Tomar decisiones es importante, generalmente se realiza cuando prefieres tomar una opción en lugar de otra, generalmente guiada por las consecuencias de tomar la decisión, ya sean buenas o malas.
En estadística podemos utilizar lo que hemos aprendido para poder saber elegir con respecto a los aspectos que nos interesan.
Analicemos lo que mis amigos tienen que decirnos al respecto, la Ford no ha terminado con nosotros. ¡¡Vamos a ello!!
Una línea de ensamble es un proceso de manufactura en donde las partes son agregadas en secuencia hasta que se produce el ensamble final.
En una línea de ensamble, el ensamblaje de un coche es separado entre varias estaciones, todas trabajando de manera simultánea.
En una línea de ensamblaje se arman las piezas necesarias para un producto, por lo general se tienen estaciones en las cuales una pieza no puede entrar si no ha salido de la anterior.
Un retraso en una estación implica un retraso en toda la línea de ensamblaje
La Ford utiliza dos métodos de ensamblaje para las partes de unos vehículos, y el supervisor los evaluará para determinar cuál es el método más eficiente; para ello, se recopilaron datos respecto al número de piezas por minuto (PpM) que ensambla cada uno.
Tenemos dos métodos de ensamblaje, cada uno reportó las piezas por minuto (PpM) que logra ensamblar, la siguiente tabla presenta estos datos.
Ayuda al supervisor a representar los datos de la tabla con un diagrama de puntos y de caja.
¿Cuál es el mejor método y por qué?
Esta es una decisión importante, no hay que tomársela a la ligera, hay que acercarnos a la discusión con los directivos de la empresa
- El método B logra ensamblar un máximo de piezas mayor que el método A y que, por lo tanto, se debe trabajar con el método B.
¿Estás de acuerdo con esta decisión? Explica.
- El rango de datos es mayor en el método B, por lo que siempre produce más PpM que el otro método. ¿Esta afirmación es correcta? Justifica.
¿qué estadística debería utilizar para convencer a los demás directivos y por qué?
La mesa directiva tiene ideas interesantes, pero nosotros somos expertos en representar y describir los datos, así que vamos a ello. Solo tenemos que resolver unas cuantas dudas y sabremos la respuesta
¿Cuál es el método que tiene menos riesgo de producir poco y por qué?
¿Qué relación tiene el rango con el riesgo de producir poco?
¿Cuál caja es más grande y qué significa que sea más grande?
Si tuviemos que reportar el número de PpM que ensambla cada método, ¿cuántas PpM deberíamos reportar, es este dato suficiente para elegir el mejor método de ensamblaje? Explica
¿Cuál método tiene mayor dispersión de los datos, es este dato suficiente para elegir el mejor método de ensamblaje?
A continuación se tiene una hoja que recopila los datos de ambos métodos de ensamblaje. Buena Suerte.
Hay que ver si Clavis nos puede decir algo más al respecto de la comparación entre muestras.
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