Estadística en la industria, un proceso de exploración iterativa y descubrimiento

JOEKES, S

Villa Giardino

Congreso; XXXIII COLOQUIO ARGENTINO DE ESTADÍSTICA; 2005

Universidad Nacional de Córdoba

Una cuestión importante que surge en la actualidad es determinar por qué los investigadores de áreas relacionadas con la investigación industrial prácticamente no utilizan la estadística en sus respectivos campos de trabajo. Más aún, las empresas en general raramente consideran la opinión de un estadístico. Se dice que los estadísticos estamos más influenciados por los métodos matemáticos que por el método científico y que los cursos de estadística se enfocan hacia las probabilidades y pruebas de hipótesis más que a la experimentación y el descubrimiento. De esta manera, muchos ingenieros y científicos en general desconocen la existencia de metodologías estadísticas que podrían incorporar a su tarea diaria. En investigaciones como las ciencias sociales o medicina generalmente el investigador se mueve en un marco fijo donde los cambios se producen lentamente. En cambio, en las ciencias de la ingeniería se dispone de los datos de una manera mucho más rápida lo que hace que los investigadores deban observar algo e inmediatamente se pregunten que hacer con el problema que tienen en mano. Por este motivo, ellos no estarán tan preocupados por probar hipótesis sino mas bien por realizar un aprendizaje secuencial. Deberíamos preguntarnos entonces cómo adaptar la enseñanza de metodologías estadísticas de manera de permitir una correspondencia adecuada entre investigación iterativa y descubrimiento y cuando esto se logre estadísticos e ingenieros trabajaremos juntos buscando soluciones a problemas cotidianos. Para que un programa de entrenamiento sea más efectivo se debe organizar empleando la estructura que existe dentro de la empresa y orientando la capacitación al análisis y resolución de problemas reales de planta. Es sorprendente observar el gran entusiasmo de los investigadores cuando utilizan alguna herramienta o metodología estadística en sus áreas de trabajo. Esto se debe a que las técnicas estadísticas son más efectivas cuando se combinan con el apropiado conocimiento sobre el tema.