Proyecto Final de Estadistica Aplicada
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WOLKING ADULT
T
INGENIERIA INDUSTRIAL WORKING ADULT
FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL
TRABAJO FINAL DE ESTADISTICA APLICADA
Curso : ESTADÍSTICA APLICADA
Tema : PROYECTO DE INVESTIGACION
(Desarrollo Industrial en Polímeros S.A.C en el periodo 2013)
Profesor : PENSANTES CALDERON GILBERTH
Integrantes :
Huatuco García, Carlos
La torre Galarreta, Miguel
Romero Hernández, Víctor
Saavedra Cunyarache, Edwin
2014
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1. DATOS PRELIMINARES
1.1.Título del proyecto de investigación
Influencia de la estadística aplicada en las órdenes de compra de
elastómeros y polímeros en la empresa “Desarrollo Industrial en Polímeros
S.A.C” en el periodo 2013.
1.2.Autores
Huatuco García, Carlos
La torre Galarreta, Miguel
Romero Hernández, Víctor
Saavedra Cunyarache, Edwin
1.3.Localización
1.3.1. Institución donde se desarrollará el proyecto
Desarrollo Industrial en Polímeros S.A.C.
1.3.2. Distrito, Provincia, Departamento
Cercado de Lima, Lima, Lima.
1.4.Alcance
Orden de compra de Elastómeros y Polímeros en los sectores alimentos,
minería, textil y farmacéutico en el periodo 2013.
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2. PLAN DE INVESTIGACIÓN
2.1.Problema de Investigación
2.1.1. Formulación del problema
¿Cómo influye la estadística aplicada en las órdenes de compra de
elastómeros y polímeros de la empresa “Desarrollo Industrial de
Polímeros S.A.C”?
2.1.2. Justificación del problema
Los productos de mayor demanda en la empresa “Desarrollo Industrial
de Polímeros S.A.C.” son los elastómeros y polímeros; es por ello, que
es importante utilizar herramientas estadísticas que me permitan
anticipar o predecir las ventas, o por lo menos tener una aproximación
de cuenta sería el nivel de ventas para los próximos años de estos dos
productos. Las probabilidades, el intervalo de confianza y la
distribución normal me permiten disminuir el riesgo en la
sobreproducción. Es cierto que sus medidas no son exactas, pero son
estimaciones útiles para anticiparnos.
Este proyecto matemático puede ser de gran ayuda para el sector
industrial de polímeros, donde se podrían determinar algunos índices
de producción que permitan una mejor calidad del producto final.
2.2.Objetivos
2.2.1. Objetivo General
Determinar la influencia de la estadística aplicada en las órdenes de
compra de elastómeros y polímeros de la empresa “Desarrollo
Industrial de Polímeros S.A.C”
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2.2.2. Objetivos Específicos
Determinar la probabilidad de órdenes de compra en el sector
alimentos, minería, textil y farmacéutico en el 2013. (Probabilidad
normal)
Determinar la probabilidad de que una orden de compra sea
polímero en el 2013. (Probabilidad total)
Determinar la probabilidad de que una orden de compra sea
polímeros y que se realice en el sector alimentos en el 2013.
(Probabilidad bayes)
Calcular el tamaño muestral que debe tener un orden de compra de
elastómero en el sector farmacéutico en el mes de marzo, a un
nivel de confianza del 99%. (Tamaño de muestra)
Calcular la estimación de la media poblacional de órdenes de
compra de elastómeros mensual en la industria para el 2014 a un
nivel de confianza del 99%. Para ello se toma como referencia las
órdenes de compra de elastómeros en la empresa “Desarrollo
Industrial de Polímeros S.A.C” (Intervalo de confianza de la media)
2.3.Marco teórico
2.3.1. Antecedentes
Tesis “Estudio y modernización de la procesabilidad mediante moldeo
por inyección de materiales termoplásticos reciclados” realizado por
Teodomiro Boronat, quien busca cuantificar los efectos de la temperatura y
la viscosidad del material. En este proyecto se concluyó que el uso del
modelo de predicción para determinar los parámetros de Cross-WLF de un
polímero antes de procesarlo se presenta como una solución rápida y
económica para conocer el comportamiento del mismo sin necesidad de
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procesarlo ni ensayarlo. Asimismo este modelo matemático se presenta
como una interesante alternativa para prever el comportamiento lógico de
mezclas. Pudiéndose realizar simulaciones sin necesidad de llevar a cabo
las mezclas ni la costosa caracterización lógica.
Tesis “Análisis del comportamiento del índice de fluidez del polietileno
de alta densidad, en el proceso de extrusión de perfil tubular” realizado
por Julio Saldaña quien busca analizar el proceso del peso molecular y el
control estadístico de procesos. Se concluyó con su investigación los
siguiente; la tendencia de las propiedades de las materias primas, cada vez
son más hacia mejorar sus propiedades mecánicas a nivel molecular, como
es el caso de las unimodales, tenderán a desaparecer en los próximos
años.
Ambos estudios permitieron un análisis de los componentes industriales
aplicando la estadística y con ellos obtener inferencias sobre el nivel de
producción y posibles estimaciones.
2.4.Hipótesis
2.4.1. Planteamiento de la hipótesis
La estadística aplicada permite inferir las órdenes de compras de los
elastómeros y polímeros de la empresa “Desarrollo Industrial de
Polímeros S.A.C”
La estadística aplicada no permite inferir las órdenes de compras el
nivel de compras de los elastómeros y polímeros de la empresa
“Desarrollo Industrial de Polímeros S.A.C”
2.4.2. Variables
Estadística Aplicada
Se denomina estadística aplicada al área de la estadística que se
ocupa de inferir resultados sobre una población a partir de una o
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varias muestras. Es la parte de la estadística que se aplica en
cualquier otra rama externa a ella, como psicología, medicina,
sociología, historia, biología, mercadotecnia, etc.
Elastómeros
Los elastómeros son aquellos tipos de
compuestos que están incluidos no metales
en ellos, que muestran un comportamiento
elástico. El término, que proviene de
polímero elástico, es a veces intercambiable
con el término goma, que es más adecuado
para referirse a vulcanizados. Cada uno de
los monómeros que se unen entre sí para formar el polímero está
normalmente compuesto de carbono, hidrógeno, oxígeno o silicio. Los
elastómeros son polímeros amorfos que se encuentran sobre
su temperatura de transición vítrea o Tg, de ahí esa considerable
capacidad de deformación.
Polímeros
Los polímeros son macromoléculas (generalmente orgánicas)
formadas por la unión de moléculas más pequeñas
llamadas monómeras.
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El almidón, la celulosa, la seda y el ADN son ejemplos de polímeros
naturales, entre los más comunes de estos y entre los polímeros
sintéticos encontramos el nailon, el polietileno y la baquelita.
2.5.Diseño de investigación
2.5.1. Material de estudio
2.5.1.1. Población
Representan las órdenes de compra de los elastómeros y
polímeros en los sectores alimentos, minero, textil y
farmacéutico.
2.5.1.2. Unidad de análisis y muestra
Un orden de compra de elastómeros o polímeros en un sector.
2.5.2. Técnicas, procedimientos e instrumentos
2.5.2.1. De recolección de información
La base de datos de las órdenes de compra de los polímeros y
elastómeros en todos los sectores en el periodo 2013,
correspondiente a la empresa “Desarrollo Industrial de
Polímeros S.A.C”
2.5.2.2. De procesamiento de información
Los ejercicios serán resueltos en hoja para luego ser pasados
en computadora. Se utilizara como apoyo el Excel para
algunas operaciones.
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Desarrollo Matemático
Base de datos de “Desarrollo Industrial de Polímeros S.A.C”
SECTORES
PEDIDOS POR SECTORES
PEDIDOS POR TIPOS DE PRODUCTO
PROBABILIDADES
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MESES SECTORA B C D TOTAL
Enero 30 18 14 15 77
Febrero 42 11 17 13 83
Marzo 39 12 16 13 80
Abril 36 16 13 18 83
Mayo 30 10 23 12 75
Junio 16 22 14 10 62
Julio 13 21 12 17 63
Agosto 15 14 20 16 65
Septiembre 13 10 24 13 60
Octubre 12 18 16 16 62
Noviembre 12 13 18 8 51
Diciembre 14 11 11 7 43
Total 272 176 198 158 804
ABCD
Alimentos
Minero
Textil
Farmacéutico
MESES TIPOElastómeros Polímeros TOTAL
Enero 35 42 77
Febrero 42 41 83
Marzo 38 42 80
Abril 48 35 83
Mayo 39 36 75
Junio 32 30 62
Julio 24 39 63
Agosto 23 42 65
Septiembre 22 38 60
Octubre 32 30 62
Noviembre 21 30 51
Diciembre 15 28 43
Total 371 433 804
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PROBABILIDAD NORMAL
T = Total de órdenes = 804
A = Total de órdenes en sector Alimentos = 272
B = Total de órdenes en sector Minero = 176
C = Total de órdenes en sector Textil = 198
D = Total de órdenes en sector Farmacéutico = 158
a) Probabilidad de órdenes de compra en el sector Alimentos
P (A) = 272804 P (A) = 0.34
El 34% de las órdenes de compra realizada en el 2013 fueron al sector
alimentos.
b) Probabilidad de órdenes de compra en el sector Minero
P (B) = 176804 P (B) = 0.22
El 22% de las órdenes de compra realizada en el 2013 fueron al sector
minero.
c) Probabilidad de órdenes de compra en el sector Textil
P (C) = 198804 P (C) = 0.25
El 25% de las órdenes de compra realizada en el 2013 fueron al sector
textil.
d) Probabilidad de órdenes de compra en el sector Farmacéutico
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Número de elementos de A ( )
Número de elementos de P A
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P (D) = 158804 P (D) = 0.19
El 19% de las órdenes de compra realizada en el 2013 fueron al sector
farmacéutico.
GRÁFICA RELACIONADA DE PROBABILIDAD DE SECTORES Y TIPOS DE
PRODUCTO
PROBABILIDAD TOTAL
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1 1 2 2( ) ( ) ( / ) ( ) ( / ) ... ( ) ( / )n nP B P A P B A P A P B A P A P B A
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Objetivo: Determinar la probabilidad de que una orden de compra sea polímero
en el 2013.
En enero se vendió solo al sector alimentos.
En febrero se vendió solo al sector minero.
En marzo se vendió solo al sector textil.
En abril se vendió solo al sector farmacéutico.
P (Polímero) = 0.34 * 0.55 + 0.22 * 0.55 + 0.25 * 0.55 + 0.19 * 0.55
P (Polímero) = 0.187 + 0.121 + 0.138 + 0.104
P (Polímero) = 0.55
Hay una probabilidad del que el 55% de la producción sea del tipo polímero. Ello
se debe a que la producción ya es anticipad y definida.
PROBABILIDAD BAYES
Objetivo: Determinar la probabilidad de que una orden de compra sea polímeros y
que se realice en el sector alimentos en el 2013.
P (sector alimentos / polímeros) = 0.34∗0.55
0.34∗0.55+0.22∗0.55+0.25∗0.55+0.19∗0.55
P (sector alimentos / polímeros) = 0.34
Hay una probabilidad del que el 34% de la producción sea del tipo polímero y se
de en el sector alimentos.
TAMAÑO DE MUESTRA
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Objetivo: Calcular el tamaño muestral que debe tener un orden de compra de
elastómero en el sector farmacéutico en el mes de marzo, a un nivel de confianza
del 99%.
En marzo:
La proporción entre Elastómeros y Polímeros:
p = Elastómeros
p = 3880
= 0.475
q = Polímeros
q = 1 – p
q = 1 - 0.475
q = 0.525
Z (99%) = 2.575
E = 0.01
Entonces:
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MESES TIPOElastómeros Polímeros TOTAL
Marzo 38 42 80
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n = 2.5752∗0.475∗0.525
0.012
n = 16 544
Se debe tener un tamaño de muestra de 16 544 unidades de elastómeros al 99%
de confianza.
ESTIMACIÓN DE LA MUESTRA
Objetivo: Calcular la estimación de la media poblacional de órdenes de compra
elastómeros mensual en la industria para el 2014 a un nivel de confianza del 99%,
y una desviación estándar de 12. Para ello se toma como referencia las órdenes
de compra de elastómeros en la empresa “Desarrollo Industrial de Polímeros
S.A.C”
Elastómeros:
Z (99%) = 2.575
X = 37112
= 31
σ = 12 n = 371
E = 2.575 * 12
√371
E = 1.6
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31 – 1.6 ≤ µ ≤ 31 + 1.6
29.4 ≤ µ ≤ 32.6
CONCLUSIONES
La estadística aplicada permite estimar el número de órdenes a realizarse
de polímeros y elastómeros en el periodo 2014.
Las probabilidades permiten inferir el número de órdenes en los diferentes
sectores de ventas: alimentos, minería, textil, farmacéutico. Mediante la
aplicación de intervalos de confianza se establecer un rango de producción
total de polímeros y elastómeros en la empresa.
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El tamaño muestral me permite inferir el número necesario de producción
de cierto producto, teniendo como referencia la producción total de un
periodo o la proporción entre tipos de producto.
La probabilidad total y probabilidad de bayes me permiten calcular la
probabilidad cuando existen unidades y productos relacionados; cada uno
involucradas con sus respectivas probabilidades.
BIBLIOGRAFIA
Antecedentes
http://www.mater.upm.es/polimeros/Documentos/Cap16_Elastomeros.pdf
http://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/5024/tesisUPV3054.pdf
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INGENIERIA INDUSTRIAL WORKING ADULT
http://www.utan.edu.mx/~tequis/images/tesis_biblioteca/enero2012/028.pdf
Términos básicos
http://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia
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