Por Jon Finerty.

En el mundo de la gestión de la cadena de suministros, garantizar la calidad de los productos adquiridos es crucial para el éxito. Una sola pieza defectuosa puede alterar toda la cadena de suministro y erosionar la confianza del cliente. En este artículo exploramos cómo utilizar una prueba de 1 proporción en Minitab para evaluar la tasa de defectos de los medidores de combustible producidos por un proveedor para un fabricante de automóviles.

ENTENDER EL PROBLEMA

Imaginemos un escenario en el que su empresa fabrica vehículos y obtiene medidores de combustible de un proveedor. Si bien su proveedor tiene buena reputación, sus automóviles representan su marca de alta calidad y parte de su promesa a los clientes es centrarse en la seguridad. Si bien no desea piezas defectuosas, comprende la variabilidad normal y establece una tasa de defectos del 2 % como umbral aceptable para un proveedor. Para probar a su proveedor, realiza una prueba de calibración en un conjunto de muestra de medidores de combustible para determinar si la tasa de defectos excede el umbral aceptable.

RECOPILAR LOS DATOS

Su equipo selecciona 500 medidores de combustible suministrados durante la semana anterior y les realiza pruebas de calibración. De los 500 indicadores de combustible, identifica 18 que están calibrados incorrectamente.

TEST DE 1-PROPORCIÓN: ¿QUÉ ES?

Una prueba de 1 proporción, también conocida como prueba de proporción de una muestra o prueba de proporción binomial, es una herramienta estadística que se utiliza para determinar si la proporción de una determinada característica en una muestra difiere significativamente de una proporción poblacional conocida o hipotética. En nuestro caso, queremos determinar si la tasa de defectos (proporción de indicadores de combustible defectuosos) es mayor que el 2% especificado.

ESTABLECER LA HIPÓTESIS

Las hipótesis para esta prueba son:

• Hipótesis nula (H0): La tasa de defectos es igual o menor al 2% (p ≤ 0,02)
• Hipótesis alternativa (Ha): La tasa de defectos es mayor al 2% (p > 0,02)

REALIZAR LA PRUEBA EN MINITAB

1. Elija Estadísticas > Estadísticas básicas > 1 proporción.
2. Elija Datos resumidos.
3. En Número de eventos, escriba 18.
4. En Número de ensayos, escriba 500.
5. En Proporción hipotética, escriba 0,02.
6. Haga clic en Opciones.
7. Complete el cuadro de diálogo como se muestra a continuación, luego haga clic en Aceptar.

INTERPRETAR LOS RESULTADOS

Los resultados sugieren que la tasa de defectos es superior al 2%:

• El límite inferior del 95% para la tasa de defectos es 2,3395%, que es superior al 2%.
• El valor p (0,013) está por debajo de α (0,05)

Dado que el valor p es inferior a 0,05, podemos rechazar la hipótesis nula y concluir que la tasa de defectos es superior al 2%.

Ahora que se ha descubierto que la tasa de defectos es mayor de lo esperado, debe asegurarse de que el sistema de medición sea correcto. Si hubo algún sesgo o variación no deseada en el proceso de medición, es posible que se haya identificado erróneamente que los medidores de combustible estaban defectuosos. (¡Afortunadamente, Minitab tiene un módulo de Análisis de sistemas de medición diseñado específicamente precisamente para este propósito!)

Sin embargo, si se confía en el sistema de medición, podría considerarse solicitar que el proveedor rediseñe el medidor de combustible para mejorar la precisión. O tal vez sea hora de encontrar un nuevo proveedor que pueda proporcionarle las piezas de calidad que necesita para mantener su cadena de suministro funcionando sin problemas.

RECORDAR CONSIDERAR EL TAMAÑO DE LA MUESTRA

La muestra del proceso de fabricación deberá tomarse de forma aleatoria. Si los 500 medidores de combustible procedieran del mismo lote o tuvieran la misma fecha de fabricación, el análisis excluiría la variación entre lotes o las fuentes de variabilidad a lo largo del tiempo. Los resultados podrían entonces estar sesgados, especialmente si la muestra constaba de un conjunto de piezas excepcionalmente buenas o malas.

IMPULSAR DECISIONES MÁS INTELIGENTES CON MINITAB

Al utilizar una prueba de 1 proporción en Minitab, los gerentes de la cadena de suministro pueden tomar decisiones basadas en datos sobre la calidad de los productos adquiridos. Este tipo de análisis permite a las empresas tomar medidas adecuadas, como trabajar estrechamente con los proveedores para mejorar los procesos de fabricación, garantizar cadenas de suministro más fluidas y una mayor satisfacción del cliente.