Con un modelo de negocio basado en escuchar a los clientes, anticiparse a sus necesidades y trabajar estrechamente con ellos para crear productos nuevos e innovadores, esta empresa de procesamiento de alimentos de primera línea es también el proveedor de servicios de alimentación número uno en Estados Unidos. Entre los clientes que confían en sus ingredientes para ensaladas preenvasadas se encuentran varias de las principales cadenas de comida rápida y restaurantes.
"Control del proceso, no del producto" es el mantra de la empresa, que lleva más de ocho años utilizando el software de Datamyte para el control del peso neto y la medición de la integridad del sello.
"Llevamos a cabo la gestión de la calidad mediante el control del proceso, en cada etapa del mismo, utilizando el software Datamyte y los recolectores de datos", afirma el director de la empresa. "Esto es mucho más eficaz que la gestión de la calidad mediante el control del producto, que se centra únicamente en las pruebas y el control del producto al final de la operación.
"Cuando se tienen controlados los pasos de cualquier proceso mediante el SPC, no hay que invertir tanto tiempo y esfuerzo en comprobar el producto final porque se sabe que el proceso que lo produce está controlado", añadió. "Esto te da mayor confianza en tu calidad y te libera para perseguir otros objetivos".
La empresa puso en marcha un nuevo programa de control del peso neto para reducir los regalos sin dejar de cumplir los requisitos de los clientes. Se utilizan alimentadores vibratorios para nivelar las cantidades de ingredientes que se introducen en las máquinas de llenado y luego en los envases. El peso neto o el objetivo de llenado se alcanza dentro de una determinada tolerancia, basada en la desviación estándar. El software debe ser lo suficientemente robusto como para capturar múltiples mediciones y debe ser lo suficientemente flexible como para adaptar las tolerancias de forma dinámica para acomodar diferentes tamaños de bolsas.
CRGI había utilizado hojas de cálculo de Excel para la planificación avanzada de la calidad del producto (APQP) y el proceso de aprobación de piezas de producción (PPAP). El uso de hojas de cálculo funcionaba bien porque eran flexibles y fáciles de modificar, pero tenían limitaciones y graves inconvenientes.
"En el sector de la automoción, el uso de una hoja de cálculo para la planificación de la calidad dificultaba mucho el control de las revisiones y el control de los vínculos entre los diagramas de flujo, el AMFE y los planes de control", afirma el director de control de calidad, el Sr. Cegielkowski. "Todo se controlaba manualmente. El proceso de control de calidad requería mucho tiempo y era propenso a cometer pequeños errores".
Cuando a Cegielkowski le ofrecieron el puesto de director de calidad, sabía que si quería que la empresa avanzara hacia el futuro, tenía que mejorar los procesos y encontrar un sistema mejor, basado en software, para el APQP y el PPAP.
Los fabricantes de alimentos y bebidas de hoy en día se enfrentan al reto de lograr un estricto control del contenido neto. Si el peso, el volumen o el recuento de su producto son inferiores a los indicados, se infringen normas como la Ley de Envasado y Etiquetado Justos (FPLA). StarKist Co., fabricante de los productos de mariscos de la marca StarKist®, fue demandada por infravalorar algunos de sus productos de atún en lata de cinco onzas en tan sólo 0,03 onzas, lo que suponía una violación de la ley estatal y federal. Sin embargo, si se sobrellena para evitar el incumplimiento y las demandas, no sólo se desperdicia materia prima, sino que se pierden miles -si no millones- de dólares en beneficios.
Sin embargo, una amplia gama de problemas puede interferir en el logro de un estricto control del contenido neto. Estos problemas pueden provenir del desgaste normal de su maquinaria de producción a las fluctuaciones de las materias primas utilizadas para fabricar sus productos y más allá. Como gestor de control de calidad, ¿cómo puede encontrar un equilibrio entre el infra y el sobrellenado para impulsar la rentabilidad al tiempo que gestiona la conformidad? ¿Cómo puede optimizar simultáneamente sus procesos de fabricación de alimentos y bebidas para ayudar a garantizar la seguridad, la calidad y la satisfacción de los consumidores, todo ello manteniendo la valiosa reputación de su empresa?
Quality Digest lleva más de 40 años iluminando el camino de los profesionales de la calidad. Un podcast de vídeo semanal presentado por Quality Digest Live, demostró la llave dinamométrica inalámbrica LightStar™ y el colector de datos WiFi 600 de Datamyte.
Esta solución de gestión del par de apriete sube el listón de la calidad con la tecnología SMARTWRENCH™ para una auditoría de precisión, que incluye un algoritmo patentado de reinicio de ángulos que elimina las lecturas falsas, la verificación de la llave Nm correcta y el seguimiento de la calibración. La solución elimina el tiempo de inactividad asociado a la reacción ante lecturas falsas fuera de las especificaciones y los costes asociados a las fijaciones críticas que fallan.
Ser un líder de nivel 1 en módulos de parachoques/estructura para la industria automovilística norteamericana requiere el acceso a la información actualizada que proporciona la base de datos independiente de la empresa, sin importar dónde se encuentren los empleados cuando necesiten la información. Además, el software de gestión de datos de calidad que la empresa utilizaba no tenía todas las nuevas funciones que los empleados necesitaban.
"El mayor reto al que nos enfrentábamos era la capacidad de conectarnos a nuestra base de datos, tanto en las instalaciones como fuera de ellas", afirma la directora de TI, Mary Banaszewski. "Además, nuestro anterior software de gestión de datos de calidad no ofrecía la conformidad que necesitábamos para realizar auditorías de calidad críticas".
Aavid comenzó a utilizar DataMetrics en 2014, y los empleados apreciaron el sólido sistema. Sin embargo, después de dos años, el programa quedó en suspenso por falta de recursos de ingeniería. Durante este periodo, Aavid no tenía forma de recopilar datos durante la producción para fines de control estadístico de procesos (SPC). Los problemas de control de procesos sólo se identificaban cuando se descubría material no conforme en la inspección final, lo que resultaba muy costoso.
"Descubrir los problemas tan tarde en el proceso dificultó la realización de cambios antes de que una gran cantidad de piezas de desecho estuvieran ya en el proceso", afirma el ingeniero de mejora continua Nick Chase. "Esto dio lugar a un nivel inaceptable de desechos y retrabajo".
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