Seis sigma aplicada al cultivo de la caña de azúcar.

RESUMEN.
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.
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.
1
Académico, Facultad de Ciencias Biológicas y Agropecuarias. Universidad Veracruzana Zona 3 Veracruz
México
2
Profesor Investigador, I.I.E.S.C.A. Universidad Veracruzana, Xalapa Veracruz Mexico.
6(,66,*0$$3/,&$'$$/&8/7,92'(/$
&$f$'($=Ò&$5
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.
METODOLOGÍA.
ÁREA DE ESTUDIO.
Figura. Municipio de Amatlan de los Reyes.
Cuadro. Datos geograficos del municipio de Amatlan de los Reyes.
 
 
  !
 "# !
 $%&'&&
() *'+
%
,- &'&&%&.
Fuente: Oficina del programa de gobierno. 2002. Gobierno del estado de
Veracruz Municipio de Amatlán de los Reyes.
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.
Con la formula:
Donde:
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 rendimientos.
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.
6. Primera fertilización (X6).- Variable independiente que se representa la
acción de aplicar nutrientes al cultivo con el objetivo de favorecer el desarrollo
del aplanta.
7. Segunda fertilización (X7) .-
8. Destronque (X8) .- Variable independiente que representa la acción de
recortar a ras de suelo la porción de caña que queda después de la cosecha.
9. 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.
10. 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
11. 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.
12. 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.
13. 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.
14. 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.
15. Cosecha manual (X14) .- Variable independiente que representa la acción de
levantar el producto en el campo utilizando únicamente la fuerza humana.
16. Cosecha mecanizada (X14).- Variable independiente que representa la
acción de levantar el producto en el campo utilizando equipo especializado para
tal fin.
17. 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.
18. Flete (X15).- Variable Independiente que se refiere al costo del transporte del
producto del campo a la fábrica.
Variables económicas que interfieren costos fijos.
19. Riego (X16).- Variable independiente que representa la acción de incorporar
agua al cultivo por medios no naturales.
20. Tipo de suelo (X17).- Variable independiente que representa el material base
del sustento nutrimental y mecánico del cultivo.
21. 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.
22. 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.
Figura. Diagrama de procesos en el manejo del cultivo de caña de azúcar
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 $ 8,380.00 36.68% 36.68%
Cosecha $ 4,916.29 21.52% 58.20%
Otros Gastos $ 3,837.87 16.80% 75.00%
Flete $ 2,512.86 11.00% 85.99%
Fert. Urea $ 1,500.00 6.57% 92.56%
Herb. Hoja Angosta $ 490.80 2.15% 94.71%
Aplicación Herbicida $ 300.00 1.31% 96.02%
Aplicación plaguicida $ 300.00 1.31% 97.33%
Plaguicida $ 206.55 0.90% 98.24%
Fert. urea aplicación $ 150.00 0.66% 98.89%
Fert. triple 17 aplicación $ 148.00 0.65% 99.54%
Herb. Hoja Ancha $ 104.51 0.46% 100.00%
$ 22,846.88 100%
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.
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
30.00%
35.00%
40.00%
Fert. T17
Cosecha
Otros Gastos
Flete
Fert. Urea
Herb. Hoja
Ang.
Aplicación
Herbicida
Plaguicida
Aplic
Plaguicida
Fert. Urea
Aplic
Fert. T17 Aplic
Herb. Hoja
Ancha
0.00%
20.00%
40.00%
60.00%
80.00%
100.00%
120.00%
Cuadro. Distribución de la desviación estándar del costo
Figura. Diagrama de Pareto distribución porcentual de la desviación estándar.
Rubro
Desviación estándar % Participación % Acumulado
Fertilizante 17-17-17 $ 4,047.15 45.70% 45.70%
Fertilizante Urea $ 2,435.01 27.50% 73.20%
Cosecha $ 629.69 7.11% 80.31%
Herbicida Hoja angosta $ 497.41 5.62% 85.93%
Otros gastos $ 491.57 5.55% 91.48%
Flete $ 321.85 3.63% 95.12%
Plaguicidas $ 155.33 1.75% 96.87%
Herbicida Hoja ancha $ 96.73 1.09% 97.96%
Herbicida mano de obra $ 60.03 0.68% 98.64%
Mano de obra plaguicidas $ 60.03 0.68% 99.32%
Mano de obra T17 $ 31.40 0.35% 99.67%
Mano de obra Urea $ 29.06 0.33% 100.00%
$ 8,855.26
0.00%
5.00%
10.00%
15.00%
20.00%
25.00%
30.00%
35.00%
40.00%
45.00%
50.00%
0.00%
20.00%
40.00%
60.00%
80.00%
100.00%
120.00%
Cuadro. Capacidad efectiva y desviaciones estándar a cada lado de la curva.
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.
Figura. Comportamiento de la fertilización con triple 17.
Rubro Cpk -σ
σσ
σ σ
σσ
σ
Fertilizante triple 17 0.36 1.39 3.06
Fertilizante urea 0.07 2.67 1.44
Aplicación triple 17 0.51 1.66 7.90
Mano de obra urea 0.57 1.72 8.60
Herbicida hoja ancha 0.28 3.94 1.14
Herbicida hoja angosta 0.44 1.33 4.21
Aplicación Herbicida 0.56 1.67 8.33
Plaguicidas 0.16 2.85 2.17
Aplicación plaguicidas 0.56 1.67 8.33
$4,047.15
$4,047.15
$8,380.00
0.23
σ
1.39
σ
3.06
σ
3
σ
2
+
σ
-$8,380.00
Cuadro. Cálculo del área bajo la curva normal para el fertilizante triple 17.
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 3σ
2
+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.
p
0
z t
0
Constantes
Productos
0.2316419
2.326132809
0.64984444
0.31938153
0.20754831
0.20754831
0.2316419
2.326132809
0.42229779
0.35656378
0.1505761
-0.1505761
0.2316419
2.326132809
0.27442787
1.78147794
0.4888872
0.4888872
0.2316419
2.326132809
0.17833543
1.82125598
0.32479446
-
0.32479446
0.2316419
2.326132809
0.11589028
1.33027443
0.15416588
0.15416588
Σ
ΣΣ
Σ
0.37523083
m
0
0.026665479
Área
0.01000571
$31.40
$148.00
$31.40
0.24
σ
7.90
σ
1.66
σ
3
σ
2
+
σ
-$148.00
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 3σ
2
+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.
Figura. Comportamiento del fertilizante Urea.
p
0
z t
0
Constantes
Productos
0.2316419
2.356809109
0.64685742
0.31938153
0.20659431
0.20659431
0.2316419
2.356809109
0.41842452
0.35656378
0.14919503
-0.14919503
0.2316419
2.356809109
0.270661
1.78147794
0.48217661
0.48217661
0.2316419
2.356809109
0.17507908
1.82125598
0.31886382
-0.31886382
0.2316419
2.356809109
0.1132512
1.33027443
0.15065518
0.15065518
Σ
ΣΣ
Σ
0.37136725
m
0
0.024817329
Área
0.00921634
$2,435.01
$1,500.00
$2,435.01
$2,435.01 $2,435.01
$1,500.00
0.23
σ
2.67
σ
1.44
σ
3
σ
2
+
σ
-
$1,500.00
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 3σ
2
+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.
Figura. Comportamiento aplicación de fertilizante Urea.
p
0
z t
0
Constantes
Productos
0.2316419
2.328118079
0.64965029
0.31938153
0.2074863
0.2074863
0.2316419
2.328118079
0.4220455
0.35656378
0.15048614
-0.15048614
0.2316419
2.328118079
0.27418198
1.78147794
0.48844916
0.48844916
0.2316419
2.328118079
0.17812241
1.82125598
0.3244065
-0.3244065
0.2316419
2.328118079
0.11571727
1.33027443
0.15393573
0.15393573
Σ
ΣΣ
Σ
0.37497855
m
0
0.02654257
Área
0.00995289
$29.06 $29.06 $150.00
0.23
σ
8.60
σ
1.72
σ
3
σ
2
+
σ
-$150.00
Cuadro. lculo 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 3σ
2
+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.
Figura. Comportamiento de herbicida para hoja angosta.
p
0
z t
0
Constantes
Productos
0.2316419
2.343481721
0.64815175
0.31938153
0.2070077
0.2070077
0.2316419
2.343481721
0.4201007
0.35656378
0.14979269
-0.14979269
0.2316419
2.343481721
0.272289
1.78147794
0.48507685
0.48507685
0.2316419
2.343481721
0.1764846
1.82125598
0.32142362
-0.32142362
0.2316419
2.343481721
0.1143888
1.33027443
0.1521685
0.1521685
Σ
ΣΣ
Σ
0.37303673
m
0
0.025606941
Área
0.00955233
$497.41 $497.41
$490.80
0.23
σ
1.33
σ
4.21
σ
3
σ
2
+
σ
-$490.80
Cuadro. Cálculo del área bajo la curva normal, herbicida de hoja angosta..
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 3σ
2
+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.
Figura. Comportamiento de herbicida hoja ancha.
p
0
z t
0
Constantes
Productos
0.2316419
2.326059495
0.64985161
0.31938153
0.2075506
0.2075506
0.2316419
2.326059495
0.42230711
0.35656378
0.15057942
-0.15057942
0.2316419
2.326059495
0.27443696
1.78147794
0.48890338
0.48890338
0.2316419
2.326059495
0.1783433
1.82125598
0.3248088
-0.3248088
0.2316419
2.326059495
0.11589668
1.33027443
0.15417439
0.15417439
Σ
ΣΣ
Σ
0.37524016
m0
0.026670027
Área
0.01000767
$96.73
$104.51
$96.73
0.23
σ
3.94
σ
1.14
σ
3
σ
2
+
σ
-$104.51
Cuadro. Calculo del área bajo la curva normal herbicida de hoja ancha.
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 3σ
2
+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.
Figura. Comportamiento aplicación de herbicida.
p
0
z t
0
Constantes
Productos
0.2316419
2.326110647
0.6498466
0.31938153
0.207549
0.207549
0.2316419
2.326110647
0.42230061
0.35656378
0.1505771
-0.1505771
0.2316419
2.326110647
0.27443062
1.78147794
0.48889209
0.48889209
0.2316419
2.326110647
0.1783378
1.82125598
0.32479879
-0.32479879
0.2316419
2.326110647
0.11589222
1.33027443
0.15416845
0.15416845
Σ
ΣΣ
Σ
0.37523365
m
0
0.026666854
Área
0.0100063
$300.00
$60.03
0.23
σ
8.33
σ
1.67
σ
3
σ
2
+
σ
-$300.00
$60.03
Cuadro. Cálculo del área bajo la curva normal, aplicación de herbicida.
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 3σ
2
+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.
Figura. Comportamiento de plaguicida.
p0 z t0 Constantes
Productos
0.2316419
2.348682366
0.64764606
0.31938153
0.20684619
0.20684619
0.2316419
2.348682366
0.41944542
0.35656378
0.14955904
-0.14955904
0.2316419
2.348682366
0.27165217
1.78147794
0.48394235
0.48394235
0.2316419
2.348682366
0.17593446
1.82125598
0.32042169
-0.32042169
0.2316419
2.348682366
0.11394326
1.33027443
0.1515758
0.1515758
Σ
ΣΣ
Σ
0.37238362
m
0
0.025296406
Área
0.00941997
$155.33
$206.55
$155.33
0.23
σ
2.85
σ
2.17
σ
3
σ
2
+
σ
-$206.00
Cuadro. Calculo del área bajo la curva normal en el uso de plaguicidas.
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 3σ
2
+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.
Figura. Comportamiento aplicación de plaguicida.
p
0
z t
0
Constantes
Productos
0.2316419
2.330584917
0.64940921
0.31938153
0.20740931
0.20740931
0.2316419
2.330584917
0.42173233
0.35656378
0.15037447
-0.15037447
0.2316419
2.330584917
0.27387686
1.78147794
0.48790559
0.48790559
0.2316419
2.330584917
0.17785816
1.82125598
0.32392523
-0.32392523
0.2316419
2.330584917
0.11550273
1.33027443
0.15365032
0.15365032
Σ 0.37466551
m
0
0.02639049
Área
0.00988761
$60.03
$300.00
$60.03
0.23
σ
1.67
σ
8.33
σ
3
σ
2
+
σ
-$300.00
Cuadro. Calculo del área bajo la curva normal para la aplicación de plaguicida.
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
3σ
2
+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.
Figura. Comportamiento del costo total.
p
0
z t
0
Constantes Productos
0.2316419
2.332025044
0.64926856
0.31938153
0.20736439
0.20736439
0.2316419
2.332025044
0.42154966
0.35656378
0.15030934
-0.15030934
0.2316419
2.332025044
0.27369894
1.78147794
0.48758862
0.48758862
0.2316419
2.332025044
0.17770412
1.82125598
0.32364468
-0.32364468
0.2316419
2.332025044
0.1153777
1.33027443
0.153484
0.153484
Σ
ΣΣ
Σ
0.37448298
m
0
0.026302036
Área
0.00984966
$ 6,110.02
$22,723.5
$ 6,110.02
Cuadro. Calculo del área bajo la curva normal par a el costo total
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 3σ
2
+σ-$22,723.5 la
variación debe ser de 0.166666667 puntos de la media.
8.1.5 Rendimiento.
El ingreso promedio por hectárea de caña de azúcar en la zona de estudio es
de $29,522.05 Con una desviación estándar de $ 3,781.27 dicho
comportamiento se expresa en la figura.
p
0
z t
0
Constantes
Productos
0.2316419
2.327325074
0.64972783
0.31938153
0.20751107
0.20751107
0.2316419
2.327325074
0.42214625
0.35656378
0.15052206
-0.15052206
0.2316419
2.327325074
0.27428017
1.78147794
0.48862407
0.48862407
0.2316419
2.327325074
0.17820746
1.82125598
0.3245614
-0.3245614
0.2316419
2.327325074
0.11578634
1.33027443
0.15402761
0.15402761
Σ
ΣΣ
Σ
0.37507929
m
0
0.02659161
Área
0.00997396
$ 3,781.27
$29,522.0
$ 3,781.27
Figura. Comportamiento aplicación de plaguicida.
De acuerdo a la expresión; 3σ
2
+σ-$29,522.05 homogenizar el ingreso en
0.166666667 puntos de la media, para obtener cero sesgo, significara en tener
niveles seis sigma .
Cuadro. Estandares obtenidos.
Rubro Cpk σ p Ecuación Nivel 6σ
Fertilización T 17 0.36
0.23 0.01000571
3σ
2
+σ-$8,380.00 0.166666667
Aplicación T 17 0.51
0.24 0.00921634
3σ
2
+σ-$148.00 0.166666667
Fertilización Urea 0.07
0.23 0.00995289
3σ
2
+σ-$1500.00 0.166666667
Aplicación Urea 0.57
0.23 0.00955233
3σ
2
+σ-$150.00 0.166666667
Maleza Hoja Angosta
0.44 0.23 0.01000767
3σ
2
+σ-$490.80 0.166666667
Maleza Hoja Ancha 0.28
0.23 0.0100063
3σ
2
+σ-$104.51 0.166666667
Aplicación Herbicida 0.56 0.23 0.00941997
3σ
2
+σ-$300.00 0.166666667
Plaguicida 0.16 0.23 0.00988761
3σ
2
+σ-$206.55 0.166666667
Aplicación Plaguicida 0.56 0.23 0.00984966
3σ
2
+σ-$300.00 0.166666667
Costo total 0.23 0.00997396
3σ
2
+σ-$22,723.5 0.166666667
Rendimiento
3σ
2
+σ-$29,522.05
0.166666667
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. Rev. 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, A.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 comercial. 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 9001.
http://6sigma.mty.itesm.mx/Publicaciones/ISO6S.pdf.
18. INEGI. 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. IMPA. (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 Reyes.
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.
Autotes.- M.A. Benjamín García Rosas
1
, M.A. Bolívar Edgardo López Ortega
2
, M.A. Jorge Ramírez Juárez
2
,
M.A. Adolfo Fernández Torres
2
, Dr. Antonio Pérez Pacheco
1
.

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 19 de Septiembre de 2018. 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 19 de Septiembre de 2018].
Copiar
Imagen del encabezado cortesía de 22030714@N05 en Flickr
DACJ