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En este documento se explica cómo los intervalos de confianza permiten estimar parámetros poblacionales a partir de datos muestrales, lo que permite a la empresa 'calza stilo' estimar parámetros de todas sus fábricas sin necesidad de estudiar toda la población. Además, se presenta el método del centro de gravedad para establecer la ubicación óptima de una nueva sede, y se calcula la capacidad de producción diaria mediante el tiempo estándar. Finalmente, se introduce el método de promedios móviles para realizar estimaciones o predicciones.
Tipo: Apuntes
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En cuanto al primer punto podemos decir que los intervalos de confianza nos brindan información sobre los parámetros poblacionales a partir de los datos muéstrales, lo cual permite estimarlos con el nivel de confianza fijado por el investigador en este caso, por ejemplo si tenemos un nivel de significancia del 95%, sabemos que de cada 100 ensayos que realicemos 95 contendrán el parámetro poblacional y el restante (5) no. También esto permite calcular o tener una aproximación buena al valor real del parámetro poblacional sin necesidad de realizar un estudio sobre toda la población, lo cual resulta en costos elevados y también tiempos muy extensos los cuales generan gastos altos para la empresa. En nuestro caso para la empresa “Calza Stilo” podríamos estimar los parámetros de todas nuestras fábricas (población) a partir de una pequeña muestra que se tome de cada una de ellas como por ejemplo las ventas promedio, producción promedio, zapatos defectuosos, etc. Ya en lo que refiere al segundo punto y más exactamente al método del centro de gravedad pudimos establecer que las coordenadas de una nueva sede o fábrica de la empresa teniendo en cuenta las distancias que las separan y el aporte (en términos de utilidad, producción o capacidad) de cada instalación. Para nuestro caso y en el sistema de coordenadas utilizado para establecer las ubicaciones propuestas, la instalación óptima se ubicaría en las coordenadas X = 44,2 - Y = 4,71 según el método de centro de gravedad En cuanto al tiempo estándar la aritmética es sumamente elemental para su cálculo, sin embargo, el resultado de sus cálculos son de trascendental importancia. Por ejemplo, supongamos que mediante el análisis del punto de equilibrio determinamos que la cantidad de equilibrio (utilidad = 0) es equivalente a 1500 unidades mensuales, y mediante el cálculo de capacidad de producción, tomando como base el tiempo estándar determinamos que nuestra capacidad equivale a 1200 unidades mensuales, en éste caso estamos frente a condiciones inviables de producción. Tomando como base de tiempo estándar nuestro valor calculado en el numeral 2C= 8.62 minutos / unidad, determinaremos la cantidad de unidades que se pueden producir por día, 1 unidad = 8.62 minutos X unidades = 60 minutos (1 hora)
Luego, sí tenemos en cuenta que en nuestro ejemplo cada turno trabaja 8 horas y que en un día laboral la compañía trabaja en 3 turnos (producción 24 horas o continua), nuestros cálculos de capacidad de producción diaria serían los siguientes:
De acuerdo a esto y si por ejemplo tenemos que entregar un pedido de 25000 unidades y teniendo en cuenta el tiempo estándar de minutos y los cálculos empleados en la determinación de la capacidad de producción diaria del ejemplo anterior que nos indican que se producen 168 unidades por día:
Por lo tanto, la compañía debe ser muy clara con sus clientes en los tiempos de entrega. Con esto observamos que aunque el cálculo del tiempo estándar es muy sencillo tiene una gran variedad de aplicaciones de vital importancia para cualquier compañía manufacturera. Por último el método de los promedios móviles nos permite realizar estimaciones o predicciones mediante un enfoque en períodos de demanda reciente. Cada punto de una media móvil de una serie temporal es la media aritmética de un número de puntos consecutivos de la serie, donde el número de puntos es elegido de tal manera que los efectos estacionales y / o irregulares sean eliminados. Podemos evaluar la fiabilidad de este método, obteniendo los valores reales y comparándolos con los obtenidos por promedios móviles, por ejemplo en nuestro caso, este método produjo resultados un poco alejados de la realidad, lo cual nos haría pensar en otro tipo de métodos para realizar esta predicción o imputación de datos.