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Herramientas para Analizar, Arturo Juárez Castillo Grupo: 2 27/01/2022 -…
Herramientas para
Analizar
Objetivo de Analizar
Identificar las causas raíz del problema, identificando las X para entender cómo es que éstas generan el problema y confirmar las causas con datos.
Tormenta de Ideas
En ingles "brainstoming" es una técnica que sirve para que un grupo pueda generar gran cantidad de ideas respecto a un tema, problema y/o soluciones.
Diagrama de Afinidad
Sirve para reunir varios datos en clasificaciones intuitivas de acuerdo a un tema o idea principal, ayuda a centrar un problema poco definido.
5 Por qué's
Establece un número mínimo de pasos para analizar y buscar la causa raíz de un problema a través de investigar el porqué ocurre cada causa anterior, aunque a veces 5 pasos pueden quedarse cortos o puede haber falta de homogeneidad en las respuestas dependiendo de quién conteste, esta técnica permite focalizar la atención en un problema concreto.
Identificación de los
9 desperdicios
Durante el proceso para generar un producto, suele haber pasos que agregan valor y pasos que no, entendiendo por "Valor" todo lo que el cliente está dispuesto a pagar, estos pasos se pueden categorizar como:
Valor agregado
Muda Tipo I: no agrega valor pero es necesario
Muda Tipo II: No agrega valor y se puede eliminar
Donde la Muda es igual al desperdicio, el reducir las actividades clasificadas como Muda Tipo II se puede mejorar el proceso.
Prueba de hipótesis
Teniendo en cuenta que
Y= f (x1, x2, x3,..., xn)
Hipótesis: Es una afirmación basada en una opinión sobre una población o en la experiencia. Toda suposición, creencia o idea que debe ser evaluada y cuantificada para correlacionar la X con la Y
H0: Hipótesis nula, no hay cambios ni relación.
H1: Hipótesis alternativa, Existe cambio y diferencia
Intervalo de Confianza: Rango de valores probables para un parámetro poblacional.
Nivel de Confianza: Es qué tan seguro es que el intervalo de confianza contenga el verdadero valor del parámetro poblacional (1-alpha)
Alpha: Referencia principal para tomar conclusiones al realizar pruebas de hipótesis. Se relaciona con la probabilidad de afirmar que existe una diferencia cuando no es así.
Beta: Útil para determinar que tan capaz es una prueba estadística para detenctar una diferencia no aleatoria de un grupo de datos. Se relaciona con la probabilidad de negar una diferencia cuando ésta sí existe. (potencia de la prueba)
Valor P: Se relaciona con la probabilidad de tomar una decisión equivocada. Probabilidad que los resultados observados puedan ocurrir por casualidad
Pasos para la prueba de hipótesis:
Definir la prueba de hipótesis H0 y H1.
Definir un valor alpha para tener la región de rechazo de H1 y de aceptación de H0
Si Valor P>alpha, mucho riesgo de tomar una decisión equivocada.
Si P>0.05, H0 es el bueno
Si P<0.05 H0 debe irse
Selección de herramientas.
Aceptar o Rechazar H0.
Diagrama de Ishikawa
También llamado diagrama de pescado o "Fishbone" se enfoca en encontrar las posibles causas de un problema concreto ramificándolas para encontrar la causa raíz, sin embargo esto puede llegar a complicar el diagrama sobre todo si no se conoce el proceso analizado.
Entre los aspectos a considerar se tienen:
Mano de obra: Conocimiento, entrenamiento, habilidad, capacidad, motivación.
Métodos: Estandarización, excepciones, operaciones.
Equipos: Capacidad, condiciones de operación, herramientas, ajustes.
Material: Variabilidad, cambios, proveedores.
Mediciones: Disponibilidad, definiciones, repetibilidad, tamaño de la muestra, calibración.
Arturo Juárez Castillo
Grupo: 2
27/01/2022