Determinaci N De Las Causas Ra Ces

Determinación de las causas raíces (aplicación de las herramientas de calidad)
Se determinó que el seteo de la balanza podría ser la causa principal de la variabilidad de peso, se hará un análisis de regresión para confirmar su causalidad. Esto en base a reuniones con los expertos y operarios de proceso.
Para esto se tomó información de pesos variando el seteo de la balanza, los siguientes sonlos datos obtenidos. (Anexo 4)


Datos obtenidos a partir de los diferentes seteos de la balanza.

Seteo, es la configuración de la balanza para el pesado de la caja de pescado






SET 20.0
SET 20.1
SET 20.2
SET 20.3
SET 20.4
SET 20.5
19.888
20.164
20.392
20.558
21.214
22.008
19.780
20.114
20.390
20.684
20.554
21.464
19.974
20.006
20.620
20.968
21.160
21.186
19.810
20.190
20.518
20.960
20.74621.234
20.084
19.998
20.558
20.866
20.760
20.966
19.826
19.960
20.474
21.098
21.096
21.157
19.784
20.060
20.476
20.584
20.990
21.502
19.878
20.182
20.596
20.736
20.626
20.946
19.774
19.970
20.596
20.924
20.606
20.980
19.804
20.072
20.452
21.192
21.014
21.322
19.858
20.134
20.562
21.084
20.636
21.212
19.856
20.110
20.460
20.612
20.844
21.570
19.914
20.192
20.640
20.884
20.720
21.090
19.900
20.13220.590
20.856
21.144
21.212
19.826
20.228
20.548
20.628
20.880
20.946
19.868
20.128
20.402
20.886
21.340
21.246
19.976
19.976
20.338
20.492
20.530
21.426
19.916
20.180
20.302
20.970
20.856
21.160
19.998
20.124
20.508
20.906
21.020
21.424
19.900
20.256
20.546
20.852
20.948
21.416
19.836
20.093
20.674
20.826
20.734
21.326
19.938
20.140
20.444
20.860
21.550
21.050
19.886
20.290
20.744
20.396
21.88421.154
20.038
20.310
20.526
20.978
20.730
21.217
19.868
20.126
20.446
20.518
20.985
21.313
19.994
20.058
20.418
20.630
20.725
21.355
19.930
20.058
20.392
20.686
21.040
21.180
19.882
20.114
20.840
20.732
21.446
21.212
19.906
20.500
20.440
20.776
20.728
21.348
19.888
20.010
20.468
20.852
20.492
21.438



Correlaciones: pesos, seteo

Se calculó el coeficiente de Pearson para medir el grado de relaciónentre el pesado y el seteo, el valor fue de 0.922 lo cual indica una relación fuerte y positiva entre las variables.


Mediante la gráfica de probabilidad se determina que el p-value es mayor a 0.05 y por tanto los datos de los diferentes seteo provienen de una distribución normal.











Correlación de Pearson de pesos y seteo = 0.922
Valor P = 0.000

Esto nos dice que existe correlación entreel peso y el seteo y es fuerte y positiva, lo que inicialmente se observa en la gráfica de Efectos de Peso.








Para validar si es causa raíz se realizó el análisis de regresión, el cual nos dio los siguientes resultados

Análisis de regresión: pesos vs. seteo

La ecuación de regresión es
pesos = - 34.0 + 2.69 setup


171 casos utilizados, 9 casos contienen valores faltantes


PredictorCoef SE Coef T P
Constante -33.957 1.410 -24.08 0.000
setup 2.69331 0.06965 38.67 0.000


S = 0.156011 R-cuad. = 89.8% R-cuad.(ajustado) = 89.8%


Análisis de varianza

Fuente GL SC CM F P
Regresión 1 36.392 36.392 1495.18 0.000
Error residual 169 4.113 0.024
Total 170 40.505

Como P valor es 0.00, es menor a0.05 se verifica que el seteo afecta al peso de la caja.
El R-cuad nos dice que el seteo explica el 89.8% de la variabilidad del pesado de la caja
El R-cuad Ajustado con un valor del 89,8% nos indica el nivel de bondad de ajuste, es decir que nuestros datos se ajustan bien al modelo de regresión.



























Para el analisis residual el P valor de los residos es 0.241, es mayor a0.05, lo que nos dice que los residuos tienen comportamiento Normal y los residuos según la gráfica Vs Orden presentan comportamiento Aleatorio, por tanto se valida que nuestro modelo sirve para explicar la varibilidad de nuestro variable y: pesado de la caja de jurel y/o caballa

























PESADO APLICANDO LA MEJORA
No muestra
LINEA 2

No muestra
LINEA 2

No muestra
LINEA 2
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