^^La importancia de la estadística inferencial en la

ingeniería industrial^^

Materia: Estadística Inferencial

Profra: Ana Maritza Ramírez Govea

Alumno: Luis Uriel Nonell Sánchez

3 Semestre Ingeniería Industrial No. De control: 11580010

Martes 4 de Diciembre del 2012

I N S T I T U T O T E C N O L Ó G I C O D E R E Y N O S A®

Introducción

En este ensayo se hablara de la importancia que tiene la estadística con relación a la Ingeniería industrial. También podremos encontrar algunas aplicaciones de la estadística en lo que es la Ingeniería.

Tenemos que la estadística es una herramienta muy utilizada hoy en día por la Ingeniería que busca implementar los procesos probabilísticos y estadísticos de análisis e interpretación de datos de un conjunto de elementos al entorno industrial con el hecho de ayudar en la toma de decisiones y en el control de los procesos industriales.

La estadística se ha convertido en una herramienta vital para el ingeniero, y por consiguiente, se han hecho necesarios ciertos conocimientos de estadística sin los que el ingeniero no podría apreciar, entender o aplicar gran parte del trabajo desarrollado en su campo.

Para un ingeniero un procedimiento matemático es una herramienta que utilizara cuando le sea necesaria. Los métodos estadísticos no son diferentes, sólo que aquí los datos se ven como un grupo de elementos; se utilizan aproximaciones, promedios, probabilidades y estimaciones. Los productos de estos parámetros estadísticos permiten que se hagan inferencias acerca de una población completa de posibles medidas o acerca del futuro comportamiento de algunas variables de las que se han obtenido unas muestras. Las decisiones se basan luego en esas inferencias.

Desarrollo

El uso de medidas estadísticas es quizás más natural y normal en la ingeniería industrial que en cualquier otro campo de la ingeniería debido a su relación con elementos y procesos de considerable diversidad. Por ejemplo, los procedimientos de muestreo estadístico se utilizan muy a menudo en la producción del trabajo humano; un estudio de tiempos ordinario no es más que un muestreo.

Otro ejemplo son los procesos de fabricación, no producen piezas idénticas cada ciclo; cada pieza es diferente a la anterior.

A continuación se relacionan algunos de los campos de la ingeniería industrial en los cuales la inferencia estadística hace aportes, recordemos que también el ingeniero industrial se considera administrador:

Control de calidad

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Programación y planeación de la producción Seguridad industrial Estudios del trabajo Procesos de fabricación Investigación de operaciones Evaluación de proyectos Investigación de mercados Finanzas Diseño de escalas salariales

La forma de realizar un control estadístico de procesos es mediante la construcción de unos gráficos cuyo diseño está en función del tipo de características de calidad que desea controlar.

También se puede considerar una herramienta de mejora, ya qué permite a los operarios un mayor dominio de los procesos de fabricación, a base de ir identificando en que circunstancias se dan determinados fenómenos no deseables para de esta forma ir eliminándolos.

Además estas técnicas permiten que solo se actué sobre el proceso cuando realmente es necesario, evitando comportamientos erráticos que solo conducen a un aumento de su variabilidad intrínseca.

En la industria tiene aplicación para investigar la relación entre el rendimiento de la producción y uno o más factores del (o de los) que depende, como la Temperatura, la humedad ambiental, la presión, la cantidad de insumos, etc.; con base en este análisis se puede pronosticar el comportamiento de una variable que se desea estimar.

Los modelos de regresión y correlación de variables, su finalidad es establecer métodos y estándares en el trabajo. En la industria de manufactura es importante estandarizar los tiempos y procedimientos del trabajo, se tomo por ejemplo la industria automotriz y el proceso de soldadura.El procedimiento es el siguiente.

    •Recolección de datos   de tiempo del proceso de soldadura y tamaño de la soldadura a realizar por el operario  •Representar los datos de forma tabular  •Graficar los datos    •Una vez que se obtiene toda la información se realiza el análisis de regresión para poder determinar el tiempo estimado que tomará la operación de soldadura

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basándonos en su tamaño dejando al tiempo como la variable dependiente en función del tamaño de soldadura.

Una es con la ecuación podemos estimar los tiempos de soldadura basándonos en el tamaño de la misma.

El realizar este procedimiento para todas las operaciones en una línea de ensamble ayuda al ingeniero industrial en la determinación del tiempo estándar en base a los datos recolectados durante el proceso. El tiempo estándar es importante para:

 •Balancear cargas de trabajo •Elaboración de presupuestos • Determinación de la capacidad de planta

La regresión lineal aplicada en fabricación es una técnica estadística para modelar e investigar la relación entre dos o más variables. Este método es aplicable en muchas situaciones en las que se estudia la relación entre dos o más variables o predecir un comportamiento, algunas incluso sin relación con la tecnología. En caso de que no se pueda aplicar un modelo de regresión a un estudio, se dice que no hay correlación entre las variables estudiadas.

Un ultimo ejemplo seria: Los estudios de tiempos y movimientos permiten determinar las causas por las cuales se disminuye el rendimiento en los equipos de extracción forestal durante los procesos de cosecha, diagramando los movimientos rutinarios que permiten determinar los ciclos (unidad de producción), para conocer los rendimientos óptimos de cada equipo estudiado. Se realizó un análisis estadístico por medio de una regresión lineal múltiple, pudiendo predecir el comportamiento de variables y formular un modelo matemático que permite predecir el rendimiento de cada equipo, dependiendo de diferentes variables como pendiente, distancia de madereo y carga transportada. Se diseñó un modelo matemático que permite predecir rendimientos en operaciones de madereo hasta una distancia media de 250 metros, pendientes entre 30 y 45%, en plantaciones de Pinus Tecunumanii, Pinus ocarpa, Pinus patula y Eucalyptus grandis.

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Conclusión

En conclusión la estadística inferencial relacionada a la ingeniería industrial, nos ayuda a implementar los procedimientos probabilísticos y estadísticos de análisis e interpretación de datos o características de un conjunto de elementos al entorno industrial, a efectos de ayudar en la toma de decisiones y en el control de los procesos industriales y organizacionales.

La estadística se encarga de explicar además de mostrarle al operario o al administrador de recursos, si su producción es viable dado a la utilización de probabilidades. Así por medio de técnicas de control de calidad y mejora de los procesos de producción se puede llevar a la funcionalidad perfecta.

Además es muy importante en las en las ingenierías pero en estos últimos años ha sido muy importante en estas y más en la ingeniería industria ya que la estadística se ha estado utilizando en los diferentes campos de la ingeniería industrial como puede ser: Programación y planeación de producción, Seguridad industrial, Estudios del trabajo y control de calidad entre otros.

Por ejemplo en control de calidad es muy importante pues si ves estadísticamente productos que salen del error estipulado para un estándar entonces el proceso está fallando y debes saber por qué.

Aquí el objetivo de la estadística es detectar problemas, tarea que en muchas ocasiones es difícil, ya que hemos aprendido a convivir con ellos, y solucionarlos definitivamente. Se trata de conseguir reducir la zona de perdida en forma significativa.

Algunos de los beneficios de la estadística inferencial es que, como, buenos ingenieros se debe de buscar métodos para poder reducir el tiempo de trabajo pero con una mejor calidad, y   esto se logra   gracias a la estadística inferencial, esta a su ves abarca muchos temas de los cuales no hemos tratado pero con el paso del tiempo los vamos a descifrar. Lo que me queda claro es que en la vida del entorno industrial la mayoría de las veces se ve en la necesidad de tener una mejora continua y es ahí cuando la estadística inferencial entra en acción, no es obligatorio siempre tener que utilizarlo pero si se busca tener una mejor calidad y tener la confianza del cliente es necesario utilizar los métodos que se sugieren en la estadística inferencial, para así obtener de regreso un agradecimiento por los que se vean beneficiados con ellos. Para terminar sabemos que el mundo ha ido cambiando drásticamente en todo lo que podamos imaginar, entonces, así como cambian las cosas, surgirán nuevos métodos que harán de esta vida mas

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simplificada y si la ingeniería industrial revoluciona lo harán también las técnicas porque todo es una cadena, es decir, van de la mano sea directa o indirectamente y esto hace que se mejore la tecnología.

Cuando se implemento la estadística en las empresas en la rama de control de calidad esta fue benéfica ya que la calidad fue mejor se aumento la confiabilidad y los costos bajaron.

Aunque algunas personas piensan que la estadística no ayuda eso ya dependerá del punto de vista de cada quien y también dependerá en como lo apliquen esa ya será una decisión personal aunque algunos si lo han aplicado en sus empresas y ha sido benéfica para esta.

Ya generalizando todo, la importancia de la estadística inferencial en la ingeniería industrial es que, se utiliza para el control de calidad de los productos, gráficos de control (se sacan muestras del proceso y se ubican en el grafico), además para encuestas y estudios para conocer la calidad o preferencia de un articulo.Una aplicación que realiza la estadística inferencial sobre la ingeniería industrial es el muestreo del trabajo el cual es un método que permite analizar el trabajo mediante un número grande de observaciones que se toman en momentos aleatorios. El muestreo del trabajo se utiliza más que nada para:   * Determinar la utilización de maquinas,  * Calcular los suplementos y  * establecer los estándares de tiempo.

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Bibliografía

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Omar Romero Hernández. Introducción a la ingeniería industrial. Ed. Thomson. México. 2002.

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