EMPRESA PEVISA GASKETS Producción de empaquetaduras industriales
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.
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.
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
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
OBJETIVO N°1 Evaluar el material Análisis mediante diferencia de proporciones:
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
Homogeneidad de varianzas:
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
Prueba de Tukey Ho: 𝝁 𝒊 = 𝝁 𝒋 , H1: 𝜇 𝑖 ≠ 𝜇 𝑗 𝒑𝒂𝒓𝒂 𝒊 ≠𝒋 µ1 µ2 µ3
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
Análisis por diferencia de medias entre trimestres: Análisis entre primer y segundo trimestre Razón de varianzas
Diferencia de medias
Análisis entre segundo y tercer trimestre Razón de varianzas
Diferencia de medias
Análisis entre tercer y cuarto trimestre Razón de varianzas
Diferencia de medias
Análisis entre cuarto y primer trimestre Razón de varianzas
Diferencia de medias
Análisis entre segundo y cuarto trimestre Razón de varianzas
Diferencia de medias
Análisis entre primer y tercer trimestre Razón de varianzas
Diferencia de medias
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
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
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.
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 = 1.98959
Modelo Lineal
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.
Análisis por regresión no lineal Análisis de modelos Modelo Cuadrático
Análisis de modelos Modelo Exponencial
Análisis de modelos Modelo Potencia
Establecemos prioridades Modelo R2 PRIORIDAD CUADRATICA 62.36% 1 EXPONENCIAL 18.70% 3 POTENCIA 25.48% 2
Validando el mejor modelo Ho: B2 = 0 (No se valida el modelo cuadrático) H1: B2 ≠ 0 (Se valida el modelo cuadrático)
Predicciones para el próximo año. Nivel de confianza 98%. Caso 1 Caso 2 Caso 3