Fiabilidad de un cronometraje
¿Son suficientes los ciclos que has cronometrado? Introduce los tiempos y comprueba la fiabilidad estadística de tu estudio de tiempos.
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¿Cuándo es fiable un cronometraje?
Un estudio de tiempos es fiable cuando su dispersión cabe dentro de la precisión exigida. El tamaño de muestra para estimar una media con precisión relativa e y confianza Z es:
n = (Z × CV / e)²
- CV (coeficiente de variación): desviación típica dividida entre la media. Mide la irregularidad del elemento.
- Precisión e: ±5 % sobre la media es el estándar habitual en industria; ±3 % para elementos críticos.
- Un CV alto indica un elemento con variación real: revisa si hay elementos forzados, materiales distintos o métodos no estandarizados antes de cronometrar más.
Con tiempos fiables, calcula el tiempo estándar y planifica la producción por hora.
Fórmula, variables y límites
Fórmula
n = (Z × s / (e × x̄))² = (Z × CV / e)²
Variables
- n — número de ciclos necesarios para alcanzar la precisión exigida.
- Z — valor normal reducido del nivel de confianza (1,64 / 1,96 / 2,58).
- s — desviación típica muestral de los tiempos de ciclo observados (n − 1).
- x̄ — media de los tiempos de ciclo observados (min).
- e — precisión relativa deseada (0,05 = ±5 % sobre la media).
- CV — coeficiente de variación: CV = s / x̄.
Ejemplo
10 ciclos con media x̄ = 2,00 min y s = 0,30 min → CV = 15 %. Con Z = 1,96 y e = 5 %: n = (1,96 × 0,15 / 0,05)² = 34,6 → se necesitan 35 ciclos.
Limitaciones
Estimación muestral para la media, con distribución aproximadamente normal de los tiempos. Con menos de 10 ciclos observados, la s muestral es poco estable y el cálculo orientativo. No valida el método de trabajo: un CV alto suele indicar elementos forzados, materiales distintos o métodos no estandarizados.
Nota de nomenclatura: el tamaño muestral se calcula con esta fórmula estadística. Los sistemas de valoración del ritmo (Westinghouse y similares) sirven para ajustar la velocidad observada al calcular el tiempo normal: son sistemas de rating, no de cálculo de observaciones.
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