Uno de los primeros acercamientos a concepto relacionados a la calidad y sus herramientas, es a través del diagrama de Ishikawa (Ishikawa diagram), conocido también como diagrama Causa-Efecto (Cause and Effect Diagram) o diagrama espina de pescado (Fishbone diagram), esta herramienta de control de calidad y mejora de procesos, fue creada por el administrador de empresas y químico japonés Kaoru Ishikawa (1915-1989) quien se especializo en la creación de sistemas de calidad, proporcionando un análisis científico a las causas que originan los problemas dentro de procesos industriales, el siguiente articulo muestra como hacer uso del paquete Six Sigma (Six Sigma package) en el lenguaje de programación R para la creación de un diagrama Causa-Efecto en cuestión de minutos de manera rápida y sencilla.
Iniciamos con el proceso de instalación y activación del paquete SixSigma (SixSigma package) haciendo uso de las funciones install.packages("SixSigma), para luego continuar con la función library(SixSigma), este primer paso nos permitira tener todo listo para la creación del diagrama Causa-Efecto (Cause&Effect diagram) como lo muestra la siguiente imagen.
El código para la creación del diagrama de Ishikawa usando el paquete SixSigma es sencillo y consta de unas cuentas líneas pero debemos ser tener en consideración ciertos detalles en el despliegue y ejecución del mismo, comenzamos con el comando effect <- "Dispersión de mediciones", que establece el problema que estamos analizando, continuamos con causes.gr <- c("Maquinaria, Mano de obra", "Materiales","Medición","Métodos", "Medio ambiente"), este comando en particular establece las distintas categorias para cada una de las causas, para esta demostración hicimos uso del metodo 6M que permite agrupar las principales causas en 6 categorias o ramas principales, tales como: Maquinaria, Mano de obra, Materiales, Medición, Método y Medio Ambiente; terminamos con el comando causes <- vector(mode="list", length=length(causes.gr)) que crea un vector y establece el conteo de las 6 categorias que almacenaran las causas del problema de estudio,tal como lo muestra la siguiente imagen.
El comando causes() nos permite la creación de vectores donde colocaremos cada una de las causas asociadas a las categorias ya establecidas, para finalmente terminar con la creación del diagrama causa-efecto, mediante el uso del comando ss.ceDiag(effect, causes.gr, causes, sub = "Dispersión de mediciones"), tenemos que indicar que cada uno de los comandos señalados en este artículos deben ser ejecutados en el entorno de desarrollo RStudio, línea por línea, uno por uno, ya que si los ejecutamos como un bloque, como un todo, no podremos crear el gráfico respectivo.
El resultado final es el diagrama Causa-Efecto que mostramos a continuación donde a la cabeza se puede apreciar el problema de estudio, las espinas nos muestran las distintas categorias relacionadas al método 6M y las causas asociadas a éstas.
El siguiente vídeo muestra como crear un diagrama de Ishikawa haciendo uso de los paquete QCC y SixSigma en el lenguaje de programación R.
Nuestro primer acercamiento sobre paquetes en el lenguaje de programación R para importar registros desde Microsoft Excel hacia RStudio, fue con paquete readxl, pero este presenta limitaciones, ya que sólo nos permite leer archivos de Excel (Read Excel Files), eso es todo, el siguiente artículo quiere llevarte a usar un paquete mucho más poderoso openXLSX permite leer, escribir y editar archivos de Excel con extensiones XLSX (Read, Write and Edit xlsx files).
Comenzamos con el proceso de instalar el paquete openXLSX y proceder a su activación, haciendo uso de las funciones install.packages() y library() como lo muestra la siguiente imagen.
Importando registros desde Excel a RStudio
Crearemos el objeto xlsx_prueba al cual asignaremos el resultado de ejecutar el comando read.xlsx, indicamos la ruta del archivo de Excel a importar (superstore.xlsx) y mediante la clausula sheet = " Orders ", indicamos la pestaña desde donde se obtendran los registros, como la muestra la siguiente imagen.
Importando una muestra desde Excel a RStudio
Crearemos el objeto xlsx_muestra al cual asignaremos el resultado de ejecutar el comando readworkbook, indicamos la ruta del archivo de Excel a importar (superstore.xlsx) y mediante laclausula sheet = " Orders ", indicamos la pestaña desde donde se obtendran los registros, como la muestra la siguiente imagen; continuamos con las clausulas colNames = TRUE, que indica que hay presencia de campos (columnas), rows=1:11 señala el número de filas a importar, cols=2:4 indica el número de columnas a importar, terminamos por visualizar los registros importados con la función View(xlsx_muestra) como lo muestra la siguiente imagen.
Modificar, insertar registros y pestañas desde RStudio a Excel
wb <- loadworkbook() nos permite cargar en memoria el archivo de Excel superstore.xlsx que contendra el objeto wb.
addworksheet(wb,sheetName="Test_001") nos permite agregar una pestaña (hoja de cálculo) sobre el workbook(libro) en el que estamos trabajando.
writedata() nos permite escibir los cambios asignados sobre el workbook (libro) en el que estamos trabajando.
saveworkbook() nos permite guardar los cambios asignados sobre el workbook (libro) en el que estamos trabajando.
La siguiente imagen muestra la lista de comandos mencionado líneas arriba, cabe señalar que se creo un data frame (dframe) compuesto por dos campos (sexo, edad) y 5 registros para cada cada variable.
El siguiente vídeo muestra como hacer uso del paquete openXLSX en RStudio.
Uno de los elementos básico y claves en la gestión de grandes cantidades de registros (cientos, miles, millones de éstos) es la capacidad de poder importar dicho registros desde gestores de base de datos (SQL Server, Oracle, MySQL, etc.) en los que se encuentran almacenados hacia otras aplicaciones, aplicaciones de terceros para su gestión, modificación o procesamiento, el siguiente artículo del Blog Hablamos R muestra como importar registros desde el gestor de base de datos SQL Server hacia el área de edición del entorno de desarrollo (IDE) RStudio al crear una conexión ODBC (Open Database Connectivity) y utilizar el paquete RODBC.
Iniciamos activando la aplicación Orígenes de datos ODBC (64 bits) que ya viene instalada por defecto en Windows 10, en caso te encuentres trabajando con una equipo de 32 bits, seleccionas dicha opción, como lo muestra la siguiente imagen.
Ahora nos encontramos en la ventana del Administrador de Origenes de datos ODBC (64 bits) desde donde gestionamos, agregamos, quitamos o configuramos los distintos origenes de datos del usuario del sistema, hacemos click en la opción Agregar, para crear un nuevo origen de datos basado en SQL Server Native Cliente 11.0
Continuamos creando un Nuevo Origen de Datos relacionado al gestor de base de datos SQL Server, donde establemos el nombre asociado al origen de datos (data Source), creamos una corta y breve descripción de dicho origen, para luego indicar la conexión a servidor (localhost) que contiene la base de datos a la que queremos acceder, terminando con el usuario y password de acceso.
Nos dirigimos ahora a RStudio donde procedemos a instalar el paquete RODBC mediante la función install.packages("RODBC"),que sirve de puente entre el origen de datos - conexión ODBC (data source) y el entorno de desarrollo del lenguaje de programación R, para luego proceder a a activar el paquete mediante la función library(RODBC), como lo muestra la siguiente imagen.
El paquete RODBC nos ofrece dos comandos que utilizaremos para importar los registros desde SQL Server a RStudio, odbcConnect que nos permite configurar el origen de datos, el usuario y el password para acceder a la base de datos y la tabla con los respectivos registros, seguimos con el comando sqlQuery donde podemos ejecutar sentencias SQL sobre los registros que queremos importar al área de edición de RStudio, terminamos con la función View() que nos va a permitir visualizar los registros importados al lenguaje de programación R, como lo muestran las siguientes imágenes.
El siguiente vídeo muestra como importar registros desde SQL Server a RStudio
El diagrama Causa-Efecto es una herramienta de control de calidad y mejora de procesos que nos permite identificar un problema en especifico para luego establecer sus potenciales causas, se realiza el análisis de dichas causas para establecer las soluciones a éstas y eliminar el problema (efecto) identificado en un inicio. El siguiente artículo muestra como crear un diagrama Causa-Efecto llamado también diagrama de Ishikawa o diagrama espina de pescado (Fishbone Diagram) haciendo uso del lenguaje de programación R y su entorno de desarrollo RStudio, trabajaremos con el paquete QCC (Quality Control Charts).
Iniciamos el proceso de instalación del paquete QCC (Quality Control Charts) haciendo uso de la función install.packages("qcc") que nos permitira descargar el package y tenerlo listo para trabajar con él como lo muestra la siguiente imagen.
Una vez instalado el paquete QCC (Quality Control Charts) procedemos a la activación del mismo, haciendo uso de la función library(qcc) como lo muestra la siguiente imagen.
El comando cause.and.effect forma parte del paquete QCC (Quality Control Charts), dicho comando es el que nos permite la creación del diagrama Causa-Efecto, permitiendonos establecer categorias relacionadas a las causas que originan el problema identificadas durante el análisis del mismo, para la creación del gráfico de control hicimos uso el metodo 6M que establece 6 categorias para las causas que originan el problema, siendo estas: Maquinaria,Mano de obra,Materiales,Medición,Método y Medio ambiente.
Terminamos la ejecución del bloque de comandos del lenguaje de programación R, con el comando effect="Dispersion en mediciones", que nos permite establecer el efecto, el problema identificado que deseamos eliminar.
La ejecución del bloque de comandos nos permitiran generar el diagrama de Ishikawa, en la parte superior apreciamos el título Cause - Effect Diagram, las espinas o ramas nos muestran las categorias establecidas por el método 6M y las distintas causas relacionadas a éstas, para terminar con el efecto representado en la parte final del diagrama.
El siguiente vídeo muestra como crear un diagrama de ishikawa haciendo uso del entorno de desarrollo RStudio y el paquete QCC (Quality Control Charts).
RStudio es sin lugar a dudas el entorno de desarrollo (IDE) de software
libre y de código abierto por excelencia para para incrementar las
funcionalidades y el manejo del lenguaje de programación R, en este
artículo te mostraremos el paso a paso sobre cómo instalar RStudio en
su versión 1.3.1 para Windows 10.
Nos dirigimos hacia la web oficial de RStudio (https://rstudio.com/) en el menú principal, vamos por la opción Products y seleccionamos la opción RStudio - The Premier IDE for R, como la muestra la siguiente imagen.
Tenemos que indicar que la web oficial de RStudio es algo "redundante" al respecto de los disntas páginas web y el enlace final para la descarga del instalador de RStudio, te compartimos el enlace final (https://rstudio.com/products/rstudio/download/#download) como lo muestra la siguiente imagen.
Una vez descargado el instalador de RStudio (RStudio - 1.3.1093) procedemos a la instalación del entorno de desarrollo (IDE - Integrated Development Environment), definiendo el directorio destino (C:\Program Files\RStudio) para luego proceder a definir la carpeta y enlaces directos de RStudio en el menú inicio, como lo muestra las siguientes imágenes.
En esta etapa de la instalación defines la carpeta de RStudio en el Menú Inicio, click en el el botón Instalar para proceder a la instalación de los archivos respectivos.
Proceso de instalación del entorno de desarrollo del entorno de desarrollo RStudio.
Terminando con la instalación del entorno de desarrollo (IDE) RStudio como lo muestra la imagen a continuación.
El siguiente vídeo muestra el proceso de instalación de RStudio.
