mineria de datos
Páginas: 15 (3672 palabras)
Publicado: 30 de noviembre de 2013
INTRODUCCION
El proceso de mejora continua es indispensable para la competitividad de las organizaciones; éste requiere de constante dinamismo y objetividad al precisar los problemas a intervenir en cada área o fase de los procesos productivos y administrativos, del análisis concienzudo de los métodos existentes y de exactitud en la recolección y análisis de datos, pues el logro de unaeficiente herramienta de diagnóstico permite tomar decisiones acertadas, focalizadas y a tiempo, frente a los problemas del sistema. Ishikawa (1985).
Como resultado la organización presenta dificultades para la identificación de las causas de variabilidad de sus procesos críticos, por lo cual no se ejecuta un control efectivo sobre ellas. En este sentido, se identificó también que el proceso decrédito requiere un monitoreo sistemático, dado su nivel de criticidad, de cara al cliente y a la organización.
Una vez identificado el problema central, entonces se propone como objetivo general, construir un modelo de control estadístico de calidad multivariado, para el monitoreo e identificación de causas de variabilidad, en el proceso de crédito de una entidad financiera, para el logro del cual sedefinen las características críticas de calidad factibles de ser monitoreadas durante el proceso de crédito, se determinan las métricas y especificaciones de las características de calidad definidas, se diseña una herramienta que permita la medición y monitoreo de las variables críticas, se establecen modelos de control estadístico multivariado de calidad que se ajusten a las características delproceso de crédito, se compara el desempeño de los métodos empleados y se detectan las causas de variabilidad de dicho proceso a partir de los puntos fuera de control.
DESCRIPCION
Se analizan los datos registrados en la herramienta “FINQUAL” a través de un modelo de control estadístico multivariado, en el cual se estudia el efecto sobre el comportamiento del proceso, dadaslas características de calidad definidas a lo largo de la cadena productiva de la fábrica de crédito de la entidad financiera.
1 Planteamiento del modelo
Se describe el modelo estadístico implementado para el análisis de los datos obtenidos de la observación del proceso de crédito.
1.1 Estadístico T2 de Hotelling
De acuerdo con las características de los datos obtenidos delproceso y teniendo en cuenta la naturaleza del servicio, se construyen diagramas de control en los que el tamaño del subgrupo en los datos tomados es n=1.
Dónde:
X= vector de las observaciones registradas para cada una de las p variables.
X= vector de la media de cada una de las p variables.
S= matriz de covarianza muestral.
1.2 Límites de control
Debido a que el estudiode control estadístico que se implementa en la entidad financiera obedece al primer acercamiento hacia la caracterización del proceso, se aplican límites de control para la fase I. En este sentido Tracy, Young y Mason citados en Montgomery (2001) establecen la siguiente ecuación para el cálculo del límite de control superior a partir de una distribución Beta, como una alternativa más precisa enesta etapa del estudio en la cual no es adecuado establecer límites en función de distribuciones F y Chi-cuadrado.
Para hallar el valor de la distribución Beta con los parámetros establecidos, Correia, Neveda y Oliveira aplican el concepto de Tracy (1992) en el cual el término que está en función de la distribución Beta, se calcula a través de una expresión en función de una distribución F,como se presenta en la siguiente ecuación:
El límite de control hallado para la elaboración de los gráficos de control multivariados se calcula de la siguiente manera:
p=4
m= 78
α= 0,01
F (001, 4, 73)= 3,036
LCS= 10,84
Los puntos por fuera de control se identifican cuando T2>LCS.
2 Análisis de datos
De acuerdo con el modelo planteado se lleva a cabo el análisis...
El proceso de mejora continua es indispensable para la competitividad de las organizaciones; éste requiere de constante dinamismo y objetividad al precisar los problemas a intervenir en cada área o fase de los procesos productivos y administrativos, del análisis concienzudo de los métodos existentes y de exactitud en la recolección y análisis de datos, pues el logro de unaeficiente herramienta de diagnóstico permite tomar decisiones acertadas, focalizadas y a tiempo, frente a los problemas del sistema. Ishikawa (1985).
Como resultado la organización presenta dificultades para la identificación de las causas de variabilidad de sus procesos críticos, por lo cual no se ejecuta un control efectivo sobre ellas. En este sentido, se identificó también que el proceso decrédito requiere un monitoreo sistemático, dado su nivel de criticidad, de cara al cliente y a la organización.
Una vez identificado el problema central, entonces se propone como objetivo general, construir un modelo de control estadístico de calidad multivariado, para el monitoreo e identificación de causas de variabilidad, en el proceso de crédito de una entidad financiera, para el logro del cual sedefinen las características críticas de calidad factibles de ser monitoreadas durante el proceso de crédito, se determinan las métricas y especificaciones de las características de calidad definidas, se diseña una herramienta que permita la medición y monitoreo de las variables críticas, se establecen modelos de control estadístico multivariado de calidad que se ajusten a las características delproceso de crédito, se compara el desempeño de los métodos empleados y se detectan las causas de variabilidad de dicho proceso a partir de los puntos fuera de control.
DESCRIPCION
Se analizan los datos registrados en la herramienta “FINQUAL” a través de un modelo de control estadístico multivariado, en el cual se estudia el efecto sobre el comportamiento del proceso, dadaslas características de calidad definidas a lo largo de la cadena productiva de la fábrica de crédito de la entidad financiera.
1 Planteamiento del modelo
Se describe el modelo estadístico implementado para el análisis de los datos obtenidos de la observación del proceso de crédito.
1.1 Estadístico T2 de Hotelling
De acuerdo con las características de los datos obtenidos delproceso y teniendo en cuenta la naturaleza del servicio, se construyen diagramas de control en los que el tamaño del subgrupo en los datos tomados es n=1.
Dónde:
X= vector de las observaciones registradas para cada una de las p variables.
X= vector de la media de cada una de las p variables.
S= matriz de covarianza muestral.
1.2 Límites de control
Debido a que el estudiode control estadístico que se implementa en la entidad financiera obedece al primer acercamiento hacia la caracterización del proceso, se aplican límites de control para la fase I. En este sentido Tracy, Young y Mason citados en Montgomery (2001) establecen la siguiente ecuación para el cálculo del límite de control superior a partir de una distribución Beta, como una alternativa más precisa enesta etapa del estudio en la cual no es adecuado establecer límites en función de distribuciones F y Chi-cuadrado.
Para hallar el valor de la distribución Beta con los parámetros establecidos, Correia, Neveda y Oliveira aplican el concepto de Tracy (1992) en el cual el término que está en función de la distribución Beta, se calcula a través de una expresión en función de una distribución F,como se presenta en la siguiente ecuación:
El límite de control hallado para la elaboración de los gráficos de control multivariados se calcula de la siguiente manera:
p=4
m= 78
α= 0,01
F (001, 4, 73)= 3,036
LCS= 10,84
Los puntos por fuera de control se identifican cuando T2>LCS.
2 Análisis de datos
De acuerdo con el modelo planteado se lleva a cabo el análisis...
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