"Blog sobre trabajos y proyectos Matemáticos realizados en la carrera de Procesos Industriales,Universidad Tecnológica de Torreón".

lunes, 10 de agosto de 2015

Mobbing

México es uno de los países que se encuentra en la cima de la lista en cuanto a este concepto y a su aplicación en las empresas.
Al escuchar que México está en la cima de alguna lista mundial actualmente su habitante no se alegra, primero investiga sobre que se trata, pues México lamentablemente suele encontrarse en la cima de listas como la que hablaremos.
Este fenómeno se comenzó a estudiar sobre todo en Europa (España, Inglaterra y Suiza) a partir del daño que llegó a ocasionar sobre personas y empresas. En México, hasta hace tres años no se había analizado; sólo existían algunos estudios científicos que no profundizaban en el tema según Carlos Rodríguez Hernández, presidente de la asociación Mexicana contra el mobbing.
Es importante definir primero que es o en qué consiste el “Mobbing”, este es el nombre asignado al concepto de bullying en el trabajo o acoso laboral. La violencia psicológica y física en el lugar de trabajo también existe en gran medida, y como su nombre lo indica, consiste en degradar a los individuos con los que se trabaja, ya sea con críticas, insultos, amenazas burlas o incluso golpes hablando en cuanto a daño físico.
El porcentaje del acoso laboral en México es alarmante pues según Manuel Pando, investigador de la Universidad de Guadalajara en un artículo publicado en la revista El Financiero, señala que el 80% de los trabajadores ha sido alguna vez víctima del acoso laboral, y entre el 7% y 8% de la misma población se encuentra en ésta situación de violencia psicológica sistemáticamente, pues la forma psicológica es la que se encuentra presente en las empresas, la violencia física afortunadamente es casi nula en el campo laboral.
Es tal el grado de acoso laboral en México que la SCJN (Suprema Corte de Justicia de la nación) ha creado una legislación para proteger a las víctimas de este mal gracias a un amparo que trataba sobre el abuso o acoso laboral de la Junta Local de Conciliación y Arbitraje de Toluca hacia una de sus trabajadoras.
El Mobbing tiene formas, causas y fases, en una revista en línea llamada “Sanitas”, enfocada a la salud psicológica en donde se publicó una entrada que trataba sobre los aspectos antes mencionados se trata de dar una solución enfocada a la organización de una empresa haciendo mención de lo siguiente: “Las actividades preventivas deben estar encaminadas a evitar en la medida de lo posible la aparición de conflictos y, lo que es más importante, su estigmatización. Esto se consigue a través de una adecuada organización del trabajo y de la puesta en práctica de los instrumentos necesarios para prevenir, regular y, en su caso, sancionar problemas interpersonales”.
Hay perfiles que se han establecido conforme se han ido llevando investigaciones sobre este concepto, estos tanto del acosador como de la víctima en donde figuran aspectos personales y emocionales.
En lo personal me pareció interesante lo siguiente mencionado en la revista en línea llamada “Zócalo”: “El “mobbing” es un tipo de violencia psicológica, por lo general contra un compañero de trabajo que es más brillante y ocurre de manera sistemática, recurrente y durante un tiempo prolongado para entorpecer las labores y destruir las redes de comunicación”.
Aquí nos damos cuenta que el fenómeno ya esta sobrepasando sus barreras, pues el mismo empezó con el fin de hacer que un trabajador se volviera mas obediente en cuanto a las ordenes y por consiguiente que trabajara más mediante amenazas, lo cual recae en explotación laboral, pero en este caso destaca el capricho de los trabajadores, quienes solo buscan molestar a alguien que si trabaja bien y que no ha dado a la empresa más que un buen servicio, esto refleja el grado de mediocridad en cuanto a organización laboral, pues se permite que personas así, que trabajan bien y dan su mejor esfuerzo para la empresa son acosados por los demás tal vez por envidia o sentido de inferioridad hacia él.
El primer artículo del que hablamos menciona que es aconsejable la instalación de un centro, que puede ser el área de recursos humanos o de salud, donde se reciban reportes sobre violencia psicológica, y recalca de manera un poco irónica que es muy económico para la empresa pues sólo sería el gasto de las copias de las encuestas y de hacer una sesión con los involucrados, con recursos humanos, el área de salud, etcétera, para escribir un protocolo de actuación para los casos de mobbing, con medidas sencillas para eliminar el acoso laboral y resolver muchos problemas más serios.
Un artículo de la autora Ivonne Vargas Hernández en la revista CNNExpansión redacta que en México, el 51% de los profesionistas han recibido algún tipo de bullying laboral, de acuerdo con una encuesta de OCCMundial realizada a más de 2,000 participantes.
Las respuestas con sus respectivos porcentajes son las siguientes:
Rumores o calumnias (30%); aislar o excluir a la persona (18.6%); insultos (18.5%); ignorar o no dejar participar al colaborador (16.9%), y amenazar (11%).
Pero recordemos que este problema no se estudia desde hace tanto tiempo en México como en otros países, aunque eso no quiere decir que no haya existido.

Así como artículos en revistas, periódicos o publicaciones en internet se habla de este tema, no es nada bueno para nadie, ni para el trabajador, ni para el acosador, y a escala mundial para ningún lugar en donde se reconozca por padecer de empleados que hacen Mobbing en su industria, por lo que la organización corporativa debe de ser estrictamente planteada, pues en lo personal yo pienso que la raíz de todo se puede encontrar en ese aspecto.


jueves, 16 de julio de 2015

Gráfico XR

A continuación observamos un gráfico tipo XR de 7 muestras de tamaño 25 con sus respectivos cálculos:


Este es uno de los muchos tipos de gráficos de control, en el cual se grafican los rangos y las medias aritméticas obtenidas, cada conjunto en una gráfica por separado, pero sin perder el lineamiento.
En el gráfico podemos observar la manera en la que las gráficas se encuentran encima de las tablas de datos, donde los puntos van coincidiendo con las variables que se van graficando, de modo que resulta mas sencillo interpretarlas.
El gráfico también requiere de cálculos como la media aritmética de las medias aritméticas, media de los rangos, limites centrales, superiores e inferiores para cada una de las gráficas, hechas con diferentes fórmulas y datos tomados de una tabla.
El gráfico tipo XR es muy difícil de elaborar manualmente, por eso se opta por otros tipos de gráficos de control, pero si se busca ser específico en tu estudio, un gráfico como este ayuda mucho.

Gracias por tu atención.

lunes, 13 de julio de 2015

jueves, 2 de julio de 2015

Gráfico tipo P: Espesores en Obleas

En una fábrica de semi-conductores el espesor de las obleas es una característica de calidad, este espesor debe ser de 11 mas menos 1 milésima de pulgada, con la finalidad de determinar la proporción de obleas que NO cumplen con las especificaciones, se ha decidido tomar 40 muestras, una cada hora durante los próximos 5 turnos de 8 horas.
Gráfico tipo P de los defectos encontrados y señalización de reglas presentes en el gráfico.

jueves, 11 de junio de 2015

Pareto Chart

Después de una recopilación de datos en cuanto a nuestro problema de defectos en fundición, donde se hablaba de 5 tipos de defectos que se presentaban en una o varias de las cuatro secciones con las que contaba cada uno de los 4 modelos: A, B, C, y D, se ha realizado un diagrama de Pareto (Pareto Chart) para determinar en que aspectos de las 5 M's de nuestros diagramas de Ishikawa presentaban mayor frecuencia de error.
Aquí los diagramas:

Como se puede observar se levaron a cabo 4 diagramas de Pareto, uno para cada modelo clasificando sus defectos, y de manera gráfica podemos observar que claramente unos puntos de las 5 M's predominan en cuanto al mayor número de errores, pero si no se logra identificar, aquí te dejo un conteo general de los datos recaudados finalmente:

Claramente observamos que los defectos en la  mano de obra finalmente rebasaron en cantidad a los defectos encontrados en la maquinaria y en la materia prima, por lo que hemos localizado nuestros puntos de trabajo, ahora lo ideal sería iniciar la planeación de un proyecto para indagar más en el asunto, esto ha sido todo.

Gracias por su atención!.

domingo, 24 de mayo de 2015

Observaciones: Posible error en un proceso

En un proceso se tiene que tener en observación todo, pues en algún punto se presentará una variabilidad, sea grande o pequeña.
Anteriormente, en otra entrada, hemos observado un proceso del método de Cramer, paso a paso. Bien, ahora lo retomaremos pero haciendo una observación que podría repercutir directamente en el resultado final, atentos:




Ahora se muestra una presentación en donde se muestra el proceso para agrupar datos, haremos lo mismo que con el primer caso, abordaremos observaciones que pueden influir en el resultado final:
(Las observaciones se encontrarán debajo de la presentación, señalando el número de diapositiva en donde se encuentran).


Datos agrupados 01 from Matematica de Samos

Observaciones:
Diapositiva #8.- Hay que buscar detenidamente los valores mínimo y máximo, pues si se falla en este momento del proceso, no nos cuadrara el número de datos al agruparlo.
Diapositiva #11.- Es recomendable elegir un valor menor al mínimo, ya sea por 1 o 2 unidades.
Diapositiva #38.- Verificar bien los datos inferiores y superiores de acuerdo a las especificaciones, pues si se falla los cálculos no serán correctos.


SPC: Variabilidad

El control estadístico de procesos, conocido habitualmente como SPC (Statistical Process Control) es un conjunto de técnicas orientadas a detectar variaciones en un proceso de producción y tomar las acciones correctivas oportunas a fin de conseguir una mejora en la calidad del producto obtenido.
La longitud del tornillo debe ser de 25 milímetros "más menos" 1 mm

Esta última parte "más menos" significa que la longitud puede variar un milímetro alrededor de 25 mm, es decir, el tornillo puede medir entre 25-1=24 y 25+1=26 milímetros.

Cuando un tornillo mide entre 24 y 26 milímetros decimos que está "dentro de las especificaciones", lo cuál significa que reúne las características mínimas para ser utilizado.


Cuando el tornillo "no cumple con las especificaciones" significa que su longitud es menor a 24 mm, o mayor a 26 mm. Cuando es menor a 24 mm, se convierte en "desperdicio" y, si es posible, el material será reciclado; en cambio, si el tornillo es mayor a 26 mm, puede ser "retrabajado", es decir, puede reducirse su longitud y podrá ser utilizado.

Tanto el desperdicio como el retrabajo, representan costos que deben evitarse o, al menos, disminuirse tanto como sea posible. 


1.¿A qué se deben las variaciones en las dimensiones de las piezas fabricadas?

En un proceso siempre se encontrará variabilidad, por mas pequeña que ésta sea, pues no se logrará jamás controlar las circunstancias al 100%, ni de ambiente, ni de maquinaria, ni de personal.
Por esto, los procesos presentan variabilidad, por lo tanto, nuestro interés se encuentra al tratar de disminuir en su mayor escala estas variaciones, pues entre menos sean, mayor es la efectividad del proceso.

2.¿Por qué no se construyen máquinas que fabriquen piezas con las dimensiones exactas?

Hay maquinaria que está fabricada bajo especificaciones muy precisas, incluso en cuestión de micras, pero a pesar de que la tecnología, los materiales y el modo de fabricación sea el más sofisticado siempre habrán variaciones, pues no se puede obtener un proceso que siempre esté en una efectividad del 100%.
Esta es una característica de la estadística; siempre se trabaja bajo un nivel de incertidumbre, hay que buscar que ese nivel sea el mas bajo.

3. Escribe una definición preliminar de variabilidad del proceso.

Variabilidad de un proceso se puede definir como la tendencia que tiene el mismo a salirse de los límites esperados, siendo por causas del proceso mismo o del entorno en el que se está llevando a cabo.

Proceso: Cramer 3x3

El seguimiento de un proceso es eficiente para entenderlo en toda su extensión, y hay un proceso en particular que se presta para una explicación: el método de Cramer.
En la siguiente presentación se plasmará el proceso, dando a conocer todos y cada uno de los pasos, para dejar más en claro en que consiste un proceso:


Proceso

Hemos estado hablando del SPC (Statiscal Process Control), por lo tanto resulta de suma importancia definir uno de sus componentes: proceso.
En ésta pequeña presentación te brindo algunas definiciones de proceso, y al final plantear una de manera más clara, adelante!


Calidad

El concepto de calidad es de suma importancia cuando se habla de manufactura o de un proceso productivo, pues éstos producen bienes que se espera cuenten con un alto grado de calidad, por lo tanto tenemos que aclarar bien de que va la calidad:


Estadística aplicada a la Calidad

No hay mejor manera de entender la función de la estadística en la calidad que hablando de su importancia para controlar procesos que requieren de gran precisión, en la siguiente presentación encontrarás conceptos y algunos datos que te ayudarán a comprender mejor sobre lo que va la calidad:

miércoles, 13 de mayo de 2015

Control Estadístico del Proceso (SPC)

En ésta ocasión nos adentraremos a una de las actividades más interesantes de la estadística en cuanto a la calidad, esto es el control estadístico del proceso, que puede aplicarse a la calidad de la producción.
Primero empezaremos por definir;
¿Qué es proceso estadístico?
El proceso estadístico es una filosofía de la optimización referida a mejoras de proceso continuas, usando una colección de las herramientas (estadísticas) para:
-Datos y análisis del proceso.
-Fabricación de inferencias sobre comportamiento de proceso.
-Toma de decisión.

Durante este proceso podemos encontrarnos con herramientas para complementar de manera significativa nuestro estudio, como los son;

-Organigramas
-Gráficas de funcionamiento
-Gráfica y análisis de pareto
-Diagramas de causa-efecto
-Histogramas de la frecuencia
-Gráficas de Control
-Estudios de la capacidad de proceso
-Planes de muestreo de aceptación
-Diagramas de dispersión
*Cada herramienta es simple poner en ejecución
Estas herramientas se utilizan generalmente para complementarse, más bien que se emplean como técnicas independientes.

Estas herramientas requieren de mayor atención si se pretende entender su funcionamiento, por lo tanto aquí te dejaré una página en donde podrás encontrar una explicación detallada de cada una de las herramientas:
http://www.gestiopolis.com/spc-control-estadistico-del-proceso/

Después de la información redactada podemos concluir que el SPC se emplea para detectar variaciones o eventos variables, es decir, fuera del comportamiento normal que lleva un proceso controlado, por lo tanto nos puede ayudar a detectar errores en nuestra producción para enseguida corregirlos.

Así como este tipo de control estadístico hay muchas otras formas de detectar errores o variaciones en un proceso, pero si se trata de precisión y confiabilidad, el SPC sería nuestra primera opción.

Gracias por tu atención, espero y te sea de ayuda.
Si es así, ayúdame a compartir!

viernes, 8 de mayo de 2015

Ejercicio Inicial: Datos Agrupados

Que tal!
En ésta ocasión empezaremos con Estadística aplicada a la calidad, pues el control estadístico forma parte importante de la industria moderna, para esclarecer dudas empezaremos un ejercicio de datos agrupados, primero veremos sobre que trata;
-En la siguiente presentación, al final, se encuentra el problema con sus datos, después te compartiré un conjunto de cuatro presentaciones más donde se señala de manera explícita como resolver el problema desde el paso inicial hasta el final, dado esto te compartiré el problema resuelto en una tabla y los datos clasificados. Adelante!
*El problema se encuentra al final de la presentación*


SPC course presentation from Matematica de Samos

Presentaciones con las instrucciones:
#1



Datos agrupados 04 from Matematica de Samos

Finalmente, así luce la tabla terminada y los datos seleccionados:


Gracias! Ayúdame compartiendo!

sábado, 28 de marzo de 2015

Distribución Normal: Ejercicios

Que tal!
A continuación veremos unos ejercicios resueltos mediante Distribución normal:



Gracias!
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viernes, 20 de marzo de 2015

Distribución Poisson

El dia de hoy tendremos una entrada sobre la Distribución Poisson, la cual es una de las más importantes distribuciones de variable discreta. Sus principales aplicaciones hacen referencia a la modelización de situaciones en las que nos interesa determinar el número de hechos de cierto tipo que se pueden producir en un intervalo de tiempo o de espacio, bajo presupuestos de aleatoriedad y ciertas circunstancias restrictivas. Otro de sus usos frecuentes es la consideración límite de procesos dicotómicos reiterados un gran número de veces si la probabilidad de obtener un éxito es muy pequeña .  
-Proceso experimental del que se puede hacer derivar
   - Esta distribución se puede hacer derivar de un proceso experimental de observación en el que tengamos las siguientes características
· Se observa la realización de hechos de cierto tipo durante un cierto periodo de tiempo o a lo largo de un espacio de observación

· Los hechos a observar tienen naturaleza aleatoria ; pueden producirse o no de una manera no determinística.

· La probabilidad de que se produzcan un número x de éxitos en un intervalo de amplitud t no depende del origen del intervalo (Aunque, sí de su amplitud)

· La probabilidad de que ocurra un hecho en un intervalo infinitésimo es prácticamente proporcional a la amplitud del intervalo.

· La probabilidad de que se produzcan 2 o más hechos en un intervalo infinitésimo es un infinitésimo de orden superior a dos.

En consecuencia, en un intervalo infinitésimo podrán producirse O ó 1 hecho pero nunca más de uno

· Si en estas circunstancias aleatorizamos de forma que la variable aleatoria X signifique o designe el "número de hechos que se producen en un intervalo de tiempo o de espacio", la variable X se distribuye con una distribución de parámetro l Así :           


    El parámetro de la distribución es, en principio, el factor de proporcionalidad para la probabilidad de un hecho en un intervalo infinitésimo. Se le suele designar como parámetro de intensidad , aunque más tarde veremos que se corresponde con el número medio de hechos que cabe esperar que se produzcan en un intervalo unitario (media de la distribución); y que también coincide con la varianza de la distribución.
    Por otro lado es evidente que se trata de un modelo discreto y que el campo de variación de la variable será el conjunto de los número naturales, incluido el cero:    
Que sería :         

A continuación unos problemas que se resolvieron por medio de excel!

lunes, 16 de marzo de 2015

Distribución Binomial



Una distribución binomial o de Bernoulli tiene las siguientes características:

1. En cada prueba del experimento sólo son posibles dos resultados: éxito y fracaso.
2.La probabilidad de éxito es constante, es decir, que no varía de una prueba a otra. Se representa por p.
3.La probabilidad de fracaso también es constante, Se representa por q = 1 − p
3.El resultado obtenido en cada prueba es independiente de los resultados obtenidos anteriormente.
5.La variable aleatoria binomial, X, expresa el número de éxitos obtenidos en las n pruebas. Por tanto, los valores que puede tomar X son: 0, 1, 2, 3, 4, ..., n.

La distribución bimomial se expresa por B(n, p)

La formula es la siguiente

binomial

n= es el numero de pruebas
k= el numero de exitos
p= probabilidad de exito
q=probabilidad de fracaso

 número combinatorio
Esta formula la usamos para sustituir el valor de (n/k)

Pero no hay mejor manera de comprender algo que poniéndolo en práctica, es por esto que a continuación se trabaja lo ya visto en algunos ejercicios: 



Gracias por tu visita!
Ayúdame compartiendo!

domingo, 15 de febrero de 2015

Probabilidad Elemental

Que tal! En esta ocasión nos centraremos en un nuevo tema: Probabilidad.
Dado a que sera la primera entrada en este blog sobre dicho tema, empezaremos con las definiciones fundamentales de algunos de los conceptos que estaremos manejando, y después responderemos algunas cuestiones para dar mayor claridad a esto. Comencemos:

Gracias, comparte!.

sábado, 7 de febrero de 2015

Actividad Integradora: Datos Agrupados

Hi!
Today we will see one problem else about grouped data, including all the information what we have been working in the last publications, that information you can watch it in another posts, now we will do other problem about this type. Let's go!




Thank you for watch and share! See you!

lunes, 2 de febrero de 2015

2da Parte Ejercicio #5

Que tal!
Espero y te encuentres bien, el día de hoy veremos algo similar al problema planteado en el post anterior, de hecho con los mismos datos y determinando los mismos requisitos, solo que en esta ocasión contaremos con un mayor numero de intervalos y un menor tamaño entre ellos, pero para no hacerte el cuento mas largo, en este archivo esta explicito todo, vamos.




Espero y te sea de ayuda, muchas gracias!
Ayúdame a compartir!

sábado, 31 de enero de 2015

Datos Agrupados - Ejercicio Cinco

Hola de nuevo!
En esta ocasión les traigo algo nuevo, un problema de datos agrupados.
No se asusten, se que hemos estado trabajando con datos no agrupados, pero para comprender lo que estamos haciendo te brindare unas definiciones de algunos de los resultados que buscaremos para así hacerlo mas digerible y fácil de asimilar, espero y sea de tu ayuda.
Empecemos.

Espero y te haya sido de mucha ayuda, ayúdame compartiendo este post!
Hasta Luego!

domingo, 25 de enero de 2015

Alcoholemia: Datos no agrupados

Que tal!
En ésta ocasión seguiremos con otro ejercicio de datos no agrupados, esta vez haremos algo interesante; un problema donde los datos muestran el grado de concentración de alcohol en la sangre de 300 conductores que han participado en accidentes automovilísticos mortales. ¿Qué tal eh?
La estructura será un poco diferente, a continuación te comparto un archivo muy explicito en donde se hará todo el proceso, espero y te sea de ayuda.
Comencemos!

Gracias!
Ayúdame a compartir!

sábado, 24 de enero de 2015

Datos no agrupados:Tiempos de Demora

Bienvenido otra vez!
En esta ocasión seguimos con los problemas de estadística, claro, acompañados de los conceptos necesarios para comprender cada una de las partes del problema a resolver.
En la presente publicación encontraras primero un archivo que contiene los conceptos de los cuales hablo, y mas adelante un problema empleando los mismos numéricamente, y para hacerlo mas visual, nos apoyaremos en algunas gráficas.
Espero y te sea de ayuda!

Tabla de Excel:
Gracias!
Ayúdame a compartir!

viernes, 23 de enero de 2015

Datos no agrupados: Ejercicio #2 y Conceptos Fundamentales

Bienvenido a una nueva publicación!.
En esta ocasion, siguiendo con el tema de estadistica y sus conceptos fundamentales te traigo un documento con otros conceptos adicionales.
Pero no solo esto, dado a que ya hemos visto varios conceptos, es hora de ponerlos en practica realizando un problema de datos no agrupados; en donde tendremos que resolver desde frecuencia acumulada hasta la sumatoria de x testada.
El proceso es en verdad muy conciso y claro cuando ya se conocen los datos que se estan obteniendo, por esto, es importante leer los archivos con conceptos fundamentales que se han estado compartiendo.
Comencemos!

Aqui la hoja de excel, en donde se obtienen diversos resultados:

Espero y sea de tu ayuda, muchas gracias por tu tiempo, ¡Comparte!

lunes, 19 de enero de 2015

Estadística: Conceptos Fundamentales

Hola a todos otra vez, espero y hayan pasado unas excelentes vacaciones!
Es hora de volver al trabajo!, en esta ocasión te tengo algunos conceptos fundamentales de Estadística para saber de lo que se hablará en las siguientes entradas en el presente blog.
Espero y sea de tu provecho y me ayudes compartiendo, nos estaremos viendo pronto en futuras publicaciones.
Gracias!