Encuesta: Códigos de barra para equipos metrológicos

Un correcto control metrológico requiere varias actividades, incluyendo la posibilidad de agregar códigos de barras a los equipos con el fin de agilizar el inventario, registrar eventos, entre otros. Por favor, indique ¿Qué tipo de de código de barra usa actualmente para el control de inventario de activos metrológicos? Sus datos son confidenciales, y servirán para ayudar a mejora la cultura de metrología en América Central

 

Haga clic sobre la figura

Encuestra Códigos de Barra para Equipos de Metrología

Encuestra Códigos de Barra para Equipos de Metrología

 

Si tiene problemas ingrese directamente a: https://www.justsurvey.me/3f516c6a733f

GAGEpack

Los datos de la vida cotidiana: Chocolate

Este mes se celebra el Día Mundial del chocolate (13 de septiembre). Esta gráfica CHARTrunner refleja el consumo per-cápita de los 15 primeros países mayores consumidores de chocolate. ¡Celebre a su manera!

 

chocolate_chartrunner_char_bbcross

 

¿Cuál es su chocolate favorito?

 

Esta es una traducción y adaptación del artículo original, publicado en el blog de PQ Systems Inc. Se realiza esta traducción y adaptación con permiso de PQ Systems Inc., hacia Blackberry&Cross como aliados, distribuidores para América Latina; fuente original: http://blog.pqsystems.com/2014/09/10/data-in-everyday-life-chocolate/

Demuéstralo: Demostrando una prueba convincente de la calidad

Demuéstralo: Demostrando una prueba convincente de la calidad

Publicado el 10 de septiembre 2014 por Barb Cleary

“Demostrando la calidad” Puede parecer un concepto elusivo: ¿qué puede significar para los clientes y proveedores? Después de todo, sólo insistir en que sus productos son de alta calidad no es suficiente para que cualquiera de las partes interesadas, y sin embargo, muchas organizaciones adoptan este enfoque de todos modos. El lenguaje de marketing no enmascara los retos subyacentes a una predecible, calidad confiable.

 

Así como hay herramientas para apoyar el proceso de mejora, hay herramientas para demostrar de una vez por todas que sus prácticas organizativas aseguran la calidad de sus productos. Entre estas herramientas se encuentran:

 

Ninguna herramienta o enfoque es suficiente en la permanente necesidad de comunicar la calidad. En cambio, se necesita una panoplia de enfoques que aborden sus sistemas de medición, sus procesos, y la capacidad de esos procesos.

 

Una parte crítica de esta comunicación es el impacto visual de los gráficos de control que muestran el comportamiento de un proceso, y el uso posterior de control estadístico de procesos (SPC). Datos solos-en forma de lista, tal vez-no tiene el poder que aporta un gráfico. Esto puede ser debido a la capacidad del gráfico para mostrar con claridad las tendencias o puntos fuera de control de las condiciones, o debido al inherente análisis de los datos que transmite un gráfico. Datos a partir de hechos  están bien, pero tienen una utilidad limitada sin un análisis apropiado. Hacer significado de las estadísticas es bastante diferente de la simple recopilación de datos.

CHARTrunner

 

He aquí algunas estadísticas de fútbol, por ejemplo, que carecen de significado: 14-0; 7-10; 36-28; y 18-14. Para crear significado, otras medidas son demandadas, respondiendo a las preguntas fundamentales: ¿Quién estaba jugando? y ¿Qué equipo tuvo la puntuación más alta? Estas preguntas básicas deben ser abordadas con el fin de comenzar a analizar los resultados. De lo contrario, el dato no tiene significado. En SPC para producir información, preguntas esenciales acerca de la estabilidad del proceso también deben ser abordadas, y el análisis deben ser apoyado por la identificación de marcadores de inestabilidad. Como veremos, estos marcadores son indicadores directos de control de procesos.

 

 

Y lo que sigue es el mismo de datos, pero un trazó en un gráfico de control. El estadístico Walter Shewhart, conocido como el padre (o abuelo) de control estadístico de procesos, vio la necesidad de distinguir entre “causa común” o “causa asignable” variación, y “causa especial “o lo que alguna vez se llamó “causa oportunidad. “Cada proceso demuestra variación, pero abordar las causas de la variación especial es el primer paso en la reducción de esa variación. Reducir la variación de causa común demuestra que el proceso se está volviendo más coherente. Los gráficos de control se interpretan mediante el uso de reglas básicas para asegurar que los procesos son de hecho estable (en el control). Estas normas incluyen la identificación de inestabilidad cuando aparecen ciertas condiciones:

 

  • Los puntos de datos que caen fuera de los límites de control;
  • Siete o más puntos en una fila que caen por encima o por debajo de la línea central;
  • Siete o más puntos en una fila que van en una dirección (hacia arriba o hacia abajo);
  • La presencia de patrones no aleatorios.

(Si bien estos representan reglas de uso común, existen otras directrices. Algunas organizaciones utilizan ocho puntos, en lugar de siete, mientras que otros pueden utilizar seis.) Está claro que estas normas no pueden ser fácilmente aplicadas a los datos en bruto solo, sino que los datos deben ser reflejados en un gráfico que demostrará claramente las tendencias de este tipo. Aquí es donde el análisis entra. Además, los datos determinarán dónde caen los límites de control, por medio de la aplicación de fórmulas estadísticas a mano o automáticamente con software. Mostrar que los procesos sean estables es quizás la forma más dramática para demostrar a los clientes, proveedores, y otros los interesados ​​que los productos y servicios de su organización son de calidad predecible. Gráficos que reflejan sistemas estables son la prueba de  quality. En una próxima entrega, nos fijamos en el papel que tiene el análisis de los sistemas de medición, gestión de calibración de medidor, y el análisis de la capacidad para contribuir a la prueba de la calidad.

 

 

Aquí es una columna de datos relacionados con la viscosidad del aceite:

 

Viscosidad

1 0.2659

2 0.3144

3 0.2779

4 0.3238

5 0.3241

6 0.2975

7 0.3139

8 0.2922

9 0.3035

10 0.2999

11 0.3390

12 0.3218

13 0.2895

14 0.3172

15 0.3401

16 0.3114

17 0.3259

18 0.3227

19 0.3048

20 0.2785

21 0.3027

22 0.2538

23 0.3124

24 0.3296

25 0.3071

26 0.3084

27 0.2926

28 0.2830

29 0.3026

30 0.2943

31 0.3159

32 0.2786

33 0.3236

34 0.3384

35 0.2868

36 0.3431

37 0.3139

38 0.3205

39 0.3309

40 0.3306

41 0.2893

42 0.3089

43 0.2820

44 0.3024

45 0.3272

46 0.3006

47 0.3053

48 0.3183

49 0.2373

50 0.3294

 

Y lo que sigue es el mismo, pero los datos trazados en un gráfico de control.

 

pqsystems_chartunner_chart

Gráfico de Control

 

Esta es una traducción y adaptación del artículo original, publicado en el blog de PQ Systems Inc. Se realiza esta traducción y adaptación con permiso de PQ Systems Inc., hacia Blackberry&Cross como aliados, distribuidores para América Latina; fuente original: http://blog.pqsystems.com/2014/09/10/prove-it-demonstrating-convincing-proof-of-quality/

 

 

 

¿Por qué la curtosis es como la liposucción y por qué importa?

September 15, 2014 by Patrick Runkel in Learning

La palabra curtosis suena como una enconada dolorosa enfermedad de las encías. Pero el término describe realmente la forma de una distribución de datos.

Con frecuencia, verá que curtosis se define como una forma fuertemente “tocando el techo” en sus datos, o bien que tan “picuda” es la distribución. A continuación se muestran los tres tipos principales de curtosis.

Lepto significa “delgada” o “delgado” en griego. En leptocurtosis, el valor de curtosis es alto.

Leptocurtosis

Leptocurtosis.

Platy significa -como “grandes” o “planos” (por ejemplo, en inglés “ornitorrinco”, es escrito (platypus)”. En platycurtosis, el valor de curtosis es bajo.

Platicurtosis

Platicurtosis

Meso significa “medio” o “entre”. La distribución normal es mesocúrtica.

Mesocurtosis

Mesocurtosis

Mesocurtosis se puede definir con un valor de 0 (llamado su valor “exceso” de curtosis). Al usar ese punto de referencia, las distribuciones leptocúrticas tienen valores positivos de curtosis y las distribuciones platicúrticas tienen valores negativos de curtosis.

Pregunta: ¿Qué tipo de curtosis describe correctamente cada una de las tres distribuciones (azul, rojo, amarillo) que se muestran a continuación?

¿Qué tipo de curtosis describe correctamente cada una de las tres distribuciones (azul, rojo, amarillo) que se muestran a continuación?

¿Qué tipo de curtosis describe correctamente cada una de las tres distribuciones (azul, rojo, amarillo) que se muestran a continuación?

Respuesta: Las tres distribuciones son ejemplos de mesocurtosis. Son todas las distribuciones normales. El (exceso de) valor de curtosis es 0 para cada distribución.

Bueno, eso fue una pregunta con truco. Usted me puede “asar” en el espacio para comentarios. Pero tenía una buena intención-para ilustrar algunos conceptos erróneos comunes acerca de la curtosis.

Cada distribución normal que se muestra arriba tiene una varianza diferente. Diferentes varianzas pueden mostrar que cambian cuan “picuda” es una distribución dada cuando se muestran juntas a lo largo de la misma escala. Pero eso no es lo mismo que curtosis.

Piense en curtosis como la liposucción

En la naturaleza, no hay tal cosa como un almuerzo gratis, literalmente. La investigación sugiere que la grasa que se “liposucciona” de una parte del cuerpo, rertorna en el plazo de un año. Simplemente se mueve a un lugar diferente en el cuerpo.

Algo similar ocurre con la curtosis. La forma más clara de ver esto es comparar gráficas de distribución de probabilidad para distribuciones con la misma varianza pero con diferentes valores de curtosis. He aquí un ejemplo.

leptokurtosis_miintab_example_blog_bbcross

La línea azul muestra la distribución normal (exceso de curtosis ≈ 0). Ese es el cuerpo antes de la liposucción. La línea roja punteada muestra una distribución leptocúrtica (exceso de curtosis ≈ 5,6) con la misma varianza. Ese es el cuerpo un año después de la liposucción.

Las flechas muestran donde la grasa (los datos) se mueve después de ser “chupados” de los lados de la distribución normal. Las flechas azules muestran que algunos datos se desplazan hacia el centro, dando la distribución leptocúrtica su característica forma aguda, pico fino.

Pero ahí no es donde todos los datos se van. Observe los datos que se trasladan a las colas de extremos de la distribución, como se muestra por las flechas rojas.

Así que la distribución leptocúrtica tiene un pico más agudo más delgado, sino también-muy importante- colas “gordas”.

Por el contrario, he aquí que la como la “liposucción” de la distribución normal resulta en platycurtosis (exceso de curtosis ≈ – 0.83).

platicurtosis_minitab_blog_bbcross

Aquí, los datos del “pico” y de las “colas” de la distribución normal se redistribuyen a los lados. Esto le da a la distribución platicúrtica su más contundente, pico más amplio, pero– muy importante-sus colas más estrechas, más delgadas.

De hecho, la curtosis está en realidad más influenciada por los datos en las colas de la distribución de datos en el centro de una distribución. Es realmente una medida de qué tan pesadas las colas de una distribución son en relación con su varianza. Es decir, cuánta de la variación en los datos es debido a los valores extremos situados más lejos de la media.

¿Por qué es importante?

Considere las tres distribuciones normales que parecían imitar diferentes tipos de curtosis, cuando en realidad tenían el mismo curtosis, sólo diferentes varianzas.

¿Qué tipo de curtosis describe correctamente cada una de las tres distribuciones (azul, rojo, amarillo) que se muestran a continuación?

¿Qué tipo de curtosis describe correctamente cada una de las tres distribuciones (azul, rojo, amarillo) que se muestran a continuación?

Para cada una de estas distribuciones, el mismo porcentaje de datos cae dentro de un determinado número de desviaciones estándar de la media. Es decir, para todas las tres distribuciones, aproximadamente el 68,2% de las observaciones están dentro +/- 1 desviación estándar de la media; 95,4% son de +/- 2desviaciones estándares de la media; y el 99,7% son de +/- 3 desviaciones estándar de la media.

¿Qué pasaría si se trató de utilizar esta misma rúbrica (supuesto) en una distribución que era extremadamente leptocúrtica o platicúrtica? Cometrías algunos errores de estimación graves debido a la más gorda (o colas más estrechas) asociadas con la curtosis.

Usted podría perder todo su dinero, también.

De hecho, algo así parece haber sucedido en los mercados financieros a finales de los años 90 según la Wikipedia. Algunos fondos de cobertura subestimaron el riesgo de las variables con alta curtosis (leptocurtosis). En otras palabras, sus modelos no tienen en cuenta la probabilidad de que los datos ubicados en las colas, extremos “gordos”- lo que se asoció con una mayor volatilidad y mayor riesgo. ¿El resultado final? Los fondos de cobertura fueron a pique y necesitaron un rescate.

No tengo experiencia en modelos financieros, así que no puedo verificar esa afirmación. Pero no me sorprendería.

Si hace clic en el siguiente enlace para Investopedia, verá una definición de alta curtosis como “baja, distribución uniforme” con colas gruesas. Colas gruesas, sí. Pero “bajas y uniformes”?

Hmmm. Espero que la empresa de inversión que administra mi 401K (fondo de retiro o pensiones) no utilice esa definición.

Si es así, tal vez sea el momento de pasar mi dinero a un mecanismo de inversión on un riesgo mucho menor de curtosis. Como lo podría ser mi colchón.

Esta es una traducción y adaptación del artículo original, publicado en el blog de Minitab Inc. Se realiza esta traducción y adaptación con permiso de Minitab Inc., hacia Blackberry&Cross como aliados, distribuidores para América Cental, desde Guatemala hasta Panamá, así desde 2004. fuente original: http://blog.minitab.com/blog/statistics-and-quality-data-analysis/why-kurtosis-is-like-liposuction-and-why-it-matters

Conferencia para usuarios Minitab en Centroamérica

Conferencia para usuarios Minitab en América Central, 2014 7.Nov.2014

Minitab Centroamérica: Conozca a los expositores: Dr. Juan Aguirre

Prepárese a conocer un poco más sobre uno de los destacados expositores, expertos locales en el uso de Minitab Statistical Software:

 

Juan Aguirre, Ph.D.

Dr. Juan Aguirre, experto en economía, econometría, estadística aplicada a las ciencias sociales, y claro, entusiasta usuario de Minitab Statistical Software

Dr. Juan Aguirre, experto en economía, econometría, estadística aplicada a las ciencias sociales, y claro, entusiasta usuario de Minitab Statistical Software

Intentar resumir el currículum del Dr. Aguirre es un desafío. Empecemos:

Graduado de la Universidad Cornell (EEUU) como doctor en economía y econometría (podrá deducir que al doctor Aguirre le gustan los números); exitoso empresario de la industria textil-costura en Honduras; consultor internacional para el Banco Mundial, Banco Interamericado de Desarrollo, AID, FIDA, FAO, entre otros.

Además se ha desempeñado como director de posgrado del CATIE y coordinador de investigación de la Universidad Latina de Costa Rica, parte del grupo Laureate.

 

Blackberry&Cross conoció al Dr.Aguirre unos siete años atrás, y desde entonces ha sido un influyente entusiasta de la causa para promover el uso de Minitab Statistical Software en la academia, pero más aun, el Dr. Aguirre es todo un líder y promotor del pensamiento racional, basado en datos y apoyado en estadística.

 

Don Juan, es usuario de Minitab “desde que se instalaba en disquettes de 3 1/2” (¿recuerdan?) y será un honor poder contar con su perspectiva empresarial, especializada en economía, emprendedurismos y ciencias sociales.

 

Reserve hoy su espacio en la Conferencia de Usuarios y Clientes Minitab-Centroamérica, traída a usted gracias a Blackberry&Cross.

 

Cierre de inscripción: 10 de Octubre, 2014

Fecha de evento: 7 de Noviembre, 2014

 

http://minitabconferencia.blackberrycross.com

 

Conferencia para usuarios Minitab en Centroamérica

Conferencia para usuarios Minitab en América Central, 2014

 

Minitab Centroamérica: Conozca a los Expositores: Mel Wilhelm

Mel Wilhem, será unos de los expertos locales (un caso de éxito) que tendremos durante la Conferencia de usuarios y clientes Minitab Centroamérica 2014, a realizarse el 7 de Noviembre, en Escazú, San José, Costa Rica.

 

Conozcamos un poco más sobre Mel:

La formación profesional de Mel inició como ingeniero en electrónica, y luego profundizó en mejora continua; desde principios del 2000, Mel ha desarrollado su carrera en compañías multinacionales como REMEC y CHML, trabajando en Costa Rica, Europa y Estados Unidos.

Mel Wilhem, uno de los expositores en la Conferencia de Usuarios Minitab-Centroamérica, 2014

Mel Wilhem, uno de los expositores en la Conferencia de Usuarios Minitab-Centroamérica, 2014

Mel es un profesional metódico quien resultado de sus habilidades se ha enfocado en los últimos años al desarrollo y consolidación de programas de mejora continua en las empresas para las cuales labora. Es un entusiasta de Lean Six Sigma y promotor de mejores prácticas.

Esperamos durante la Conferencia de usuarios Minitab en Centroamérica, que Mel nos ayude a conocer más sobre como CHML utiliza Minitab para mejorar sus procesos. El aporte de Mel nos ayudará a ilustrar experiencias relacionadas con el sector automotriz, aún cuando sabemos que Mel puede darnos muchos más ejemplos.

 

Durante el evento Mel abordará cómo en su empresa Minitab Statistical Software es una herramienta que potencia las capacidades tanto de expertos como de técnicos y operadores. Sin duda, grandes expectativas al respecto de esta ponencia que nos invitará a entender cómo podemos romper paradigmas y lograr que las labores incorporen la toma de decisiones basada en datos, a todo nivel.

 

Regístrese en el evento hoy, y no se pierda la ponencia de Mel y muchos otros expositores(a) más.

 

 

Minitab Centroamérica: Conferencia de usuarios 2014: en 10 años, mucho ha cambiado

En el 2004 la comunidad de usuarios y clientes de Minitab en América Central (desde Guatemala hasta Panamá) era minúscula.

 

Poco más de 10 años después, el escenario es muy diferente:

 

  •  los estudiantes de carreras como Ingeniería Industrial (Producción Industrial) dan por sentado que sus universidades tienen Minitab Statistical Software
  • Universidades líderes inclusive imparten clases con Minitab 17, Quality Companion y Quality Trainer (“el combo” potente de soluciones Minitab); este es el caso del TEC, en Costa Rica, como parte de su carrera en Producción Industrial.
  • Colegios Técnicos Profesional a nivel de secundaria también cuentan con Minitab Statistical Software y Quality Companion.
  • Cientos de empresas en América Central utilizan Minitab Statistical Software en sus programas de mejora continua, sea como herramienta de especialistas o en el “piso” de operaciones
  • Cada vez más profesionales de carreras como Manteniemiento Industrial, Biotecnología, Farmacia, Agronomía, entre otras, emplean Minitab Statistical Software, como herramienta catalizadora de análisis robusto.

Además, como señas de un una comunidad que crece, en el año 2013, Blackberry&Cross tuvo un “Hack-a-thon” y tuvimos la oportunidad de conocer a un apasionado de la programación de macros en Minitab (quien será expositor en la Conferencia)

 

A hechos como estos debemos agregar que Blackberry&Cross, como aliado oficial de Minitab Inc., para América Central, ha entregado más de 800 horas gratuitas de charlas, webinars, ponencias, acerca de cómo Minitab Statistical Software puede ayudar en la mejora de procesos, esto desde el 2004 a la fecha. Toda una labor de “evangelización”.

Conferencia Minitab-Usuarios en Centroamérica, traida a usted gracias a Blackberry&Cross

Conferencia Minitab-Usuarios en Centroamérica, traida a usted gracias a Blackberry&Cross

Durante la conferencia de usuarios y clientes de Minitab en Centroamérica, próxima a celebrarse en San José, Costa Rica, usted podrá conocer sobre casos como los anteriores, y muchos otros más.

 

Visite con regularidad este blog, para estar informado(a) sobre el evento.

 

Claro, regístrese con tiempo al evento, por medio de http://minitabconferencia.blackberrycross.com