TALLER N° 3 LABORATORIO DE PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN
Enviado por Amparo9630 • 14 de Septiembre de 2016 • Práctica o problema • 1.251 Palabras (6 Páginas) • 383 Visitas
TALLER N° 3
LABORATORIO DE PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN
AMPARO LIZETTE PEREZ SAAVEDRA ID: 000245391
JESSICA VANESSA REY DUARTE ID: 000245469
UNIVERSIDAD PONTIFICIA BOLIVARIANA
SECCIONAL BUCARAMANGA
INGENIERIA INDUSTRIAL
PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÒN
BUCARAMANGA
2016
TALER N° 3
LABORATORIO DE PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN
AMPARO LIZETTE PEREZ SAAVEDRA ID: 000245391
JESSICA VANESSA REY DUARTE ID: 245469
INFORME PRONOSTICOS DE PROMEDIOS MOVIL DOBLE Y SUAVIZACION EXPONENCIAL
ORLANDO FEDERICO GONZALEZ CASALLAS
UNIVERSIDAD PONTIFICIA BOLIVARIANA
SECCIONAL BUCARAMANGA
INGENIERIA INDUSTRIAL
PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÒN
BUCARAMANGA
2016
CONTENIDO
INTRODUCCIÓN
2. OBJETIVOS
2.1 OBJETIVO GENERAL
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
3. DESARROLLO DE ACTIVIDADES
3.1 CASO DE ESTUDIO
3.1.1 PROMEDIO MOVIL DOBLE
3.1.2 REGRESION LINEAL
CONCLUSIONES
5. BIBLIOGRAFÍA
Lista de tablas
Tabla 1. Temperatura de salida de la caldera.
Tabla 2. Estadísticas de la regresión
Tabla 3. Análisis de varianza.
Tabla 4. Análisis de la varianza de la regresión
LISTA DE GRAFICOS
Grafico 1. Correlograma
Grafica 2. Serie de tiempo
Grafica 3. Señal de rastreo para la técnica de promedio móvil doble
Grafica 4. Señal de rastreo para la técnica de regresión lineal
INTRODUCCIÓN
Los pronósticos son procedimiento lógico-analítico, que se puede enfocar desde el punto de vista subjetivo puro hasta el punto de vista matemático y estadístico. La idea fundamental es que en un proceso de estimación se realicen los dos enfoques para lograr una tolerancia mayor a la hora de planificar o desarrollar estudios relacionados con viabilidad financiera, estudios de mejoramiento de la capacidad de producción, simulación de procesos productivos y logísticos1.
En el momento de estimar un pronóstico se debe tener en cuenta el comportamiento de la serie de datos en el tiempo, y sus correlaciones a partir de lo cual se pueda determinar que factor incide en dicho comportamiento y poder establecer la técnica más apropiada para realizar estos pronósticos.
En este informe se pretende identificar la técnica adecuada de pronóstico para el caso de estudio, en donde se utilizan datos del laboratorio de automatización industrial referente a las temperaturas de salida de las calderas. Para respaldar este dato resultante, se analiza la señal de rastreo y el error cuadrático medio. Posteriormente el pronóstico es comparable con el dato real suministrado por el laboratorio.
- OBJETIVOS
2.1 OBJETIVO GENERAL
Aplicar la técnica de promedios móviles dobles y método de regresión lineal; de tal forma que se observen las diferencias entre las técnicas de pronósticos para factores de tendencia.
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Identifica los datos con factor tendencia y aplica los conceptos de promedio móvil doble, comparando su eficiencia con modelos de regresión lineal.
- Desarrolla estimaciones de datos históricos mediante la aplicación del método de suavización exponencial simple y suavización exponencial ajustada.
3. DESARROLLO DE ACTIVIDADES
3.1 CASO DE ESTUDIO
Para el desarrollo del siguiente caso se emplearon 150 datos referentes al comportamiento de la variable de temperatura, presentada en la planta térmica de la Universidad Pontificia Bolivariana, Seccional Bucaramanga. Los datos corresponden al día 22 de abril de 2013; cada uno de los datos fue tomado entre las 9:48 AM y las 10:55 AM. En la tabla 1 se presenta los datos en detalle.
Tabla 1. Temperatura de salida de la caldera.
Dato | Temp. | Dato | Temp. | Dato | Temp. | Dato | Temp. | Dato | Temp. |
1 | 188,7 | 31 | 190,2 | 61 | 213,1 | 91 | 212,4 | 121 | 226,2 |
2 | 188,8 | 32 | 190,1 | 62 | 213,6 | 92 | 212,2 | 122 | 225,6 |
3 | 189,8 | 33 | 189,8 | 63 | 214,7 | 93 | 212,1 | 123 | 225,6 |
4 | 189,8 | 34 | 189,5 | 64 | 216,2 | 94 | 213 | 124 | 225,1 |
5 | 189,8 | 35 | 189,6 | 65 | 224,7 | 95 | 213,3 | 125 | 225,5 |
6 | 189,8 | 36 | 189,6 | 66 | 251,6 | 96 | 213 | 126 | 225,9 |
7 | 189,8 | 37 | 189,8 | 67 | 240,4 | 97 | 212,9 | 127 | 226,2 |
8 | 189,8 | 38 | 190 | 68 | 245,2 | 98 | 212,7 | 128 | 226,4 |
9 | 189,7 | 39 | 191,4 | 69 | 251,2 | 99 | 212,5 | 129 | 226 |
10 | 189,7 | 40 | 191,9 | 70 | 254,7 | 100 | 212,2 | 130 | 225,7 |
11 | 189,7 | 41 | 192,1 | 71 | 262,8 | 101 | 212 | 131 | 225,5 |
12 | 189,6 | 42 | 192,3 | 72 | 239,4 | 102 | 212,4 | 132 | 225,2 |
13 | 189,5 | 43 | 192,7 | 73 | 239,6 | 103 | 210,1 | 133 | 225,2 |
14 | 189,6 | 44 | 193,1 | 74 | 239,5 | 104 | 209,9 | 134 | 225,1 |
15 | 189,5 | 45 | 193,4 | 75 | 225,2 | 105 | 209,8 | 135 | 225,4 |
16 | 190,7 | 46 | 193,9 | 76 | 225,2 | 106 | 209,5 | 136 | 225,4 |
17 | 191 | 47 | 194,4 | 77 | 226 | 107 | 209,3 | 137 | 225,4 |
18 | 191 | 48 | 195,3 | 78 | 226,9 | 108 | 209,1 | 138 | 225,2 |
19 | 191,1 | 49 | 196,4 | 79 | 226,6 | 109 | 208,8 | 139 | 225 |
20 | 191,2 | 50 | 198,2 | 80 | 226,6 | 110 | 208,7 | 140 | 224,7 |
21 | 190,9 | 51 | 198,9 | 81 | 226,7 | 111 | 209,8 | 141 | 224,2 |
22 | 190,6 | 52 | 199,3 | 82 | 226,6 | 112 | 209,8 | 142 | 223,6 |
23 | 190,6 | 53 | 199,8 | 83 | 212,9 | 113 | 209,6 | 143 | 222,4 |
24 | 190,4 | 54 | 200,1 | 84 | 212,8 | 114 | 209,3 | 144 | 222,8 |
25 | 190,2 | 55 | 200,7 | 85 | 213,1 | 115 | 209,1 | 145 | 223,4 |
26 | 189,7 | 56 | 200,9 | 86 | 213,2 | 116 | 223,9 | 146 | 223,7 |
27 | 189,6 | 57 | 201,5 | 87 | 213,3 | 117 | 224,4 | 147 | 224,4 |
28 | 190,4 | 58 | 201,9 | 88 | 213,1 | 118 | 224,7 | 148 | 225,1 |
29 | 190,5 | 59 | 202 | 89 | 212,8 | 119 | 226,1 | 149 | 224,3 |
30 | 190,4 | 60 | 202 | 90 | 212,7 | 120 | 226,2 | 150 | 223,1 |
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