Digitalizar un estudio de muestreo del trabajo
Cómo digitalizar la planificación y captura del muestreo sin confundir automatización con ausencia de errores o sesgos.
WORKSAMP · RECURSOS PRÁCTICOS
Diseño del estudio
Plan de observaciones, categorías, rutas y calidad de los registros.
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Fundamentos estadísticos
Tamaño de muestra, precisión, intervalos de confianza y límites de la inferencia.
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Proporciones, tiempos, capacidad y decisiones de mejora con datos.
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Ejemplos y límites del muestreo en producción, mantenimiento y servicios.
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Herramientas, organización y contexto para llevar el estudio a la práctica.
Explorar guíasArtículos y ejemplos prácticos
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Validez del estudio con observaciones perdidas
Cómo analizar observaciones perdidas, cobertura y posible sesgo de no respuesta antes de interpretar los resultados.
El concepto de 'Observación Instantánea' (Snap Reading)
Cómo registrar un estado en un instante definido y distinguir esa observación de una medición continua de duración.
Diseño de rutas de observación
Cómo diseñar recorridos seguros y un plan de observación que documente selección, cobertura y dependencia entre registros.
Categoría 'Otros': Riesgos y manejo
Cómo definir y revisar la categoría Otros sin confundir incertidumbre de clasificación con error de muestreo.
Observación y efecto Hawthorne: límites del muestreo
Cómo distinguir sesgo de selección, clasificación y reactividad cuando se observan actividades de trabajo.
Estudios Multi-Sujeto: Observando equipos completos
Cómo observar equipos completos y diferenciar visitas, personas registradas y unidades estadísticas del análisis.
El principio MECE en la ingeniería de métodos
Cómo definir categorías mutuamente excluyentes y exhaustivas y comprobar su aplicación entre observadores.
Taxonomía VA/NVA: Clasificando actividades
Cómo clasificar actividades de valor, apoyo y pérdida sin equiparar automáticamente movimiento con productividad.
Análisis de Causa Raíz con taxonomía jerárquica
Cómo organizar causas y actividades en una taxonomía útil, y qué comprobaciones adicionales exige un análisis causal.
Efecto Hawthorne: cómo reducir la reactividad
Qué es la reactividad a la observación y cómo reducirla sin prometer que la aleatorización o una muestra grande la eliminan.
Auditoría de sistemas SCADA mediante observaciones
Cómo contrastar estados registrados por SCADA con observaciones, considerando sincronización y definiciones de cada sistema.
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