Proyecto de mejora de la calidad de un detergente mediante la metodología Seis Sigma en la empresa The SPB Global Corporation SL

Abstract

[ES] El presente Trabajo Fin de Grado (TFG) tiene como objetivo mejorar la calidad final de un detergente mediante la metodología Seis Sigma de mejora de procesos.

El TFG aquí desarrollado surge debido a la existencia de lotes de producto fabricados que no cumplen los requerimientos de calidad establecidos por la empresa, provocando un sobrecoste y un retraso en la producción.

De las cinco etapas de las que consta la metodología Seis Sigma (definir, medir, analizar, mejorar y controlar), dado que el presente trabajo se ha desarrollado durante la estancia en prácticas en la empresa SPB, se han desarrollado las cuatro primeras, quedando pendiente por completar la fase de control.

Las herramientas estadísticas aplicadas en este TFG se pueden clasificar en dos grupos: herramientas de análisis exploratorio y herramientas de predicción. El modelo de Análisis de Componentes Principales (PCA) ha permitido realizar un análisis exploratorio de los datos, detectar anomalías, imputar valores faltantes y comprender las relaciones existentes entre las distintas variables del proceso. Por su parte, como herramientas de predicción, se ha utilizado el modelo de Regresión Lineal Múltiple y, debido a sus limitaciones, también se ha optado por el modelo de Regresión de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS), que ha permitido conocer las variables del proceso que afectan a la calidad final del producto.

[CA] El present Treball Fi de Grau (TFG) té com a objectiu millorar la qualitat final d'un detergent per mitjà de la metodologia Sis Sigma de millora de processos. El TFG ací desenvolupat sorgeix a causa de l'existència de lots de producte fabricats que no compleixen els requeriments de qualitat establits per l'empresa, provocant un sobrecost i un retard en la producció. De les cinc etapes de què consta la metodologia Sis Sigma (definir, mesurar, analitzar, millorar i controlar), atès que el present treball s'ha desenvolupat durant l’estada en pràctiques en l'empresa SPB, s'han complit les quatre primeres, quedant pendent per completar la fase de control. Les ferramentes estadístiques aplicades en este TFG es poden classificar en dos grups: ferramentes d'anàlisi exploradora i ferramentes de predicció. El model d'Anàlisi de Components Principals (PCA) ha permès realitzar una anàlisi exploradora de les dades, detectar anomalies, imputar valors faltants i comprendre les relacions existents entre les distintes variables del procés. Per la seua banda, com a ferramentes de predicció, s'ha utilitzat el model de Regressió Lineal Múltiple i, a causa de les seues limitacions, també s'ha optat pel model de Regressió de Mínims Quadrats Parcials (PLS), que ha permès conèixer les variables del procés que afecten la qualitat final del producte.

[EN] The aim of this Final Degree Project (FDP) is to improve the final quality of a detergent through Six Sigma process improvement methodology.

The FDP developed here arises due to the existence of manufactured product batches that do not match the quality requirements established by the company, causing an extra cost and a delay of production.

Out of the five stages that comprise the Six Sigma methodology (define, measure, analyze, improve and control), owing to this work has been developed during the internship at the SPB company, the first four have been developed, remaining pending to complete the control phase.

The statistical tools applied in this FDP can be classified into two groups: exploratory analysis tools and prediction tools. The Principal Component Analysis (PCA) model has made it possible to carry out an exploratory analysis of the data, detect anomalies, impute missing values and understand the relationships between the different variables of the process. On the other hand, the Multiple Linear Regression model has been used as prediction tool but, due to its limitations, the Partial Least Squares Regression (PLS) model has also been chosen, which has allowed us to know the process variables that affect the final quality of the product.