyos económicos y tecnología; dos puntos fundamentales para el desarrollo de nuestros productores agrícolas, pero en que medida deberán de llegar y que indicadores me permitirán definir; el grado de recursos y la capacidad de las nuevas tecnologías, en función  de la premisa. Manejo eficiente de los recursos en la producción agrícola. La presente investigación desarrolla la teoría seis sigma, como instrumento de gestión en función de parámetros que nos permitan tener una referencia de uso y manejo optimo de recursos, así como proyectar un rango de mejora; el área de estudio corresponde al municipio de  Amatlán de  los Reyes, Veracruz, tomando como referencia explotaciones de 10 a 5 hectáreas con cosecha manual tipo corte y carga.

seis-sigma-en-agricultura

Los parámetros estadísticos calculados fueron la media y la desviación estándar de la población, la variación se describió mediante un diagrama de Pareto, y se calcularon el numero de desviaciones estándar que había a cada lado de la curva normal, para analizar el desplazamiento de la curva de acuerdo a niveles Cpk, se realizó un cálculo del área bajo la curva normal, considerando suficiente recorrer la curva una área de 1% en promedio, analizando de acuerdo a la formula Cpk el factor de variación en relación de la media para alcanzar niveles seis sigma.

Se obtuvieron estándares sobre los cuales hay que trabajar en un modelo de gestión para hacer más eficiente el manejo del cultivo, el desplazar 0.24σ la curva hacia la izquierda o hacia la derecha define un nivel de mejora dentro de la curva de 1%, se ha determinado que  para obtener valores Cpk de 1.5, lo que significa, tener niveles de seis sigma la variabilidad debe ser 0.166666667 puntos de la media.

INTRODUCCIÓN

Seis Sigma, es una filosofía de trabajo y una estrategia de negocios, la cual se basa en el enfoque de  eliminar la variabilidad en los procesos y alcanzar un nivel de eficiencia. Por ejemplo la reducción de los tiempos de ciclo, reducción de los costos, y algo muy importante, efectos significativos  en el desempeño financiero de la organización.

El cambio en la utilización de Seis Sigma implica sustituir el modelo mecanicista en donde se asignan actividades, insumos y tecnología por un modelo de mejora continua en busca de la eficiencia en el manejo de los recursos fijando metas concretas llamadas niveles sigma.

Sigma (σ) es un parámetro estadístico de dispersión que expresa la variabilidad de un conjunto de valores respecto a su valor medio, de modo que cuanto menor sea sigma, menor será el número de defectos. Sigma cuantifica la dispersión de esos valores respecto al valor medio y; por tanto, fijados los límites de especificación por el cliente superior e inferior respecto al valor central objetivo. Cuanto menor sea sigma, menor será el número de valores fuera de especificaciones, y por tanto el número de defectos.

Uno de los principales objetivos del presente trabajo es medir las actividades productivas e insumos  en el manejo del cultivo de caña de azúcar en el municipio de Amatlán de los Reyes, para definir los niveles sigma que sirvan como indicadores de eficiencia financiera y de parámetros de referencia para el desarrollo de nuevas tecnologías.

DEFINIR

Identificación de los procesos clave del manejo del cultivo de caña de azúcar;  definición de los procesos productivos y valoración monetaria.

a- La muestra

Se ha definido una muestra homogénea de parcelas de 10 a 5 hectáreas de temporal bajo el área de influencia del municipio de Amatlán de los reyes con cosecha manual tipo corte y carga de tal forma que el estudio sea tomado como el manejo mas simple del cultivo actualmente.

b- Diseño de encuestas

Con una encuesta dirigida obtenemos información que nos permita conocer  los procesos, esto es cada una de las actividades desarrolladas dentro de la explotación; tiempos, equipos, materiales, insumos, mano de obra, etc.

c- Aplicación de las encuestas

Se realiza una encuesta por cada productor (cien en total), a contestar mediante una entrevista dirigida. La duración ronda en torno a las tres semanas.

d- Selección y validación de la muestra representativa

El gran número de regiones que conforman el agro ecosistema cañero de la zona centro del estado de Veracruz hace que tengamos que seleccionar una muestra representativa de la población total, que se habrá de validar de acuerdo a los fines y alcances estimados para la aplicación de la metodología de gestión seis sigma, es decir tener en cuenta los elementos mas simples y de uso generalizado en el manejo del cultivo (op. cit).

CARACTERIZACIÓN

Caracterizar el comportamiento del proceso mediante un diagrama de flujo, caracterización de las variables del proceso.

a- Gestión de la información con apoyo de software (Microsoft Excel ®)

Todo el volumen de información obtenido con los cuestionarios deberá ser convenientemente analizado e interpretado. Para ello es conveniente agrupar las variables por campos y códigos previamente establecidos en los cuestionarios, de manera que permita su tratamiento e interpretación estadística con apoyo de algún software estadístico informático.

b- Identificación de las variables de mayor importancia en el proceso mediante el diagrama de Pareto

Para el análisis de las causas de variabilidad se pueden emplear numerosas técnicas. Las más habituales son: análisis de flujo de procesos, estratificación de información, principio de Pareto, diagramas de afinidad y relaciones, histogramas/análisis de capacidades de procesos y otras técnicas estadísticas simples. Como resultado de la aplicación de estas técnicas, se identifican las causas clave sobre las que se debe actuar.

c. Retroalimentación

Poco valor tendrán los logros conseguidos con la aplicación de nuestro modelo en beneficio de la orientación de nuestra formación, si creemos que con su valoración  ya hemos conseguido el éxito, aún resta verificar teóricamente la veracidad de los contenidos (op. cit.).

OPTIMIZACIÓN

Analizar estadísticamente los datos para establecer parámetros de mejora seis sigma, partiendo del hecho inherente que en todo proceso en donde se obtiene un producto tangible, existen variaciones en las características de los productos derivados del proceso de obtención de los mismos. En estos medios, el Origen de las variaciones se clasifican en dos; las causas de variación inherentes al proceso mismo o a causas comunes dentro del sistema y que solo pueden ser afectadas si se hacen cambios al sistema, por ejemplo selección de insumos, maquinaria, herramientas, cultura, tradiciones y por otro lado las causas especiales que se presentan como incidentes en ciertos  momentos y bajo circunstancia, que dan como resultado una variabilidad significativa (op. cit.)

a- Calculo de la media y la desviación estándar para crear la curva normal de cada una de las variables mas significativas en el proceso productivo.

Creación de la curva normal para cada una de las variables de acuerdo a la formula

b- Establecimiento de límites.

INTEGRACIÓN

Estandarizar mediante la medida seis sigma los parámetros de calidad en el manejo del proceso productivo, Seis Sigma nos ayuda a  conocer y comprender nuestros procesos, de tal manera que podamos modificarlos al punto de reducir el desperdicio generado en ellos. Esto se verá reflejado en  la reducción de los costos de hacer las cosas, asegurándonos de la eficiencia en el manejo de los recursos sin tener que reducir nuestras ganancias o sin tener que reducir los costos de hacer bien las cosas, si no mediante la eliminación de los costos asociados con los errores o desperdicios o variación (op. cit.)

DEFINICIÓN DE VARIABLES

Variables económicas que interfieren en el establecimiento del cultivo.

  1. Subsuelo (X1) .- Variable independiente que representa la acción de aflojar la capa de suelo y crear una superficie propicia para la siembra.
  2. Rastra (X2).- Variable independiente que representa la acción de homogenizar y desmenuzar la capa de suelo.
  3. Surcado (X3).- Variable Independiente que representa la acción de elaborar una zanja propia para el acomodo de la semilla y de la alineación de la planta para su adecuado manejo, actividad económicamente importante que favorece el desarrollo de actividades encaminadas al manejo, eficiente y práctico de las actividades culturales.
  4. Semilla (X4).- Variable Independiente la cual representa al material vegetal a utilizarse como detonador del desarrollo poblacional de individuos con características propias y adecuadas al agro ecosistema además de  características agroindustriales favorables a los procesos y a
  5. Mano de obra (X5).- Variable independiente que se refiere a al acción que se requiere del hombre para el desarrollo de las actividades.

Variables económicas que interfieren en el manejo en Soca

  1. Primera fertilización (X6).- Variable independiente que se representa la acción de aplicar nutrientes al cultivo con el objetivo de favorecer el desarrollo del aplanta.
  2. Segunda fertilización (X7) .-
  3. Destronque (X8) .- Variable independiente que representa la acción de recortar a ras de suelo la porción de caña que queda después de la cosecha.
  4. Escarda (X9).- Variable independiente que representa la acción de crear un corte a la cepa después de la cosecha para alinear el hilo de plantación, arrancar fracciones dañadas de la cepa y favorecer el desarrollo radicular.
  5. Aporque (X10).- Variable independiente que representa la acción de arrimar tierra a la cepa, favoreciendo la nutrición de la planta así como el agarre del sistema radicular.

Variables económicas que interfieren en manejo fitosanitario

  1. Control manual de malezas (X11).- Variable independiente que representa la acción de evitar la competencia de material vegetal extraño al cultivo principal por medios físicos.
  2. Control químico de malezas (X11) .- Variable independiente que representa la acción de evitar la competencia de material vegetal extraño al cultivo principal por medios químicos.
  3. Control de plagas (X12) .- Variable independiente que representa la acción de eliminar o controlar organismos vivos que retardan o inhiben el desarrollo del cultivo o trasmiten enfermedades.
  4. Control de enfermedades (X13).- Variable independiente que representa la acción de eliminar o controlar organismos vivos (virus, hongos o bacterias) que retardan o inhiben el desarrollo del cultivo.

Variables económicas que interfieren  la cosecha.

  1. Cosecha manual (X14) .- Variable independiente que representa la acción de levantar el producto en el campo utilizando únicamente la fuerza humana.
  2. Cosecha mecanizada (X14).- Variable independiente que representa la acción de levantar el producto en el campo utilizando equipo especializado para tal fin.
  3. Cosecha semi-manual (X14) .- Variable independiente que representa la acción de levantar el producto en el campo utilizando la combinación de fuerza humana y equipo especializado.
  4. Flete (X15).- Variable Independiente que se refiere al costo del transporte del producto del campo a la fábrica.

Variables económicas que interfieren  costos fijos.

  1. Riego (X16).- Variable independiente que representa la acción de incorporar agua al cultivo por medios no naturales.
  2. Tipo de suelo (X17).- Variable independiente que representa el material base del sustento nutrimental y mecánico del cultivo.
  3. Precio Renta terreno (X18).- Variable independiente que representa el costo de la tierra por el uso del espacio físico y de sus capacidades para el desarrollo del cultivo y su manejo.
  4. Distancia a carretera federal (X19) .- Variable independiente que representa la ubicación estratégica con respecto a medios transitados de comunicación

Variable económica que expresa la eficiencia en el manejo del cultivo.

Rendimiento (Y).- Variable dependiente que representa el volumen de producción del cultivo en toneladas por hectárea.

Expresión.- Y= f(X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7,X8,,X9X10,X11,X113,X14,X15,X16,X17,X18,X19…

CUESTIONARIO

Figura. Forma de registro de encuesta.

DISCUSIÓN DE LOS RESULTADOS

El manejo del cultivo de la caña de azúcar se ha centrado básicamente en cuatro procesos fundamentales; el control de malezas, la fertilización y el  control de plagas y/o las enfermedades.

Se han dejado de realizar labores como el destronque y el deshierbe manual, que son las actividades que mayor demanda de mano de obra requieren figura 8.1.

El 85% del gasto lo acumulan las actividades de fertilización, cosecha, y fletes; otros gastos esta determinado mediante el porcentaje del costo de actividades que representan compromisos adquiridos ante el ingenio, además de cuotas de seguro y de apoyo a la agrupación campesina.

Cuadro. Costo promedio por hectárea y actividad.

Rubro Costo promedio/ha. % Participación  Acumulado
Fert. Triple 17 $                   8,380.0036.68%36.68%
Cosecha $                   4,916.2921.52%58.20%
Otros Gastos $                   3,837.8716.80%75.00%
Flete $                   2,512.8611.00%85.99%
Fert. Urea $                   1,500.006.57%92.56%
Herb. Hoja Angosta $                     490.802.15%94.71%
Aplicación Herbicida $                     300.001.31%96.02%
Aplicación plaguicida $                     300.001.31%97.33%
Plaguicida $                     206.550.90%98.24%
Fert. urea aplicación $                     150.000.66%98.89%
Fert. triple 17 aplicación $                     148.000.65%99.54%
Herb. Hoja Ancha $                     104.510.46%100.00%
 $                 22,846.88100%

Figura. Diagrama de Pareto del costo promedio por hectárea y participación de cada actividad.

Las condiciones económicas y sociales, hacen el manejo del cultivo muy disperso, aunque se hayan elegido condiciones homogéneas, tal como se muestra en la cuadro 8.1 el 85% de la variación esta contenida en 2 rubros básicamente; fertilización y cosecha, todos los procesos están descentrados como lo demuestra el nivel de eficiencia Cpk   que para el caso de un nivel de eficiencia este debe ser de 1.5; en el caso del la fertilización con triple 17, se observa una desviación estándar positiva muy alta, esto nos indica aplicaciones de dosis  altas, lo contrario se observa el fertilizante urea cuadro 8.3, para el caso del nivel de eficiencia Cpk  menor que 1 se están obteniendo 0.27 % de defectos.

Cuadro. Distribución de la desviación estándar del costo

Rubro Desviación estándar % Participación % Acumulado
Fertilizante 17-17-17 $  4,047.1545.70%45.70%
Fertilizante Urea $  2,435.0127.50%73.20%
Cosecha $     629.697.11%80.31%
Herbicida Hoja angosta $     497.415.62%85.93%
Otros gastos $     491.575.55%91.48%
Flete $     321.853.63%95.12%
Plaguicidas $     155.331.75%96.87%
Herbicida Hoja ancha $       96.731.09%97.96%
Herbicida mano de obra $       60.030.68%98.64%
Mano de obra plaguicidas $       60.030.68%99.32%
Mano de obra T17 $       31.400.35%99.67%
Mano de obra Urea $       29.060.33%100.00%
 $  8,855.26

Figura. Diagrama de Pareto distribución porcentual de la desviación estándar.

Cuadro. Capacidad efectiva y desviaciones estándar a cada lado de la curva.

Rubro Cpk  –σσ
Fertilizante  triple 170.361.393.06
Fertilizante urea0.072.671.44
Aplicación  triple 170.511.667.90
Mano de obra urea0.571.728.60
Herbicida hoja ancha0.283.941.14
Herbicida hoja angosta0.441.334.21
Aplicación Herbicida0.561.678.33
Plaguicidas0.162.852.17
Aplicación plaguicidas0.561.678.33

AJUSTE DE LA VARIACIÓN PARA ALCANZAR NIVELES DE EFICIENCIA SIGMA

Fertilización

La fertilización con triple 17 para el cultivo de la caña de azúcar  en la zona de estudio; presenta un costo promedio por hectárea de $8,380.00, con una desviación estándar de $4,047.15, dicha comportamiento se expresa en la figura 8.3. El limite inferior 1.39 y  superior 3.06 denotan ineficiencia tal como lo indica el valor Cpk  0.36.

El área comprendida en el límite negativo, (cola izquierda ) hacia donde deseamos desplazar la curva figura 8.1.1.2,  para optimizar el proceso con el desarrollo de tecnología y/o la implementación de algún programa de mejora, representa un desplazamiento de  0.23σ, lo que en la curva significa un área de 1.00%, de acuerdo a la ecuación formulada 3σ2+σ-$8,380.00, para que el proceso este centrado de acuerdo a niveles seis sigma debe tener una variabilidad de 0.166666667 puntos de la media, así tenemos que para alcanzar niveles Cpk   el proceso deberá tener una variabilidad de  $1,396.67.

La aplicación del fertilizante triple 17 presenta un costo promedio por hectárea de $148.00, con una desviación estándar de $31.40 figura.

Figura. Comportamiento aplicación de fertilizante.

En este caso la curva se deberá desplazar en 0.24σ, representando un área en la curva de 0.92%, es decir en la innovación tecnológica y/o  proceso, ésta tendrá una diferencia estadística significa menor a 1%, de acuerdo a la expresión 3σ2+σ-$148.00, para obtener niveles seis sigma el proceso debe tener una variabilidad de 0.166666667 puntos de la media.

Cuadro. Cálculo del área bajo la curva normal, fertilización  triple 17.

La fertilización con urea  presenta un costo promedio por hectárea de $1,500.00, con una desviación estándar de $2,435.01, para el caso observamos una mayor concentración hacia la cola izquierda de la curva.

Cuadro. Cálculo del área bajo la curva normal el fertilizante urea.

Desplazar 0.23σ  a la derecha significa el 1.00% del área en la curva pero en este caso; deberá ser en el sentido de promover el uso de las dosis recomendadas, o en su caso desarrollar una fuente mas económica pero que promueva su uso intensivo. De acuerdo a la expresión 3σ2+σ-$1,500.00 la variabilidad para obtener niveles seis sigma, debe ser en 0.166666667 puntos  de la media.

La mano de obra en la aplicación de fertilizante urea  en la caña de azúcar; presenta un costo promedio por hectárea de $150.00, Con una desviación estándar de $29.06  figura.

Cuadro. Cálculo del área bajo la curva normal para la aplicación del fertilizante urea.

El área comprendida en el límite negativo (cola izquierda ), hacia donde deseamos desplazar la curva, representa 0.23σ lo que en la curva significa un área de 0.96%, esto es en el manejo eficiente de los recursos, o en el desarrollo  de una tecnología que sustituya la mano de obra con urea, ésta debe ser mas barata en 0.23σ y obtener diferencia estadística significativa en cuanto al costo del producto; de acuerdo a la expresión 3σ2+σ-$150.00, el nivel seis sigma se logra teniendo una variabilidad de 0.166666667 puntos de la media.

Malezas

El costo promedio por hectárea del control de malezas de hoja angosta en la zona de estudio; es de $490.80, con una desviación estándar de $497.41 dicho comportamiento se expresa en la figura.

Lo niveles de Cpk denotan un desplazamiento hacia lo cola izquierda de la curva; desplazar la curva  0.23σ en la curva representa el área del 1.00%, esto es en el manejo eficiente del recurso, o en el desarrollo  de una tecnología que sustituya el control de malezas de hoja angosta, debe ser mas barata en 0.23σ; lo que significara tener una diferencia estadística altamente significativa del costo del producto o actividad. De acuerdo a la ecuación 3σ2+σ-$490.80; para obtener niveles seis sigma, la variación debe ser 0.166666667 puntos de la media.

El costo promedio por hectárea del control de malezas de hoja ancha en la zona de estudio es de  $104.51; con una desviación estándar de  $96.73 dicho comportamiento se expresa en la figura.

Desplazar la curva  0.23σ; representa desplazar la curva un área del 1.00%, esto es en el manejo eficiente del recurso, o en el desarrollo  de una tecnología que sustituya el control de malezas de hoja ancha ésta debe ser mas barata en 0.23σ para obtener diferencia estadística significativa en cuanto al costo del producto. Los niveles seis sigma de acuerdo a la ecuación 3σ2+σ$104.51, debe ser  0.166666667 puntos de la media.

El costo promedio por hectárea en la aplicación de herbicida  en la zona de estudio es de  $300.00, con una desviación estándar de  $60.03, figura 8.9.

El área comprendida en el límite negativo; hacia donde desplazaremos 0.23σ la curva, significa un área del 0.94%, esto es en el manejo eficiente de los recursos, o en el desarrollo  de una tecnología que sustituya la mano de obra en el control de malezas, debe ser mas barata en 0.23σ, para obtener una diferencia estadística significativa en cuanto al costo de la mano de obra. De acuerdo a la expresión 3σ2+σ-$300.00, para obtener niveles seis sigma debe ser 0.166666667 puntos de la media

8.1.3 Plagas

El costo promedio por hectárea de uso de  plaguicidas en la zona de estudio; es de  $206.55, con una desviación estándar de  $155.33, dicho comportamiento se expresa en la figura.

El área comprendida en el límite negativo de la curva hacia donde deseamos desplazar 0.23σ; lo que en la curva significa un área  del 0.99%, esto es en el manejo eficiente de los recursos, o en el desarrollo  de una nueva tecnología debe ser  0.23σ por debajo de la media para así obtener diferencia estadística significativa. Para obtener niveles seis sigma de acuerdo a la expresión 3σ2+σ-$206.55., debe ser  0.166666667 puntos de la media,

El costo promedio por hectárea en la aplicación de plaguicidas en la zona de estudio es de   $300.00; con una desviación estándar de   $60.03 dicho comportamiento se expresa en la figura.

El área comprendida en el límite negativo, hacia donde desplazaremos la curva en 0.23σ, lo que en la curva representa un área  del 0.98%, esto es en el manejo eficiente de los recursos, o en el desarrollo  de una tecnología que sustituya la mano de obra en el control de malezas; debe ser mas barata en 0.23σ, para obtener una diferencia estadística significativa en cuanto al costo de la mano de obra. Para obtener  niveles seis sigma de acuerdo a la expresión 3σ2+σ-$300.00, deben ser  0.166666667 puntos de la media

Costo total

El costo promedio es de $22,723.51 por hectárea, con una desviación estándar de $ 6,110.02 dicho comportamiento se expresa en la figura 8.12.

Desplazar la media 0.23σ al lado izquierdo,  representa en la curva un área del 1.00%, esto es en el manejo eficiente de los recursos, o en el desarrollo  de una tecnología que impacte en el costo total de la producción de caña de azúcar.

Para obtener niveles sigma de acuerdo a la expresión 3σ2+σ-$22,723.5 la variación debe ser de 0.166666667  puntos de la media.

IX CONCLUSIONES

La metodología seis sigma ha basado su aplicación en el área industrial donde los procesos pueden ser calibrados, donde la variación es más pequeña, en el caso que nos ocupo el proceso de producción esta sujeto a mayor variación ya que la producción en un agro ecosistema interactúan un sin número de factores poco controlables, por lo que el desarrollo de los cálculos del área bajo la curva normal no se utilizó la curva normal estándar, sino que para cada caso se calculó el área propia de cada curva.

Se ha definido como un nivel de eficiencia o de desempeño sigma  en el manejo de los recursos de 0.24σ es; decir en un proceso productivo para que el desempeño sea significativo en función de costo, éste debe ser menor al gasto ejercido en 0.24 desviaciones estándar o mayor.

Por otra parte se observo que para establecer niveles sigma; la variación promedio que debe existir en relación a la media, debe ser en 0.166666667  puntos de ésta.

En el caso del ingreso por concepto de la producción por hectárea; este presenta el mismo nivel de eficiencia en 0.24σ, por lo tanto cualquier mejora o tecnología incluida en el proceso productivo, ésta debe mejorar el ingreso en 0.24 veces su desviación estándar.

La metodología marca pautas para el desarrollo de nuevas tecnologías; para el caso que se presenta, no basta incorporar una nueva tecnología al proceso productivo, si no que debe tener niveles de eficiencia sigma; en cuanto al ahorro de recursos o en la generación de estos.

XI BIBLIOGRAFÍA

  1. Álvarez, D.A. 1997. La azada hace el azúcar. Revista cañaveral, vol. 2 No. 1 Enero – Marzo. La Habana. pp. 16 – 21.
  2. Álvarez, D.A. 1999. Plantas indeseables: el segundo gran daño a los rendimientos agrícolas. cañaveral, vol. 5 No. 3. La Habana, Cuba. pp. 2 – 8.
  3. Academia nacional de ciencias 1993. Plantas nocivas y como combatirlas, 2da. Edición revisada y ampliada. Vol. Editora Limusa. México. pp. 93 – 106.
  4. Cariño G.R. 2002. Seis Sigma y la capacidad del proceso en proyectos, Tendencias tecnológicas. Boletín IIE México.
  5. Castro, G.M. et. al. 2001. Producción Vegetal, Caña de azúcar, Tecnológico de Monterrey campus Querétaro. http://www.qro.itesm.mx/agronomia2/extensivos/ CCanaIndicedecultivo.htm#Ca%F1adeazucar
  6. Chinea, M.A. Rodríguez, L. E. Enfermedades de la Caña de azúcar 100 p.
  7. Cock, M.J. 1995. Control biológico de malezas. FAO Roma. pp. 164 – 172.
  8. Crespo, L.R. 1998. Manejo integral de los agrosistemas de la caña de azúcar. Folleto. Notas de la maestría en caña de azúcar. FCBA – UV. Córdoba, Veracruz. 151 p.
  9. Cuéllar, A. I. A., R. Villegas, M. E. De León y H. Pérez., 2001. Manual de fertilización de la caña de azúcar en Cuba. Ed. PUBLINICA, La Habana. 127 p.
  10. Cuéllar, I.A., León, O.M.E., Gómez, R.A., Piñón, G.O., Villegas, D.R. y Santana, I., 2003. Caña de azúcar,           paradigma     de sostenibilidad. Ed. PUBLINICA. La Habana. 175 p.
  11. Chowdhury, Subir. 2003. Six Sigma is evolving as the U.S. automotive industry’s mantra to win the customer’s heart on quality. Action LINE The Magazine of the Automotive Industry Action Group Jan/Feb 2003
  12. De Jesús M., A. 1997. Avances en la Selección de Variedades en Ingenios del CAZE. Resumen de la ponencia presentada en la XX Convención Nacional de la ATAM.  Veracruz, Ver.
  13. ECC Año 1 No.13 Noviembre, 2001. El Poder de Seis Sigma. Ejecutivos en Consultoría y Capacitación®
  14. Ferreiro O. 2003 Metodologías para el Control y Mejoramiento de Procesos. Universidad Alberto Hurtado, Santiago, Chile. http://www.dictuc.cl/ucyc/AulaVirtual/DGC09/Modulo11OF/M%C3%A9todos%20para%20el%20Co ntrol%20y%20Mejoramiento%20de%20Procesos.doc
  15. Flores, C.S. 1995 Agricultura Cañera. CNIAA. Propuesta de trabajo. Cytcaña México. 31 p.
  16. García, ch. L.R. 1997. La agroindustria azucarera de México frente a la apertura CIESTAAM. Universidad   Autónoma Chapingo, México. pp. 7 – 27.
  17. Garza, K.; Acosta E. 2004 despliegue de seis sigma para fortalecer la implementación de la norma             internacional iso       http://6sigma.mty.itesm.mx/Publicaciones/ISO6S.pdf.
  18. 1996. Carta topográfica 1:50000.  Córdoba E 14857. Aguascaliente, Ags. México.
  19. Instituto Nacional de Investigaciones de la Caña de azúcar (INICA). Ciudad de la Habana, Cuba, 1994.
  20. (1982). Informe técnico de la caña de azúcar. Región Balsas, México. pp. 27 – 42.
  21. León, M. 2004. Seis sigma – hacia un nuevo paradigma en gestión. http://www.gestiopolis.com/recursos/documentos/fulldocs/ger1/pa rassiglefco.htm.
  22. Lopez G. 2002. Metodología 6 sigma calidad industrial. Universidad Autónoma de Baja california, México.
  23. Márquez, G. Octubre 25 , 2001. El cambio: Mejora de la Productividad. Ejecutivos en Consultoría y Capacitación ®.
  24. Martín, O.J.R.; G. Gálvez; R. De Armas; E. Espinoza; R. Vigoa y A. León. 1987. La caña de azúcar en Cuba. Ed. Científico-Técnica, La Habana. 612 p.
  25. Mercado, R. E. y R. M. Marín 2000. El cultivo de caña de azúcar en los estados de Veracruz y Tabasco, situación actual y perspectivas. Foro SIGOLFO- PRODUCE Formulación de Proyectos Integrales para el Sector Agropecuario, Forestal y Acuícola
  26. Milanés, R. N. , Gómez, J. I., Castillo, M.A. Y Aguilar, R.N., 2003. Estimados, calidad y uso de los derivados de la caña de azúcar. FCBA-UV. Maestría caña de azúcar. Folleto 58 p.
  27. Milanés, R. N. , Gómez, J. I., Castillo, M.A. Y Aguilar, R.N., 2003. Estimados, calidad y uso de los derivados de la caña de azúcar. FCBA-UV. Maestría caña de azúcar. Folleto 58 p.
  28. Morales, M.D. (1983). Malas hierbas y su combate. IMPA, México. pp. 9 – 25.
  29. Oficina del Programa de Gobierno. 2002 . Gobierno del Estado de Veracruz – municipio de Amatlán de los  http://www.amatlandelosreyes.gob.mx/.
  30. Ordoñez, B.P. 2000. Estudio de las malezas en diferentes ambientes de la caña de azúcar (saccharam spp) en el Ingenio San Miguelito, Veracruz, México. Tesis que para obtener el grado de maestro en ciencias. FCBA – UV. Córdoba, Veracruz. 123 p.
  31. Reyes, A. P. 2002. Manufactura delgada (lean) y seis sigma en empresas mexicanas: Experiencias y reflexiones. Revista contaduría y administración N°. 205, abril – junio 2002. http://www.ejournal.unam.mx/rca/205/RCA20505.pdf.
  32. Shenk, M.D. 1979. Weed. Control program progress report . Oregon state University /CATIE Turrialba Costa Rica. 127 p.
  33. Steding, P. E. Calidad mediante diseño. Action line the magazine of the automotive industry. Action Group Mayo 1998.
  34. Xavier Tort-Martorell Llabrés. 2003. Seis sigma: Un modelo que basa las decisiones en datos. 27 congreso nacional de estadística en investigación operativa. Lleida 8 – 11 de abril 2003. España.
  35. Zaragoza, c. 1999. Comité de prevención de resistencia a herbicidas. Servicio de protección vegetal. Alcalde Rovira. Madrid, España.

Hazle saber al autor que aprecias su trabajo

Tu opinión vale, comenta aquíOculta los comentarios

Comentarios

comentarios

Compártelo con tu mundo

Escrito por:

Cita esta página
García Rosas Benjamín. (2007, julio 24). Seis sigma aplicada al cultivo de la caña de azúcar.. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/seis-sigma-aplicada-al-cultivo-de-la-cana-de-azucar/
García Rosas, Benjamín. "Seis sigma aplicada al cultivo de la caña de azúcar.". GestioPolis. 24 julio 2007. Web. <https://www.gestiopolis.com/seis-sigma-aplicada-al-cultivo-de-la-cana-de-azucar/>.
García Rosas, Benjamín. "Seis sigma aplicada al cultivo de la caña de azúcar.". GestioPolis. julio 24, 2007. Consultado el 17 de Marzo de 2019. https://www.gestiopolis.com/seis-sigma-aplicada-al-cultivo-de-la-cana-de-azucar/.
García Rosas, Benjamín. Seis sigma aplicada al cultivo de la caña de azúcar. [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/seis-sigma-aplicada-al-cultivo-de-la-cana-de-azucar/> [Citado el 17 de Marzo de 2019].
Copiar
Imagen del encabezado cortesía de 22030714@N05 en Flickr
DACJ