El libro de los marrones: Qué son y cómo evitarlos

Hace un par de semanas llegó a mi poder un libro sobre marrones en el puesto de trabajo que me sacó una sonrisa, sobre todo por lo que se asemeja a la realidad, una vez te desprendes de toda la ironía y sarcasmo que tiene. Es el típico texto que lleva décadas rondando por la red, y que un buen día llega a tus manos, y por puro aburrimiento se te ocurre leerlo.

Para poder escribir un poco sobre su contenido, he intentado buscar el autor o la fuente original del mismo, y parece que el texto original se escribió en 1994 por un grupo de personas bajo el seudónimo de «Brown Group» (Grupo de Estudio del Marrón), y aunque parece simular ser originalmente de habla inglesa, en realidad no hemos encontrado el texto en inglés en ningún sitio ni tampoco las palabras usadas en inglés tienen sentido en ese idioma, por lo que asumiremos que el texto en español es el original.

En la actualidad, más de 25 años después, en la era del mundo online y el teletrabajo en el que se han convertido las ya casi obsoletas oficinas de los años 90, parece que el texto sigue teniendo plena vigencia. Existen decenas de webs en internet donde se han ido publicando diferentes versiones del texto y con diferentes formatos, modificaciones, ampliaciones… tanto que es imposible saber cuál era el texto original y cuál es la parte añadida.

Si os queréis animar a leerlo, os dejamos a continuación un enlace a una versión del libro, y para los más perezosos, os copiamos un (muy) breve extracto sobre su contenido en las siguientes lineas:

Un marrón “brown” es todo aquel trabajo que nadie desea realizar.

En general, los marrones se reconocen inmediatamente, pero por si el lector es aún novato en estas lides y tiene dificultades en reconocerlos, se dan a continuación algunas pistas. Por regla general, la introducción del marrón suele llevarse a cabo por medio de frases del estilo de: “Oye, tú no tienes nada urgente que hacer, ¿verdad?” o “Mira, ha surgido una cosa que hay que resolver esta misma tarde”.

El browner es aquel sujeto que, por las características de su puesto (o de su forma de ser, que hay de todo) asigna marrones a los demás. Cualquier persona que consciente o inconscientemente te suelte un marrón adquiere automáticamente la categoría de browner. No debe odiarse en exceso al browner, ya que él, a su vez, suele tener otros browners por encima que generan los marrones que él se limita a reasignar.

El brown dispatcher es un tipo especial de browner, cuya función es la asignación periódica y sistemática de marrones. El brown dispatcher, a veces conocido como Jefe de Proyecto, se caracteriza por sufrir de una personalidad inestable y tornadiza que le hace cambiar de parecer con frecuencia, suprimiendo los marrones asignados y/o reemplazándolos por otros si cabe aún más inútiles.

Se denomina browned a todo sujeto al que acaba de caerle encima un marrón. Todo el mundo es vulnerable a verse enmarronado.

 

Descargar:

• MARRONES HANDBOOK, «MARRONES: QUÉ SON Y CÓMO EVITARLOS» 

(PDF, 16 páginas)

La de arriba es una de las versiones que hay del texto, aunque también podréis encontrar muchas otras versiones en las redes, con un contenido más amplio (aunque en mi opinión, lo bueno, si breve, dos veces bueno).

¿Estás satisfecho con tu trabajo? Prueba esta hoja de autoevaluación descargable para saberlo

Hay ciertas épocas del año que se antojan proclives para hacer una pausa y reflexionar. Cerrar un ciclo y recapacitar antes de volver a seguir con la rutina habitual. Por ejemplo, los finales de año es una de esas épocas.

De esta forma, para todas las personas que trabajan, hay algunas preguntas que conviene que se hagan de vez en cuando: ¿Te gusta tu trabajo actual? ¿Te gusta más o menos que tus trabajos anteriores? ¿Estás más contento ahora que hace un año? ¿Estás donde quieres estar? ¿Te compensa el sacrificio, en comparación con el salario que cobras? ¿Dónde te gustaría estar dentro de 5 años? etc…

Sobre este punto, los expertos recomiendan que, una o dos veces al año, te pares a reflexionar sobre estas y otras preguntas, y hagas una autoevaluación de si estás en el trabajo que realmente deseas/necesitas o no. 

Hacerse periódicamente estas reflexiones es importante para evitar perder las riendas de tu vida. Para ello, en otro artículo de esta web del año 2012, se hablaba de algunos consejos interesantes que iban en esta misma línea…  pero esta vez, en este artículo te proponemos otra forma más divertida y sencilla de hacer una evaluación de tu puesto de trabajo, que te permitirá obtener datos numéricos con los que comparar tu situación actual con tus situaciones pasadas y futuras.

 

Evaluar tu satisfacción en el trabajo usando una hoja de cálculo

La propuesta es muy sencilla: Una hoja de cálculo donde poder evaluar los factores que más nos importan con una nota numérica (de 0 –peor– a 10 –mejor) para poder sacar una media de todos ellos y tener un valor objetivo global con el que poder comparar en diferentes fechas, o en diferentes trabajos en los que hayas estado:

En la hoja del ejemplo, hemos puesto algunas de las cosas que más suelen importar a la gente a la hora de valorar su puesto de trabajo: La carga de trabajo (que no sea demasiado estresante), que los temas que llevas te parezcan interesantes (no tener un trabajo aburrido o que no te motive), el buen ambiente (compañeros, jefes,…), el horario (número de horas, turnos, vacaciones,…), el lugar (si está cerca o lejos de casa, si te gusta el emplazamiento…), la estabilidad (estabilidad de tu contrato, estabilidad de la empresa…), las posibilidades de mejora para tu carrera profesional (posibles ascensos futuros, adquisición de experiencia…), o el salario (obviamente, este es uno de los factores principales), etc.

Por supuesto, puedes modificar la hoja de cálculo a tu antojo para poner los factores que más te importen a ti, y para darle más o menos peso a cada factor en función de la relevancia que le des. Una vez determinados los factores, los podemos evaluar con una nota de 0 a 10, y sacar un valor promedio que nos de como resultado una puntuación global.

Como ya hemos comentado antes, podemos usar estos resultados globales a lo largo del tiempo para comparar la evolución de nuestro grado de satisfacción en un mismo trabajo, o para comparar tu trabajo actual con otros trabajos en los que hayas estado en el pasado:

Con este registro, podremos tener datos para saber si estamos donde queremos, si estamos ahora más contentos que años atrás, o si, al contrario, éramos más felices en el pasado… lo que después quieras hacer con estos resultados ya es cosa tuya, pero al menos, ahora ya tienes información suficiente para poder decidir.

Puedes descargar el ejemplo de hoja de cálculo aquí:

• Hoja de reflexiones en el trabajo (formato .xlsx – MS Excel)

Gestión de stocks: Cómo controlar el inventario de un producto para evitar roturas de stock y minimizar los gastos

En este artículo vamos a hablar de cómo gestionar el stock de artículos de un almacén para evitar quedarnos sin artículos cuando haya picos de demanda y para minimizar los costes de gestión, lo cual es un aspecto clave en la gestión de la cadena de suministro (logística).

Con «stock», nos referimos a cualquier ítem que se almacene en unidades, desde piezas, artículos electrónicos, comida, etc.  A la hora de gestionar este stock, en las empresas siempre surge el eterno dilema de «¿cuántas unidades de cada artículo debemos guardar?», «cuándo debemos pedir al proveedor más unidades?». Si se guardan demasiadas unidades, estamos ocupando espacio innecesario (costes de almacén), y si guardamos muy pocas podemos tener un exceso de demanda que nos dejen sin unidades, haciendo que vendamos menos y perdamos clientes (costes de rotura de stock).

Todos estos costes derivados de gestionar el stock se llaman «costes de stock», y nuestro objetivo va a ser minimizarlos para que sean los menores posibles…  por lo que a continuación te explicaremos cuáles son los parámetros clave para gestionar tu stock y cómo poder calcular sus costes asociados.  Finalmente, sabrás cuándo debes pedir nuevos ítems al proveedor, cuánta cantidad le debes de pedir, y cuántos ítems de reserva deberías guardar para evitar imprevistos.

 

A. Introducción a la gestión de stocks

A forma de introducción teórica, estos son los parámetros que se deben conocer para gestionar el stock de un producto determinado:

– Tiempo de entrega (t): Tiempo que tarda el proveedor en traernos el producto desde que lo encargamos (puede ser una variable fija o aleatoria).

– Lote de pedido (Q): Es el número de unidades de producto que pedimos en cada encargo. (Este dato lo calcularemos luego).

– Punto de Pedido (PP):  Son las unidades de producto que quedan en el almacén en el momento de que hacemos un nuevo pedido. Por ejemplo, podemos fijar que haremos un nuevo pedido cada vez que queden 5 unidades de producto. De esta forma, tendremos aun producto en el almacén cuando el nuevo pedido llegue, evitando roturas de stock. (Este dato lo calcularemos luego).

– Stock de Seguridad (SS): Son las unidades de producto que guardaremos de reserva para evitar picos de demanda o retrasos en el envio del proveedor.  (Este dato puede ser cero, o un numero fijo que calcularemos luego).

– Stock Total: Son las unidades totales de producto que hay en el almacén en un momento dado (representado en la imagen de abajo). El stock total estará entre un valor mínimo (SS) y un valor máximo (SS+Q).

– Stock Medio: Como el Stock Total cambia con el tiempo, podemos calcular su valor medio, que será este: SS+(Q/2).

 

En esta gráfica puedes ver la evolución del inventario (stock total) de un determinado producto según su Punto de Pedido (PP), Tiempo de entrega del proveedor (t), lote de pedido (Q) y Stock de Seguridad (SS):

Si además de esto, la demanda o el tiempo de entrega no son constantes (son aleatorios), tendremos que definir una nueva variable:

– Nivel de servicio (NS): Es el porcentaje de veces que queremos que no haya rotura de stock.  NS oscila entre 0% y 100%, indicando el cero que ninguna demanda es satisfecha a tiempo y el cien que siempre hay disponibilidad de ese artículo. De esta forma, fijando un nivel de servicio y conociendo los demás datos, podremos calcular el Stock de Seguridad que se debe tener para cumplir con este NS.

 

B. Calcular el Lote de pedido óptimo, Punto de Pedido y Stock de Seguridad para asegurar un determinado nivel de servicio

Estas son las fórmulas usadas para obtener Q, PP y SS:

– Lote óptimo de pedido (Q): Indica el número de ítems que se deben pedir cada vez para minimizar el coste. Se calcula de la siguiente manera:   Q=raiz cuadrada de ((2*e*D)/(a+P*i)). Siendo: e= Coste de emisión por pedido (€), D= Demanda anual (uds/año), a= Coste unitario por unidad almacenada (Coste de almacén) (€/uds), P= Precio por unidad del artículo almacenado  (€/uds), i= Tasa de interés (% por uno), P*i = Coste de oportunidad causado por tener el producto en el almacén.

 

– Punto de Pedido (PP): Una vez conocido el lote óptimo, hace falta saber cuándo es el momento de realizar un nuevo pedido, para ello se usa el Punto de Pedido (PP) el cual da el valor del número de ítems que hay en el almacén en el momento en el que es necesario hacer un nuevo pedido. Se calcula así:  PP=SS+d*t. Siendo:  d= Demanda media diaria = D/365 (uds/día),   t= Tiempo de entrega del proveedor (días).

Por ejemplo, si PP=2 significa que cuando nos queden 2 items en el almacñen debemos llamar al proveedor para que nos envíe un paquete de Q items.

 

– Stock de Seguridad (SS):  En el caso de que la demanda y el tiempo de entrega sean conocidos (o si tenemos un sistema just in time) no es necesario fijar un Stock de Seguridad (SS=0). En el caso contrario, se debe guardar un numero de unidades de reserva en el almacén para prever picos de demanda y retrasos en la entrega. Para calcular SS se definen la demanda y el tiempo de entrega como variables aleatorias y se calculan usando funciones estadísticas:

-> Si la demanda diaria es aleatoria y sigue una función normal de media «dmedia» y desviación «ddesv»  (o sea: N(dmedia,ddesv) ), el stock de seguridad se calcula despejando SS de la siguiente fórmula:  NS = probabilidad de que ( (SS/t) + dmedia ) sea menor o igual que z, siendo t el tiempo de entrega y z el valor de la función normal para que se cumpla el nivel de seguridad NS indicado.    Dicho de otro modo: SS=(z-dmedia)*t

-> Si el tiempo de entrega (en días) es aleatorio y sigue una función normal de media «tmedio» y desviación «tdesv», el stock de seguridad se calcula despejando SS de la siguiente fórmula:  NS = probabilidad de que ( (SS/d) + tmedio ) sea menor o igual que z, siendo d la demanda diaria y z el valor de la función normal para que se cumpla el nivel de seguridad NS indicado.

 

C. Calcular los costes asociados a la gestión de stocks de cada producto

Cuando ya tengamos los parámetros anteriores definidos, podremos calcular los costes asociados de la siguiente forma: C = Ca + Cr.   Siendo «Ca» los costes de mantener stock en el almacén  y «Cr» los costes asociados por las posibles roturas de stock .

Ca y Cr se calculan así:

– Costes de mantenimiento del stock en el almacén (Ca):  Ca=(a+P*i)*Stock Medio         (medido en €/año).    Donde:   a= Coste unitario por unidad almacenada (€/uds), P= Precio por ítem (€/uds), i= Tasa de interés (% por uno), P*i = Coste de oportunidad por tener el producto en el almacén, StockMedio=SS+(Q/2).

– Costes de rotura del stock (Cr):  Cr= Cs*(D/Q)*(1-NS)        (medido en €/año).  Donde: Cs= Coste de rotura unitario asociado al SS elegido (€),  D= Demanda anual (uds/año), Q= Lote optimo (uds), NS= Nivel de servicio expresado entre cero y uno (% por 1), (1 – NS)= Rotura media  (% por 1),

Sumando ambos términos, C=Ca+Cr, tenemos los costes totales de gestión de stocks.

 

Una vez calculado el coste total para diferentes niveles de SS, se puede obtener el coste mínimo buscando el valor mínimo de la curva. Localizando este valor, sabremos cuál es el el stock de seguridad óptimo:

 

D. Minimizar el coste de la gestión de stocks de cada producto

Una vez explicado todo esto, vamos al grano:

–  Descargar herramienta excel para calcular Lote óptimo, Punto de pedido, Stock de Seguridad y costes asociados de stock 

Con esta herramienta podremos calcular automáticamente el lote óptimo (Q), el Punto de Pedido (PP) y el stock de seguridad (SS). Con respecto al SS, este deberá ser mayor cuanta más incertidumbre tenga la demanda del producto y el tiempo de entrega (suponiendo estos parámetros como variables aleatorias, con un valor medio y una desviación típica que calcula la herramienta usando la función gaussiana).

 

A continuación explicamos brevemente cómo funciona el excel:

– Pestaña 1: Calcula el Lote optimo, el PP y el SS:

Al introducir los datos, la demanda y el tiempo de entrega pueden ser variables aleatorias estadísticas (con media y desviación, calculadas a partir de los datos históricos) o bien datos constantes (más sencillo de calcular, con desviación=0).

Además, para calcular el SS, hay que establecer un Nivel de Seguridad (NS), el cual representa el tanto por ciento de pedidos que llegarán a tiempo antes de que la compañía se quede sin un ítem. Por ejemplo, un NS=99% significa que cada 100 pedidos que hagamos, 99 llegarán a tiempo y sólo 1 llegará cuando ya no dispongamos de ese ítem.

También habrá que introducir estos otros datos:

Precio del ítem: Unidades monetarias (€) que cuesta una unidad del artículo almacenado.

Coste de pedido: Unidades monetarias (€) asociadas a la realización de un pedido al proveedor.

Coste de almacén: Coste (€) que supone almacenar una unidad de artículo durante un año.

Tasa de interés: Rentabilidad que daría el dinero en el banco, medida en tanto por uno. Esta casilla sirve para tener en cuenta el coste de oportunidad que supone tener stock en el almacén en vez de tener ese dinero invertido en otras cosas más rentables. Si se desea despreciar este valor simplemente introducir “0” (cero) en la casilla.

Coste de rotura de stock: Coste (€) que supone a la empresa quedarse sin ítems.

Una vez introducidos todos los datos, los cálculos mostrados en los campos de resultados indican lo siguiente:

–       Lote óptimo: Unidades de producto que se deben pedir cada vez que se haga un pedido al proveedor para minimizar el coste relativo a la realización de estos.

–       Punto de pedido: Indica el momento en el que es apropiado realizar un nuevo pedido. Por ejemplo, si el punto de pedido es 5 significa que cuando en el almacén queden 5 o menos unidades se deberá realizar un nuevo pedido del mismo.

–       Stock de Seguridad total: Indica las unidades extra de producto que deben guardarse en el almacén para evitar roturas de stock con el Nivel de Seguridad introducido anteriormente. Este Stock de Seguridad está calculado sumando el Stock necesario para evitar las potenciales roturas de stock causadas por la fluctuación de la demanda (SS demanda) y las posibles roturas causadas por retrasos en el tiempo de entrega del proveedor (SS tiempo de entrega).

 

– Pestaña 2: Tiempo de entrega y demanda:

En el caso de que la demanda o el tiempo de entrega no sean constantes, podremos calcular fácilmente su media y desviación típica usando esta hoja. Para ello deberemos introducir los datos de 2 o 3 valores históricos de dicho parámetro, y la hoja excel calculará su media y desviación, que posteriormente podremos introducir en la pestaña 1.

 

– Pestaña 3: Costes asociados en función del Stock de Seguridad

La pestaña 3 sirve para ver los costes asociados a la gestión de stocks de los items una vez se hayan introducido todos los datos en la pestaña 1.

Para ello se usan las formulas explicadas antes: Coste total=Ca+Cr con Ca=(a+P*i)*StockMedio y con Cr= Cs*(D/Q)*(1-NS)

Nota: Si te sale un error al calcular los costes, revisa los datos. Probablemente sea por poner Desviación=0 en la demanda o en el tiempo de entrega (Cambia el cero por 0,01 y funcionará).

Por otra parte, a la derecha de esta hoja se muestran los costes que saldrían si variáramos el Stock de Seguridad del artículo, que se ha obtenido previamente en la Hoja 1 (por lo que el Nivel de Seguridad también variará).

Una vez conocido el coste total ya se tiene una idea de lo que va a costar a la compañía el mantenimiento de stock de cada artículo para garantizar un determinado Nivel de Seguridad.

 

– Pestaña 4: Gráficos de costes totales para distintos niveles de SS

Una vez vistos en la  pestaña 3 los costes totales para diferentes valores de Stock de Seguridad, aquí se representa gráficamente la curva de costes totales en función del stock de seguridad, medida en €/año, con el objetivo de poder hallar rápidamente el punto mínimo de la curva, que es el que dará el stock de seguridad ideal para minimizar los costes asociados a la gestión de stocks.

Como se ve, para cada uno de los ítems de ejemplo de la imagen, el valor mínimo del coste total lo obtenemos con un Stock de Seguridad distinto, en función de las características de cada ítem… no obstante se comprueba que elegir un SS demasiado bajo (ej: cero unidades), o demasiado alto (ej: mucho más de 100 unidades) hará que aumenten los costes totales.

 

E. Otras metodologías de organización, producción eficiente y gestión de stocks

Aparte de este tipo de gestión de stocks que hemos explicado, existen otras metodologías más sencillas para optimizar y mejorar la eficiencia en la gestión de stocks y en la producción:

– Análisis ABC: Esta metodología es usada sobre todo en el sector logístico, tiendas y almacenes de stock de todo tipo. Su propósito es optimizar la organización de los productos de forma que los más solicitados se encuentren al alcance más rápidamente y de esta forma reducir tiempos y aumentar la eficiencia.

– Lean: Esta metodología permite incrementar  la competitividad de las plantas industriales centrándose en mejorar la eficiencia de las actividades que crean valor añadido y eliminando gastos superfluos.

– Kaizen y Just in time: Búsqueda y eliminación de los diversos tipos de sobrecostes (stock que no se usa, material que caduca por no poder venderlo…), con el objetivo de producir en la medida y momento justos.

– Shojinka: Cada uno de los trabajadores de los que disponemos pueden encargarse de realizar varias tareas, organizándolos en función del flujo productivo.

– Heijunka: Evitar que los picos afecten a la producción, ya sea en una fábrica la demanda sea alta o en un servicio de atención al cliente en momento de un gran volumen de llamadas.

 

Autor: Jorge Jimeno Bernal

Cómo calcular el nivel de calidad sigma de un proceso

De cara a conocer cómo se encuentran nuestros procesos y mejorarlos, os dejamos unos pasos sencillos y rápidos de realizar para conocer el rendimiento del proceso (% de productos conformes) y el nivel de calidad Sigma de nuestro proceso.

En las organizaciones vemos que a veces no se conoce en detalle cuál está siendo el nivel de rendimiento del proceso, como todos sabemos las metodologías LEAN luchan por alcanzar el mayor nivel Sigma, lo que significa que su porcentaje de rendimiento es máximo y el desperdicio mínimo.

En este Excel presentamos dos formas de calcular Sigma del proceso:

• Descargar plantilla excel para calcular el nivel de calidad sigma de un proceso.

 

1. Calcular nivel de calidad en procesos discretos: productos conformes o no conformes

La primera de las formas es más sencilla e intuitiva, con datos fácilmente manejables y entendibles para los que empecéis en esta materia o para los que lleven poco tiempo con ella. Trabajamos con procesos discretos, que dan resultados conformes o no conformes. Introduciendo como datos el número de unidades procesadas, la probabilidad de detectar los defectos y el número de defectos detectados, se calculará el DPO (Porcentaje de defectos, o número de defectos por unidad), el Rendimiento del proceso y el nivel de calidad Sigma, todas ellas explicadas en el Excel.

Datos a introducir

 – Número de unidades procesadas: Número de unidades que se ha procesado en el periodo estudiado.

– Porcentaje de posibilidades de encontrar el defecto: Porcentaje de productos que se han medido o verificado para detectar si son conformes o no  (si verifican todos los productos, introducir O=100%).

– Número de defectos detectados en las mediciones o verificaciones que se han hecho.

 

Resultados

  – El Porcentaje de defectos (o Defectos por Unidad, DPU): nos indica las probabilidades de que el producto salga defectuoso.

  – Productividad (o Rendimiento del proceso): nos marca las probabilidades de que el producto salga conforme.

  – Nivel  de calidad sigma del proceso: Te dice el número de desviaciones típicas que tu proceso puede aceptar para que tu producto sea conforme. Cuanto más grande sea, menos productos no conformes tendrá tu proceso, y por lo tanto tendrás menos costes de no calidad (desechar o reparar productos no conformes).

 

El DPMO son los Defectos Producidos por Millón de Unidades, y se puede obtener de la tabla a partir del rendimiento o del nivel de calidad sigma.  Los tres valores son equivalentes y nos dan una idea del nivel de calidad del proceso.

Nota: No confundir el «nivel sigma del proceso» con la desviación típica (S). Hay muchos sitios donde designan a la desviación típica (o estándar) con la letra sigma, por eso hay que recalcar que «sigma» y «nivel sigma» no son lo mismo.

 

2. Calcular nivel de calidad en procesos continuos: características medibles que deben entrar dentro de unos límites

Para el segundo modelo nuestras variables cambian y suponemos un proceso con resultados continuos, que se expresan en una curva normal donde introduciremos como datos la media y la desviación estándar del proceso analizado, y también deberemos introducir los límites tanto superior como inferior de las especificaciones que se deben cumplir para que el producto sea conforme.

En este método se calcula el área que se encuentra tanto por arriba como por abajo desde la media hasta los límites específicos que vienen establecidos para que el producto sea conforme, y a partir de ahí se obtiene el rendimiento y el nivel de calidad.

Datos a introducir

– Media y desviación típica (S) de tu proceso real.

– Límites superior e inferior (USL y LSL) fijados en la especificación, para que el producto pueda ser considerado conforme. Si no te los dan explícitamente, se pueden calcular como el valor fijado en la especificación +/- las tolerancias permitidas.

Resultados:

– Productividad: Nos calcula el porcentaje de productos que estarán dentro de las tolerancias especificadas (y por lo tanto, son conformes).

– Nivel  de calidad sigma del proceso: calcula cuál es el nivel sigma del proceso en función del rendimiento obtenido. Por ejemplo, si el nivel sigma es de 3, significa que nuestros productos entran dentro de especificaciones en el 93,32% de los casos (por lo que sólo el 100-93,22=6,78% de los productos serán rechazados o reprocesados).

 

Adjuntamos en cada uno de los casos aclaraciones para cada punto y unas tablas donde se puede ver cómo se relaciona el rendimiento del proceso al nivel Sigma correspondiente.

Esperamos sean de utilidad y podáis calcular con facilidad el rendimiento de vuestros proceso y el nivel Sigma en el que estáis trabajando para poder mejorar vuestros procesos. Para cualquier tipo de duda poneos en contacto con nosotros para aclarar las posibles dudas.

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Contabilidad personal: Planifica tus ingresos y gastos para ahorrar más

¿Has pensado alguna vez en qué gastas el dinero? ¿Sabes en qué tipo de cosas gastas más? ¿Controlas tus ahorros?  En este  artículo de finanzas personales te propongo una forma de ir anotando tus gastos e ingresos en una hoja excel de forma realista, para poder saber con fiabilidad cuáles son tus mayores gastos, y así gestionarlos mejor.

 

Paso 1: Anota tus gastos mensuales

Lo primero que vamos a hacer es anotar durante un mes, día a día, cuáles son nuestros gastos en diferentes conceptos. Para ello puedes descargarte esta hoja de cálculo o crearte una nueva:

– Descargar hoja de cálculo de ingresos y gastos (formato Excel MS Office .xls)

  

Como ejemplo, la hoja rellena quedaría así:

 

Algunos de los gastos a considerar son:

– Supermercado (comida, bienes básicos…)

– Restaurantes    

– Ocio    

– Transporte  (bono de metro/bus, billetes de tren, gastos de coche…)

– Compras (ropa, tecnología, juegos, accesorios…)    

– Alquiler del piso y gastos asociados.

– Facturas (teléfono, internet…)   

– Otros gastos no incluidos (medicamentos, viajes…)

Es importante no olvidar ningún concepto, e incluir todos los gastos que realizamos mensualmente. Los gastos excepcionales (por ejemplo: vacaciones, regalos de navidad…) se pueden dejar a parte, aunque es más realista incluirlos aquí, dividiéndolos entre los 12 meses para tener un cálculo medio del dinero que gastamos al mes.

Una vez introducidos todos los gastos día a día durante un mes, se suman y tendremos el dinero que hemos gastado en cada concepto, así como el gasto total. Es importante anotar los gastos diariamente ya que, si los anotáramos de memoria, probablemente se nos olvidarían muchos conceptos por introducir. Además, se puede repetir esta cuenta durante varios meses para comprobar si nuestros datos son estables o si varían mucho mes a mes.

Haciendo una gráfica con porcentajes, podremos tener una mejor idea de qué conceptos son los que más dinero nos quitan de nuestro bolsillo:

 

En el ejemplo, se ve como casi la mitad de los costes se van en el alquiler del piso (lo cual es bastante habitual en algunas ciudades). De aquí podemos obtener una visión global para saber, en el caso de querer ahorrar más, de dónde podemos dejar de gastar y dónde podemos gastar más sin peligro. En nuestro caso sería interesante recortar en el alquiler del piso y, en menor medida, en los gastos de supermercado (aunque estos gastos son básicos y es difícil recortar aquí)… Sin embargo en este ejemplo no tendría sentido recortar en compras de ropa o en ocio ya que, aunque son gastos prescindibles, actualmente en la gráfica se ve que son muy bajos y recortarlos no supondría un ahorro significativo respecto a los gastos totales.

En resumen, este gráfico nos dará una idea de si estamos optimizando los gastos o no. Si vemos que los gastos básicos son los que más porcentaje ocupan lo estamos haciendo bien, pero si los mayores porcentajes van a «lujos», significa que podemos ahorrar más reduciendo esas partidas (en el supuesto que queramos ahorrar más, claro).

 

Paso 2: Calcula tus predicciones futuras a partir de los gastos anotados previamente, y compáralos con tus ingresos mensuales

Con los gastos mensuales anotados ya tenemos datos fiables para hacer una planificación. Ahora en la segunda parte de la hoja excel metemos nuestras planificaciones mensuales, y los ingresos netos que obtenemos del trabajo, intereses, valores, etc. (no olvidarse de los ingresos y gastos extraordinarios, como las pagas extra, las ayudas, becas, desgravaciones en la declaración de impuestos, intereses de cuentas corrientes, ganancias de inversiones, beneficios/pérdidas de valores…  que podremos incluirlos aquí como parte proporcional para hacer una media, o podremos dejarlos a parte siempre que no nos olvidemos de ellos).

Si la diferencia entre ingresos y gastos es muy amplia, tenemos margen para gastar más, en cambio si los valores son prácticamente iguales, nuestro ahorro va a ser muy pequeño:

De esta forma, ya tenemos controlados nuestras cuentas personales, y sabremos cuánto dinero estamos ahorrando mensualmente, pudiendo modificar las diferentes partidas para adaptarlas a nuestra planificación.

Este tipo de hojas excel son muy sencillas de usar y parecen superfluas, pero pueden ser una buena herramienta para controlar los gastos personales o familiares, evitar derroches y tener una idea más clara de en qué nos estamos gastando nuestros ingresos.

 

Simulación de Monte Carlo aplicada a la producción de vehículos

La simulación de Monte Carlo es una técnica que trata de combinar conceptos estadísticos sobre muestreo aleatorio representativo generando números de tal modo que se pueden automatizar cálculos, pudiendo imitar modelos reales de comportamiento aleatorio.

Una de las claves de este tipo de simulaciones es conseguir desarrollar un modelo para un sistema, proceso o actividad como foco de estudio para describir cuales son las entradas que provocan la variabilidad del proceso y poder resolver problemas con la ayuda de otras metodologías o herramientas que consiguen detectar desperdicios y eliminarlos.

Este tipo de simulaciones se aplican en numerosos campos tanto comerciales como industriales, siempre y cuando exista un comportamiento probabilístico e implique la posibilidad de realizar estudios con azar como base clave para la obtención de resultados. Con el valor añadido de plantear nuevos escenarios mediante análisis “What-if”, modificando valores dentro de la propia hoja Excel.

- Descargar archivo Excel.

  

En el caso de nuestro estudio nos centramos en una fábrica de coches, en ella realizamos una medición sobre los vehículos defectuosos frente al total de producción y los ingresos generados en cada situación (es un caso hipotético donde manejamos una producción baja 20 coches/día) extrapolable a casos de producción real.

En nuestro caso encontramos fallos de distintos tipos producción en nuestra producción de coches, esto repercute en un reproceso del vehículo con un consiguiente gasto no esperado disminuyendo ingresos. Desde el numero de errores producidos anteriormente podemos ver cuál será la tendencia de ocurrencia de fallos, calculamos la probabilidad acumulada y así establecemos los límites sobre los que podemos trabajar y cuales nos marcan la franja para cada uno de los errores, mediante la fórmula “=Aleatorio” de Excel, nos lanza de forma aleatoria números comprendidos de 0 a 1 y se asocian a un tipo de fallo dependiendo del intervalo al que pertenezca, una vez asociado el número aleatorio al fallo mediante la formula “=Buscar” tenemos el coste que supone el reproceso. En este caso solo trabajamos con que en cada suceso se produce un fallo, se podría añadir el caso en que se diera más de un error en un vehículo.

Con este tipo de estudios podemos realizar análisis “What if” como hemos mencionado antes, podemos modificar el escenario cambiando los resultados en cada una de las casillas para ver cómo se comportaría la probabilidad de fallos y cómo afectaría esto al balance de beneficios.

Entonces podemos obtener cual es el balance beneficios-gastos previstos, hacer una estimación de pérdidas y actuar al respecto. Ver cual es fallo más frecuente y actuar al respecto. Para la resolución de estos errores podemos utilizar técnicas como Jidoka para implicar al empleado desde el primer momento en la resolución de fallos u otras metodologías como Six Sigma o Lean donde mediante un grupo de trabajo se consigue disminuir la probabilidad de fallo.

 

Autor: Rodrigo González González

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AMFE: Análisis Modal de Fallos y Efectos. Guía y ejemplos de uso

El Análisis Modal de Fallos y Efectos (AMFE, AMEF, o en inglés FMEA o FMECA)  es una de las herramientas más comunes en ingeniería de la calidad para prevenir fallos potenciales durante el desarrollo de productos, es por ello que en este artículo vamos a repasar su funcionamiento a modo de guía práctica. ¡Vamos allá!

 

¿Qué es el AMFE y para qué sirve?

El Análisis Modal de Fallos y Efectos es una metodología que se aplica a la hora de diseñar nuevos productos, servicios o procesos. Su  finalidad es estudiar los posibles fallos futuros («modos de fallo») de nuestro producto para posteriormente clasificarlos según su importancia. A partir de ahí, obtendremos una lista que nos servirá para priorizar cuáles son los modos de fallo más relevantes que debemos solventar -bien por ser más peligrosos, más molestos para el usuario, más difíciles de detectar o más frecuentes- y cuáles son los menos relevantes de los cuáles no nos debemos preocupar -bien por ser poco frecuentes, bien por tener muy poco impacto negativo o bien porque son fáciles de detectar por la empresa antes de sacar el producto al mercado-.

Hay varios tipos de Análisis AMFE según si se aplica a un producto/servicio o a un proceso, pero básicamente funcionan igual. Además, la versatilidad de este análisis permite aplicarlo tanto en el desarrollo de productos como en modificaciones de diseño y para la optimización de procesos.

 

¿Cómo hacer un AMFE?

Los pasos para realizar un análisis un AMFE son los siguientes:

  

1º) Enumerar todos los posibles modos de fallo

Lo primero es crear un grupo de trabajo de 4 o 5 personas que tengan conocimientos sobre el producto/servicio/proceso que se está desarrollando. Lo ideal es que el grupo sea multidisciplinar y que incluya varios perfiles diferentes, como diseñadores, ingenieros, técnicos e incluso usuarios finales (ver metodología SCRUM). De esta forma conseguiremos una visión amplia y con diferentes opiniones.

Con el grupo reunido, procederemos a enumerar los «modos de fallo» del diseño: los fallos que podría tener el producto acabado, y que pueden ser desde defectos estéticos, funcionales, de seguridad, problemas relacionados con el mal uso, etc. Para hacer esto se recomienda descomponer el producto en piezas y ver cómo podría fallar cada una de ellas. También hay que pensar en cuál es el uso esperado que se va a hacer del producto: ¿Está enfocado a usuarios expertos o a gente con pocos conocimientos? ¿Se va a usar en situaciones críticas? ¿Qué pasaría si el usuario final lo usa sin leer las instrucciones? ¿Si se rompe puede poner en riesgo la vida de alguien?

 

2º) Establecer su índice de prioridad

Una vez terminado el paso anterior, tendremos una larga lista de los posibles modos de fallo del producto. Estos deberán ser incluidos en una tabla como la siguiente:

 

Ahora, llega el momento de clasificarlos según su importancia, para ello a cada modo de fallo le asignaremos tres valores:

S: nivel de severidad (gravedad del fallo percibida por el usuario)

O: nivel de incidencia (probabilidad de que ocurra el fallo)

D: nivel de detección (probabilidad de que NO detectemos el error antes de que el producto se use)

A cada modo de fallo le asignaremos un valor de S, O y D entre  1 y 10. Por ejemplo, en un televisor, el «modo de fallo = rotura del cable de alimentación» podría tener S=7 (un valor alto, ya que el televisor queda inservible y además puede haber riesgo de electrocución del usuario), O=2 (un valor bajo, porque es muy poco frecuente) y D=1 (un valor muy bajo porque la probabilidad de NO detectar que el cable está roto durante las pruebas de calidad es muy baja).

Una vez estimados S, O y D, los multiplicamos para obtener el NPR (Número, o Índice de Prioridad de Fallo), que dará un valor entre 1 y 1000:

NPR = S * O * D

Índice de prioridad de fallo = Severidad * Probabilidad de Incidencia * Probabilidad de no Detección

Este valor nos dirá la importancia del modo de fallo que estamos analizando.

 

3º) Priorizar los modos de fallo y buscar soluciones

Cuando hayamos calculado el NPR para todos los modos de fallo estudiados, los clasificaremos de mayor a menor. Los modos de fallo con mayor NPR serán los que antes debamos solventar (por ejemplo, se puede acordar que se buscarán soluciones para todos los modos de fallo mayores de 600).

Si hemos determinado que un determinado modo de fallo es inasumible, tenemos tres vías de disminuir su gravedad:

• Actuando para que si ocurre, sea menos severo (así disminuirá su valor S).

• Actuando para que suceda menos frecuentemente (así disminuirá su valor O).

• Actuando para que si sucede, lo detectemos antes de entregar el producto al cliente (así disminuirá su valor D).

Con esto, podremos comparar su «NPR inicial» (antes de aplicar AMFE) con su «NPR final» (el NPR que hayamos fijado como meta después de actuar para reducir la gravedad del modo de fallo).

El objetivo final del análisis AMFE es que tengamos todos los posibles fallos controlados, habiendo actuado para disminuir el NPR de los más graves.

 

Un ejemplo sobre cómo usar AMFE

Vamos a aplicar el Análisis Modal de Fallos y Efectos al diseño de una lámpara. Los pasos para desarrollar el análisis serían los siguientes:

 

1º) Enumerar modos de fallo

Nuestro equipo de expertos ha acordado que los fallos potenciales de nuestra lámpara son los siguientes:

• Que se descorche la pintura (fallo estético).

• Que se rompa el interruptor y no se encienda la bombilla (fallo funcional).

• Que se rompa la estructura de la lámpara (fallo funcional).

• Que se rompa el cristal-carcasa que protege la bombilla (fallo estético).

• Que haya un cortocircuito en los cables (fallo funcional y de seguridad)

• Que se caiga al suelo la lámpara y se rompa la bombilla (fallo funcional por un mal uso).

• Que el usuario ponga una bombilla de demasiada potencia y se derrita el casquillo por el calor (fallo funcional y de seguridad por un mal uso).

• Que el interruptor no esté a la vista y el usuario no sepa cómo encender la lámpara (no es un fallo, pero lo podemos considerar como tal ya que este tipo de cosas pasan más de lo que debería).

  

2º) Establecer índice de prioridad

Ahora asignamos para cada modo de fallo sus valores de S (nivel de severidad), O (nivel de incidencia) y D (nivel de detección). Posteriormente calculamos el NPR (Número de Prioridad de Fallo):

• Que se descorche la pintura:  S=1 (poco grave para el usuario / al usuario no le importa demasiado), O=8 (bastante frecuente, más de un 2% de los casos), D=2 (fácil de detectar, ya que podemos comprobar si la pintura está bien aplicada antes de vender la lámpara).

• Que se rompa el interruptor y no se encienda la bombilla: S=9 (grave para el usuario, ya que quedará insatisfecho), O=2 (poco frecuente, no suele suceder en más de un 0.2% de los casos), D=3 (fácil de detectar al probar la lámpara antes de venderla).

• Que haya un cortocircuito en los cables: S=10 (muy grave, pone en riesgo al usuario y la lampara deja de funcionar). O=1 (muy poco frecuente, menos del 0.05%% de los casos), D=8 (difícil de detectar, ya que es un fallo que puede suceder meses después de vender el producto por diversas razones).

• etc…

 

Una hoja de cálculo ayuda mucho a organizar los datos:

 

3º) Buscar soluciones para los modos de fallo más importantes

Una vez calculados los NPR (entre 1 y 1000) de todos los modos de fallo, estudiamos los que mayores valores hayan dado:

En el ejemplo salen NPR muy bajos porque una o dos de las variables han tenido un valor muy bajo:

• Que haya un cortocircuito en los cables: NPR=80. Es es modo de fallo más grave. Podríamos tomar acciones para disminuir S usando cables más resistentes y/o podríamos disminuir D haciendo pruebas más rigurosas a la lámpara antes de sacarla al mercado.

• Que se rompa el interruptor y no se encienda la bombilla: NPR=54. Para disminuir su NPR tendríamos que disminuir su S usando un interruptor más robusto que dé menos fallos.

• Que se descorche la pintura: NPR=16. No es un modo de fallo prioritario, por lo que no hace falta tomar ninguna acción.

Por último, para acabar tendríamos que definir el NPR objetivo que queremos alcanzar en cada modo de fallo tras las acciones de mejora efectuadas. Por ejemplo, podríamos fijar que para los modos de fallo que afecten a la seguridad, su NPR debe ser menor de 50 sobre 1000 y para los que no afectan a la seguridad un NPR menor de 70 sobre 1000.

• Descargar plantilla AMFE 

 

Autor: Jorge Jimeno Bernal

Herramienta Descargable: disminución de la “MUDA” (Pareto, Ishikawa, 5W´s)

¿Qué es la “muda”?

La muda es una de las palabras Japonesas que todos debemos llegar a saber. Puede sonar peculiar en nuestra lengua, probablemente por el significado de muda en cuanto al cambio de vestimenta o también podemos relacionarlo con el verbo “mudar”.

Pero nada más lejos de la realidad, lo que realmente significa en japonés es “desperdicio”. Toda aquella actividad realizada que  requiere recursos y no crea ningún tipo de valor: errores que requieren rectificación, actividades de un proceso que no son realmente necesarias, movimientos de bienes o empleados de un lugar a otro sin ningún propósito, esperas en procesos,etc…

Por esta razón en PDCA Home hemos desarrollado una herramienta descargable para poder reducir las mudas  en tus procesos.

¿Qué vas a obtener usando esta herramienta?

Con esta herramienta:

1. – Detectarás donde hay una mayor frecuencia de fallos en tu proceso.
2. – Analizarás aquellos fallos más repetitivos.
3. – Obtendrás cuales son las causas más importantes que los generan.
4. – Clasificarás todas las causas obtenidas, en cuanto a mayor viabilidad para obtener su solución.
5. – Generarás un plan de acción para resolver el problema.

 

¿De qué se compone?

La herramienta “disminución de la muda”  se basa en la aplicación de manera conjunta de 3 de las herramientas más importantes en el mundo de la Calidad; “Diagrama de Pareto”, “Diagrama de Ishikawa” o también conocido como “Diagrama de Pescado” y por último la herramienta de planificación “las 5 W´s”

La herramienta se ha creado mediante la utilización de Microsoft Excel, de tal manera que abriendo el programa podrás observar que se compone de 4 partes conectadas de manera automática. Estas partes son:

1. – Inicio
2. – Diagrama de Pareto
3. – Diagrama de Ishikawa
4. – Las 5 W´s

¡Descárgate esta herramienta y disminuye los defectos de tus procesos de manera automática y simple!

Haz click aquí para descargar.

Tutorial de uso.

Autor:  Pablo Ledesma

Diseño de experimentos (DOE): Para qué sirve y cómo realizarlo

La metodología de diseño de experimentos (DOE) es una herramienta estadística para la mejora de la calidad usada frecuentemente en proyectos Seis Sigma. Esta metodología sirve para diseñar las condiciones ideales de un producto, proceso o servicio para que cumpla con nuestras expectativas usando el mínimo número de experimentos o pruebas. DOE es muy útil cuando tenemos entre manos un producto complicado cuyo resultado puede depender de una gran cantidad de variables que no controlamos y que debemos ajustar para optimizarlo.

 

1. Introducción al Diseño de experimentos (DOE)

Para explicar el DOE vamos a poner un ejemplo sencillo: A nuestro teléfono móvil se le descarga la batería muy rápido, y queremos que la batería dure lo máximo posible sin perder mucha funcionalidad. Nosotros sabemos que los factores que más afectan a la duración de la batería son los siguientes:

Factor A: Tener el WIFI activado.

Factor B: Tener la pantalla encendida con el brillo alto.

Factor C: Hacer muchas llamadas.

Factor D: Usar el modo «powersafe» de ahorro de batería.

Factor E: Ponerle al teléfono una batería de mayor capacidad.

De forma intuitiva podemos pensar que para maximizar la duración de la batería debemos hacer lo siguiente: Factor A=0, Factor B=0, Factor C=0, Factor D=1, Factor E=1. (Siendo 0=No y 1=Sí). Por lo que estableciendo estas variables así nuestra batería duraría lo máximo posible. Pero ahora llegan las siguientes dudas… ¿cuánto duraría si sólo hago muchas llamadas (C=1)? ¿tiene más efecto tener el WIFI encendido (A=1) o hacer muchas llamadas (C=1)? ¿Tener las dos cosas a la vez (A=1, C=1) potencia mucho más el gasto de batería? etc…

Para resolver estas dudas la metodología del diseño de experimentos nos dará una solución a todo esto haciendo el mínimo número de pruebas posible. Por lo tanto tras aplicar esta metodología sabremos exactamente cómo influye cada factor (y cada combinación de factores, ya que a veces varios factores producen efectos inesperados) para así poder tomar una decisión de qué nos conviene poner o quitar en nuestro producto.

Al final tendremos una función de regresión que nos relaciona el resultado (duración de la batería) con cada una de las variables:

Resultado = constante0 + constante1 * Factor A + constante2 * Factor B + constante3 * Factor C

Cada uno de los sumandos de la función nos da la aportación de cada uno de los factores, pudiendo ser estos valores discretos o «niveles» (0=No, 1=Sí), o bien pudiendo ser valores continuos. Además a veces conviene considerar también los posibles efectos potenciadores que tienen los factores entre sí, en este caso la función sería así:

Resultado = constante0 + constante1 * Factor A + constante2 * Factor B + constante3 * Factor C + constante4 * Factor AB + constante5 * Factor AC + constante6 * Factor BC + constante7*Factor ABC

Por lo tanto, continuando con el ejemplo del teléfono móvil, el DOE nos permitirá calcular cuánto va a durar la batería en función de si tenemos activo o no el WIFI, si hacemos muchas llamadas, etc.

 

2. Realizar un diseño de experimentos con Minitab

Existen varias formas de realizar un diseño de experimentos. Aquí explicaremos dos de ellas: Usando la aplicación informática Minitab (lo más fácil) y haciendo los cálculos a mano.

Minitab es una aplicación para ordenador para Windows (o para Linux/Mac si tienes Wine instalado), la ventaja de usar esta aplicación es que simplifica mucho las cosas ya que sólo tienes que introducir los datos y el programa calcula lo demás.

El primer paso para realizar un DOE es determinar los factores a analizar y sus niveles.

Siguiendo el ejemplo del móvil:

Factor A:    Nivel 1=WIFI apagado, Nivel -1=WIFI encendido
Factor B:    Nivel 1=Pantalla encendida 1hora/día, Nivel -1=Pantalla encendida 5horas/día
Factor C:    etc…

En este ejemplo hemos puesto sólo 2 niveles para cada factor por ser lo más sencillo, pero se podrían poner más (por ejemplo, Factor B: Nivel 0=1hora/día, Nivel 1=2horas/día, Nivel 2=5horas/día).

En Minitab, vamos a «Estadísticas > DOE > Factorial > Crear diseño», seleccionamos el número de factores y en «diseños» seleccionamos «factorial completo» para considerar la posible interrelación entre factores. Además seleccionamos una repetición (replica) de cada prueba.

Como hemos introducido 3 factores de dos niveles (llamados 1 y -1 en este caso) y factorial completo tenemos que hacer un total de 8 pruebas, cada una configurando los factores como muestra en la tabla.

Esto significa que tendremos que coger nuestro teléfono móvil y probar lo que dura la batería una vez para cada una de las configuraciones que nos dice el programa. (Si no queremos hacer tantas pruebas podemos diseñar un DOE con 4 pruebas en vez de 8, aunque los resultados no tendrán en cuenta los efectos de interrelación de los factores.

Muy bien, ahora llega el turno de hacer los experimentos y apuntar los resultados en la columna de «Resultado». Aquí apuntamos las horas que ha durado la batería en cada prueba:

 

Para ver las conclusiones del DOE vamos a «Estadísticas > DOE > Factorial > Gráficas factoriales» y configuramos lo que queremos ver:

 

Ahora ya podremos ver cuáles son los efectos de cada uno de los factores para cada uno de los niveles (e interpolando también para valores intermedios):

Posteriormente, para obtener la función de regresión vamos a «Estadísticas > DOE > Factorial > Analizar diseño factorial».

Obtendremos algo así:

Término Efecto Coef

Constante 22,500

A -2,500 -1,250

B -3,000 -1,500

C 3,500 1,750

A*B -1,500 -0,750

A*C -4,000 -2,000

B*C 2,500 1,250

A*B*C -4,000 -2,000

 

Por lo tanto la función de regresión será:

Resultado = 22,500 -1,250 * Factor A -1,500 * Factor B + 1,750 * Factor C -0,750* Factor AB -2,000 * Factor AC + constante6 * 1,250 -2,000*Factor ABC

 

Con esta función, ahora podremos saber el resultado (número de horas de la batería) en función del valor que le demos a cada factor considerado. En este punto hay que tener en cuenta si los valores son discretos o continuos y cómo los hemos definido. Por ejemplo, el Factor A es discreto y solo puede tener valores -1=Wifi apagado y 1=Wifi encendido. Por contra, el Factor B es continuo y está definido como -1=Pantalla 1hora/dia y 1=pantalla 5horas/día. En este caso, al ser un valor continuo a la ecuación podremos ponerle valores intermedios entre -1 y 1 para obtener el resultado que tendría si tuviéramos la pantalla encendida un número distinto de horas (es más: si hubiéramos definido los niveles de antes como «1» y «5» en vez de «-1» y «1», podríamos introducir directamente el número de horas de la pantalla en el Factor B de la ecuación y saldría el número de horas de la batería automáticamente).

Por último, si queremos optimizar gráficamente los valores de los factores para que den un resultado determinado (por ejemplo para minimizarlo o maximizarlo) lo podemos hacer en «Estadísticas > DOE > Factorial > Optimizador de respuesta». Esto es muy útil cuando los factores son continuos, de esta forma puedes optimizar el resultado de la función de regresión visualmente según te convenga.

 

3. Realizar un diseño de experimentos a mano

El análisis DOE hecho a mano es similar al hecho por Minitab. Usaremos una hoja excel de ejemplo para ayudarnos a hacer las operaciones:

Descargar ejemplo DOE en excel

Definimos los factores A, B y C, y sus interacciones combinadas AB, AC, BC y ABC. Posteriormente rellenamos los niveles (1, -1) en los que configuraremos cada uno de las ocho pruebas tal y como aparece en la imagen. Las pruebas deben estar hechas de tal forma que cada una tenga una combinación de niveles distinta:

Posteriormente haremos las pruebas y apuntaremos los resultados. En este caso hemos hecho dos repeticiones por cada prueba (marcadas como «caso 1» y «caso 2»), por lo tanto un total de 16 pruebas para tener mayor fiabilidad de los resultados. Una vez apuntados estos resultados en sus respectivas columnas, hacemos su media en la columna «Media»:

Una vez hecho esto calculamos las filas «Media+1» y «Media-1» para cada factor haciendo una media de los valores de la columna «Media» cuyo nivel sea +1 o -1 respectivamente (si tienes dudas descárgate el excel adjunto).

El efecto de cada factor será la resta de las filas «Media+1» – «Media-1».

Por último, en el excel adjunto se detalla cómo calcular la contribución básica de cada factor (el «efecto» tiene en cuenta las interacciones entre factores, mientras que la «contribución básica» es lo que esperabas obtener sin tener en cuenta estas interacciones).

Por lo tanto, una vez vistos los resultados de los efectos y contribuciones básicas podemos deducir que este DOE el Factor C, es el que más relevancia tiene (tanto teniendo en cuenta las interacciones como sin tenerlas en cuenta), por lo que para optimizar el resultado tendremos que controlar este factor, siendo los demás menos relevantes.

Autor: Jorge Jimeno