Aplicar la Técnica Box Jenkins para la proyección de la demanda en un producto de alta rotación de la empresa industrias Metálicas Aya LTDA.
Se encontró que en la empresa Industrias Metálicas AYA no está implementado un estudio que determine la demanda requerida mes a mes, ya que actualmente esta labor es realizada por el Jefe Operativo basado en su conocimiento empírico, acarreando tiempos improductivos y costos de imprevistos; por lo q...
- Autores:
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Ramírez Cañón, Danghelly Andrea
Zabala Gómez, Jorge Armando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
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- Acceso en línea:
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Producto de alta rotación
Indrustrias metálicas
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Se encontró que en la empresa Industrias Metálicas AYA no está implementado un estudio que determine la demanda requerida mes a mes, ya que actualmente esta labor es realizada por el Jefe Operativo basado en su conocimiento empírico, acarreando tiempos improductivos y costos de imprevistos; por lo que con el método Box Jenkins se pronostica la demanda del producto de mayor rotación en la empresa. La propuesta establecida estudia los datos históricos y establecen el consumo posterior, determinado las cantidades requeridas para el siguiente periodo. |
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Resumen analítico. -- 1.1. Planteamiento del problema. -- 1.1.1. Descripción. -- 1.1.2. Justificación. - 1.2. Viabilidad. -- 1.3. Objetivos. -- 1.3.1. Objetivo general. -- 1.3.2.Objetivos específicos. -- 1.4. Metodología. -- 1.5. Delimitación del problema. -- 1.6. Marco referencial. -- 1.6.1. Marco teórico y conceptual. -- 1.6.2. Marco de antecedentes o contextual. -- 1.6.3. Marco institucional. -- 1.6.4. Marco legal. -- 2. Desarrollo del proyecto. -- 2.1. Recolección de datos históricos. -- 2.1.1. Desarrollo técnica ABC -definición del producto de mayor rotación en INDUAYA LTDA. -- 2.1.2. Definición de variables. -- 2.2. Regresión lineal simple. -- 2.2.1. Diagrama de dispersión. -- 2.2.2. Cálculo de los coeficientes de regresión b y c. -- 2.2.3. Las varianzas. -- 2.2.4. Desviaciones. -- 2.2.5. Covarianza. -- 2.2.6. Varianza residual y error estándar de estimación. -- 2.2.7. Coeficiente de correlación “r”. -- 2.2.8. Intervalo de predicción o de estimación. -- 2.2.9. Varianza explicada ve. -- 2.2.10. Prueba de hipótesis en la recta de regresión. --2.3. Box jenkins. -- 2.3.1. Procesos estocásticos. -- 2.3.2. Modelos lineales no estacionarios. -- 2.3.3. Series de tiempo estacionales y no estacionales. -- 2.3.4. Primeras y segundas diferencias. -- 2.3.5. Función de autocorrelación muestral (SAC. -- 2.3.6. Error estándar de rk. -- 2.3.7. Estadística de trk. --2.3.8. Función de autocorrelación parcial muestral (SPAC. -- 2.3.9. Error estándar de rkk. -- 2.3.10. Estadística de trkk. -- 2.3.11. Estimación con mínimos cuadrados del parámetro del modelo θ. -- 2.3.12. Uso del modelo para pronosticar valores futuros dela serie temporal. -- 2.4. Análisis de regresión lineal simple y Box-Jenkins. -- 3. Conclusiones. -- Bibliografía. -- Anexos.danghelly.Ramirez@campusucc.edu.cojorge.Zabalag@campusucc.edu.coUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería Industrial, BogotáIngeniería IndustrialBogotáTécnica Box JenkinsProducto de alta rotaciónIndrustrias metálicasTG 2015 IIN 10382Aplicar la Técnica Box Jenkins para la proyección de la demanda en un producto de alta rotación de la empresa industrias Metálicas Aya LTDA.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionAtribucióninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2FUENTE GARCÍA, David., PARREÑO FERNÁNDEZ, José., FERNÁNDEZ QUESADA, Isabel., PINO DIEZ, Raúl., GÓMEZ, Alberto. PUENTE GARCÍA, Javier. Ingeniería de organización en la empresa: Dirección de operaciones. Oviedo Asturias: Universidad de Oviedo. 2008.MARTÍNEZ, Ciro. Análisis de regresión y correlación. En: Estadística y Muestreo. 13 ed. Bogotá: Eco ediciones, 2012. p.569.GONZÁLEZ, Pilar. Análisis de series temporales: modelo ARIMA. En: Sarriko - on. 1 ed. p. 4.BOX, George and JENKINS, Gwilym. Time Series Analysis forecasting and control: University of Wisconsin, USA and University of Lancaster, U.K. 1976.BOWERMAN, Bruce L., O´CONNELL, Richard T., y KOEHLER, Anne B. Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión. 4 ed. Monterrey: Pedro de la Garza, 2006. p. 402.BOWERMAN, Bruce L., O´CONNELL, Richard T., y KOEHLER, Anne B. Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión. 4 ed. Monterrey: Pedro de la Garza, 2006. p. 402.DEVORE, Jay. Probabilidad y estadística para ingenierías y ciencias. 7 ed. Cruz Manca: Cergage Learning Editores, 2008. p. 228.PublicationORIGINAL2015-jenkin-demanda-empresa.pdf2015-jenkin-demanda-empresa.pdfTrabajo de gradoapplication/pdf1121288https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/5bb027af-2196-44ee-802d-540b2a8a8928/download5c64fb2df02d6e58a18249df89cb180eMD512015-jenkin-demanda-empresa-formatoautorizacion.pdf2015-jenkin-demanda-empresa-formatoautorizacion.pdfFormato de Autorización webapplication/pdf1045671https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/2ad1f45d-1ce9-46c7-9e83-27e109b6524a/downloada2457100a456eda1f2f9149c4a6bbf35MD522015-jenkin-demanda-empresa-ficharae.pdf2015-jenkin-demanda-empresa-ficharae.pdfFicha Raeapplication/pdf3230639https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/2c6b5b80-4512-47e3-a043-257c9442eb10/download034cd6d82f3a3e71134f6b8cf628c118MD532015-jenkin-demanda-empresa-anexo4.pdf2015-jenkin-demanda-empresa-anexo4.pdfanexo 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