DISTRIBUCIONES DE LOS DATOS JOAN OMAR ROJAS PARRA 1190710 PAOLA ANDREA SAENZ GOMEZ 1190714 ISAURA MENDOZA MIRANDA 1190716 WILFER JAIR GOMEZ VEGA 1190734.

Presentación del tema: "DISTRIBUCIONES DE LOS DATOS JOAN OMAR ROJAS PARRA 1190710 PAOLA ANDREA SAENZ GOMEZ 1190714 ISAURA MENDOZA MIRANDA 1190716 WILFER JAIR GOMEZ VEGA 1190734."— Transcripción de la presentación:

1 DISTRIBUCIONES DE LOS DATOS JOAN OMAR ROJAS PARRA 1190710 PAOLA ANDREA SAENZ GOMEZ 1190714 ISAURA MENDOZA MIRANDA 1190716 WILFER JAIR GOMEZ VEGA 1190734 LORENA PEÑARANDA PEÑARANDA 1190743

2 TIEMPOS EN BODEGA 1 Tipo: Distribución Normal Mínimo: 1 Máximo: 21 Media: 6.68 Desviación Estándar: 4.11 ANALISIS DE LA DISTRIBUCION -La distribución normal se presenta por: -El 90% de las personas se demoran un tiempo similar escogiendo sus producots -El 10% restante tienen una serie de retrasos debido a: ---- 80% de las personas prefieren escoger minuciosamente sus productos y demoran mas tiempo. ---- 20% restante de personas que ven los productos y deciden no comprar

3 TIEMPOS EN FACTURACION 1 Tipo: Distribución gamma Alpha: 0.212 Beta: 3.58 Media: 1.26 Mínimo: 1 Máximo: 3 Desviación Estándar: 0.491 ANALISIS DE LA DISTRIBUCION - La distribución Gamma se presenta ya que la facturación 1 solo se realiza al 22% de las personas, y el 78% restante pasan directamente a la bodega 2.

4 TIEMPOS EN BODEGA 2 Tipo: Distribución Weibull Beta: 5.44 Alpha: 2.64 Minino: 1 Máximo: 9 Media: 5.33 Desviación Estándar: 2 ANALISIS DE LA DISTRIBUCION -La distribución Weibull se presenta porque el 89% las personas se demoran un tiempo similar en la escogencia de los productos empacados y enlatados. - Los valores extremos se presentan ya que del 11% de las personas, un 5% hacen sus compras rápidamente y un 95% se demoran escogiendo los productos.

5 TIEMPO EN FACTURACION 2 Tipo: Distribución weibull Alpha: 1.84 Beta: 3.6 Minino: 1 Máximo: 9 Media: 3.7 Desviación Estándar: 1.81 ANALISIS DE LA DISTRIBUCION -La distribución Weibull se presenta porque el 85% de las veces la operadora se demoran un tiempo similar en la facturación de los productos por su experiencia. -Los datos extremos se presentan ya que del 15% restante un 20% las personas olvida algún producto y se demora en la búsqueda de este, y el 80% de las personas después de haber hecha la facturación se da cuenta que no tiene suficiente dinero y le toca al operario realizar una nueva factura.

6 TIEMPO EN CAJA Tipo: Distribución gamma Alpha: 3.76 Beta: 1.63 Minino: 1 Máximo: 19 Media: 6.62 Desviación Estándar: 4.67 ANALISIS DE LA DISTRIBUCION - La distribución Gamma se presenta ya que el 40% de las personas se dirigen directamente a la caja -Y el 60% restante se comportan de la siguiente manera. -Un 75% de las veces las personas no se dirigen directamente a la caja. - Un 15% de las veces la facturación 2 queda mal hecha. - Un 10% existe falta de cambio (dinero) en caja y genera demoras.

7 POSIBLES SOLUCIONES 1)Fusionar la facturación 1, facturación 2. 2)Utilizar una caja registradora para facturación 1, facturación 2 y caja. 3) Separar la parte comercial de la parte de recolección de datos. 4)Implementar un sistema de base de datos de los afiliados para evitar demoras en facturación 2. 5) Implementar un sistema de enumeración para el orden de llegada de las personas y así evitar congestiones.