Introducción al control de la producción Hola soy José Luis

Mendoza, esta ocasión presentaremos algunos ejercicios de la materia Introducción al control de la producción, los ejercios estan resueltos y detallados para cualquier duda

Índice

Actividad 2…………………..Pág. 3 Actividad 3…………………..Pág. 6 Actividad 4…………………..Pág. 10 Actividad 5…………………..Pág. 15

Actividad 2 Caso 1 Como se muestra en el caso 1 la

recolección de datos se debe hacer en series de tiempo, ¿Por qué? por que debemos observar la tendencia del crecimiento de la población, ya que no nos serviría nada saber la población actual.

Y como la fuente es secundaria se pueden tomar como referencia para la extracción de datos el INEGI, siendo en Internet o en las oficinas de cada ciudad.

CASO 1 “Anexo del parque, 2010” La colonia “Reynosa” está solicitando se

incluya en el Proyecto de Colonos 2010, la construcción de un anexo al actual parque recreativo. Lo anterior siendo que los colonos consideran que a medida que pasa el tiempo, los lotes baldíos se van ocupando por más familias, o bien, las familias existentes tienen más hijos.

La mesa directiva argumenta que sí bien lo anterior tiene un grado de verdad, también es cierto que los niños crecen, se convierten en jóvenes y dejan de hacer uso de las instalaciones recreativas.

Para estudiar a fondo tan importante inversión, el presidente de la mesa directiva, a solicitado un pronóstico que incluya la cantidad de habitantes al 2010, divididos en etapas de edad (0-3 años, 3-10 años, 12-18 años, 20-50, 50 en adelante), en lo cual se basará la verdadera estimación de la necesidad de dicho anexo al parque.

¿Qué tipo de datos habrán de recolectarse? Series de tiempo ¿Qué tipo de fuente será, primaria o

secundaria? Secundaria Explique brevemente como recolectar los

datos de dicha fuente. (Sí es fuente primaria, detallará las fases incluyendo indicaciones para calcular la muestra, si la fuente es secundaria detalle una recomendación).

La recolección de datos será secundaria, y como forma de apoyo o extracción de datos pueden ir al INEGI o visitar la pagina en Internet.

Caso 2 Cuando las empresas buscan

recolectar información se tiene que analizar específicamente que es lo que busca, si es cualitativa o cuantificable la información que busca. Si es cualitativa como en este caso hay que saber que son opiniones y, que estas son relativas.

Por otro lado para la recolección de datos hay que hacerlo de una manera minuciosa y cuidadosa.

CASO 2 "Clientes SyncTech" La empresa SYNCTECH fabrica

componentes electrónicos de exportación, y en su planeación estratégica requiere de un pronóstico de ventas (clientes) (entre varios otros). Para este pronóstico, es necesario sondear la percepción de los clientes y posibles clientes.

¿Qué tipo de datos habrán de recolectarse?

La opinión de los clientes es cualitativa, por lo que es en un punto en el tiempo, puesto que es por una percepción que se tiene acerca de la comodidad y sentimientos que afecten la opinión.

¿Qué tipo de fuente será, primaria o secundaria?

Es fuente primaria puesto que la información no es directa, en cuestión a la primaria.

Explique brevemente como recolectar los datos de dicha fuente. (Sí es fuente primaria, detallará las fases incluyendo indicaciones para calcular la muestra, si la fuente es secundaria detalle una recomendación).

La recolección de datos es primaria debido a que se quiere algo en específico utilizando sus propios instrumentos.

Muestra Tamaño de la población infinito o

desconocidoTamaño de la población finito 

n:Tamaño muestral NTamaño de la población, número total

de historias. Z: Valor correspondiente a la

distribución de Gauss 1,96 para a =0,05 y 2,58 para a =0,01.

p: Prevalencia esperada del parámetro a evaluar. En caso de desconocerse, aplicar la opción más desfavorable (p=0,5), que hace mayor el tamaño muestral.

q1-p (Si p=30%, q=70%)iError que se prevé cometer. Por ejemplo, para un error del 10%, introduciremos en la fórmula el valor 0,1. Así, con un error del 10%, si el parámetro estimado resulta del 80%, tendríamos una seguridad del 95% (para a =0,05) de que el parámetro real se sitúa entre el 70% y el 90%. Vemos, por tanto, que la amplitud total del intervalo es el doble del error que introducimos en la fórmula.

Uno de los instrumentos a utilizar seria la encuesta, por lo que aquí les presentamos algunos pasos a seguir y como sacar una muestra:

Pasos para realizar una encuesta Vamos a desglosar a grandes

rasgos los pasos que se siguen en la realización de una encuesta, con la finalidad de dar una panorámica general.

Primero. Se analizar lo que se va a encuestar para ordenar los pasos a seguir.

Segundo. Se realiza el cuestionario, lo cual se

hace en base a lo que se requiere yendo de lo extenso a lo mínimo en base a las preguntas.

Tercero. Realizar la entrevista lo cual se

hace en equipo, para realizar los objetivos.

Cuarto. Los datos recaudados son

almacenados para los resultados, por lo que hay que procesarlos para saber las conclusiones.

Aquí les ponemos la formula de la muestra

Actividad 3 Actividad 31) Para los siguientes datos calcula el PME recortando la cifra de los decimales.

t Datos Pronósticos

et | et | e² e/yt % e/yt %

1 150

2 148 150 -2 2 4 -1% 1%3 458 148 310 310 96100 68% 68%4 186 458 -272 272 73984 -146% 146%5 201 186 15 15 225 7% 7%6 826 201 625 625 390625 76% 76%7 560 826 -266 266 70756 -48% 48%8 153 560 -407 407 165649 -266% 266%9 147 153 -6 6 36 -4% 4%10 1125 147 978 978 956484 87% 87%11 250 1125 -875 875 765625 -350% 350%

100 3756 2519488 -577%

PME= -577/10Respuesta: -57.74

2) si obtengo un valor de -36.6% en el PME quiere decir que el valor esta sobreestimado.Respuesta: Falso

El signo negativo indica subestimado, y un porcentaje mayor a 25 se considera exceso.3) la venta de abrigos, graficada con relación a los meses del año, presentara un patrón de serie estacional.Respuesta: VerdaderoUna serie estacional como una serie de tiempo con un patron de cambio que se repite a si mismo año tras año. La venta de abrigos acurre en los meses de invierno.

4) para los siguientes datos calcula el DAM, recortando la cifra de un decimal.

t Datos Pronósticos

et | et | e² e/yt % e/yt %

1 150

2 148 150 -2 2 4 -1% 1%3 458 148 310 310 96100 68% 68%4 186 458 -272 272 73984 -146% 146%5 201 186 15 15 225 7% 7%6 826 201 625 625 390625 76% 76%7 560 826 -266 266 70756 -48% 48%8 153 560 -407 407 165649 -266% 266%9 147 153 -6 6 36 -4% 4%10 1125 147 978 978 956484 87% 87%11 250 1125 -875 875 765625 -350% 350%

100 3756 2519488

-577%DAM= 3756/10Repuesta: 375.6

5) Para los siguientes datos calcula el EMC recortando la cifra a un decimal.

t Datos Pronósticos

et | et | e² e/yt % e/yt %

1 150

2 148 150 -2 2 4 -1% 1%3 458 148 310 310 96100 68% 68%4 186 458 -272 272 73984 -146% 146%5 201 186 15 15 225 7% 7%6 826 201 625 625 390625 76% 76%7 560 826 -266 266 70756 -48% 48%8 153 560 -407 407 165649 -266% 266%9 147 153 -6 6 36 -4% 4%10 1125 147 978 978 956484 87% 87%11 250 1125 -875 875 765625 -350% 350%

100 3756 2519488 -577%

EMC= 2519488/10Respuesta: 251948.8

6) Al hacer el pronóstico, se debe procurar contar con la mayor cantidad de datos, por inútiles que parezcan, todos deben considerarse e introducirse a los cálculos.Respuesta: Falso, algunos se deben eliminar ya que entorpecen el problema.

Actividad 4 (promedios)Mes de cosecha Peso promedio de arpilla

de fruta (kg)

Enero 1.98

Febrero 4.05

Marzo 5.98

Abril 7.98

Mayo 9.96

Junio 12.05

Julio 14.03

Agosto 16.05

Septiembre 17.96

Octubre 20.30

1.Para los datos de la derecha diseña un modelo no formal.Pronóstico Yt+1=(Yt)+2

2. Los datos de la izquierda corresponden a las salidas de la pieza C36 del almacén de mantenimiento, el encargado de almacén considera prudente acumularlos por cuatrimestre a partir del 2005; por ejemplo, en la tabla se observa que el dato de 231 piezas de salida de la pieza corresponde a Enero-Abril 2005, mientras que le último dato Septiembre-Diciembre 2008 son 229 piezas C36 que se solicitaron al almacén. ¿Cuál es la magnitud del promedio móvil ó n?

CuatrimestreSalida de

piezas C36

1 2312 2293 2324 2345 2256 2317 2278 2219 22810 23611 22612 229

3. Los datos de la izquierda corresponden a las salidas de la pieza C36 del almacén de mantenimiento, el encargado de almacén considera prudente acumularlos por cuatrimestre a partir del 2005; por ejemplo, en la tabla se observa que el dato de 231 piezas de salida de la pieza corresponde a Enero-Abril 2005, mientras que le último dato Septiembre-Diciembre 2008 son 229 piezas C36 que se solicitaron al almacén. ¿Cuál es la magnitud del promedio móvil ó n?4. ¿Qué pronostico de piezas de salida puedes dar usando estos datos, para Enero-Abril 2009? Justifica tu respuesta anotando la tabla que contenga el siguiente encabezado.El pronóstico para enero abril del 2009 es de 227.6

( t ) Xt Pt et e2

T Xt Pt N=6 et e²t1 231

2 229

3 232

4 234

5 225

6 231

7 227 230.3 .7 .498 221 229.6 -2.6 6.769 228 228.2 -7.2 51.8410 236 227.5 .5 .2511 226 227.8 8.2 67.2412 229 227.9 -1.9 3.6113 227.6 1.4 1.96

5. Para los mismos datos realiza el pronostico utilizando atenuación (suavización) EXPONENCIAL SIMPLE, considere la constante de atenuación con un valor de 0,5 y justifique su respuesta incluyendo la tabla que debe contener el siguiente encabezado:

( t ) Xt Pt et e2

T Xt a=0.5 et e²t1 231

2 229 231 -2 43 232 230 2 44 234 231 3 95 225 232.5 -75 56.26 231 228.75 2.25 5.067 227 229.8 -2.8 7.848 221 228.4 -7.4 54.79 228 224.7 3.3 10.810 236 226.3 9.7 94.011 226 231.15 -5.1 26.012 229 228.5 .5 .25

6. ¿Qué cantidad recomendarías tu pronosticar y porqué? Considera que son piezas y justifica tu respuesta.Basándose en los datos establecidos, recomendaría 229 piezas, ya que las piezas jamás fueron a la baja, se mantuvieron con muy poca variacion, por lo tanto esa sería mi recomendación. Es lo que aria en mi negocio.

Actividad 51. Para las siguientes asignaciones recorta el resultado final a 4 decimales, e indica las operaciones básicas que realizaste, con sustitución, resultado intermedio y resultado final. Por ejemplo A-BC=W 20-(4*2) = W 20-8 = W W=12

Mes de cosecha Peso promedio

de arpilla de fruta (kg)

Enero 1.98 Febrero 4.05 Marzo 5.98 Abril 7.98 Mayo 9.96 Junio 12.05 Julio 14.03 Agosto 16.05

Septiembre 17.96 Octubre 20.30

2. Obtén el valor de r, y explica la correlación entre los datos en función del mismo.

r=1664.2/28.72*54.84r=1.100529r²=1.21116Hay mucha relación entre las variables, por lo que al pronosticar habría un margen de error muy pequeño lo que seria bueno pronosticar.

3. Para los datos de la derecha completa la tabla que permite obtener la ecuación de regresión lineal.

Mes de cosecha

X y xy x² y²

Enero 1 1.98 1.98 1 3.92

Febrero 2 4.05 8.1 4 16.40Marzo 3 5.98 16.14 9 35.76Abril 4 7.98 31.92 16 63.6Mayo 5 9.96 49.8 25 99.2Junio 6 12.05 72.3 36 145.2Julio 7 14.03 98.21 49 196.8Agosto 8 16.05 128.4 64 257.6

Septiembre 9 17.96 161.64 81 322.56

Octubre 10 20.30 203 100 412.0

Total 55 110.34 773.29 385 1518.33

4. Obtén la ecuación de regresión lineal.

m= 7732.9-6068.7/3850-55²m=2.0172b=-0.0606y=-.0606+2.0172*55y=110.8854

5. Pronostica el peso promedio que tendrá la fruta en la cosecha de Noviembre.

Xy xy x² y² pronostic

o1 1.98 1.98 1 3.92

2 4.05 8.1 4 16.4

3 5.98 17.94 9 35.76

4 7.98 31.92 16 63.68

5 9.96 49.8 25 99.2 46 12.05 72.3 36 145.2 67 14.03 98.21 49 196.84 31.38 16.05 128.4 64 257.6 9.999 17.96 161.64 81 287.64 36.0410 20.3 203 100 412.09 42.1355 110.34 773.29 385 1518.3

348.04

El pronóstico del mes de noviembre es de 48.04 de peso de fruta.

6. Inserta el grafico de Excel, que muestre ecuación y R2.  

Título del gráfico

y = 2.0172x - 0.0607R2 = 0.9998

0

5

10

15

20

25

0 2 4 6 8 10 12

y

Lineal (y)