EMPRESA PEVISA GASKETS

Presentación del tema: "EMPRESA PEVISA GASKETS"— Transcripción de la presentación:

1 EMPRESA PEVISA GASKETS
Producción de empaquetaduras industriales

2 PROBLEMA Evaluar la cantidad de merma que obtenemos en base a los factores que influyen en la producción de empaquetaduras. Tomaremos medidas que permitan una mejor eficacia, tales como: Cambio de proveedores Mejorar el programa de capacitación de personal Plantear incentivos que mejoren el rendimiento del personal Identificar los productos, según aplicación, que tengan menor índice de mermas y mejorar procedimientos.

3 OBJETIVOS Evaluación del material Evaluar la Aplicación
Evaluar las mermas por procedimiento (falla por el factor de mano de obra) Saber cuál será el comportamiento de la merma para los meses de Enero, Febrero y Marzo del siguiente año.

4 POBLACIÓN MUESTRA UNIDAD ELEMENTAL
Empaquetaduras producidas con Órdenes de Producción del año 2013, con fallas. MUESTRA Empaquetaduras producidas en dos semanas con fallas. UNIDAD ELEMENTAL Empaquetadura fallada

5 VARIABLES ESTADÍSTICAS
NOMBRE TIPO ESCALA Merma por método Cuantitativo De razón Merma por material Merma por maquina Merma por procedimiento Fecha de producción Cualitativo Ordinal Material Nominal Aplicación Código

6 OBJETIVO N°1 Evaluar el material
Análisis mediante diferencia de proporciones:

7 OBJETIVO N°2 Evaluar la aplicación
Análisis mediante diseño de bloques completamente al azar: Normalidad de residuos: Ho: Los errores se distribuyen normalmente H1: Los errores no se distribuyen

8 Homogeneidad de varianzas:

9 Análisis por factor tipo de aplicación
Ho: Las mermas tienen el mismo promedio según la aplicación H1: Al menos una de las aplicaciones varía su merma promedio

10 Prueba de Tukey Ho: 𝝁 𝒊 = 𝝁 𝒋 , H1: 𝜇 𝑖 ≠ 𝜇 𝑗 𝒑𝒂𝒓𝒂 𝒊 ≠𝒋 µ1 µ2 µ3

11 OBJETIVO N°3 Evaluar las mermas por procedimiento (mano de obra)
Análisis mediante prueba de normalidad: 1 Trimestre 2 Trimestre Normalidad Ho: Posee distribución normal H1: No posee distribución normal P-valor: <0.010 < α 3 Trimestre 4 Trimestre P-valor: <0.010

12 Análisis por diferencia de medias entre trimestres:
Análisis entre primer y segundo trimestre Razón de varianzas

13 Diferencia de medias

14 Análisis entre segundo y tercer trimestre
Razón de varianzas

15 Diferencia de medias

16 Análisis entre tercer y cuarto trimestre
Razón de varianzas

17 Diferencia de medias

18 Análisis entre cuarto y primer trimestre
Razón de varianzas

19 Diferencia de medias

20 Análisis entre segundo y cuarto trimestre
Razón de varianzas

21 Diferencia de medias

22 Análisis entre primer y tercer trimestre
Razón de varianzas

23 Diferencia de medias

24 OBJETIVO N°4 Saber el comportamiento de la merma en los meses de Enero, Febrero y Marzo del siguiente año. MESES X - PRODUCIDO Y - MERMA ENERO 55307 394 FEBRERO 63188 702 MARZO 65606 847 ABRIL 59515 609 MAYO 81354 366 JUNIO 50286 454 JULIO 43040 284 AGOSTO 61501 712 SEPTIEMBRE 44448 140 OCTUBRE 54330 341 NOVIEMBRE 71795 381 DICIEMBRE 58062 684

25 Análisis por regresión lineal
Correlación de Pearson H0: r = 0 no existe una correlación entre la producción y la merma H1: r  0 existe una correlación entre la producción y la merma

26 Prueba de normalidad de errores
H0: Los errores del modelo de regresión lineal simple se distribuyen normalmente. H1: Los errores del modelo de regresión lineal simple No se distribuyen normalmente.

27 Estadístico de Durbin-Watson = 1.98959
Independencia de los errores H0: Los errores del modelo de regresión lineal simple son independientes. H1: Los errores del modelo de regresión lineal simple No son independientes. Estadístico de Durbin-Watson =

28 Modelo Lineal

29 Validando el modelo H0: β1 = 0 No existe relación lineal entre la Producción, y la Merma. H1: β1 ≠ 0 Si existe relación lineal entre la Producción, y la Merma.

30 Análisis por regresión no lineal
Análisis de modelos Modelo Cuadrático

31 Análisis de modelos Modelo Exponencial

32 Análisis de modelos Modelo Potencia

33 Establecemos prioridades
Modelo R2 PRIORIDAD CUADRATICA 62.36% 1 EXPONENCIAL 18.70% 3 POTENCIA 25.48% 2

34 Validando el mejor modelo
Ho: B2 = 0 (No se valida el modelo cuadrático) H1: B2 ≠ 0 (Se valida el modelo cuadrático)

35 Predicciones para el próximo año. Nivel de confianza 98%.
Caso 1 Caso 2 Caso 3