Histogramas

En una fabrica se presentaron algunos problemas con la producción  para lo cual fue necesario hacer un estudio a base de 160 datos, para encontrar el motivo de este problema, se separaron los resultados obtenidos en la maquina 1 maquina 2 y operarios A y B.

Se realizo un histograma para cada estudio, y de esta manera fue mas sencillo identificar la variación entre cada uno de estos procesos.

A continuación les presento una hoja de calculo en excel que muestra los resultados obtenidos en cada uno de los estudios realizados.

Correlación Lineal.

A continuación les presento un formulario sobre correlación lineal, con una breve explicación de la razón por la cual se utilizan cada una de las formulas que incluye.

For mulario correla-01 from Matematica de Samos

Correlación lineal.

En probabilidad y estadística, la correlación indica la fuerza y la dirección de una relación lineal y proporcionalidad entre dos variables estadísticas. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varían sistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa. La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad

 A continuación les presento un problema de correlación lineal.

La ingeniera Karina tiene a su cargo la planta de ácido y los resultados de la absorción en dos reactores son los que se muestran en la tabla siguiente. Se  desea determinar el coeficiente de correlación  entre la temperatura y la absorción así como la recta de regresión lineal. La ingeniera Karina decide realizar primero el análisis con los datos de ambos reactores y, posteriormente, estratificar los datos realizando un análisis por cada rector.

En la siguiente tabla se muestran los datos obtenidos en los resultados de ambos reactores.

A partir de los resultados arrojados por la tabla anterior, se elaboro la siguiente gráfica de dispersión

en la cual se muestra la correlación que hay entre la temperatura y la absorción de ambos reactores, el objetivo de la elaboración de esta gráfica es plasmar de una manera mas sencilla los resultados obtenidos anteriormente.

A aparir de lo que  podemos observar en la gráfica, se es posible inferir en que existe una buena correlación o correlación positiva entre las variables temperatura y absorción pero para afirmarlo con mayor certeza realizaremos los cálculos para obtener el nivel de correlación que existe entre las variables ya mencionadas.

Enseguida se calculara la R de Pearson  que indica que tan fuerte es la correlación entre las variables independiente (X) y dependiente (y), cuanto mas cerca del uno la correlación es fuerte y cuanto mas cerca del cero, la correlación es débil, en el caso de la industria cabe recalcar, que para que se considere que hay una buena correlación es a partir del 0.8.

para lo cual es recomendable hacer el análisis de correlación y regresión completo  como se muestra a continuación.

Como podemos observar en los resultados anteriores, encontramos que la R de Pearson nos arroja un resultado de 0.91290665,  es necesario que esta sea elevada al cuadrado para obtener un resultado mas exacto el resultado de elevar a la potencia ya mencionada nos da un resultado de  0.83339856, por lo que podemos afirmar que existe una fuerte correlación entre ambas variables.

En todo método estadístico, siempre se debe tomar  en cuenta que los resultados que arrojen los datos tienen un error estándar,  debido a cualquier factor inmanipulable que este influyendo en tal estudio, por lo cual, si queremos estar completamente seguros de la exactitud de nuestros estudios hay que calcular dicho error.

Al obtener la R de pearson= 0.83339856 y nuestro error estándar = 1.56980695, podemos concluir en que existe una fuerte correlación entre las variables temperatura y absorción con un error estandar minimo, esto indica que la variables ya mencionadas, influyen una sobre la otra.

Para mayor seguridad, se realizo el estudio de ambos reactores por separado los cuales arrojaron los siguientes resultados.

 Enseguida les muestro una hoja de calculo en Excel en la que se encuentran los resultados obtenidos en cada uno de los reactores.

Página para publicación de Infografías

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Pagina de almacenamiento de datos gratuita

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Los malos jefes

Todos tenemos o hemos tenido jefes a los que los hemos llamado ‘malos jefes’. ¿Pero qué significa realmente ser un mal jefe? Expongo a continuación lo que he observado en empresas, ya sean multinacionales o pymes: que ambos extremos son perjudiciales: en uno encontramos a aquel que no le importa nada sobre la gente, su motivación, su crecimiento y su productividad (y en contrapartida su único foco es el ‘bottom line’) y en el otro está aquel tan preocupado por gustarle a la gente, tener la última tecnología y simpatizar con el equipo que pierde de vista la estrategia, el desafío y la competitividad en el largo plazo. En ambos casos estamos en presencia de un obstáculo. Qué actitud tomar depende del caso, pero te presento algunas ideas para que puedas utilizar, según la situación, para que te mantengas auténtico, seas respetuoso y logres lo que te propones.

Un ejemplo de ello es  una experiencia que me ocurrió hace un año, cuando estuve trabajando como inspectora de calidad en  una empresa maquiladora de bolsas de aire, en la que si se nos encontraba algún rechazo de parte del cliente nos despedían, pero ese no era el problema, si no la falta de interés departe de los altos mandos hacia los operadores ya que ellos solo se enfocaban en el factor dinero, dejando a un lado el factor humano, exigiendo mas de lo que se podía ofrecer, debido a un mal balanceo de lineas, mal estado de la materia prima, queriendo hacer culpable de su incompetencia a el empleado, lo que como consecuencia tenia que el personal renunciaba a la empresa, generando así altos costos para la misma.

El chisme en el trabajo

¿Como afecta el chisme en el ámbito laboral?

El chisme en el trabajo, es un tema que sin duda alguna genera una gran controversia, esto es por que al tener una mala comunicación en el trabajo esta genera malos entendidos que podrían causar problemas a muchas personas si resultaran involucradas.

Para la mayoría de las personas que trabajan, la actividad que realizan resulta ser rutinaria y en ocasiones aburrida, por lo cual comienzan a decir o hacer cosas que dejan mucho que desear y esto incita a los demás a hacer comentarios que luego se convierten en rumores, o chismes entre pasillos, y como resultado de esto, discrepancia entre las personas.

http://proc-industriales.blogspot.mx/2013/05/el-chisme-en-el-trabajo.html

Reporte técnico

Control estadístico del proceso

Reporte técnico

La fábrica de chavetas dispone de dos líneas de producción que, hasta ahora han cumplido con las expectativas del cliente (TV = 5 cm, tolerancia 0.92 mm). El responsable de calidad tiene dudas acerca del desempeño de las dos líneas de producción debido a algunas devoluciones del cliente. Por lo tanto lleva acabo un muestreo en cada linea encontrando los siguientes resultados.

LSL= 5.092

USL= 4.908

Linea 1:

Máximo = 5.085

Mínimo = 4.915

Al calcular la media estimada, con los valores máximo y mínimo encontramos que esta es igual a el valor deseado es decir es 5, así que se puede inferir que el proceso esta bien centrado.

Tanto el valor máximo (5.085) como el mínimo (4.908) se encuentran dentro de las especificaciones del cliente, por lo cual se infiere en que la fabrica se puede comprometer con el cliente.

No podemos asegurar que nuestras inferencias sean correctas solo si realizamos el estudio completo.

Al realizar el estudio, encontramos que la media aritmética es de 4.9999433, como observamos la diferencia entre esta y el valor deseado son prácticamente iguales, así que se puede asegurar que el proceso esta bien centrado.

La desviación estándar  encontrada fue de  0.0453788 esto indica que la variabilidad del proceso es muy alta  y que el proceso solo alcanza una desviación estándar hacia  ambos lados de la media aritmética (+ -), por lo tanto  la idea inicial que teníamos en el sentido de satisfacer los requerimientos del cliente es incorrecta por que esta elevada variabilidad no nos permite cumplir con dichas especificaciones.

Analicemos el histograma correspondiente a el estudio realizado con los datos anteriormente mencionados.

En este histograma podemos observar como los limites inferior y superior no superan las especificaciones del cliente, como mencionábamos anteriormente, se podría inferir en que se puede comprometer con el cliente para la fabricación de dicho producto.

Sin embargo al realzar el estudio completamente encontramos lo siguiente:

Podemos darnos cuenta, que según la regla empírica solo el 68 % de el material en proceso se encuentra dentro de los requerimientos del cliente ya que solo soporta 1 desviación estándar, lo cual nos lleva a afirmar que el trabajo que se esta realizando no es bueno, por lo cual a empresa no se puede comprometer con el cliente de no ser que modifique su proceso y disminuya la variabilidad.

Veamos lo que ocurre con la linea 2:

Máximo = 5.079

Mínimo  =4.908

Con los valores máximo  y mínimo encontramos la media estimada de 4.99035 y esta es muy aproximada a el valor deseado y se encuentra dentro de las especificaciones del cliente, y podemos inferir en que el proceso esta bien centrado, con estos datos podemos realizar un juicio y  suponer que la empresa se puede comprometer con el cliente.

Para poder afirmar lo que suponemos, es necesario hacer el estudio estadístico correspondiente, al hacerlo encontramos que la media aritmética de este proceso es de 4.9941400 la diferencia entre esta y el valor deseado es de 0.005846 así que se puede asegurar que el proceso esta bien centrado, pero siempre teniendo presente que solo es una muestra.

encontramos una variabilidad de el proceso muy alta ya que la desviación estándar es de 0.0362 192, el proceso solo tolera 2 desviaciones estándar lo que es insuficiente para poder comprometerse con el cliente, debido a que hablamos que un 95% del producto esta e buenas condiciones mientras que un 5% seria rechazado generando perdidas a la empresa especialmente si se habla de cantidades grandes de producción.

Analicemos el siguiente histograma con los datos mencionados anteriormente:

En este histograma podemos observar como los limites inferior y superior no superan las especificaciones del cliente, como mencionábamos anteriormente, se podría inferir en que se puede comprometer con el cliente para la fabricación de dicho producto.

Sin embargo al realzar el estudio completamente encontramos lo siguiente:

Podemos darnos cuenta, que según la regla empírica solo el 95 % de el material en proceso se encuentra dentro de los requerimientos del cliente ya que solo soporta 2 desviaciónes estándar, lo cual nos lleva a afirmar que el trabajo que se esta realizando no es bueno, por lo cual a empresa no se puede comprometer con el cliente de no ser que modifique su proceso y disminuya la variabilidad.