Entrega # 1 Simulación (2)

Grupo 6 OFTIMIZACIÓN EFICIENTE Consultores: Rodriguez Orjuela Brahinner Alvarez Quintero Cesar Augusto Cod 1611982617 Cabrera Rojas Carlos Arturo Cod. 1611981127 Agudelo Hernandez Leidy Camila Cod. 1611980770 Lancheros Sanchez Maria Aurora Cod. 1611981886

Modelo Conceptual de la Situación Planteada

En la actualidad las empresas entienden que la toma de decisiones se debe dar bajo normas de conocimientos específicos y de simulación de eventos con el objetivo de abordar las situaciones planteadas y lograr así soluciones acordes a la dinámica empresarial. La simulación le representará a la empresa grandes beneficios tales como inclusión de efectos aleatorios dentro del análisis, tener en cuenta los efectos de interacciones complejas en el sistema, análisis de riesgo de diferentes alternativas, encontrar consenso entre diferentes conceptos de opinión, pero sobre todo la toma de decisiones acertadas en el menor tiempo posible. La compañía de autopartes McQueen actualmente cuenta con un proceso de tres estaciones las cuales supuestamente se maneja un proceso estable y con pocas interrupciones por averías lo cual hace que el proceso sea continuo, pero al aumentar la cantidad de unidades a producir a pesar de sus máquinas dan una muy buena productividad, el abastecer a los clientes ya no se está cumpliendo y se empieza a fallar con jit en time, lo cual lo lleva a tomar decisiones y busca dos alternativas en maquinaria en el mercado para lograr más unidades en menos tiempo o ideen al actual.

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Representación Gráfica Proceso actual

Llegadas

0

Estación 1

Estación 1.

0

0

Estación 2

Estación 2.

0

0

Estación 3 Estación 3.

Salidas

0 0

0

Gráfico 1. Representación gráfica del proceso productivo de la compañía de autopartes

Análisis de datos de entrada

Para los 5000 datos que se evidencian de la tabla de arribos se comprende que tiene un rango bastante amplio en tiempo entre cada arribo, a esto se puede deducir que no hay un control para los tiempos de llegada y tener un buen proceso (formato de tiempo hh:mm). Su comportamiento en la distribución de probabilidad se evidencia que es exponencial tendiendo a degradarse y no sigue un comportamiento normal viendo afectado el proceso. Los datos generados por “Arena” fueron: 1. Distribución: Exponencial 2. Error cuadrático: 0.002298 3. Dato mínimo: 0 min 4. Dato máximo: 84 min 5. Media: 12min 6. Desviación estándar: 13min 7. Prueba de Chi Cuadrado: 7.1.1. Numero de intervalos:= 20 7.1.2. Grados de libertad: =18 7.1.3. Prueba estadística: =145 Página 2

7.1.4. Valor P: <0.005 8. Prueba Kolmogorov-Smirnov 8.1.1. Prueba estadística = 0.0156 8.1.2. Valor P: > 0.15

Tiempo Entre llegadas Histograma: Tiempo entre llegadas 1:40 1:26 1:12 0:57

Tiempo entre llegadas

0:43 0:28 0:14

1 180 359 538 717 896 1075 1254 1433 1612 1791 1970 2149 2328 2507 2686 2865 3044 3223 3402 3581 3760 3939 4118 4297 4476 4655 4834

0:00

Gráfico 2. Histograma del tiempo entre llegadas

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Resumen del tiempo entre llegadas

Pruebas de Bondad de Ajuste PRUEBAS DE BONDAD DE AJUSTE Tiempo entre Llegadas Número de datos analizados Mínimo Máximo Promedio Desviación Estándar Hipótesis Nula

4999 0 1.24v=84 min 12 min 13.9 -0.001 + EXPO(0.121) Página 4

Nivel de significancia (a) Grados de libertad (g.l) P-value Parámetros de la distribución Conclusión

0,821 18 Chi cuadrada: <0.005, Kolmogorov >0.15 -0.001 + EXPO(0.121) Los tiempos entre llegados son muy variables y se evidencia que no hay un control de si mismo, con una mayor desviación estándar que su propia media se puede decir que se dispersa los datos en un gran rango.

Tabla 1. Resumen planteamiento prueba de bondad de ajuste para tiempo entre llegadas

Referencias Material de instrucción del módulo de simulación Politécnico Gran Colombiano

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