Melhoria contínua no beneficiamento de algodão: um estudo de caso

Rian Moura Café Amorim; Keren Karolyne Nóbrega Silva; Yuri Laio Teixeira Veras Silva

doi:10.47456/bjpe.v11i4.49494

Autores/as

Rian Moura Café Amorim Universidade Federal de Campina Grande Autor/a
Keren Karolyne Nóbrega Silva Universidade Federal da Paraíba (UFPB) Autor/a https://orcid.org/0009-0006-9007-2287
Yuri Laio Teixeira Veras Silva Universidade Federal de Campina Grande Autor/a https://orcid.org/0000-0003-0683-6194

DOI:

https://doi.org/10.47456/bjpe.v11i4.49494

Palabras clave:

Agronegocios, Gestión de Calidad, Control Estadístico de Calidad, Algodón

Resumen

Este artículo presenta un estudio de caso cuyo objetivo es identificar y proponer mejoras en el proceso de procesamiento del algodón en una agroindustria, centrándose en la producción de pacas de fibra de algodón durante la cosecha 2021/2022. La investigación se llevó a cabo durante seis meses, durante los cuales se recopilaron y analizaron datos mediante herramientas de calidad y software específico. Los resultados revelaron una alta tasa de no conformidad en las pacas producidas: de las 77.758 pacas sólidas, el 41% presentó bajo peso, el 36,6% sobrepeso y solo el 22,4% cumplió con los estándares establecidos. Además, se detectó una falta de estandarización entre turnos y meses, lo que comprometió la eficiencia del proceso y generó pérdidas financieras. Ante este panorama, el estudio refuerza la importancia de la mejora continua mediante la gestión de la calidad y el control estadístico en el sector agroindustrial.

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Biografía del autor/a

Rian Moura Café Amorim, Universidade Federal de Campina Grande

Ingeniero de Producción | Coordinadora Agroindustrial - UBA | SLC Agrícola S/A
Keren Karolyne Nóbrega Silva, Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Me motiva el compromiso. Creo que la dedicación genuina es lo que transforma los proyectos en resultados tangibles, por lo que me entrego por completo a cada reto que asumo. Considero el trabajo como una oportunidad de aprendizaje continuo, y me esfuerzo por mantener viva la perspectiva crítica y curiosa de quien también disfruta escribiendo y reflexionando sobre sus experiencias.

Mi formación en Ingeniería de Producción y Sistemas me ha demostrado que la ingeniería va mucho más allá de la optimización de procesos. Se trata de conectar personas, datos y estrategias para transformar las organizaciones. Durante mis estudios de pregrado, trabajé en gestión estratégica de proyectos, investigación operativa y marketing. En mi programa de maestría, profundizo mi trayectoria estudiando ingeniería de la sostenibilidad como ventaja competitiva, con énfasis en la teoría de las capacidades dinámicas y la economía circular.

Me esfuerzo por desenvolverme con naturalidad tanto en el ámbito académico como en el empresarial, donde trabajo con la gestión de indicadores, el seguimiento de proyectos, la definición estratégica, la toma de decisiones basada en datos, la estandarización y el control. Utilizo Power BI para traducir información compleja en presentaciones claras y visualmente atractivas, facilitando la comunicación y la toma de decisiones. Me interesan especialmente temas como la ingeniería organizacional, la calidad, la innovación y la gestión del conocimiento, y participo activamente en iniciativas de voluntariado centradas en la docencia y el trabajo colaborativo multidisciplinario.

Valoro los entornos donde el aprendizaje, el propósito y los resultados van de la mano, ya que esto es lo que busco construir a diario en mi trayectoria profesional.
Yuri Laio Teixeira Veras Silva, Universidade Federal de Campina Grande

Profesor Adjunto de la Unidad de Ingeniería de Producción de la Universidad Federal de Campina Grande. Cuenta con experiencia en las principales áreas de la Ingeniería de Producción, especialmente en investigación y simulación de operaciones, gestión de la producción, análisis de inversiones, logística y cadena de suministro, con especial atención a la implementación de herramientas de apoyo a la toma de decisiones, basadas principalmente en enfoques de programación entera mixta, modelos estocásticos no lineales, metaheurísticas, inteligencia artificial y simulación computacional.

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