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TALLER N° 3 LABORATORIO DE PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN


Enviado por   •  14 de Septiembre de 2016  •  Práctica o problema  •  1.251 Palabras (6 Páginas)  •  383 Visitas

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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.

 


  1. 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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