Usando la Curtosis y Asimetría para analizar OEE
Muchas veces invertimos bastante tiempo en preparar auditorías ya sea internas o externas, para evaluar el nivel de implantación de nuestros sistemas, cuando la información la tenemos siempre disponible y procedimientos de verificación actualizados para poder terminar objetivamente tanto el nivel de avance en cultura y el desempeño cuantitativo que impacta en la rentabilidad de la organización.
Te presento dos formas sencillas de hacerlo, sólo debes de comprender las propiedades de la distribución normal. Las cuales están regularmente presentes en nuestros procesos.
Seguramente has oído poco sobre la Curtosis o la Asimetría, así como su importancia y aplicación más allá de las complejas fórmulas con que nos las muestran.
Asimetría
La Asimetría que es el grado en que los datos no son simétricos, recordando que ésta es una de las principales propiedades de la distribución normal. A medida que los datos se vuelven más simétricos, el valor de su asimetría se acerca a cero
Asimetría Positiva
Los datos con asimetría positiva o asimétricos hacia la derecha se llaman así porque la “cola” de la distribución apunta hacia la derecha y porque el valor de asimetría es mayor que 0 (es decir, positivo).
Asimetría Negativa
Los datos asimétricos hacia la izquierda o con asimetría negativa se llaman así porque la “cola” de la distribución apunta hacia la izquierda y porque producen un valor de asimetría negativo.
Curtosis
La curtosis indica la manera en que las colas de una distribución difieren de la distribución normal. Utilice la curtosis como ayuda para lograr entender inicialmente las características generales de la distribución de los datos.
El valor de “cero” indica que las colas de la distribución están balanceadas cumpliendo nuevamente las características de la distribución normal.
Curtosis Positiva
Curtosis positiva, se refiere a que las colas de la distribución están más pesadas que las de la distribución normal, por eso se observa un “pico” más pronunciado.
Curtosis Negativa
Curtosis negativa, se refiere a que las colas de la distribución son más ligeras que las de la distribución normal, por eso se observa un “pico” más “achatado”.
¿Cómo lo aplicamos en la vida real?
Asimetría Negativa y Curtosis Positiva
En este ejemplo estamos estudiando el OEE de una línea de producción y hablando específicamente de su Asimetría la vemos en un valor de -2,33 y una Curtosis de 5.21, pero ¿qué significa esto? Tenemos un OEE que es Asimétrico por el objetivo de su línea en 85%, pero con problemas de inestabilidad por su alta Curtosis ya que el intervalo de desempeño está entre el 81% y 86% en OEE con una desviación de 6.13%, derivado de la otra distribución que acompaña a la línea. Siendo datos anuales habrá que revisar a profundidad las causas raíces de esa contribución en la dispersión. Si vemos sólo la media, esa línea con esos datos estaría en una brecha muy corta para llegar a tener desempeño de clase mundial, pero en la realidad aún hay muchas oportunidades.
En este otro ejemplo, vemos los paros menores, valores pequeños tanto para Asimetría y Curtosis, así que la distribución se jala a la derecha, la cola de desplazamiento es corta y ligera por el valor de la Curtosis, donde el intervalo de paros menores está entre 1.33 a 1.68 horas mucho más que los operacionales abajo descritos, otras causas asociadas pueden ser porblemas en la asignación del tiempo muerto.
Asimetría Positiva y Curtosis Positiva
Siguiendo con esta misma línea, si analizamos los paros operacionales en horas, su distribución presenta un valor de Asimetría positivo de 2.01, por lo que la cola se jala en menor proporción. La Curtosis está en 5.28 ya que la curva es más ligera porque el intervalo de confianza es más amplio (0.33 a 0.81 horas) respecto a la del OEE que está en 5.21.
Algunas conclusiones y reflexiones
Muchas veces queremos tratar los tiempos muertos con distribuciones muy complejas como Weibull o estrategias de mantenimiento Basadas en Condición (Condition Based Maintenance) o Basado en Tiempo (Time Based Maintenance) cuando podemos rápidamente identificar oportunidades con herramientas sencillas como las dos medidas que hemos visto, muchos dirán que las fallas no presentan una distribución normal y totalmente de acuerdo, pero una falla deriva de un esquema de habilidades del operador y la mayor parte de las averías se dan por desgastes forzados por ajustes inadecuados, por aplicaciones incorrectas de la lubricación entre otras causas.
Los invito a hacer uso de la Asimetría y Curtosis en sus procesos de modo que puedan identificar un sinfín de oportunidades que pueden representar una mejora en el costo de conversión.
Me dirán que si no tengo Minitab® ¿cómo le hago? ¡Desde Excel pueden hacer el estudio!
Deja una respuesta