COMERCIALIZADORA DEL CONTINENTE
S. DE R.L. DE C.V.
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE OAXACA MATERIA:
PROYECTOS DE MEJORA
DISEÑO DE EXPERIMENTOS
PROFESOR:
ING. ATALIA LUNA PÉREZ ALUMNOS:
ORTIZ SALAZAR LETICIA MARIBEL PONCE REYES ANDREA DENISSE RAMÍREZ CONTRERAS MANUEL SÁNCHEZ ROMERO ALEJANDRA ESPECIALIDAD:
ING. INDUSTRIAL AULA:
E8
HORA:
11:00 – 12:00 Hrs.
Oaxaca de Juárez, Oaxaca; a 6 de Diciembre del 2011.
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UNIDAD III DISEÑO DE EXPERIMENTOS OBJETIVO El objetivo del diseño de experimento que se aplicara es para estudiar, si al utilizar un determinado tratamiento produce una mejora en el proceso del servicio o no. Si la variabilidad experimental es grande, o solo se detectara si ocasiona alguna influencia en su uso cuando se produzca grandes cambios en la relación con el error de observación.
El Diseño de Experimentos es una técnica activa que manipula el proceso para inducirlo a proporcionar la información que se requiere para mejorarlo. Estas técnicas estadísticas y de ingeniería nos permiten lograr la máxima eficacia de los procesos de la producción a menor costo. El Diseño de Experimentos es aplicable a cualquier rama industrial y su principal objetivo es que los métodos estadísticos logren que el proceso de generar conocimiento y aprendizaje sea tan eficiente como sea posible. Los modelos de “Diseño de experimentos” son modelos estadísticos clásicos cu yo objetivo es averiguar si determinados factores influyen en la variable de interés y si existe influencia de algún factor, cuantificarla.
La Metodología del diseño de experimentos se basa en la experimentación. Es conocido que si se repite un experimento, en condiciones indistinguibles, los resultados presentan variabilidad que puede ser grande o pequeña. Si la experimentación se realiza en un laboratorio donde la mayoría de las causas de variabilidad están muy controladas, el error experimental será pequeño y habrá poca variación en los resultados del experimento. Pero si se experimenta en procesos industriales, administrativos ... la variabilidad es grande en la mayoría de los casos. La metodología del Diseño de Experimentos estudia cómo variar las condiciones habituales de realización de un proceso empírico para aumentar la probabilidad de detectar cambios significativos en la respuesta, de esta forma se obtiene un mayor conocimiento del comportamiento del proceso de interés. Para que la metodología de diseño de experimentos sea eficaz es fundamental que el experimento esté bien diseñado.
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Un experimento se realiza por alguno de los siguientes motivos:
Determinar las principales causas de variación en la respuesta. Encontrar las condiciones experimentales con las que se consigue un valor extremo en la variable de interés o respuesta. Comparar las respuestas en diferentes niveles de observación de variables controladas. Obtener un modelo estadístico-matemático que permita hacer predicciones de respuestas futuras.
La utilización de los modelos de diseño de experimentos se basa en la experimentación y en el análisis de los resultados que se obtienen en un experimento bien planificado. En muy pocas ocasiones es posible utilizar estos métodos a partir de datos disponibles o datos históricos, aunque también se puede aprender de los estudios realizados a partir de datos recogidos por observación, de forma aleatoria y no planificada. En el análisis estadístico de datos históricos se pueden cometer diferentes errores, los más comunes son los siguientes: Inconsistencia de los datos .
Los procesos cambian con el tiempo, se producen cambios en el personal (cambios de personas, mejoras del personal por procesos de aprendizaje, motivación,...), cambios en las máquinas (reposiciones, reparaciones, envejecimiento,...). Estos cambios tienen influencia en los datos recogidos, lo que hace que los datos históricos sean poco fiables, sobre todo si se han recogido en un amplio espacio de tiempo. Variables con fuerte correlación .
Puede ocurrir que en el proceso existan dos o más variables altamente correlacionadas que pueden llevar a situaciones confusas. Por ejemplo, en el proceso hay dos variables X 1 y X 2 fuertemente correlacionadas que influyen en la respuesta, pero si en los datos que se tiene aumenta al mismo tiempo el valor de las dos variables no es posible distinguir si la influencia es debida a una u otra o a ambas variables ( confusión de los efectos ). Otra situación problemática se presenta si solo se dispone de datos de una variable (por ejemplo de X 1 y no de X 2), lo que puede llevar a pensar que la variable influyente es la X 1 cuando, en realidad, la variable influyente es la X 2 (variable oculta ). El rango de las variables controladas es limitado. Si el rango de una de las variables importantes e influyentes en el proceso es pequeño, no se puede saber su influencia fuera de ese rango y puede quedar oculta su relación con la variable de interés o lo cambios que se producen en la relación fuera del rango observado. Esto suele ocurrir cuando se utilizan los datos recogidos al trabajar el proceso en condiciones normales y no se experimenta (cambiando las condiciones de funcionamiento) para observar el comportamiento del proceso en situaciones nuevas.
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En la empresa Distribuidora CONTINENTAL se hizo el estudio de tiempos en una semana para determinar en cuanto tiempo se tiene que atender aun cliente si es que se cuenta con inventario (Software). Utilizando dos tipos de tratamientos son de via personal y via telefonica de 7 dias registrados.
DATOS TOMADOS CON FORME AL PROBLEMA ENCONTRADO EN LA EMPRESA.
DATOS:
VÍA TELEFÓNICA
VÍA PERSONAL
15 12 10 8 5 6 12
15 12 10 8 10 15 10
= 9.714 = 3.3258 In
= 1.2017
∑yi= 68 ∑= 4624
11.428 2.499 .9158 80 = 148 6400 = 11024
Li = 7
7
1-i = 6
6
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H=
1=
2
Hal = al menos una
s2
I ≠ donde i =1,2
= 6 ( 3.3258 ) + 6 ( 2.499 ) / 12 = 2.9124
∑= 6 ( 1.2017 ) + 6 ( .9158 ) = 12.705
C= 1+ 1 /6 (7-1 ) ( 1/6 + 1/6 +1 /12 ) = 1.0115 EP. x2 EP .
x2
= 1/1.0115 ( 12 In 2.9124 ( 12.705 )
= .12
X(
0.05 ) ( 1 ) =.451
En Minitab al ser una prueba de de solo dos factores la prueba de Bartlett se sustituye por r la de Levena y F En esta cao utilizamos el valor de P H0: No existe diferencia en entra la varianza H1: Existe diferencia en entra la varianza
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La regla de decisión es rechazar Ho si P < 0.5 Por tanto le decisión es no rechazar Ho pues como se observa P=.505
ENTONCES PODEMOS REALIZAR LA ANOVA
PRUEBA DE EFECTO DE TRATAMIENTOS Ho: Con las dos maquinas métodos se espera el mismo tiempo Ha: Se espera que con uno de los dos métodos sea diferente el tiempo
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Regla de decisión: Rechazar Ho si EP > F(1,12)
Decisión: Rechazar Ho
CONCLUSIÓN Se esperan obtener tiempos diferentes con los dos métodos y basándonos en los inérvalos de confianza podemos decir que pierde mucho tiempo por vía telefónica pus su encuentra es menor los 10 min mientras q la vía personal se leja aproximándose mas a los 12 min.
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Esto lo podemos comprobar con la grafica de cajas donde observamos claramente como el tiempo es menor por al vía telefónica.
