En un estudio de mĂ©todos y tiempos es importante conocer el nĂºmero necesario de observaciones a realizar por varias razones:
- Para obtener mediciones precisas de los tiempos. Un nĂºmero insuficiente de observaciones puede llevar a tiempos no representativos de la operaciĂ³n.
- Para capturar adecuadamente la variabilidad natural del proceso. Factores como la fatiga del trabajador, interrupciones, etc. introducen variabilidad que debe medirse.
- Para determinar tiempos estĂ¡ndar confiables. Los tiempos estĂ¡ndar se calculan a partir de los tiempos observados, por lo que influyen directamente.
- Para identificar oportunidades de mejora. Al observar mĂ¡s ciclos se pueden detectar ineficiencias o causas de demoras.
- Para obtener estimaciones vĂ¡lidas de tiempos improductivos. Se requiere una muestra amplia para estimar adecuadamente proporciones.
- Para evitar recoger mĂ¡s datos de los necesarios. Un exceso de observaciones consumen recursos innecesariamente.
El nĂºmero de observaciones impacta directamente en la utilidad y precisiĂ³n de los resultados del estudio de mĂ©todos y tiempos.
Puntos clave para determinar el numero de tomas a realizar en un estudio de tiempos
Algunos puntos clave para determinar el nĂºmero necesario de observaciones en un estudio:
- Variabilidad esperada: Si se espera una alta variabilidad en las mediciones, se necesitarĂ¡n mĂ¡s observaciones para obtener una estimaciĂ³n precisa.
- Nivel de confianza deseado: Generalmente se utiliza un nivel de confianza del 95%. MĂ¡s alto nivel de confianza requiere un tamaño de muestra mĂ¡s grande.
- Margen de error aceptable: ¿QuĂ© nivel de error es aceptable en los resultados? Un margen de error mĂ¡s pequeño requiere mĂ¡s observaciones.
- Recursos disponibles: El nĂºmero de observaciones que se pueden hacer puede estar limitado por el tiempo, el costo y otros recursos.
- MĂ©todo de muestreo: El mĂ©todo de muestreo aleatorio simple requiere el tamaño de muestra mĂ¡s pequeño. Otros diseños requieren tamaños de muestra mĂ¡s grandes.
En resumen, determinar el nĂºmero adecuado de observaciones requiere equilibrar todos estos factores para obtener resultados precisos dentro de las limitaciones de recursos. Los mĂ©todos estadĂsticos formales pueden ayudar a calcular el tamaño Ă³ptimo de muestra.
¿QuĂ© es el nivel de confianza?
El nivel de confianza, en estadĂstica, es la probabilidad mĂ¡xima con la que podrĂamos asegurar que el parĂ¡metro a estimar se encuentra dentro de nuestro intervalo estimado. El nivel de confianza se define como 1-alfa y sus valores mĂ¡s comunes son 90%, 95% y 99%
¿En que momentos del dĂa se deben de realizar las diferentes tomas de tiempos?
A la hora de medir un trabajo es una buena prĂ¡ctica:
- Distribuir las observaciones a lo largo del dĂa y la semana. No concentrarlas solo en las mañanas, o en los martes, por ejemplo.
- Alternar el orden de los participantes u objetos observados. No observar siempre primero a los mismos.
- Contrabalancear las condiciones experimentales u observacionales. Por ejemplo, si se comparan dos mĂ©todos diferentes, alternar cuĂ¡l se presenta primero.
- Evitar momentos atĂpicos como justo antes/despuĂ©s de vacaciones, dĂas festivos, etc. a menos que sea el objetivo.
- Analizar los datos para detectar sesgos. Por ejemplo, comparar los resultados de diferentes franjas horarias. Si hay diferencias, ajustar el muestreo.
- Usar métodos de muestreo aleatorio y estratificado para seleccionar los momentos, si es factible.
- Documentar detalladamente los momentos y condiciones de cada observaciĂ³n.
En resumen, hay que buscar la mayor aleatoriedad y representatividad distribuyendo bien las observaciones en tiempo y espacio.
¿Factores que afectan en el numero de observaciones a realizar en un estudio de metodos y tiempos?
El nĂºmero de observaciones en un estudio de mĂ©todos y tiempos depende de varios factores:
- Naturaleza del proceso: procesos altamente repetitivos y estandarizados requieren menos observaciones que aquellos muy variables.
- DuraciĂ³n del ciclo: ciclos mĂ¡s largos necesitan menos observaciones que ciclos cortos.
- PrecisiĂ³n deseada: a mayor precisiĂ³n en los tiempos, se necesitan mĂ¡s observaciones.
- Nivel de confianza: un nivel de confianza mĂ¡s alto requiere un tamaño de muestra mayor.
- Variabilidad del proceso: mayor variabilidad requiere mĂ¡s observaciones para capturarla adecuadamente.
- Importancia de la operaciĂ³n: operaciones claves o cuellos de botella pueden requerir mĂ¡s observaciones.
- Costo de las observaciones: el costo de tomar cada observaciĂ³n puede limitar el tamaño de muestra.
- Tipo de proceso: procesos continuos requieren un enfoque diferente a procesos intermitentes o por lotes.
- Recursos disponibles: el nĂºmero de observadores y tiempo disponible puede restringir el tamaño de muestra.
- Objetivos del estudio: el uso planeado para los tiempos determina los requisitos de precisiĂ³n.
En resumen, no hay una regla fija sobre el nĂºmero de observaciones, depende principalmente de las caracterĂsticas del proceso especĂfico y los objetivos del estudio.
MĂ©todos para determinar el nĂºmero de observaciones:
Existen varios mĂ©todos para determinar el nĂºmero de observaciones a realizar en un cronometraje industrial. Algunos de los mĂ¡s utilizados son:
El mĂ©todo empĂrico:
se basa en la experiencia y en las recomendaciones generales. Por ejemplo, la Oficina Internacional del Trabajo sugiere cronometrar al menos 50 ciclos en operaciones breves y entre 20 y 30 ciclos en operaciones mĂ¡s largas.
MĂ©todo estadĂstico OIT especĂfico para estudios de tiempos industriales. (utilizado en la App CronometrasApp)
Pongamos que tomamos 8 tomas:
25,23,26,25,18,21,24,26
La fĂ³rmula utilizada es:
n = ((40 * RAIZ((n' * ∑x2) - (∑x)2)) / ∑x)^2Donde:
- n = tamaño de muestra requerido
- n’ = nĂºmero de observaciones iniciales
- ∑x = sumatorio de los valores de las observaciones
- ∑x2 = sumatorio de los cuadrados de los valores de las observaciones
El origen de esta fĂ³rmula se remonta a los trabajos de J.M. Juran en el contexto de estudios de tiempos y movimientos en ingenierĂa industrial.
Aplicamos la fĂ³rmula para calcular el nĂºmero de observaciones (n) necesarias en un estudio de tiempos de trabajo con un nivel de confianza del 95% y un margen de error del 5% con las observaciones inicailes: 25,23,26,25,18,21,24,26
- Observaciones preliminares (n’): 8 (ya que hay 8 tomas)
- Suma de los tiempos de las observaciones preliminares (∑x):
- 25 + 23 + 26 + 25 + 18 + 21 + 24 + 26 = 188
- Suma de los cuadrados de los tiempos de las observaciones preliminares (∑x2): 4,472
- 625 + 529 + 676 + 625 + 324 + 441 + 576 + 676 = 4472
Sustituyendo estos valores en la fĂ³rmula:
n = ((40 * RAIZ((8 * 4,472) – (188)^2)) / 188)^2
n = ((40 * RAIZ(35,776 – 35,344)) / 188)^2
n = ((40 * RAIZ(432)) / 188)^2
n = ((40 * 20.78) / 188)^2
n = (830.4 / 188)^2
n = 4.42^2
n = 19.53
Como el nĂºmero de observaciones (n) debe ser un nĂºmero entero, se redondea hacia arriba, obteniendo un total de 20 observaciones necesarias para alcanzar una fiabilidad del 95% en el estudio de tiempos de trabajo, como ya tenĂamos 8, nos restan 12 tomas por realizar.
