Muestreo Del Trabajo III Parte

7/24/2019 Muestreo Del Trabajo III Parte

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INGENIERA INDUSTRIAL

DOCENTE: ING. PATRICIA AGUILAR TICONAE- mail: [email protected]

INGENIERA DE MTODOS II


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DIAGRAMAS DE CONTROL


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DIAGRAMAS DE CONTROL

Son representaciones grficas de losresultados obtenidos en el muestreo diario

acumulado, en las cuales, adems, semarca con dos lneas paralelas elporcentaje medio, y a una distancia deste de 3 desviaciones tpicas de la

muestra (3), los denominados lmites decontrol, superior e inferior.


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DIAGRAMA P

Nmero de muestra

Lmite superior

de control

Lmite inferior

de control

Media (p)


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Los lmites de control indican el mayor valor quepueden tener los resultados del muestreo, puessi alguno de ellos rebasa estas lneas, es

indudable que algo anormal ha ocurrido (error,accidente, etctera), ya que solamente existe3% de probabilidades de que un punto vlidoest fuera de estos lmites. Si n es el nmero

de actividades controladas en cada muestra, y pel porcentaje medio de actividades indeseables,el valor de los lmites de control ser:


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LMITES DE CONTROL

= + 3 = 3(1 )


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EJEMPLO 01:

En una compaa se quiere medir el porcentajede paro de mquinas en el departamento de

tornos. Se desea un nivel de confianza de

95.45% y una precisin de 5%.

En el primer muestreo se obtuvo:

Mquinas activas 150

Mquinas inactivas 50

200


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=50

200

= 0.25

Se encuentra el valor de N:

=2 0.25 (1 0.25)

(0.05)

= 300


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OBSERV.

SUCESOS

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

ACTIVAS 20 22 21 21 23 20 19 21 18 19

INACTIVAS 10 8 9 9 7 10 11 9 12 11

TOTAL 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30

0.33 0.27 0.3 0.3 0.23 0.33 0.36 0.3 0.4 0.36

Se pretende realizar el estudio en 10 das, por lo cual se

realizarn 30 observaciones diarias como indica la tabla:

Mquinas activas 204

Mquinas inactivas 96

300


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= 9

= 0.32

. . = 0.32 30.32 (1 0.32)

30

. . = 0.32 0.06387


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PROGRAMAS DE MUESTREO


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PROGRAMAS DE MUESTREO

Las horas del da en que el analistarecopila los datos de la muestra debenelegirse al azar. Con este enfoque, se

reduce la presencia de sesgos de losdatos.


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FRECUENCIA DE OBSERVACIONES

Depende:

Del numero de observaciones Del lmite de tiempo aplicado al

desarrollo del estudio. Nmero de analistas disponibles De la naturaleza del trabajo, entre

otros.


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EJEMPLO 01

Se requiere reunir 3600 observaciones en 20 das, enuna seccin de 20 tornos. Se cuenta con un soloanalista. Determinar la frecuencia de observacionesdiarias.

Ser necesario obtener: 360020 = 180 observ. xda.

Una vez determinado el nmero de observacionespor da, deben seleccionarse los tiempos reales

necesarios para registrar las observaciones. Paraobtener una muestra representativa, lasobservaciones se toman a todas horas del da.


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Como hay 20 mquinas que observar, el analistadebe hacer 9 visitas aleatorias a la seccin demquinas cada uno de los 20 das.

Para el ejemplo se supone que se dispone de unanalista para tomar 180 observaciones en unaseccin de 20 tornos, los mismos que son

independientes entre s. Se quiere determinar lossuplementos por demoras inevitables ypersonales.

DETERMINACIN DE LA FRECUENCIA DE

OBSERVACIONES


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Existen muchas formas de hacer aleatoria laocurrencia de las observaciones:

PRIMER ENFOQUE:

Siguiendo con el ejemplo, se pueden elegir nuevenmeros diariamente de una tabla estadstica denmeros aleatorios, que varen entre 1 y 48(considerando que se trabaja diariamente 1 turnode 8 horas), asgnese a cada numero una cantidad de

minutos equivalente a 10 vecesal valor del nmero.Los nmeros seleccionados pueden fijar entonces eltiempo desde el inicio del da de trabajo hasta elmomento de efectuar las observaciones.

SELECCIONAR TIEMPOS DE OBSERVACINAL AZAR


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El analista debe hacer una visita al centro detrabajo, 220 minutos despus de iniciado elturno. Si el turno comienza a las 8 am, entonces a

las 11:40 a.m. hara una inspeccin en los 20tornos.

Supongamos que escojo 22, y la jornada laboral

comienza a las 8 a.m.

La hora de toma de la muestra a los 20tornos ser ?


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SEGUNDO ENFOQUE:

Considera los cuatro dgitos adyacentes en la

tabla de nmeros aleatorios, eldigito 1 identifica

el da (1-5: Lun-Vier), el digito2 es el identificador

de las horas, con nmeros de 0 a 8 sumados a

la hora de inicio.Los dgitos3 y 4 identifican los

minutos, con nmeros entre 0 y 60 como

aceptables.


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Siguiendo con el ejemplo 01 supongo que

escojo el nmero 1455:

La toma ser el Lunes a las 12:55 p.m.

Tambin podemos hacer uso de losprogramas de computadoras para determinarel programa de observaciones diarias.El estudio deber ser lo suficientemente largo

para incluir las fluctuaciones normales de laproduccin. Lo usual es que los estudios demuestreo del trabajo se hagan en bloquesque van de dos a cuatro semanas.


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TERCER ENFOQUE:

Tambin se tiene en el mercado software para determinar elprograma para las observaciones diarias.

Por ejemplo, un programa existente se basa en un reloj de 0 a

24 horas, de modo que las observaciones al azar pueden ser

tomadas en cualquier momento en los tres turnos. El

programa formula cuatro preguntas:

1. A qu hora empezar? (en el reloj de 24 horas)

2. A qu hora terminar? (en el reloj de 24 horas)3. Cuntas observaciones a de tomarse entre las horas de

comienzo y del final?

4. El tiempo mnimo entre observaciones.


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El software tambin permite el ingreso como entrada de

condiciones especiales, por ejemplo, periodos en los que no

se deben tomar observaciones. Puede no ser deseable

tomar observaciones durante el periodo de descanso de las10:00 a las 10:15 ni en el tiempo del almuerzo de las 12:00 a

las 13:00.


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Observacin I a las 8:0I Observacin II a las 11:25

Observacin 2 a las 8:29 Observacin 12 a las 11.41

Observacin 3 a las 8:54 Observacin 13 a las 13:14


Observacin 5 a las 9:30 Observacin 15 a las 14:15Observacin 6 a las 9.41 Observacin 16 a las 14:54


Observacin 8 alas 10:22 Observacin 18 a las 15:32


Observacin 10 alas 11 :00 Observacin 20 a las 16:57

Si el registro se bas en un da de trabajo de las 8:00 a las

17:00, se desean 20 observaciones aleatorias y el tiempomnimo entre observaciones es de 10 minutos, Las cuatroentradas sern 8, 17, 20 y 10. De modo que el programa deobservaciones a desarrollar comenzar a las 8:00 y terminar alas 17:00. El programa de observaciones aparecer entonces

en forma parecida a la siguiente:

EJEMPLO 02


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Tambin podemos hacer uso de losprogramas de computadoras para

determinar el programa de observacionesdiarias.

Tarea (e book)

Ingenieria Industrial Benjamin Niebel pag. 461

Detalla cuales son los beneficios que

proporcionan los software paramuestreo del trabajo.

Menciona 4 ventajas de trabajo del QuikSamp para muestreo de trabajo.


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DISEO DE FORMATO DE MUESTREO DE

TRABAJOEl analista debe disear un formato pararegistrar los datos recolectados durante elestudio. Es comn que una forma estndarno sea aceptable.

Cada estudio de MT es nico desde el puntode vista de:

las observaciones totales necesarias,

los tiempos aleatorios en que se realizan y

la informacin que se busca.


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La utilizacin de una mquina o instalacin se

determina fcilmente por la tcnica de muestreo

de trabajo.

MUESTREO DE TRABAJO PARA DETERMINARLA UTILIZACION DE UNA MAQUINA


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EJEMPLO 03

Suponer que se desea obtener informes sobre la

utilizacin de cada mquina en una cierta seccin de un

taller. La direccin haba estimado que el tiempo de

trabajo (corte) real en esta seccin deba ser 60% del da

de trabajo para cumplir con las cuotas de produccin. Se

tienen catorce mquinas y se estima que se deban

efectuar aproximadamente 3000 observaciones para

lograr la exactitud deseada. El tiempo estimado para el

estudio es de 12 das y se trabaja 3 turnos por da. Se

disea entonces un formato de muestreo de trabajo

(Fig. sgte) donde se indica los 16 estados posibles en que

podran estar cada una de las mquinas en estudio en el

momento de una observacin.


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Nro de Observaciones por da : 3000/12= 250Nro de visitas por da : 250/14 = 18

Nro observaciones por da : 18 * 14 = 252Nro de observaciones totales/maq : 18*12 = 216


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1.CORTE,2 PREPARACION,3 INACTIVA, 4 ESPERA DE GRUA,5 ESPERA DE INSPECCIN, 6 AYUDA A LA INSPECCION,7 ESPERA DE HERRAMIENTAS NO DISPONIBLE, 8 ESPERA: DIFICULTAD DE HERRAMIENTAS, 9 CONSULTA CON OTROTURNO, 10 MANEJO DE HERRAMIENTAS, 11 SACAR O AFILAR HERRAMIENTAS, 12 CONSULTA CON SUPERVISOR, 13ESPERA DEL TRABAJO 14 QUITAR VIRUTA 15 OTRA OPERACIN 16 SIN OPERARIO (3000/12=250/14 = 18 *12 =216)


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Los administradores conscientesperidicamente toman muestras de supropio trabajo para evaluar su efectividaden el uso del tiempo. En la mayora de

los casos, los administradores gastanmenos tiempo de lo que creen en aquellosaspectos de su labor que juzganimportantes, y tambin gastan ms tiempodel que calculan en aspectos noimportantes, tales como demora personaly retrasos evitables.

OTRAS APLICACIONES


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Por ejemplo, un profesor universitario decide

efectuar un auto-muestreo para saber cmo estinvirtiendo su tiempo. Determina hacer un muestreoal azar sobre un periodo de ocho semanas duranteel ao acadmico. Ajusta su recordador aleatoriopara obtener un muestreo promedio de 2 obs/hora.

As, en el tiempo de estudio de ocho semanas,

tendr 640, observaciones (8 semanas x 40 horassemanales x 2 obs/hora).

A fin de registrar los datos, el profesor dise unformato para registrar la informacin. Cada vez quesu recordador aleatorio suena, registra la letra de

cdigo para la categora especfica y el tiempo. Laforma fue diseada para contener una semana deobservaciones aleatorias diarias.


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Al final del estudio de 8 semanas hace un resumen de las hojas de los datos

semanales. Por ejemplo, encontr que 80 del total de 640 observaciones fueron

Cdigo I (participaciones de comit). Por tanto, aproximadamente 12.5% de su

tiempo de trabajo se gast en participaciones de comit.

FORMATO DE MUESTREO DE TRABAJO


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Un estudio de muestreo de trabajo,conducido durante 80 horas, en un periodode dos semanas, gener los siguientesdatos:

El nmero de partes producidassemanalmente por un operador fue de 225,su evaluacin del desempeo fue del 100%.

El tiempo ocioso del operador fue del 20%,y las concesiones totales otorgadas por lacompaa son del 25%. Determinar el Ts.

EJERCICIOS:


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(Se gener Nros aleatorios de 0 a 48 y cada nro se multiplica por 10 para dar los min.

Transcurridos desde el inicio de la jornada.).

CASO 1

Calcular el % de paro de una seccin de ajuste que

tiene una plantilla 12 operarios.

Tenemos que realizar unan primeraaproximacin del % de paro.Realizamos un primer muestreodurante 1 da (jornada de 8 horas =

48 minutos, de 6:00 a 14:00.Se realizan 20 observaciones poroperario. Con una tabla aleatoria sedefinen las horas de observacin.En 480 minutos hay que realizar 20

observaciones, por tanto hemos dedefinir a que hora han de realizar elintervalo mnimo a la hora derealizar el pase el de 10 minutos).


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MUESTREO DE UN DIAN DE TRABAJOPARA ESTIMAR EL VALOR DE P


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GRACIAS

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