El muestreo del trabajo es un método para analizar el trabajo mediante un gran número de observaciones en tiempos aleatorios.
Usar el muestreo del trabajo para:
Determinar la utilización de la máquina y el operario.
Determinar las holguras o suplementos.
Establecer los estándares de tiempo.
Utilizar las observaciones que resulten prácticas pero que permitan conservar la exactitud.
Tomar observaciones en un periodo tan largo como sea posible, de preferencia varios días o semanas.
El muestreo de trabajo es una técnica que se utiliza para investigar las proporciones del tiempo total que se dedican a las diferentes actividades que constituyen una tarea o una situación de trabajo. Los resultados del muestreo del trabajo son eficaces para determinar la utilización de máquinas y personal, las holguras aplicables al trabajo y los estándares de producción.
El muestreo del trabajo se aplicó por primera vez en la industria textil británica. Más tarde, con el nombre de estudio de la razón de demora, la técnica se llevó a Estados Unidos (Morrow, 1946). La exactitud de los datos que se determinan mediante muestreo del trabajo depende del número de observaciones y el periodo sobre el cual se realizan las observaciones aleatorias.
El método de muestreo del trabajo presenta varias ventajas sobre el procedimiento convencional de estudio de tiempos:
1.No requiere la observación continua del analista durante largos periodos.
2.Se reduce el tiempo de trabajo de oficina.
3.Por lo general, el analista utiliza menos horas de trabajo totales.
4.El operario no está sujeto a largos periodos de observaciones cronometradas.
5.Un solo analista puede estudiar con facilidad las operaciones de una brigada.
La teoría del muestreo del trabajo se basa en la ley fundamental de probabilidad: en un instante dado,un evento puede estar presente o ausente. Los estadísticos han obtenido la siguiente expresión para mostrar la probabilidad de "x" ocurrencias de tal evento en "n" observaciones:
Donde: p = probabilidad de una sola ocurrencia
q = 1 – p = probabilidad de una ausencia de ocurrencia
n = número de observaciones.
UTILIDAD
El muestreo del trabajo puede ser muy útil para establecer los estándares de tiempo para las operaciones de mano de obra directa e indirecta. La técnica es la misma que la que se utiliza para determinar holguras. El analista debe tomar un gran número de observaciones aleatorias. El porcentaje del total de observaciones en las que el operario está trabajando se aproxima al porcentaje del tiempo total de ese estado.
1.Obtención del tiempo observado (TO):
2.Obtención del tiempo normal:
TN= TO x R
3.Holgura:
Holgura= TN x Holgura
4.Obtención del tiempo estándar:
TE= (TN) + Holgura.
EJEMPLO RESUELTO EN 6 PASOS:
El Hotel Sun desea determinar el tiempo productivo de su personal de botones, para lo cual define que durante 10 días se va a realizar un muestreo de trabajo con el 3% de exactitud y 95% de confianza en los resultados.
Paso 1
Como ingeniero del hotel explicas a los botones la razón por la que se realiza el muestreo y los beneficios que se obtendrán. Los botones aceptan y afirman entender. La dirección define que solo quieren conocer el porcentaje del tiempo que dedica a actividades productivas.
Paso 2
Ahora sí, te vas a trabajo en campo. Haces un estudio a menor escala tomando 56 observaciones durante 2 días: 2 horas del turno de la mañana y 2 horas del turno de la tarde, por lo cual decides hacer 7 observaciones por hora.
Como resultado del estudio a pequeña escala, encuentras que los botones realizan actividades productivas el 60,7% del tiempo (lo dejamos en 60%), que es lo que se quería determinar. Ya tenemos nuestro parámetro p. Nuestro parámetro q (porcentaje de tiempo inactivo) por lo tanto es del 30%.
Paso 3
Te faltan algunas variables para realizar el cálculo. La dirección te ha mencionado que desea una exactitud de ±3%. ¿Qué significa esto?
Teniendo en cuenta nuestro 95% de confianza deseado y la exactitud definida, la proporción verdadera de tiempo productivo estará dentro del intervalo de 57 y 63%, esperando que el tiempo productivo sea de 60%. Esto se explica gráficamente así:
Vamos con z. Recuerda que z es el número de desviaciones normales estándar para el nivel de confianza deseado. Para esto vamos a necesitar una tabla normal.
Dado que en el muestreo de trabajo se suelen usar los mismos valores, z es un dato que no necesita calcularse. Por lo tanto, saber lo que te voy a contar no es necesario para resolver el ejercicio de muestreo de trabajo, pero puede que desees saber de dónde sale z.
¿Cómo se llega a z?
07 Intervalo de confianza
Valores de z para un muestreo de trabajo pueden ser:
Para un nivel de confianza de 95%, z=1,96.
Para un nivel de confianza de 99%, z=2,58.
Para un nivel de confianza de 99,9%, z=3,3.
También podemos optar por un nivel de confianza con decimales y tener un z entero, así:
Para un nivel de confianza de 68,27%, z=1.
Para un nivel de confianza de 95,45%, z=2.
Para un nivel de confianza de 99,73%, z=3.
Calculas el número de observaciones con los datos:
Ejemplo de cálculo de tamaño de muestra
Serán 1024 observaciones para el estudio. Importante: Debemos monitorear la evolución del parámetro p. Si este cambia según vamos haciendo las observaciones, debemos calcular n nuevamente y aumentar o disminuir el número de observaciones según el resultado.
Por ejemplo, si vemos que tomadas 400 de las 1024 observaciones el parámetro p ha variado de manera sustancial, digamos a 65%, calculamos nuevamente n para ver cuantas observaciones más o menos realizar, que para este ejemplo pasarían a ser 971.
¿Y qué tal si...
No cuentas con el tiempo suficiente para tomar las observaciones calculadas? ¿Qué tal si cuentas con tiempo para tomar solo 800 observaciones?
Suponiendo el mismo nivel de confianza y dado el valor de n, lo que nos interesaría sería conocer el nuevo nivel de error. Recuerda que a mayor número de observaciones, más exactitud, por que la h va a disminuir.
Como en este caso el tamaño de la muestra disminuyó a 800, h va a aumentar. ¿Qué tanto aumenta? Para saberlo, debemos despejar h de la ecuación, veamos.
Cálculo de exactitud para muestreo del trabajo
Resultado: 3,4%. La dirección debe evaluar si este nivel de exactitud es suficiente, de lo contrario deberá probar con otro valor de n.
Continuamos con nuestro ejemplo original.
Paso 4
Considerando que el parámetro p se mantenga en 60%, las observaciones se tomarán por 10 días y tenemos 1024 por realizar. Por día tomarás 1024/10=102.4 observaciones. Tomarás 102 observaciones por día y el décimo día tomarás 106.
Para definir las horas de toma de muestra, usamos excel. Lista las 1024 observaciones repartidas en los diez días y con una función como aleatorio define horas aleatorias para cada día.
Hecho esto, diseña la plantilla sobre la cual tomarás los datos. A mi me gusta usar el computador, pero si lo prefieres puedes usar formatos impresos. Un ejemplo de formato para nuestro ejercicio podría ser:
Ejemplo de formato muestreo del trabajo
Paso 5
Observamos y registramos las actividades. Al llevar 300 observaciones, encontramos que p cambia a 65%. Calculamos nuevamente n para saber si aumenta o decrece el número de observaciones:
Cambio de parámetro p en el ejemplo de muestreo del trabajo
¡Al aumentar p, encontramos que el número de observaciones se reduce a 971 y llevamos 300! Restan 671 observaciones por realizar repartidas en los días restantes.
Una vez llevamos 600 observaciones, encontramos que p es igual a 71% y calculamos el tamaño de muestra otra vez. Esta vez nos da n=878.
Repetimos este proceso una vez más antes del último día. Vamos a suponer que ya realizamos todas las observaciones.
Paso 6
Analizamos los resultados. Encontramos que los botones dedican el 69% de su tiempo a actividades productivas. ¿Qué pasa con el 31% restante? La dirección entrega el siguiente dato: Entre el 10 y 13% del tiempo es tiempo personal (descanso, esparcimiento, necesidades personales, etc). Se debe identificar lo que ocurre con el 21 y 18% de tiempo restante.
Los objetivos del estudio pudieron contemplar la caracterización de lo que pasaba con el tiempo inactivo, pero no era el objetivo inicial de la dirección.
Se puede decir que el muestreo de trabajo es de buena utilidad, pero porque tomarse los tiempos aleatorios? Si fueran constantes no habria más exactitud?
Se tomaron aleatorios ya que gracias a esto podemos darnos cuenta de la productividad de cada trabajador por eso fue en horas al azar para que ellos no supieran cuando se hagan esas muestras si no ellos sabrían y todos serian muy productivos por eso es mejor aleatoriamente.
¿QUE ES EL BALANCEO DE LINEAS? El balance o balanceo de línea es una de las herramientas más importantes para el control de la producción, dado que de una línea de fabricación equilibrada depende la optimización de ciertas variables que afectan la productividad de un proceso, variables tales como los son los inventarios de producto en proceso, los tiempos de fabricación y las entregas parciales de producción. El objetivo fundamental de un balanceo de línea corresponde a igualar los tiempos de trabajo en todas las estaciones del proceso. Establecer una línea de producción balanceada requiere de una juiciosa consecución de datos, aplicación teórica, movimiento de recursos e incluso inversiones económicas. Por ende, vale la pena considerar una serie de condiciones que limitan el alcance de un balanceo de línea, dado que no todo proceso justifica la aplicación de un estudio del equilibrio de los tiempos entre estaciones. Tales condiciones son: Cantidad: El volumen o cantidad ...
¿QUE SON LOS DATOS ESTÁNDAR? Los datos de tiempos estándar son los tiempos elementales que se obtiene mediante estudios y que se almacenan para usarlos posteriormente. Por ejemplo, un tiempo elemental de una preparación que se repite regularmente no debe volverse a medir para cada operación. El principio de la aplicación de los datos estándar fue establecido hace muchos años por Frederick W. Taylor, quien propuso que cada tiempo elemental que se establecía debía indexarse de manera que pudiera usarse con el fin de establecer tiempos estándar. Los datos estándar pueden tener varios niveles de refinamiento: movimiento, elemento y tarea. Mientras más refinado sea el elemento del dato estándar, más amplio será el rango de uso. El dato estándar de un elemento tiene una aplicación amplia y permite un desarrollo más rápido del estándar que los datos de movimiento. Los datos estándares comunes para la operación de máquinas se tabulan así De preparación | De cada pieza |...
A que se refiere el término o holgura en el estudio
ResponderEliminarQue existe un parámetro que si te ponen que es 6 tu holgura la puedes tomar hasta 7 pero de ahí no puedes pasarte
EliminarSe puede decir que el muestreo de trabajo es de buena utilidad, pero porque tomarse los tiempos aleatorios? Si fueran constantes no habria más exactitud?
ResponderEliminarSe tomaron aleatorios ya que gracias a esto podemos darnos cuenta de la productividad de cada trabajador por eso fue en horas al azar para que ellos no supieran cuando se hagan esas muestras si no ellos sabrían y todos serian muy productivos por eso es mejor aleatoriamente.
EliminarCual es la finalidad del muestreo de trabajo?
ResponderEliminarPara determinar la productividad e in-productividad de cada trabajador en una empresa.
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