Resumen:
CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. This project is developed in a tuna processing company located in Guayaquil,
focusing on the critical fish cleaning process where significant losses of light meat are
observed. The objective is to increase the tuna light meat recovery percentage from 47.7% to
48.35% through the DMAIC methodology, justified by its impact on economic profitability,
environmental sustainability, and operational efficiency. For the project development, data
collection was conducted over seven months in the cleaning line. Statistical tools were
applied such as Anderson-Darling test for normality, capability analysis with Weibull
distribution, I-MR control charts, ANOVA for variability among operators, and linear
regression. Three root causes were identified and corresponding solutions were
implemented: structured training program, replenishment time optimization through FlexSim
simulation, and digital Kanban system for FIFO control. The results showed a statistically
significant increase in recovery from 47.09% to 48.40%, improving the process capability
index from 0.32 to 1.04. Labor absenteeism was reduced from 10% to 6% and waste
generation from 30% to 25%.
Keywords: DMAIC, Lean Manufacturing, Six Sigma, process capability, operational
efficiency.
Descripción:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. El presente proyecto se desarrolla en una empresa procesadora de atún ubicada en Guayaquil,
enfocándose en el proceso crítico de limpieza de pescado donde se observan pérdidas
significativas de carne clara. El objetivo es incrementar el porcentaje de recuperación de
carne clara de atún de 47.7% a 48.35% mediante la metodología DMAIC, justificándose por
su impacto en la rentabilidad económica, sostenibilidad ambiental y eficiencia operativa. Para
el desarrollo del proyecto se realizó recolección de datos durante siete meses en la línea de
limpieza. Se aplicaron herramientas estadísticas como prueba Anderson-Darling para
normalidad, análisis de capacidad con distribución Weibull, gráficos de control I-MR,
ANOVA para variabilidad entre operadores y regresión lineal. Se identificaron tres causas
raíces y se implementaron las soluciones correspondientes: programa de capacitación
estructurado, optimización del tiempo de reposición mediante simulación FlexSim, y sistema
Kanban digital para control FIFO. Los resultados mostraron un incremento estadísticamente
significativo en la recuperación de 47.09% a 48.40%, mejorando el índice de capacidad del
proceso de 0.32 a 1.04. Se redujo el ausentismo laboral de 10% a 6% y la generación de
desechos de 30% a 25%.