DATOS ESTANDAR

MATERIA: Estudio del trabajo ll

ALUMNO(a): Aminadab Guajardo padilla

MAESTRO: Ing. Alejandro Coronado Garcia

Instituto tecnolgico de matamoros

METODO DE DATOS ESTANDAR,ESTUDIO DE TIEMPOS

Existen cuatro ventajas de los datos estndar sobre los estudios de tiempo individuales y son los siguientes:

1. Se basan normalmente en mas datos que un estndar individual de tiempos, es decir, que nos darn resultados muchos ms precisos.

1. Se puede estimar el rendimiento de produccin para establecer precios de nuevos productos.

1. Eliminar la mayor parte del tiempo la necesidad de muchos estudios.

1. Se puede lograr montar lneas de ensamble o algn trabajo progresivo sin mucho problema.

Se pueden definir los datos estndar a la recopilacin de datos de una variedad de elementos por medio de estudios de tiempos con cronometro para luego desarrollar normas de tiempo para otro trabajo. Para poder desarrollar un tiempo normal o estndar para un nuevo trabajo utilizando datos estndar, el ingeniero o analista de tiempos deber realizar lo siguiente:

1. Analizar el nuevo trabajo y dividirlo en elementos.

1. Buscar en los archivos los tiempos de los elementos y utilizar los que se apliquen. Estudio de tiempos, mtodos de datos estndar1. Totalizar los tiempos de los elementos para obtener el tiempo total ya sea normal o estndar.Con este sistema no es necesario medir directamente la operacin o el trabajo que se va a desarrollar, ni tampoco es necesario observar la operacin para establecer los tiempos normales o estndar, ya que nicamente se necesitaran los archivos de trabajos relacionados al mismo. Por lo general este mtodo expresa la relacin que existe entre algunas caractersticas de un trabajo y el tiempo que se requiere para su ejecucin. Estos tiempos son relativamente congruentes, ya que los elementos tabulados comprendidos por los datos, son resultado de muchos estudios de una eficacia comprobada. Los datos obtenidos debern ser archivados por medio de un ndice y se puede considerar de la siguiente manera:

Maquina u Operacin1. De preparacin:1. Constantes1. Variables

1. Para cada pieza1. Constantes 1. Variables

Un elemento constante es aquel en el que el tiempo asignado permanecer aproximadamente el mismo para cualquier pieza. Un elemento variable es aquel en el que el tiempo asignado no ser el mismo dentro de una variedad especfica de trabajos. De esta manera, seria poner en marcha una maquina, una constante y cortar un metro de madera seria una variable, ya que existen varios tipos de madera.

PROCEDIMIENTO PARA EL CLCULO DE DATOS ESTANDAREl procedimiento para obtener los datos estndar por lo general se asemeja al requerido para desarrollar cualquier procedimiento de prediccin, por lo que es siempre indispensable realizar los siguientes seis pasos:1. Obtener los estndares de tiempo que cubran un nivel amplio dentro de un grupo de trabajos similares.1. Resumir los datos en una hoja.

1. Ver cules son los elementos variables cuales son las constantes.

1. En los elementos constantes determinar el tiempo promedio.

1. En los elementos variables determinar los factores causales y su relacin con el tiempo estndar.

1. Preparar los datos estndar elementales para el desarrollo de tiempos estndar para tareas nuevas.

Cuando hablamos de prediccin nos referimos a un mtodo de clculo ms utilizado en datos estndar y es el mtodo de regresin o mnimos cuadrados. Para poder utilizar este mtodo es necesario la recopilacin de datos, como se ha venido mencionando anteriormente, y la utilizacin de las siguientes ecuaciones:

(T s) Na + bX (1)

(Ts) aX + bX 2 (2)

Ts a + bx (3)

En donde:

N Nmeros de punto disponible.

(Ts) La sumatoria de N tiempo estndar .

X La suma de los valores de la variable independiente.

X(Ts) La suma de los productos cruzados de los N puntos.X2 La suma de los cuadrados de los valores de la variable independienteFinalidad de los datos estndarEl uso de tiempos estndar tambin involucra elconcepto de banco de datos, perolos datos comprenden clases ms grandes de movimiento que los tiempospredeterminados. Por ejemplo, un sistema de tiempos estndar puede contenerdatos sobre el tiempo requerido para perforar agujeros de variostamaos enciertos materiales. Cuando se requiere unestndar para una operacin deperforacin, los tiempos estndar se utilizan para estimar eltiempo requerido. Contiempos estndar no es necesario medir cada tipo diferente de trabajo deperforacin, se incluyen nicamente un conjunto estndar de operaciones deperforacin en el banco dedatos y se proporcionan frmulas o grficas pararealizar aproximaciones de otras condiciones.

Comparacin de estndares de produccin determinados con cronmetro y con la tcnica de datos estndar, utilizando regresin lineal.

Los datos se despliegan en una hoja de clculo (Excel) para analizar las constantes y variables. Se identifican y combinan las constantes y se analizan la variables para extraer los factores que influyen en el tiempo expresados en forma algebraica. Al graficar la curva del tiempo contra la variable independiente, el analista puede deducir las relaciones algebraicas potenciales. Por ejemplo, los datos graficado pueden tomar cualquier nmero de formas: Una lnea recta, una tendencia creciente no lineal, una tendencia decreciente no lineal o sin una forma geomtrica obvia. Si se trata de una lnea recta, entonces la relacin es bastante directa:

y=a+bx

Donde las constantes a y b se determinaron del anlisis de regresin de mnimos cuadrados.Si la grfica muestra una tendencia creciente o lineal, entonces deben probarse las relaciones de potencias de la forma x2,x3,xn ex. Para las tendencias decrecientes no lineales, deben intentarse relaciones de potencias negativas o exponenciales negativas. Las tendencias asintticas tal vez de ajusten a exponenciales negativas de la forma:

y=I-e-x

Observe que agregar trminos adicionales al modelo siempre producir un modelo mejor con un porcentaje ms alto de varianza e los datos explicados. Sin embargo, tales la mejora del modelo no sea estadsticamente significativa, es decir, en el sentido estadstico no hay diferencia en la calidad del valor que se predice en ambos modelos. Ms aun cuanto ms sencilla sea la formula mejor se podr comprender y aplicar. Deben evitarse las expresiones complejas con muchos trminos de potencias. Debe identificarse el intervalo de cada variable.

Deben explicarse con detalle las limitaciones de la formula en cuanto al intervalo de aplicacin.

Existe un procedimiento formal para calcular el mejor modelo llamado prueba lineal general. Calcula el decremento en la variancia o explicada entre el modelo ms sencillo, llamado modelo reducido, y el modelo ms complejo, o modelo completo. La disminucin en la variancia se prueba estadsticamente y solo se usara el modelo ms complejo si la disminucin es significativa.

EJEMPLO 1

Un determinado consiste en llenar botes con un determinado producto. El trabajo requiere tiempo para colocar vacio debajo del llenador, esperar a que el bote se llene y tiempo para quitar el bote lleno. Dentro de la empresa estn en funcionamiento los siguientes tipos de botes:

Tipo de boteAncho (PLG)Alto (PLG)

A2210

B2214

C2216

D2218

Dentro de los archivos de la empresa se han obtenido datos de los estudios hechos anteriormente con base en la dimensiones de cada uno de los botes y son los siguientes:ElementoTiempo estndar ( minutos )

ABCD

1. Colocar bote en la maquina0.070.070.070.07

2. Llenar el bote0.250.40.550.9

3. Quitar el bote lleno0.10.110.130.16

4. Tapar bote lleno0.030.030.030.03

En la empresa se desea conocer cual seria el tiempo y la produccin estndar para realizar toda la operacin para un bote que tensa las siguientes dimensiones:Ancho ( PLG )Alto ( PLG )

2224

Solucin: Lo primero a analizar seria el hecho de ver los elementos constantes y variables. Los elementos constantes son el primero y el cuarto; y los variables el segundo y el tercero. Conociendo esto podemos aplicar las ecuaciones de la regresin. Estudio de tiempos, mtodo de datos estndar

X (Ts) = aX + bX2 Ts = a + bXPara el segundo elemento:

TsXX2X ( Ts )

0.2522 x 10 = 2204840055

0.422 x 214 =30894864123.2

0.5522 x 16 = 352123904193.6

0.922 x 18 = 396156816356.4

Ts = 2.10 X = 1276X2 = 423984X ( Ts ) = 728.20

2.10 = 4 a + 1276b 728.20 = 1276 a + 423984bb = 0.0034415a = -0.5728376Ts = a + bxTs = 0.5728376 + 0.0034415 = ( 22 24Ts = 0.5728376 + 1.817112Ts = 1.24427 minutos para llenar el bote con la dimensione: Ancho 22 y alto 24 pulgadas. Para el tercer elemento:

0.50 = 4 a + 1276b165.00 = 1276 a + 423984b b = 0.0003246 a = 0.0214536 Ts = a + bx Ts = 0.0214536 + 0.0003246 (22 X 24) Ts = 0.0214536 + 0.1713888 Ts = 0.1928424 minutos para quitar el bote lleno con las Dimensiones; ancho 2 y alto 24 pulgadas.

Para conocer el tiempo estndar de toda operacin del bote que tiene un volumen de 528 pulgadas, nicamente se debern sumar los elementos variables y las constantes, es decir, de la siguiente manera:

ElementoTiempo en minutos

1. Colocar bote en la maquina0.07

2. Llenar el bote1.2442

3. Quitar el bote lleno0.1928

4. Tapar bote lleno0.03

Tiempo estndar total de la operacin = 1.5370 minutos

Produccin por da = Tiempo total por da Tiempo estndar de la operacion

Prod. Estndar por da = 480 minutos por da = 312.29668 operaciones o botes 1.5370 minutos por operacin por da

Hoja1

TsXX2X ( Ts )0.122 x 10 = 22048400220.1122 x 214 =3089486433.880.1322 x 16 = 35212390445.760.1522 x 18 = 39615681663.36 Ts = 0.50 X = 1276X2 = 423,984X ( Ts ) = 165.00

Hoja2

Hoja3