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DISEÑO FACTORIAL MIXTO PARA CONTROL DE TEMPERATURAS EN LAS
INYECTORAS DEL PROCESO PRODUCTIVO DE CALZADO.
MIXED FACTORIAL DESIGN FOR CONTROL OF TEMPERATURES IN THE
INJECTION MACHINES OF THE FOOTWEAR PRODUCTION PROCESS.
Código Clasicación JEL: C9, C90, C93, C99
RESUMEN
Las empresas manufactureras de cualquier tipo buscan nuevas formas de optimización de sus procesos,
con la aplicación de nuevos métodos de trabajo en el caso de la producción de calzado es controlar la
variabilidad de temperaturas de las diferentes zonas de las inyectoras, así la máquina INY2 contiene
temperaturas como Z1(155-175°C), Z2(180-200°C), Z3(190-210°C) y Z4(115-125°C), la máquina
INY1 con temperaturas de Z1(155-175°C), Z2(190-200°C), Z3(195-205°C) y Z4(110-130°C) las
que al no estar controladas provocan imperfecciones en el calzado; para solucionar este problema se
utiliza el diseño factorial con Minitab, obteniendo resultados que van a controlar el sistema de una
manera eciente, las temperaturas óptimas para el proceso son las siguientes: para la máquina INY2
de Z1(165°C), Z2(190°C), Z3(200°C) y Z4(120°C) y la máquina INY1 de Z1(165°C), Z2(195°C),
Z3(200°C) y Z4(120°C). De igual forma se realiza el análisis del control de fallas, calculando
inicialmente en INY2 e INY1 en las zonas 1, 2, 3,4 con un valor menor a 1,33 siendo inadecuada,
por lo que al realizar el diseño de experimentos se procede al control respectivo.
Palabras clave: variabilidad, Diseño Factorial, Diseño de experimentos, Temperatura, Proceso
ABSTRACT
Manufacturing companies of any kind seek new ways of optimizing their processes, with the
application of new methods of work in the case of footwear production is to control the temperature
variability of the dierent areas of the injectors, so the INY2 machine contains temperatures such
as Z1 (155-175 ° C), Z2 (180-200 ° C), Z3 (190-210 ° C) and Z4 (115-125 ° C), the machine INY1
with temperatures of Z1 (155-175 ° C) C), Z2 (190-200 ° C), Z3 (195-205 ° C) and Z4 (110-130 ° C)
which, when not controlled, cause imperfections in the footwear; To solve this problem the factorial
design with Minitab is used, obtaining results that will control the system in an ecient way, the
optimum temperatures for the process are the following: for the INY2 machine of Z1 (165 ° C), Z2
(190 ° C), Z3 (200 ° C) and Z4 (120 ° C) and the machine INY1 of Z1 (165 ° C), Z2 (195 ° C), Z3 (200
° C) and Z4 (120 ° C). Similarly, the analysis of the fault control is performed, initially calculating in
INY2 and INY1 in zones 1, 2, 3,4 with a value less than 1.33 being inadequate, so when performing
the design of experiments we proceed to the respective control
Key words: variability, Factorial Design, Design of experiments, Temperature, Process
Recibido: 18/09/2017 Aceptado: 20/05/2018
Julio Moyano Alulema
1
, Carlos Santillán Mariño
1
, José Sánchez Acevedo
1
,
Mery Rea Tixilema
1
, Ángel Guaman Lozano
1
1
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo - Ecuador
e-mail: j_moyano@espoch.edu.ec
1
; carlos.santillan@espoch.edu.ec
1
; anthonydami70@gmail.com
1
;
elizabethrea19930603@gmail.com
1
; angel_lzn88@hotmail.com
1
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INTRODUCCIÓN
Para la producción de calzado en la empresa se realizaba el pegado de forma tradicional, cortando la
materia prima mediante moldes , luego las piezas se unen para formar un zapato y acoplar a la base
con tachuelas, actualmente se instalaron máquinas semiautomáticas para realizar la inyección del
calzado pero con la modernización del método actual el control del proceso no se logra estabilizar en
lo referente a las temperaturas óptimas para obtener un producto de calidad, con este nuevo método
se pretende garantizar que el sistema sea el adecuado obteniendo los mejores resultados en la cadena
productiva. (Noyola, 2004)
Uno de los elementos para la producción es los plásticos, desde su descubrimiento se han
convertido en uno de los principales materiales para la fabricación de varios artículos, no sólo por
su versatilidad sino por la facilidad de incorporar diferentes elementos para obtener propiedades
especícas. Esta característica es clave para haberle permitido entrar en un gran número de mercados
y aplicaciones, sin disminuir el dinamismo que siempre ha poseído este sector del calzado. (Juárez,
Balart, & Ferrándiz, 2012)
Actualmente en las empresas utilizan el diseño experimental como técnica, que mediante
las variables controlables se puede medir el efecto o la variable respuesta. (Fernandez, 2008), los
diseños experimentales no solo en una empresa de alto nivel, sino que también se pueden realizar en
base a lo que se quiere obtener y como solucionador de problemas, esta herramienta es técnicamente
un estudio ordenado de experimentos para encontrar, analizar y alcanzar una respuesta deseada.
Mediante la aplicación de un diseño factorial mixto, se realiza un análisis de los factores (Gutierrez,
2008) que inuyen en la temperatura de las inyectoras, donde se pueda determinar las mejores
condiciones de operación para realizar la inyección de calzado de la mejor manera posible. Un diseño
de experimentos (DOE) incluye 8 puntos de prueba replicados para evaluar los efectos primarios
de las operaciones, ajustándose siempre se a los resultados experimentales. (Longfei Chen, 2016),
Al utilizar las herramientas del diseño experimental para solucionar problemas como una baja
productividad, mala calidad de los productos, si se aplica en la empresa generara benecios como
aumento de productividad, incremento de utilidades, mejoramiento de la calidad.
El DOE es una técnica que consiste en realizar una serie de experimentos en los que se
inducen cambios deliberados en las variables de un proceso, de manera que es posible observar e
identicar las causas de los cambios en la respuesta de salida. (Ilzarbe, Tanco, Viles, & Álvarez,
2007), conocido por una serie de pasos que se debe dar para crear un experimento cientíco, es decir,
para responder una pregunta, para llegar a una verdad, para conrmar la veracidad o la falsedad de
una hipótesis. (Gutierrez, 2008).
El experimento es un estudio en el que se manipulan deliberadamente una o más variables
(independientes), con el objetivo de analizar su efecto sobre otras (dependientes), determinando
las relaciones causa-efecto en el marco de una situación controlada de sus elementos principales,
partiendo de la observación, generando Hipótesis: hipótesis nula (Ho) e hipótesis alternativa (H1),
realizando el estudio en una muestra de tal forma que los resultados describen cuáles fueron las
relaciones observadas entre las variables (si los valores de la variable independiente realmente
inuyeron signicativamente sobre los de la variable dependiente, si hubo tantas variables extrañas
como se pensaba o si surgieron otras), para lo cual se añaden a dicha descripción tanto grácas de
barras, de pastel y cuadros. (Gutierrez, 2008).
Para ello las hipótesis planteadas son las siguientes:
• Ho: Con la aplicación del diseño experimental no se controlara el proceso.
• H1: Con la aplicación del diseño experimental si se controlara el proceso.
• Ho: La temperatura en la zona 1, 2, 3, 4 no inuye en la falta de control del proceso.
• H1: La temperatura en la zona 1, 2, 3, 4 inuye en la falta de control del proceso.
Para la vericación se emplea el control estadístico de procesos (CEP) que es una herramienta
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estadística que es útil para conseguir que un proceso proporcione un producto que cumpla con las
especicaciones requeridas por el cliente. Cualquier proceso, independientemente de lo bien diseñado
que esté y lo cuidadoso que se sea para operarlo y controlarlo, siempre contará con cierta variabilidad
inherente o natural, que no se puede evitar. (Hernández, Gonzáles, & Ruiz, 2011)
Un sistema de control del proceso puede denirse como un sistema de realimentación de la
información en el que tiene los siguientes elementos fundamentales:
Información Sobre el Comportamiento
El proceso de producción incluye no solo los productos elaborados, sino también los “estados”
intermedios que denen el estado operativo del proceso tales como temperaturas. Si esta información
se recopila e interpreta correctamente, podrá indicar si son necesarias medidas para corregir el
proceso o la producción que se acaba de obtener. No obstante, si no se toman las medidas adecuadas
y oportunas, todo el trabajo de recolección de información será un trabajo perdido” (Ruiz & Rojas,
2006).
Actuación Sobre el Proceso
Estas medidas consisten en la modicación de las operaciones o en los elementos básicos del proceso
mismo. Debe llevarse un control sobre el efecto de estas medidas, realizándose posteriores análisis y
tomando las medidas que se estimen necesarias.
Actuación sobre la Producción
Si los productos fabricados no satisfacen las especicaciones, será necesario clasicarlos y retirar
o reprocesar aquellos que no están conformes con las especicaciones. Este procedimiento deberá
continuar hasta haberse tomado las medidas correctoras necesarias sobre el proceso y haberse
vericado las mismas, o hasta que se modiquen las especicaciones del producto.
METODOLOGÍA
La metodología aplicada es el de Diseño de Experimentos, que mediante corridas aleatorias
controladas se determinan las combinaciones de temperatura en las cuatro zonas de estudio, luego
dirigirse a la estación de trabajo con las hojas de toma de datos y poder realizar un registro de los
valores a cada corrida efectuada en las máquinas DE-09 INY2 y DE-11 INY 1, tomándose en cuenta
los parámetros establecidos del análisis referido con anterioridad, se insertan en el programa minitab
los datos necesarios y proceder a correrlo, proporcionando grácas de efectos principales, la de cubos,
las mismas que indican los límites superior e inferior y la meta que debe poseer, estos resultados se
trasladan al optimizador de respuestas en la que se visualiza como solución las temperaturas de
las cuatro zonas para de esta manera controlar el sistema y tener un producto de calidad, evitando
pérdidas de material y económica para la empresa. El diseño fue realizado mediante pruebas de
campo aleatorizadas, resueltas en el programa minitab. Las unidades a utilizar para el control de la
temperatura son tomadas en grados Celsius.
RESULTADOS
El diseño de experimentos en minitab es donde automáticamente el programa lanza las aleatorizaciones
de temperatura para las pruebas, la tabla de estos datos tomados en campo son las especicadas en la
gura1. DE-09 INY2. Tabla de aleatorización gura 1 es controlada de las temperaturas de las cuatro
zonas.
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Figura1: temperatura controlada en las 4 zonas
Fuente: Elaboración propia
Resultados de las respuestas de temperatura material, agujeros, inyección incompleta, ciclo,
tiempo de carga, tiempo de descarga, prueba de despegue y temperatura de suela registradas en la
gura2. Necesarias para encontrar y optimizar la temperatura para mejorar la fabricación. (Nota:
Desde suela incompleta hasta inyección incompleta son defectos que se producen en el producto nal
y pueden o no salir en las pruebas).
Figura 2: temperatura material, agujeros, inyección incompleta, ciclo, tiempo de carga,
tiempo de descarga, prueba de despegue y temperatura de suela
Experimentos Combinaciones
Experimento T Zona 1 T Zona 2 T Zona 3 T Zona 4
1 - - - -
2 + - - +
3 - + - +
4 + + - -
5 - - + +
6 - - + -
7 + + -
8 + + + +
Condiciones
T Zona 1 T Zona 2 T Zona 3 T Zona 4
155 180 190 115
175 180 190 125
155 200 190 125
175 200 190 115
155 180 210 125
175 180 210 115
155 200 210 115
175 200 210 125
Respuestas
Temperatu-
ra Material
(C)
Suela In-
completa
(UND)
Despegues
(UND)
Rechupe
(UND)
Burbuja
(UND)
Agujeros
(UND)
Inyeccion
Incompleta
en bandele-
te (UND)
Material
quemado
186,4 1
185
183,5
188,3
189,8
188,2 2
190,1 1
188,6
Variables Max Min
T Zona 1 175 155
T Zona 2 200 180
T Zona 3 210 190
T Zona 4 125 115
Constantes
Presión
49 Psi
Velocidad
99 rpm
Volumen
69 m3
Tiempo de apoyo
1 min
Presión dinámica
29 Pa
Talla 37
Estación 10
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Fuente: Elaboración propia
Estas son las combinaciones, condiciones y resultados que se deben ingresar al programa
MINITAB para que en el DISEÑO DE EXPERIMENTOS (DOE) de este programa arrojen los
resultados que serán los óptimos para la inyectora analizada.
Después de ingresar los resultados en MINITAB, se obtienen las grácas necesarias que este
caso son la de cubos, la que proporciona los límites de los resultados y la de efectos principales que
nos da las metas necesarias para encontrar las temperaturas óptimas de producción. DE-09 INY2
El gráco de efectos principales ilustrado en la gura4, indica las diferentes metas de las
respuestas para el optimizador.
Figura4: temperatura de respuesta
Fuente: Elaboración propia
- Temperatura del Material es de (187,48°C).
- Agujeros es de (0,375).
- Inyección Incompleta es de (0,125).
- Ciclo es de (13,61 min)
- Prueba de Despegues es de (33,714 kgf).
- Tiempo de Carga es de (8,025 min).
- Tiempo de Descarga es de (3,538 min).
- Temperatura de Suela es de (54,625°C).
Ciclo Tiempo
de carga
Tiempo de
Descargar
Prueba de
despegue
Temperatura
de la suela
Total
producido
(UND)
13,4 7,5 3,3 26,5 51,5 24
13,6 7,9 3,5 30,7 48,9 24
13,7 8,7 4,4 37,9 53,6 24
13,7 7,3 3,6 32,9 52,4 24
13,5 7,9 3,3 32,5 56,2 24
13,5 8,2 3,8 33,4 56,2 24
13,8 7,9 3,2 36,7 59,6 24
13,7 8,8 3,2 39,2 58,6 24
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Continuando con el análisis el gráco de cubos gura5, indica los límites superior e inferior
de las diferentes respuestas para el optimizador de respuesta detalladas a continuación:
- Temperatura de Material es de (LS= 190,1; LI= 183,5).
- Agujeros es de (LS= 2; LI= 0).
- Inyección Incompleta es de (LS= 1; LI= 0).
- Ciclo es de (LS= 13,8; LI= 13,4).
- Tiempo de Carga es de (LS= 8,8; LI= 7,3).
- Tiempo de Descarga es de (LS= 4,4; LI= 3,2).
- Temperatura de Suela es de (LS= 59,6; LI= 48,9).
- Prueba de Despegues es de (LS= 39,2; LI= 26,46).
Figura5: límites superior e inferior
Fuente: Elaboración propia
DE-11 INY1
El gráco de efectos principales que muestra la gura 6 son las diferentes metas de las
respuestas para el optimizador:
Figura 6: metas de respuesta DE-11INY1
Fuente: Elaboración propia
- Temperatura de Material es de (1170,13 °C).
- Ciclo es de (12,88 min).
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- Tiempo de Carga es de (5,78 min).
- Tiempo de Descarga es de (2,6 min).
- Prueba de Despegues en este caso es de (29,44 kgf).
El gráco7 de cubos proporciona los límites superior e inferior de las diferentes respuestas
para el optimizador de respuesta que para el caso son:
Figura7: limites superior e inferior
Fuente: Elaboración propia
- Temperatura de Material es de (LS= 180; LI= 159).
- Ciclo es de (LS= 14,1; LI= 12).
- Tiempo de Carga es de (LS= 7,7; LI= 4,6).
- Tiempo de Descarga es de (LS= 3,1; LI= 2,2).
- Prueba de Despegues es de (LS= 33,06; LI= 26,1).
DISCUSIÓN
Una vez encontrados los límites de la suela, despegue, descarga, carga, ciclo y las metas de los
resultados, que aparecen en la Figura 8:
Figura8: límites y las metas de resultados
Fuente: Elaboración propia
Estos resultados se ingresan al programa minitab-doe, en el optimizador de respuestas se
selecciona la meta, de forma igual se desplega una ventana, donde se puede mantener el objetivo,
minimizar o maximizar en el caso de que sea necesario, la gráca de optimación de las cuatro zonas
de las inyectoras donde se ejecuta el estudio con la deseabilidad optima se ilustra en la gura9.
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DE-09 INY2
Cuadro de optimización para la DE-09 con una deseabilidad del 0,997.
Figura 9 : Optimizador de respuestas
Fuente: Elaboración propia
Las temperaturas óptimas para cada zona son:
Zona 1: 164 °C
Zona 2: 190 °C
Zona 3: 200 °C
Zona 4: 120 °C
DE-11 INY1
Cuadro de optimización para la DE-09 con una deseabilidad del 1.Las temperaturas óptimas
para el caso de estudio de la inyectora son:
Zona 1: 165 °C
Zona 2: 195 °C
Zona 3: 200 °C
Zona 4: 120 °C
Mediante la utilización del programa Diseño de Experimentos de minitab se ha encontrado
las temperaturas de utilización óptimas en las 4 zonas de las inyectoras de las cuales las muestras
escogidas aleatoriamente y controladamente han sido ingresadas de forma que los datos tomados de
las máquinas indican las temperaturas óptimas de trabajo.
Mediante el análisis en el desarrollo de Diseño de Experimentos de minitab se llegó a obtener
las siguientes temperaturas que se consideran óptimas para el control del proceso de Inyección del
calzado con su respectiva Deseabilidad de uno o cercano a 1.
Máquina Inyector Deseabilidad
DE-09 2 0,9970
DE-11 1 1
Z1 Z2 Z3 Z4
164 °C 190 °C 200 °C 120 °C
165 °C 195 °C 200 °C 120 °C
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CONCLUSIONES
El diseño de experimentos es una herramienta muy importante para realizar el control de la producción
y disminuir productos de mala calidad
Las temperaturas óptimas para controlar el proceso son Zona 1: 165 °C , Zona 2: 195 °C,
Zona 3: 200 °C, Zona 4: 120 °C
Con el análisis realizado se obtuvo las temperaturas óptimas para la máquina DN-09 INY2
tenemos en la zona1 de 164°C, zona2 190°C, zona3 200°C y zona4 120°C y de la máquina DN-11
INY01 tenemos en la zona1 de 165°C, zona2 195°C, zona3 200°C y zona4 120°C.
La deseabilidad requerida para la máquina DN-09 INY2 de 0.9970 y de la máquina DN-11
INY01 de 1, que indica que el proceso de fabricación de calzado de lona está controlado.
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