Análisis de los sistemas de medición.

Objetivo: analizar las etapas de medición dentro de un proyecto Seis Sigma.

Procedimiento:

1. Analiza y responde las siguientes preguntas:

1. ¿Cuáles son las seis principales fuentes de variación que pueden ocurrir en una medición?
2. ¿Qué es el coeficiente de correlación intraclase y cómo se calcula?
3. ¿Para que nos sirve un estudio de correlación dentro del análisis de variables?
4. ¿Cuáles son los criterios para D?
5. ¿Cuál es el porcentaje de tolerancia y cómo se calcula?
6. ¿Cuáles son los criterios para el porcentaje de tolerancia?
7. ¿Bajo cuales circunstancias querrías tú usar una ANOVA?
8. ¿Qué significa el término R cuadrada?
9. ¿Cuáles son las cuatro cosas que buscamos en los residuales de una ANOVA?
10. ¿Cuándo se utiliza la prueba de Tukey?
11. ¿Cuándo se utiliza la prueba de Bartlett y la de Levene?

1. Realiza los siguientes ejercicios en la herramienta Minitab:

1. Accede al archivo denominado Correlation Exercise 1.MTW
2. Supón que se desea determinar qué etapa (en un proceso de seis etapas) tiene el mayor poder de predicción (relación lineal) con el tiempo de ciclo total del proceso
3. Analiza los siguientes datos para determinar cuál es la etapa del proceso que tiene más influencia sobre el tiempo de ciclo total del proceso.
   
4. Elabora un reporte con tu análisis.
5. Con el archivo denominado CorrStudy.MTW, supón que una ingeniera desea determinar qué tan bien funciona un sistema de medición, pero esas mediciones son difíciles y consumen tiempo. Ella tiene 15 muestras, pero no puede llevar a cabo un estudio R&R de 5 x 5 x 10 lo que equivale a hacer 250 ejecuciones. Ella sólo puede hacer 30 ejecuciones. Decide realizar un estudio de correlación y los datos pueden ser obtenidos del archivo. Los límites de especificación son 10 más o menos 1 unidad.
6. Revisa la siguiente información y realiza lo que se pide a continuación:
   Se están evaluando cinco proveedores en su tiempo de respuesta y se quiere definir si existe diferencia en al menos alguno de ellos.
   Grupo 1. 180, 173, 175, 182, 181
   Grupo 2. 172, 158, 167, 160, 175 
   Grupo 3. 163, 170, 158, 162, 170 
   Grupo 4. 158, 146, 160, 171, 155 
   Grupo 5. 147, 152, 143, 155, 160
7. Desarrollen un ANOVA para identificar si existe diferencia en los grupos.
8. Realicen la prueba de Tukey para poder identificar qué grupo es distinto de los demás.
9. Validen los resultados con la prueba de Bartlett o Levene
10. Accede a Minitab y ejecuta el archivo Ex01.MTW.
11. Analiza los datos contenidos en cada columna. Supón que las columnas de datos representan los datos de tiempo de ciclo del proceso recolectados en tres diferentes operaciones en una operación de procesamiento de facturas.
12. Enlista los datos y después realiza el análisis ANOVA para este proceso.
13. Aplica la prueba de Tukey y la prueba de Bartlett/Levene.
14. Obtén y representa gráficamente las conclusiones. 
    Límites de especificación:

• CT1 < 15 unidades
• CT2 < 5 unidades
• CT3 < 20 unidades

Resultados:

Realiza los siguientes ejercicios en la herramienta Minitab:

1. Accede al archivo denominado Correlation Exercise 1.MTW
2. Supón que se desea determinar qué etapa (en un proceso de seis etapas) tiene el mayor poder de predicción (relación lineal) con el tiempo de ciclo total del proceso

[pic 2]

[pic 3]

1. Analiza los siguientes datos para determinar cuál es la etapa del proceso que tiene más influencia sobre el tiempo de ciclo total del proceso.

Dentro del análisis de regresión podemos ver en la ecuación que todas las variables tienen uno y esto nos dice que todas afectan a la variable final y esto lo podemos comprobar con el valor de p ya que el valores de todas las variables son <0.0 lo que nos dice que si hay regresión lineal y que se rechaza  
[pic 5]
[pic 4]

1. Elabora un reporte con tu análisis.
2. Con el archivo denominado CorrStudy.MTW, supón que una ingeniera desea determinar qué tan bien funciona un sistema de medición, pero esas mediciones son difíciles y consumen tiempo. Ella tiene 15 muestras, pero no puede llevar a cabo un estudio R&R de 5 x 5 x 10 lo que equivale a hacer 250 ejecuciones. Ella sólo puede hacer 30 ejecuciones. Decide realizar un estudio de correlación y los datos pueden ser obtenidos del archivo. Los límites de especificación son 10 más o menos 1 unidad.

1. Revisa la siguiente información y realiza lo que se pide a continuación:
   Se están evaluando cinco proveedores en su tiempo de respuesta y se quiere definir si existe diferencia en al menos alguno de ellos.
   Grupo 1. 180, 173, 175, 182, 181
   Grupo 2. 172, 158, 167, 160, 175 
   Grupo 3. 163, 170, 158, 162, 170 
   Grupo 4. 158, 146, 160, 171, 155 
   Grupo 5. 147, 152, 143, 155, 160
2. Desarrollen un ANOVA para identificar si existe diferencia en los grupos.
3. Realicen la prueba de Tukey para poder identificar qué grupo es distinto de los demás.

[pic 6]

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