Caso de Estudio

PLANEACIN DE RECURSOS

Caso de estudio (Ier parcial)

Brian Alcal NaranjoCOD.14110089Juan Montero CarvajalinoCOD. 13110159Andrs Jess Torres MercadoCOD. 14110202

DOCENTECandelaria Molina Padrn

SECCION10

FUNDACIN UNIVERSITARIA TECNOLGICO COMFENALCOFACULTAD EN INGENIERA INDUSTRIALPROGRAMA DE INGENIERIA INDUSTRIALCARTAGENA DE INDIAS D. T. Y C.2015

CASO DE ESTUDIOLa Empresa Vaciados y Maquinados Ltda. dedicada a satisfacer la demanda de sector industrial con productos metlicos que son solicitados bajo pedidos con gran variabilidad en su geometra y dimensiones. Sus equipos estn dispuestos por proceso y en la actualidad Opera de lunes a viernes de 7am a 5 pm y los sbados de 7am hasta las 12 m, sin embargo cuando se requiere, es posible extender el horario de lunes a sbado hasta las 10pm y el domingo con un sobre costo hasta 10%. En los costos estndares por proceso.La empresa trabaja sobre pedido, y cada vez que un cliente solicita una cotizacin, el encargado del rea comercial determina la factibilidad de fabricacin, estiman los costos y el tiempo de fabricacin y entrega, y luego emite la cotizacin. El cliente tiene en cuenta el precio de venta y el tiempo de entrega ofrecido para poder aprobar la cotizacin.

COMPRAS Los materiales para la fabricacin de piezas que son elaborados proceso de mecanizados son conseguidos al igual que la competencia a proveedores locales y en caso de estos no posean las referencias y/o dimensiones se opta por los proveedores nacionales.Cuando el material es solicitado a proveedores nacionales debe contemplar los costos de transportes, y el tiempo en que se incurre desde que se emite la orden de compra hasta que tiene le material llegue a las instalaciones. La empresa no mantiene stock de estos materiales, salvo que el pedido solicitado as lo requieras y el tiempo promedio de un pedido a proveedores nacionales es de 3 das hbiles.La materia prima para el proceso de fundicin es conseguida en forma de chatarra seleccionada a proveedores locales y nacionales. Los lingotes o la chatarra se acumulan en el almacn de materia prima, simultneamente se compra la materia prima para el molde y se coloca en el almacn de materia prima para moldeo.

PRODUCCIN La empresa presta los servicio de fundicin y mecanizado. La fabricacin de un producto puede requerir de los dos procesos o de uno solo. En lo que respecta a la fundicin se fabrican lingotes o pieza fundida con la geometra requerida y el acabado final se le da por los proceso de mecanizado. En ambos caso se incluyen las respectivas tolerancias de mecanizado y de contraccinSe funde en un horno de crisol con combustible de gas natural, el cual es de bajo costo, accesible pero muy contaminante. La carga para fundir est compuesta por lingotes o chatarra. Se transporta la materia prima de los moldes al rea de moldeo y simultneamente a la fundicin se preparan los moldes en verde. La mezcla se utiliza para hacer los moldes y, en su caso, los corazones, stos ltimos sirven para que las piezas fundidas que estn huecas por dentro no salgan macizas a la hora del coladoUna vez fundido el metal y listo el molde en verde, se saca el metal lquido del horno con cucharas y se vaca en el molde por el orificio que se dej. Una vez fra la pieza fundida, se rompe el molde, quedando el metal solidificado con la forma deseada.La fundicin no es exacta, sino que se aproxima y se tiene que ir eliminando el excedente de material en las siguientes etapas de mecanizado. En caso de que la pieza no salga bien y no pase un anlisis de calidad, se rechaza y se vuelve a fundirEn el proceso de mecanizado la empresa cuenta con fresadora, tornos, sierra y taladro convencional. La pieza pasa por cada estacin para ser maquinada y es inspeccionada con instrumento de medicin tales como con calibradores pie de rey, micrmetros, galgas para roscas.El tiempo requerido de la fabricacin incluye el tiempo principal que utiliza la mquina para desprender la viruta y con ello se adquiera la forma requerida y tiempo de Preparacin y ajust cada vez que se utilice la maquinaEl tiempo de preparacin y ajust. incluye el tiempo que el operario requiere para hacer que la mquina funcione incluyendo preparacin de la mquina, marcado de la pieza, lectura de planos, volteo de las piezas, cambio de herramientas, traer o preparar la herramienta o materiales, traer el equipo y material para que opere la maquina, afilar una herramienta. Este tiempo depende la geometra de la pieza y del tamao de la misma.El costo de los productos es determinado mediante la suma de los costos de materiales y los costos de operacin. Los costos de material se determinan multiplicando el valor unitario el material ($/kg) por la cantidad de materia prima (kg) requerida por cada producto.Los costos de fabricacin se determinan sumando los costos por cada proceso. Los costos por cada proceso se determinan mediante el producto de los costos estndar ya definido por cada proceso y el tiempo requerido en cada uno de ellos.

PERSONAL, ESTRUCTURA, ORGANIZACIN, DIRECCIN Y CONTROL La empresa tiene una estructura organizacional funcional Gerente General Un Gerente de Produccin Gerente de comercial Jefe de Control de Calidad Jefe de Mantenimiento Supervisores de Produccin ( 2) 24 Obreros (2 turnos). Incluye personal de mecanizado y fundicin, el almacenista y el y el mensajero.Los puestos de trabajo estn clasificados como de dos formas: administrativos y operativos. En los primeros se incluye las secretarias, la encargada de recurso humano, la auxiliar contable, el Ing. de produccin, el encargado comercial y la coordinado de calidad y en los operativos tenemos las persona encargada del almacn, operadores de la mquinas y el mensajero.No se tiene un anlisis estructurado ni documentado del puesto de trabajo, pero si se han identificados ciertos deberes y responsabilidades y los conocimiento, habilidades y capacidades que deben tener. Para la seleccin, primero se evala la hoja de vida suministrada por candidato y se comprueban las referencias y luego se procede a realizar una entrevista, donde exploran la experiencia ocupacional y los logros acadmicos. En el caso de personal que opera las maquina se le realiza una prueba tcnicas en las tareas bsica que debe desarrollar.Se tiene establecidos norma referente a la higienes dentro de las instalaciones de igual forma se cumple a cabalidad los examen de ingreso y retiro del trabajador. Mediante las entidades de riesgos profesionales se llevan a cabo campaa mdicas preventivas y charlas de sensibilizacin, trabajo en equipos e higienes. Se analizan los sitos de trabajo para evaluar la correcta iluminacin y se brindas de los que los mismos garanticen la ergonoma. La empresa dota a sus empleados de los elementos de proteccin personal de acuerdo a las actividades que estos realizan, se dictan capacitaciones en seguridad industrial y se evalan los accidentes e incidente que se presentan. La encargada de las funciones de recurso humano lleva registro de los mismos y de las observaciones planteadas por las entidades aseguradores y los empleados.

SITUACIN ACTUALLa empresa estima los tiempos de fabricacin basado en la experiencia del encargado del rea comercial sin seguir una metodologa adecuada. Existe una gran competencia en el entorno industrial, la empresa han perdidos oportunidad de negocios y por otro lado las quejas de los clientes que reclaman su trabajo en el tiempo pactado.

INTERVENCIONEl gerente reconoce la necesidad de evaluar alternativas y aplicar metodologa que aseguren el cumplimiento de los requisitos de los clientes. l sabe que tienen que iniciar un proceso de mejoramiento pero al mismo tiempo es consciente de la poca disponibilidad de tiempo del personal interno por lo que han decidido contratar un consultor externo para afrontar y resolver esta problemtica. Entre las peticiones realizadas al consultor se manifiestan Un anlisis estadstico de los registros de datos de la empresa y del sector industrial, que les ayude a evidenciar y corroborar los problemas actuales Determinar la secuencia lgica de fabricacin de los productos, y eestablecer una metodologa para determinar las herramientas de corte, el parmetro de los procesos y los tiempos de fabricacin ms confiable. Para cual debe tomar como referencia dos de los productos ms representativos en su proceso Realizar la caracterizacin general del proceso de fabricacin El consultor debe tomar como referencia dos de los productos ms representativos en su proceso Piezas 1: Eje en acero 12L14 con dureza 163 Brinell. Se fabrica un promedio de 40 unidades al mes y o se debe incluir la rosca externa Piezas 2: Bloque de aluminio 2024. los agujeros sern elaborados por el proceso de mecanizado. Se fabrica un promedio de 50 unidades al mes Datos del sector Eficacia en el rea comercial: 80% Eficacia en el rea de produccin: 98%DATOS DEL SECTORCOTIZACIONES REALIZADASCOTIZACIONES APROBADASHORAS ESTIMADAS DE FABRICACIONHORAS REALES DE FABRICACION

Media2520294,2300,2

Desviacin estndar2153,155,5

Coeficiente de Variacin8%6%18%19%

DATOS DE LA EMPRESA

MESESCOTIZACIONESREALIZADASCOTIZACIONESAPROBADASHORAS ESTIMADASDE FABRICACIONHORAS REALES DE FABRICACION

12211279290

22110239264

32412309320

42613309323

52513349350

62613344367

72010239255

82111276299

92313359379

101910229246

111911239257

122010243261

132010209225

142111209225

152011219231

161910268288

172111268288

182111239270

192212279308

202111279321

212111269290

222111239270

232413309314

242312309341

252211299330

262111271299

272513377415

282413348384

292513379401

302311264292

312513373400

321910239264

332312331346

342613354391

352613399425

362212295311

TIEMPO ESTIMADO DE ALISTAMIENTO EN LOS PROCESOS DE MECANIZADOS

temOperacinTiempo estimado

1Revisar las herramientas y el equipo5 min

2Montar la pieza ( Para pieza con peso dehasta 25kg)20 min

3Montar la pieza ( Para pieza con peso desde25kg hasta 100kg )40 min

4Montar cada herramienta requerida3 min

5Verificar los montajes ( global)5 min

6Lectura de plano5 min

7Verificacin de medidas 5 min

TIEMPO ESTIMADO EN EL PROCESOS FUNDICION

temOperacinTiempo estimado

1Preparacin de la arena 30 min

2Elaboracin de molde arena ( lingotes)60 min

3Elaboracin de molde arena ( Piezas ) 90 min

4Fundicin de material 120 min

5Proceso de vaciado y solidificacin15 min

6Proceso de extraccin y limpieza 30 min

LISTADO DE MAQUINARIAStem NombresCantidad

1Torno paralelo convencional1

2Torno paralelo convencional1

3Fresadora vertical1

4 Fresadora horizontal 1

5Talador de columna 1

6Esmeril 1

7Sierra de corte 1

8Horno de crisol 1

ANALISIS ESTADISTICO1. Variable: Cotizaciones realizadasRecuento36

Promedio22,25

Mediana22,0

Moda21,0

Varianza4,99286

Desviacin Estndar2,23447

Coeficiente de Variacin10,0426%

Mnimo19,0

Mximo26,0

Rango7,0

Tabla de Frecuencias de la variable Cotizaciones realizadasLmiteLmiteFrecuenciaFrecuenciaFrecuencia

ClaseInferiorSuperiorPunto MedioFrecuenciaRelativaAcumuladaRel. Acum.

menor o igual18,900,000000,0000

118,920,119,580,222280,2222

220,121,320,790,2500170,4722

321,322,521,940,1111210,5833

422,523,723,140,1111250,6944

523,724,924,330,0833280,7778

624,926,125,580,2222361,0000

mayor de26,100,0000361,0000

Media = 22,25

2. Variable: Cotizaciones aprobadasRecuento36

Promedio11,5556

Mediana11,0

Moda11,0

Varianza1,28254



Mnimo10,0

Mximo13,0

Rango3,0

Tabla de Frecuencias para las cotizaciones aprobadas LmiteLmiteFrecuenciaFrecuenciaFrecuencia


menor o igual9,900,000000,0000

19,910,433310,166770,194470,1944

210,433310,966710,700,000070,1944

310,966711,511,2333130,3611200,5556

411,512,033311,766750,1389250,6944

512,033312,566712,300,0000250,6944

612,566713,112,8333110,3056361,0000

mayor de13,100,0000361,0000

Media = 11,5556

3. Variable: Horas estimadas de fabricacin

Recuento36

Promedio289,972

Mediana279,0

Moda239,0

Varianza2823,23



Mnimo209,0

Mximo399,0

Rango190,0

Tabla de Frecuencias para Horas estimadas de fabricacinLmiteLmiteFrecuenciaFrecuenciaFrecuencia


menor o igual208,900,000000,0000

1208,9240,6224,75100,2778100,2778

2240,6272,3256,4560,1667160,4444

3272,3304,0288,1560,1667220,6111

4304,0335,7319,8550,1389270,7500

5335,7367,4351,5550,1389320,8889

6367,4399,1383,2540,1111361,0000

mayor de399,100,0000361,0000

Media = 289,972

4. Variable: Horas reales de fabricacin Recuento36

Promedio312,222

Mediana303,5

Moda

Varianza3084,46



Mnimo225,0

Mximo425,0

Rango200,0

Tabla de Frecuencias para Horas de fabricacin realesLmiteLmiteFrecuenciaFrecuenciaFrecuencia


menor o igual224,900,000000,0000

1224,9258,267241,58360,166760,1667

2258,267291,633274,9590,2500150,4167

3291,633325,0308,31790,2500240,6667

4325,0358,367341,68340,1111280,7778

5358,367391,733375,0540,1111320,8889

6391,733425,1408,41740,1111361,0000

mayor de425,100,0000361,0000

Media = 312,222

CORELACION Y RELACION1. Variables: Variable dependiente: Cotizaciones aprobadas Variable independiente: Cotizaciones realizadas

CoeficientesMnimos CuadradosEstndarEstadstico

ParmetroEstimadoErrorTValor-P

Intercepto1,242250,7860711,580330,1233

Pendiente0,4635190,035157113,18420,0000

Anlisis de VarianzaFuenteSuma de CuadradosGlCuadrado MedioRazn-FValor-P

Modelo37,5451137,5451173,820,0000

Residuo7,34382340,215995

Total (Corr.)44,888935

Coeficiente de Correlacin = 0,914549R-cuadrada = 83,64 porcientoR-cuadrado (ajustado para g.l.) = 83,1588 porcientoError estndar del est. = 0,464752Error absoluto medio = 0,332539Estadstico Durbin-Watson = 1,80754 (P=0,2533)Auto correlacin de residuos en retraso 1 = 0,0616937Conclusin: La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relacin entre Cotizaciones aprobadas y Cotizaciones realizadas. La ecuacin del modelo ajustado es

Cotizaciones aprobadas = 1,24225 + 0,463519*Cotizaciones realizadas

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relacin estadsticamente significativa entre Cotizaciones aprobadas y Cotizaciones realizadas con un nivel de confianza del 95,0%.El estadstico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 83,64% de la variabilidad en Cotizaciones aprobadas. El coeficiente de correlacin es igual a 0,914549, indicando una relacin relativamente fuerte entre las variables. El error estndar del estimado indica que la desviacin estndar de los residuos es 0,464752. Este valor puede usarse para construir lmites de prediccin para nuevas observaciones, seleccionando la opcin de Pronsticos del men de texto.El error absoluto medio (MAE) de 0,332539 es el valor promedio de los residuos. El estadstico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlacin significativa basada en el orden en el que se presentan en el archivo de datos. Puesto que el valor-P es mayor que 0,05, no hay indicacin de una autocorrelacin serial en los residuos con un nivel de confianza del 95,0%. 2. Variables:CoeficientesMnimos CuadradosEstndarEstadstico


Intercepto-169,57545,1877-3,752670,0007

Pendiente20,65382,0210210,21950,0000


Modelo74544,7174544,7104,440,0000

Residuo24268,334713,773


Coeficiente de Correlacin = 0,868563R-cuadrada = 75,4402 porcientoR-cuadrado (ajustado para g.l.) = 74,7178 porcientoError estndar del est. = 26,7165Error absoluto medio = 20,9561Estadstico Durbin-Watson = 1,59778 (P=0,0947)Autocorrelacin de residuos en retraso 1 = 0,198273

La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relacin entre Horas estimadas de fabricacin y Cotizaciones realizadas. La ecuacin del modelo ajustado es:

Horas estimadas de fabricacin = -169,575 + 20,6538*Cotizaciones realizadas

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relacin estadsticamente significativa entre Horas estimadas de fabricacin y Cotizaciones realizadas con un nivel de confianza del 95,0%.

El estadstico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 75,4402% de la variabilidad en Horas estimadas de fabricacin. El coeficiente de correlacin es igual a 0,868563, indicando una relacin moderadamente fuerte entre las variables. El error estndar del estimado indica que la desviacin estndar de los residuos es 26,7165. Este valor puede usarse para construir lmites de prediccin para nuevas observaciones, seleccionando la opcin de Pronsticos del men de texto.

El error absoluto medio (MAE) de 20,9561 es el valor promedio de los residuos. El estadstico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlacin significativa basada en el orden en el que se presentan en el archivo de datos. Puesto que el valor-P es mayor que 0,05, no hay indicacin de una autocorrelacin serial en los residuos con un nivel de confianza del 95,0%.

3. Variables:Variable dependiente: Horas de fabricacin realesVariable independiente: Cotizaciones realizadas CoeficientesMnimos CuadradosEstndarEstadstico


Intercepto-155,18750,939-3,046520,0045

Pendiente21,00722,278259,220730,0000


Modelo77117,3177117,385,020,0000

Residuo30839,034907,028


Coeficiente de Correlacin = 0,845185R-cuadrada = 71,4338 porcientoR-cuadrado (ajustado para g.l.) = 70,5936 porcientoError estndar del est. = 30,1169Error absoluto medio = 23,977Estadstico Durbin-Watson = 1,2215 (P=0,0055)Auto correlacin de residuos en retraso 1 = 0,38432La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relacin entre Horas de fabricacin reales y Cotizaciones realizadas. La ecuacin del modelo ajustado es Horas de fabricacin reales = -155,187 + 21,0072*Cotizaciones realizadasPuesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relacin estadsticamente significativa entre Horas de fabricacin reales y Cotizaciones realizadas con un nivel de confianza del 95,0%.El estadstico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 71,4338% de la variabilidad en Horas de fabricacin reales. El coeficiente de correlacin es igual a 0,845185, indicando una relacin moderadamente fuerte entre las variables. El error estndar del estimado indica que la desviacin estndar de los residuos es 30,1169. Este valor puede usarse para construir lmites de prediccin para nuevas observaciones, seleccionando la opcin de Pronsticos del men de texto.El error absoluto medio (MAE) de 23,977 es el valor promedio de los residuos. El estadstico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlacin significativa basada en el orden en el que se presentan en el archivo de datos. Puesto que el valor-P es menor que 0,05, hay indicacin de una posible correlacin serial con un nivel de confianza del 95,0%. Grafique los residuos versus el nmero de fila para ver si hay algn patrn que pueda detectarse. 4. Variables:Variable dependiente: Horas estimadas de fabricacinVariable independiente: Cotizaciones aprobadas CoeficientesMnimos CuadradosEstndarEstadstico


Intercepto-188,2144,0219-4,275380,0001

Pendiente41,38123,7919310,9130,0000


Modelo76867,9176867,9119,090,0000

Residuo21945,134645,445


Coeficiente de Correlacin = 0,881994R-cuadrada = 77,7913 porcientoR-cuadrado (ajustado para g.l.) = 77,1381 porcientoError estndar del est. = 25,4056Error absoluto medio = 18,9972Estadstico Durbin-Watson = 1,71116 (P=0,1779)Auto correlacin de residuos en retraso 1 = 0,137063La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relacin entre Horas estimadas de fabricacin y Cotizaciones aprobadas. La ecuacin del modelo ajustado es Horas estimadas de fabricacin = -188,21 + 41,3812*Cotizaciones aprobadasPuesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relacin estadsticamente significativa entre Horas estimadas de fabricacin y Cotizaciones aprobadas con un nivel de confianza del 95,0%.El estadstico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 77,7913% de la variabilidad en Horas estimadas de fabricacin. El coeficiente de correlacin es igual a 0,881994, indicando una relacin moderadamente fuerte entre las variables. El error estndar del estimado indica que la desviacin estndar de los residuos es 25,4056. Este valor puede usarse para construir lmites de prediccin para nuevas observaciones, seleccionando la opcin de Pronsticos del men de texto.El error absoluto medio (MAE) de 18,9972 es el valor promedio de los residuos. El estadstico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlacin significativa basada en el orden en el que se presentan en el archivo de datos. Puesto que el valor-P es mayor que 0,05, no hay indicacin de una autocorrelacin serial en los residuos con un nivel de confianza del 95,0%.

5. Variables:Variable dependiente: Horas reales de fabricacin.Variable independiente: Cotizaciones aprobadas CoeficientesMnimos CuadradosEstndarEstadstico


Intercepto-170,85151,0469-3,346950,0020

Pendiente41,80454,397039,507420,0000


Modelo78448,4178448,490,390,0000

Residuo29507,834867,878


Coeficiente de Correlacin = 0,852449R-cuadrada = 72,6668 porcientoR-cuadrado (ajustado para g.l.) = 71,8629 porcientoError estndar del est. = 29,4598Error absoluto medio = 22,5668Estadstico Durbin-Watson = 1,50385 (P=0,0580)Auto correlacin de residuos en retraso 1 = 0,241414La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relacin entre Horas de fabricacin reales y Cotizaciones aprobadas. La ecuacin del modelo ajustado es Horas de fabricacin reales = -170,851 + 41,8045*Cotizaciones aprobadasPuesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relacin estadsticamente significativa entre Horas de fabricacin reales y Cotizaciones aprobadas con un nivel de confianza del 95,0%.El estadstico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 72,6668% de la variabilidad en Horas de fabricacin reales. El coeficiente de correlacin es igual a 0,852449, indicando una relacin moderadamente fuerte entre las variables. El error estndar del estimado indica que la desviacin estndar de los residuos es 29,4598. Este valor puede usarse para construir lmites de prediccin para nuevas observaciones, seleccionando la opcin de Pronsticos del men de texto.El error absoluto medio (MAE) de 22,5668 es el valor promedio de los residuos. El estadstico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlacin significativa basada en el orden en el que se presentan en el archivo de datos. Puesto que el valor-P es mayor que 0,05, no hay indicacin de una auto correlacin serial en los residuos con un nivel de confianza del 95,0%.

6. Variables:CoeficientesMnimos CuadradosEstndarEstadstico


Intercepto-4,691958,52911-0,550110,5858

Pendiente0,9437640,026906735,07540,0000


Modelo96155,6196155,61230,290,0000

Residuo2657,343478,1571


Coeficiente de Correlacin = 0,986462R-cuadrada = 97,3107 porcientoR-cuadrado (ajustado para g.l.) = 97,2316 porcientoError estndar del est. = 8,84065Error absoluto medio = 6,67645Estadstico Durbin-Watson = 1,82117 (P=0,2693)Auto correlacin de residuos en retraso 1 = 0,063407

La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relacin entre Horas estimadas de fabricacin y Horas de fabricacin reales. La ecuacin del modelo ajustado es: Horas estimadas de fabricacin = -4,69195 + 0,943764*Horas de fabricacin reales

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relacin estadsticamente significativa entre Horas estimadas de fabricacin y Horas de fabricacin reales con un nivel de confianza del 95,0%.

El estadstico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 97,3107% de la variabilidad en Horas estimadas de fabricacin. El coeficiente de correlacin es igual a 0,986462, indicando una relacin relativamente fuerte entre las variables. El error estndar del estimado indica que la desviacin estndar de los residuos es 8,84065. Este valor puede usarse para construir lmites de prediccin para nuevas observaciones, seleccionando la opcin de Pronsticos del men de texto.

El error absoluto medio (MAE) de 6,67645 es el valor promedio de los residuos. El estadstico de Durbin-Watson (DW) examina los residuos para determinar si hay alguna correlacin significativa basada en el orden en el que se presentan en el archivo de datos. Puesto que el valor-P es mayor que 0,05, no hay indicacin de una auto correlacin serial en los residuos con un nivel de confianza del 95,0%.

Despus de haber realizado los mltiples anlisis estadsticos basndonos en nuestros operaciones denotamos que necesitamos minimizar los tiempos de fabricacin de piezas, debemos tener en cuentas las cotizaciones aprobadas con los tiempos reales de fabricacin y basndonos en todos los coeficientes de correlacin obtenidos podemos afirmar que que son mayores de 0.30 por lo tanto es viable para la empresa y positivo ya que est altamente competitiva en cuando al entorno del mercado en cuanto a la problemtica de los tiempos de entrega del producto a los clientes podemos ver que cuando analizamos las variables de cotizaciones vs los tiempos que se optimizaran los tiempos de entrega en menos tiempo con la ayuda de nuevas metodologas y la inversin de tecnologa que este a la vanguardia del mercado, la empresa est en capacidad de seguir con la misma cantidad de clientes y poder recuperar nuevos clientes ya que posee tiempo para poder cumplir nuevos retos y pedidos.

Date post:	09-Jan-2016
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Caso de Estudio

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