Por Oliver Franzç.

Ver pasillos y pasillos de comestibles en la tienda hace que todo parezca muy fácil.

Pero la fabricación de alimentos y bebidas no es nada sencilla. Los equipos de calidad, los especialistas en mejora continua y los ingenieros de envasado dedican incontables horas a garantizar que cada envase esté perfectamente sellado y listo para su venta.

Pequeñas variaciones en los procedimientos de fabricación, o incluso cambios ambientales, pueden provocar problemas importantes, incrementando las tasas de defectos y reduciendo las ganancias.

En este ejemplo, analizamos a un fabricante de alimentos y bebidas que enfrenta un aumento de defectos de empaquetado, especialmente si estos defectos siguen una cadencia estacional. Recurrieron al Minitab Solution Center para analizar las posibles causas y utilizaron el software estadístico Minitab Statistical Software y la IA para descubrir información clave.

¿Tiene curiosidad por ver cómo lo hicieron? Analicémoslo.

Paso 1: Lluvia de ideas en equipo

El equipo de calidad se reunió para revisar varias bolsas de snacks de frutas que no estaban selladas correctamente, lo que creaba un riesgo de seguridad.

Utilizaron un diagrama de espina de pescado de Hombre, Máquina, Materiales, Método y Entorno en la utilidad Brainstorm de Minitab Solution Center para identificar las posibles causas. Este es su diagrama inicial:

A medida que la discusión disminuyó, utilizaron la función de Generación rápida de IA para que surgieran ideas adicionales, especialmente en la categoría “Medio ambiente”.

Esto es lo que generó la IA de Minitab. Las adiciones generadas por la IA se indican con el signo más (+) verde en la esquina superior derecha:

La IA de Minitab sugirió posibles factores contribuyentes, incluyendo uno que les llamó la atención: los cambios estacionales de humedad. Recordaron que los defectos solían aumentar en los meses más cálidos.

Paso 2: Análisis estadístico

Utilizaron Minitab Statistical Software para crear un gráfico de descomposición de series temporales y comprender mejor los cambios estacionales en el número total de defectos. Sabían que existía una cadencia estacional que querían visualizar, y también querían comprender cuántos defectos podrían ocurrir el año siguiente y cuándo:

Para simplificar la interpretación, generaron un resumen en lenguaje sencillo dentro de la aplicación utilizando la IA de Minitab:

La IA de Minitab confirmó que la serie temporal era razonablemente precisa para modelar defectos futuros. El resumen también mencionó que la mayoría de los defectos tendían a ocurrir en julio y la menor en febrero.

Paso 3: Hallazgos

Como la humedad estacional fue señalada como una posible causa, el equipo utilizó el Graph Builder del software estadístico Minitab para visualizar los niveles de humedad de la fábrica junto con los recuentos de defectos.

Descubrieron una tendencia clara: a medida que aumentaban los niveles de humedad, también lo hacía el número de defectos en los envases.

Paso 4: Acción

Con esta información, el equipo no esperó. Instalaron sensores de humedad inteligentes en áreas clave de producción que alertaban cuando la humedad superaba los umbrales óptimos.

También colaboraron con el equipo de mantenimiento para ajustar la temperatura y el tiempo de permanencia de la selladora según las condiciones ambientales. Garantizaron la hermeticidad de los sellos incluso en días húmedos.

Finalmente, crearon un tablero en Minitab Connect para monitorizar las condiciones ambientales y las tasas de defectos en tiempo real para poder actuar rápidamente si las tendencias comenzaban a cambiar.

En dos meses, el equipo observó una caída del 38% en los defectos relacionados con los sellos y el tiempo de inactividad de la producción relacionado con el retrabajo se redujo a la mitad.

Cuando los datos y la IA sellan el trato

Resolver problemas de calidad en la fabricación de alimentos y bebidas requiere algo más que conjeturas.

Es necesaria perspicacia.

Con el poder combinado de herramientas de lluvia de ideas, análisis asistido por IA y monitorización de datos en tiempo real, este equipo no solo identificó la causa raíz de los defectos estacionales, sino que actuó al respecto.

¿Y el resultado? Menos defectos. Menos tiempo de inactividad. Más confianza en cada paquete que sale de la línea.

Ya sea que esté lidiando con problemas de empaquetado o ineficiencias de procesos, Minitab permite a su equipo pasar del problema a una solución proactiva, con datos duraderos.

Ponga sus ideas y datos a trabajar con una prueba gratuita de Minitab Solution Center.