trabajo de simulaciÓn discreta

RESUMEN DEL PROBLEMA A TRATAR

El estudio surgió como una necesidad de la empresa, ya que actualmente se ha

detectado un alto costo de operación debido a la falta de estandarización de los

procesos.

Los precios de venta actuales representan a largo plazo una disminución en la

relación con los clientes, debido a la alta competitividad, perjudicando así los

presupuestos de ventas.

Este será el problema a solucionar mediante la simulación de los diferentes

productos seleccionados y el análisis de los resultados obtenidos.

TABLA DE CONTENIDO

Resumen del problema a tratar

Introducción

1. Objetivos

2. Descripción del sistema

3. Planteamiento del problema

4. Análisis de datos de entrada

4.1. Flujograma bóxer encarterado

4.2. Cursograma bóxer encarterado

4.3. Toma de datos bóxer encarterado

4.4. Flujograma bóxer expuesto hombre

4.5. Cursograma bóxer expuesto hombre

4.6. Toma de datos Modelo actual bóxer expuesto hombre

4.7. Flujograma bóxer expuesto dama

4.8. Cursograma bóxer expuesto dama

4.9. Toma de datos Modelo actual bóxer expuesto dama

4.10. Demandas entidades

5. Análisis y comportamientos de las demandas

5.1. Bóxer encarterado

5.2. Bóxer expuesto hombre

5.3. Bóxer expuesto dama

6. Presentacion de modelo

7. Modelo actual Boxer encarterado

7.1 Layout

7.2 Datos obtenidos

7.3Analisis

8. Modelo actual Boxer expuesto hombre

8.1 Layout

8.2 Datos obtenidos

8.3 Analisis

9. Modelo actual Boxer expuesto dama

9.1 Layout

9.2 Datos obtenidos

9.3 Analisis

10. Validación del modelo

11. Propuestas

12. Conclusiones

13. Descripción de la metodología

14. Discusión de la aplicación de la metodología

Bibliografía

INTRODUCCIÓN

Cuando hablamos de productividad dentro de una planta de producción, estamos

refiriéndonos a una serie elementos y significados que conllevan a lo mismo,

“obtener más producción con menos recursos”.

Es de gran importancia en las plantas de producción analizar los indicadores de

productividad y por medio de este cuestionar: ¿que nos estamos gastando?, ¿que

estamos utilizando?, ¿cuánto cuesta convertir la materia prima en producto

terminado?, ¿qué tan rápido se convierten los inventarios en plata efectiva?, estos

con el fin de saber si la planta es o no es productiva. El principal objetivo de este

estudio es buscar el mejor rendimiento del proceso, mejorar la productividad y

lograr que con los mismos recursos se pueda producir más.

Es por esto que la simulación será la herramienta principal en este estudio, ya que

nos permite determinar la viabilidad de este desarrollo y nos ofrecerá los datos

necesarios para determinar si nuestro objetivo se cumplirá dentro de lo planeado.

1. OBJETIVOS

1.1 OBJETIVO GENERAL

Desarrollar habilidades en el diseño e implementación de simulaciones que

permitan dar solución a problemáticas reales que se puedan presentar en las

empresas, permitiendo así evitar costos innecesarios de experimentación con el

sistema real.

1.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS

Analizar las estadísticas de la simulación, con el fin de determinar la

mejora en el proceso.

Tomar decisiones direccionadas al mejoramiento de la productividad del

proceso, basándonos en los resultados de la simulación.

Presentar propuestas en busca de incrementar la satisfacción de los

clientes.

Brindar unas herramientas que permitan a los propietarios de la empresa

obtener ahorros en su proceso de producción además de incrementar la

eficiencia de su pequeña planta de producción.

2. DESCRIPCION DEL SISTEMA

En este trabajo describiremos el proceso de elaboración de bóxer encarterado, bóxer con resorte expuesto para hombre, y bóxer con resorte expuesto para dama.

Este proceso inicia con la solicitud del cliente para la elaboración de una cantidad determinada de una o más de las diferentes entidades anteriormente mencionadas, luego se procede a verificar la capacidad con la que se cuenta para poder realizar el trabajo y acordar de ser posible los plazos de entrega.

Posteriormente se reciben los lotes con la materia prima requerida para la elaboración de cada producto, una vez hecha la recepción de este se comienza a planear y programar la producción, por último se empieza a desarrollar el producto o los productos solicitados y programados, se finaliza con el despacho al cliente.

3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Al visitar la empresa observamos que no poseen un método de trabajo

estandarizado ya que no tienen una línea de producción adecuada; la maquinaria

esta distribuida sin una secuencia lógica, generando mayores tiempos de proceso;

lo anterior obedece a que no se ha realizado un estudio de ingeniería que permita

estandarizar los procesos.

Este diseño hasta ahora se ha realizado con base en el conocimiento empírico de

los dueños y a lo que el crecimiento paulatino de la empresa los ha obligado a

realizar; sin tener en cuenta que al hacerlo la productividad a bajado y los tiempos

de procesos son altos.

Este será el problema a solucionar mediante la simulación de los diferentes

productos seleccionados y el análisis de los resultados obtenidos.

.

4. ANALISIS DE DATOS DE ENTRADA

4.1 FLUJOGRAMA BÓXER ENCARTERADO

4.2 CURSOGRAMA BÓXER ENCARTERADO

CURSOGRAMA ANALITICO MATERIAL: DIAGRAMA NUM HOJA NUM 1 DE 1 RESUMENACTIVIDAD: ACTIVIDAD ACTUAL PROPUESTO ECONOMIAINICIO: armar canguro OPERACION 8 8FIN: Almacenar bóxer TRANSPORTE 0 0METODO ACTUAL ESPERA 0 0

INSPECCION 1 1ALMACENAM. 9 9TOTAL 18 0 18TIEMPO FREC. SIMBOLO # DE

DESCRIPCION

Q.

OPERARIOS

1. Armar canguros: Se unen en la máquina fileteadora

. 1

2. Almacenar bóxer: los canguros se almacenan en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso.

. 1

3. Unir laterales a tapa inferior: Se unen los laterales y a esto se le une la tapa inferior

. 1

4. Almacenar bóxer: el ensamble se almacenan en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso.

. 1

5. Unir laterales y tapa inferior a canguroDespués de unir los laterales a la tapa inferior, se le une a este ensamble el canguro, terminando así la armada del bóxer

. 16. Almacenar bóxer armado: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 1

7. Resortar cintura: El bóxer se pone en la fileteadora con zeromas para montarle el resorte en la cintura . 18. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso.

. 1

9. Cerrar resorte: Se cierra en la máquina fileteadora la parte posterior trasera del bóxer, uniendo las dos puntas del resorte que se puso

. 1

10. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso.

. 1

11. Recubrir cintura con resorte

. 112. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 1

13. Recubrir piernas: el bóxer se mete a la máquina recubridora en la cual se recubren ambas piernas . 114. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 115. Montar marquillas: en la parte posterior del resorte, se monta en máquina plana la marquilla logo y la marquilla con talla e instrucciones de lavado. . 116. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 1

17. Pulir y revisar bóxer: se pule el hilo que haya podido quedar durante el proceso de confección

. 1

18. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior

. 1

19. Empacar bóxer por unidad: A cada bóxer se le coloca la etiqueta, se dobla y se empaca en caja o bolsa

. 1

20. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior

. 1

21. Empacar en cajas para transportar: se empacan en cajas de 30 unidades en los cuales son llevados al cliente

. 1

22. Almacenar bóxer en cajas: Los bóxer empacados son almacenados en espera de ser entregados al cliente

. 1

4.3 TOMA DE DATOS BOXER ENCARTERADO

4.4 FLUJOGRAMA BÓXER EXPUESTO HOMBRE

4.5CURSOGRAMA BÓXER EXPUESTO HOMBRE

CURSOGRAMA ANALITICO MATERIAL: DIAGRAMA NUM HOJA NUM 1 DE 1 RESUMENACTIVIDAD: ACTIVIDAD ACTUAL PROPUESTO ECONOMIAINICIO: armar canguro OPERACIÓN 8 8FIN: Almacenar bóxer TRANSPORTE 0 0METODO ACTUAL ESPERA 0 0

INSPECCION 1 1ALMACENAM. 9 9TOTAL 18 0 18

TIEMPO

FREC. SIMBOLO # DEDESCRIPCION Q.

OPERARIOS

1. Armar canguros: Se unen en la máquina fileteadora . 12. Almacenar bóxer: los canguros se almacenan en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 1

3. Unir laterales a tapa inferior: Se unen los laterales y a esto se le une la tapa inferior . 14. Almacenar bóxer: el ensamble se almacenan en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 15. Unir laterales y tapa inferior a canguroDespués de unir los laterales a la tapa inferior, se le une a este ensamble el canguro, terminando así la armada del bóxer . 16. Almacenar bóxer armado: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 17. Armar resorte de cintura: se corta el resorte con la medida según la talla, se unen las puntas en la maquina plana, y luego se asientan las puntas del resorte que quedan levantadas al unirlas. .

18. Almacenar resortes de cinturas armados: Los resortes de cinturas armados, son almacenados en estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 19. Montar resorte de cintura al bóxer: se toma el bóxer armado y se le monta en la máquina recubridora el resorte en la cintura . 110. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 1

11. Recubrir piernas: el bóxer se mete a la máquina recubridora en la cual se recubren ambas piernas . 112. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 113. Montar marquillas: en la parte posterior del resorte, se monta en máquina plana la marquilla logo y la marquilla con talla e instrucciones de lavado. . 114. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 1

15. Pulir y revisar bóxer: se pule el hilo que haya podido quedar durante el proceso de confección . 116. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior . 117. Empacar bóxer por unidad: A cada bóxer se le coloca la etiqueta, se dobla y se empaca en caja o bolsa . 118. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior . 119. Empacar en cajas para transportar: se empacan en cajas de 30 unidades en los cuales son llevados al cliente . 120. Almacenar bóxer en cajas: Los bóxer empacados son almacenados en espera de ser entregados al cliente . 1

4.6TOMA DE DATOS BOXER EXPUESTO HOMBRE

4.7 FLUJOGRAMA BÓXER EXPUESTO DAMA

4.8 CURSOGRAMA BÓXER EXPUESTO DAMA

CURSOGRAMA ANALITICO MATERIAL: DIAGRAMA NUM HOJA NUM 1 DE 1 RESUMENACTIVIDAD: ACTIVIDAD ACTUAL PROPUESTO ECONOMIAINICIO: Armar bóxer OPERACION 8 8FIN: Almacenar bóxer TRANSPORTE 0 0METODO ACTUAL ESPERA 0 0

INSPECCION 1 1ALMACENAM. 9 9TOTAL 18 0 18

TIEMPO

FREC. SIMBOLO # DEDESCRIPCION Q.

OPERARIOS

1. Armar latelares: Primero se unen los laterales del bóxer en la máquina fileteadora

. 1

2. Almacenar bóxer: los laterales se almacenan en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 1

3. Unir laterales a refuerzoDespués de unir los laterales se les une el refuerzo, terminando así la armada del bóxer

. 1

4. Almacenar bóxer armado: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 1

5. Montar resorte a la cintura: en la máquina resortadora

.

1


. 1

7. Cerrar costado posterior: Se cierra en la máquina fileteadora la parte posterior del bóxer, en este mismo cierre se pone la marquilla logo con talla

.

1


. 1

9 Asentar cierre posterior: Esto se realiza en la máquina plana

. 1

10. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior de la máquina en la que continua el proceso. . 1

11. Recubrir piernas: el bóxer se mete a la máquina recubridora en la cual se recubren ambas piernas

. 1


. 1

13. Montar marquillas: en la parte posterior del resorte, se monta en máquina plana la marquilla logo y la marquilla con talla e instrucciones de lavado.

. 1


. 1

15. Pulir y revisar bóxer: se pule el hilo que haya podido quedar durante el proceso de confección

. 1

16. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior . 1

17. Empacar bóxer por unidad: A cada bóxer se le coloca la etiqueta, se dobla y se empaca en caja o bolsa . 1

18. Almacenar bóxer: El lote del bóxer es almacenado en una estantería ubicada en la parte superior . 1

19. Empacar en cajas para transportar: se empacan en cajas de 30 unidades en los cuales son llevados al cliente . 1

20. Almacenar bóxer en cajas: Los bóxer empacados son almacenados en espera de ser entregados al cliente . 1

4.9 TOMA DE DATOS BOXER EXPUESTO DAMA

4.10 DEMANDAS ENTIDADES

DIA BOXER ENCARTERADO

BOXER EXPUESTO HOMBRE

BOXER EXPUESTO DAMA TOTAL

1 201 250 200 6512 220 243 150 6133 205 238 152 5954 199 190 161 5505 211 230 173 6146 215 194 189 5987 210 205 172 5878 196 216 150 5629 204 196 175 57510 218 248 184 65011 214 235 164 61312 218 226 181 62513 203 231 192 62614 198 227 153 57815 200 249 167 61616 206 241 158 60517 214 208 191 61318 218 211 183 61219 195 233 162 59020 213 241 155 60921 209 236 174 61922 215 198 168 58123 201 232 154 58724 196 224 159 57925 215 219 176 61026 208 232 187 62727 220 236 181 63728 212 240 154 60629 199 247 173 61930 203 255 190 648

5. ANALISIS Y COMPORTAMIENTO DE LAS DEMANDAS

5.1BOXER ENCARTERADO

One-Variable Analysis - BOXER ENCARTERADOAnalysis Summary

Data variable: BOXER ENCARTERADO

30 values ranging from 195,0 to 220,0

The StatAdvisor--------------- This procedure is designed to summarize a single sample of data. It will calculate various statistics and graphs. Also included in theprocedure are confidence intervals and hypothesis tests. Use theTabular Options and Graphical Options buttons on the analysis toolbarto access these different procedures.

Scatterplot for BOXER ENCARTERADO

BOXER ENCARTERADO190 195 200 205 210 215 220

Summary Statistics for BOXER ENCARTERADO

Count = 30Average = 207,867Variance = 62,8092Standard deviation = 7,92523Minimum = 195,0Maximum = 220,0Range = 25,0Stnd. skewness = -0,130671Stnd. kurtosis = -1,50371

The StatAdvisor--------------- This table shows summary statistics for BOXER ENCARTERADO. Itincludes measures of central tendency, measures of variability, and

measures of shape. Of particular interest here are the standardizedskewness and standardized kurtosis, which can be used to determinewhether the sample comes from a normal distribution. Values of thesestatistics outside the range of -2 to +2 indicate significantdepartures from normality, which would tend to invalidate anystatistical test regarding the standard deviation. In this case, thestandardized skewness value is within the range expected for data froma normal distribution. The standardized kurtosis value is within therange expected for data from a normal distribution.

Box-and-Whisker Plot

BOXER ENCARTERADO190 195 200 205 210 215 220

Frequency Tabulation for BOXER ENCARTERADO

-------------------------------------------------------------------------------- Lower Upper Relative Cumulative Cum. Rel.Class Limit Limit Midpoint Frequency Frequency Frequency Frequency-------------------------------------------------------------------------------- at or below 190,0 0 0,0000 0 0,0000 1 190,0 196,667 193,333 3 0,1000 3 0,1000 2 196,667 203,333 200,0 8 0,2667 11 0,3667 3 203,333 210,0 206,667 6 0,2000 17 0,5667 4 210,0 216,667 213,333 8 0,2667 25 0,8333 5 216,667 223,333 220,0 5 0,1667 30 1,0000 6 223,333 230,0 226,667 0 0,0000 30 1,0000above 230,0 0 0,0000 30 1,0000--------------------------------------------------------------------------------Mean = 207,867 Standard deviation = 7,92523

The StatAdvisor--------------- This option performs a frequency tabulation by dividing the rangeof BOXER ENCARTERADO into equal width intervals and counting thenumber of data values in each interval. The frequencies show thenumber of data values in each interval, while the relative frequenciesshow the proportions in each interval. You can change the definitionof the intervals by pressing the alternate mouse button and selectingPane Options. You can see the results of the tabulation graphicallyby selecting Frequency Histogram from the list of Graphical Options.

Histogram for BOXER ENCARTERADO

BOXER ENCARTERADO

freq

uenc

y

190 200 210 220 2300

2

4

6

8

Density Trace for BOXER ENCARTERADO

BOXER ENCARTERADO

dens

ity

190 195 200 205 210 215 2200

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

Uncensored Data - BOXER ENCARTERADO

Analysis Summary



Fitted discrete uniform distribution: lower limit = 195,0 upper limit = 220,0

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a discrete uniformdistribution to the data on BOXER ENCARTERADO. The estimatedparameters of the fitted distribution are shown above. You can testwhether the discrete uniform distribution fits the data adequately byselecting Goodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. Youcan also assess visually how well the discrete uniform distributionfits by selecting Frequency Histogram from the list of GraphicalOptions. Other options within the procedure allow you to compute anddisplay tail areas and critical values for the distribution. Toselect a different distribution, press the alternate mouse button andselect Analysis Options.


BOXER ENCARTERADO

dens

ity

190 195 200 205 210 215 2200

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05

Goodness-of-Fit Tests for BOXER ENCARTERADO

Chi-Square Test---------------------------------------------------------------------------- Lower Upper Observed Expected Limit Limit Frequency Frequency Chi-Square---------------------------------------------------------------------------- at or below 196,5 3 2,31 0,21 196,5 198,5 1 2,31 0,74 198,5 200,5 3 2,31 0,21 200,5 202,5 2 2,31 0,04 202,5 204,5 3 2,31 0,21 204,5 206,5 2 2,31 0,04 206,5 208,5 1 2,31 0,74 208,5 210,5 2 2,31 0,04 210,5 212,5 2 2,31 0,04 212,5 214,5 3 2,31 0,21 214,5 216,5 3 2,31 0,21 216,5 218,5 3 2,31 0,21above 218,5 2 2,31 0,04----------------------------------------------------------------------------Chi-Square = 2,93333 with 10 d.f. P-Value = 0,98295

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERENCARTERADO can be adequately modeled by a discrete uniformdistribution. The chi-square test divides the range of BOXERENCARTERADO into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXERENCARTERADO comes from a discrete uniform distribution with 90% orhigher confidence.


BOXER ENCARTERADO

freq

uenc

y

190 200 210 220 2300

0,5

1

1,5

2

2,5

3


Analysis Summary



Fitted Erlang distribution: shape = 710,0 scale = 3,41565

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a Erlang distribution tothe data on BOXER ENCARTERADO. The estimated parameters of the fitteddistribution are shown above. You can test whether the Erlangdistribution fits the data adequately by selecting Goodness-of-FitTests from the list of Tabular Options. You can also assess visuallyhow well the Erlang distribution fits by selecting Frequency Histogramfrom the list of Graphical Options. Other options within theprocedure allow you to compute and display tail areas and criticalvalues for the distribution. To select a different distribution,press the alternate mouse button and select Analysis Options.


BOXER ENCARTERADO

dens

ity

190 195 200 205 210 215 2200

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05


Chi-Square Test---------------------------------------------------------------------------- Lower Upper Observed Expected Limit Limit Frequency Frequency Chi-Square---------------------------------------------------------------------------- at or below 221,0 30****************************above 221,0 30****************************----------------------------------------------------------------------------Insufficient data to conduct Chi-Square test.

Estimated Kolmogorov statistic DPLUS = 0,0Estimated Kolmogorov statistic DMINUS = 0,0Estimated overall statistic DN = 0,0Approximate P-Value = 1,0

EDF Statistic Value Modified Form P-Value---------------------------------------------------------------------Kolmogorov-Smirnov D 0,0 0,0 >0.10Anderson-Darling A^2 -30,0 -30,0 >0.10---------------------------------------------------------------------*Indicates that the P-Value has been compared to tables of critical valuesspecially constructed for fitting the currently selected distribution.Other P-values are based on general tables and may be very conservative.

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERENCARTERADO can be adequately modeled by a Erlang distribution. Thechi-square test was not run because the number of observations was toosmall. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXERENCARTERADO comes from a Erlang distribution with 90% or higherconfidence.


BOXER ENCARTERADO

freq

uenc

y

190 200 210 220 2300

0,5

1

1,5

2

2,5

3


Analysis Summary



Fitted gamma distribution: shape = 710,12 scale = 3,41623

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a gamma distribution tothe data on BOXER ENCARTERADO. The estimated parameters of the fitteddistribution are shown above. You can test whether the gammadistribution fits the data adequately by selecting Goodness-of-FitTests from the list of Tabular Options. You can also assess visuallyhow well the gamma distribution fits by selecting Frequency Histogramfrom the list of Graphical Options. Other options within theprocedure allow you to compute and display tail areas and criticalvalues for the distribution. To select a different distribution,press the alternate mouse button and select Analysis Options.


BOXER ENCARTERADO

dens

ity

190 195 200 205 210 215 2200

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05


Chi-Square Test---------------------------------------------------------------------------- Lower Upper Observed Expected Limit Limit Frequency Frequency Chi-Square---------------------------------------------------------------------------- at or below 198,927 4 3,75 0,02 198,927 202,554 5 3,75 0,42 202,554 205,294 4 3,75 0,02 205,294 207,769 1 3,75 2,02 207,769 210,264 3 3,75 0,15 210,264 213,073 3 3,75 0,15 213,073 216,869 5 3,75 0,42above 216,869 5 3,75 0,42----------------------------------------------------------------------------Chi-Square = 3,59962 with 5 d.f. P-Value = 0,60837


EDF Statistic Value Modified Form P-Value---------------------------------------------------------------------Kolmogorov-Smirnov D 0,118907 0,667938 >0.10Anderson-Darling A^2 0,625597 >0.10*---------------------------------------------------------------------*Indicates that the P-Value has been compared to tables of critical valuesspecially constructed for fitting the currently selected distribution.Other P-values are based on general tables and may be very conservative.

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERENCARTERADO can be adequately modeled by a gamma distribution. Thechi-square test divides the range of BOXER ENCARTERADO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER ENCARTERADO and the CDF of the fittedgamma distribution. In this case, the maximum distance is 0,118907. The other EDF statistics compare the empirical distribution functionto the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXERENCARTERADO comes from a gamma distribution with 90% or higherconfidence.


BOXER ENCARTERADO

freq

uenc

y

190 200 210 220 2300

0,5

1

1,5

2

2,5

3

Uncensored Data - BOXER ENCARTERADOAnalysis Summary



Fitted lognormal distribution: mean = 207,872 standard deviation = 7,94376

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a lognormal distributionto the data on BOXER ENCARTERADO. The estimated parameters of thefitted distribution are shown above. You can test whether thelognormal distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the lognormal distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.


BOXER ENCARTERADO

dens

ity

190 195 200 205 210 215 2200

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05


Chi-Square Test---------------------------------------------------------------------------- Lower Upper Observed Expected Limit Limit Frequency Frequency Chi-Square---------------------------------------------------------------------------- at or below 198,79 4 3,75 0,02 198,79 202,437 5 3,75 0,42 202,437 205,207 4 3,75 0,02 205,207 207,72 1 3,75 2,02 207,72 210,264 3 3,75 0,15 210,264 213,142 3 3,75 0,15 213,142 217,052 5 3,75 0,42above 217,052 5 3,75 0,42----------------------------------------------------------------------------

Chi-Square = 3,60017 with 5 d.f. P-Value = 0,608288


EDF Statistic Value Modified Form P-Value---------------------------------------------------------------------Kolmogorov-Smirnov D 0,115539 0,649017 >0.10Anderson-Darling A^2 0,585151 0,585151 >0.10---------------------------------------------------------------------*Indicates that the P-Value has been compared to tables of critical valuesspecially constructed for fitting the currently selected distribution.Other P-values are based on general tables and may be very conservative.

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERENCARTERADO can be adequately modeled by a lognormal distribution. The chi-square test divides the range of BOXER ENCARTERADO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER ENCARTERADO and the CDF of the fittedlognormal distribution. In this case, the maximum distance is0,115539. The other EDF statistics compare the empirical distributionfunction to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXERENCARTERADO comes from a lognormal distribution with 90% or higherconfidence.


BOXER ENCARTERADO

freq

uenc

y

190 200 210 220 2300

0,5

1

1,5

2

2,5

3




Fitted normal distribution: mean = 207,867 standard deviation = 7,92523

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a normal distribution tothe data on BOXER ENCARTERADO. The estimated parameters of the fitteddistribution are shown above. You can test whether the normaldistribution fits the data adequately by selecting Goodness-of-FitTests from the list of Tabular Options. You can also assess visuallyhow well the normal distribution fits by selecting Frequency Histogramfrom the list of Graphical Options. Other options within theprocedure allow you to compute and display tail areas and criticalvalues for the distribution. To select a different distribution,press the alternate mouse button and select Analysis Options.


BOXER ENCARTERADO

dens

ity

190 195 200 205 210 215 2200

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05




EDF Statistic Value Modified Form P-Value---------------------------------------------------------------------Kolmogorov-Smirnov D 0,11384 0,640053 >0.10*Anderson-Darling A^2 0,579102 0,595027 0,1204*---------------------------------------------------------------------*Indicates that the P-Value has been compared to tables of critical valuesspecially constructed for fitting the currently selected distribution.Other P-values are based on general tables and may be very conservative.

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERENCARTERADO can be adequately modeled by a normal distribution. Thechi-square test divides the range of BOXER ENCARTERADO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER ENCARTERADO and the CDF of the fittednormal distribution. In this case, the maximum distance is 0,11384. The other EDF statistics compare the empirical distribution functionto the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXERENCARTERADO comes from a normal distribution with 90% or higherconfidence.


BOXER ENCARTERADO

freq

uenc

y

190 200 210 220 2300

0,5

1

1,5

2

2,5

3

Se puede evaluar visualmente qué también se ajusta a la distribución normal

mediante la selección de frecuencias de histograma de la lista de opciones

gráficas. Otras opciones dentro del procedimiento le permiten calcular y mostrar

las áreas de cola y crítica los valores de la distribución.




Fitted uniform distribution: lower limit = 195,0 upper limit = 220,0

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a uniform distributionto the data on BOXER ENCARTERADO. The estimated parameters of thefitted distribution are shown above. You can test whether the uniformdistribution fits the data adequately by selecting Goodness-of-FitTests from the list of Tabular Options. You can also assess visuallyhow well the uniform distribution fits by selecting FrequencyHistogram from the list of Graphical Options. Other options withinthe procedure allow you to compute and display tail areas and criticalvalues for the distribution. To select a different distribution,press the alternate mouse button and select Analysis Options.


BOXER ENCARTERADO

dens

ity

190 195 200 205 210 215 2200

0,01

0,02

0,03

0,04

0,05




EDF Statistic Value Modified Form P-Value---------------------------------------------------------------------Kolmogorov-Smirnov D 0,0933333 0,524282 >0.10Anderson-Darling A^2 -0,432665 -0,432665 >0.10---------------------------------------------------------------------*Indicates that the P-Value has been compared to tables of critical valuesspecially constructed for fitting the currently selected distribution.Other P-values are based on general tables and may be very conservative.

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERENCARTERADO can be adequately modeled by a uniform distribution. Thechi-square test divides the range of BOXER ENCARTERADO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER ENCARTERADO and the CDF of the fitteduniform distribution. In this case, the maximum distance is0,0933333. The other EDF statistics compare the empiricaldistribution function to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXERENCARTERADO comes from a uniform distribution with 90% or higherconfidence.


BOXER ENCARTERADO

freq

uenc

y

190 200 210 220 2300

0,5

1

1,5

2

2,5

3

5.2BOXER EXPUESTO HOMBRE

One-Variable Analysis - BOXER CORTO EXPUESTO

Analysis Summary

Data variable: BOXER CORTO EXPUESTO



Scatterplot for BOXER CORTO EXPUESTO

190 210 230 250 270

BOXER CORTO EXPUESTO

Summary Statistics for BOXER CORTO EXPUESTO

Count = 30Average = 227,7Variance = 326,01Standard deviation = 18,0558Minimum = 190,0Maximum = 255,0Range = 65,0Stnd. skewness = -1,49387Stnd. kurtosis = -0,563475

The StatAdvisor--------------- This table shows summary statistics for BOXER CORTO EXPUESTO. Itincludes measures of central tendency, measures of variability, andmeasures of shape. Of particular interest here are the standardizedskewness and standardized kurtosis, which can be used to determinewhether the sample comes from a normal distribution. Values of thesestatistics outside the range of -2 to +2 indicate significantdepartures from normality, which would tend to invalidate any

statistical test regarding the standard deviation. In this case, thestandardized skewness value is within the range expected for data froma normal distribution. The standardized kurtosis value is within therange expected for data from a normal distribution.


190 210 230 250 270


Frequency Tabulation for BOXER CORTO EXPUESTO


The StatAdvisor--------------- This option performs a frequency tabulation by dividing the rangeof BOXER CORTO EXPUESTO into equal width intervals and counting thenumber of data values in each interval. The frequencies show thenumber of data values in each interval, while the relative frequenciesshow the proportions in each interval. You can change the definitionof the intervals by pressing the alternate mouse button and selectingPane Options. You can see the results of the tabulation graphicallyby selecting Frequency Histogram from the list of Graphical Options.

Histogram for BOXER CORTO EXPUESTO

180 200 220 240 260


0

2

4

6

8fr

eque

ncy

Density Trace for BOXER CORTO EXPUESTO

190 210 230 250 270


0

4

8

12

16

20

24(X 0,001)

dens

ity

Uncensored Data - BOXER CORTO EXPUESTOAnalysis Summary




The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a normal distribution tothe data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimated parameters of thefitted distribution are shown above. You can test whether the normaldistribution fits the data adequately by selecting Goodness-of-FitTests from the list of Tabular Options. You can also assess visuallyhow well the normal distribution fits by selecting Frequency Histogramfrom the list of Graphical Options. Other options within theprocedure allow you to compute and display tail areas and criticalvalues for the distribution. To select a different distribution,press the alternate mouse button and select Analysis Options.


190 210 230 250 270


0

4

8

12

16

20

24(X 0,001)

dens

ity

Goodness-of-Fit Tests for BOXER CORTO EXPUESTO



EDF Statistic Value Modified Form P-Value---------------------------------------------------------------------Kolmogorov-Smirnov D 0,150684 0,847208 <0.10*Anderson-Darling A^2 0,735584 0,755812 0,0493*---------------------------------------------------------------------*Indicates that the P-Value has been compared to tables of critical valuesspecially constructed for fitting the currently selected distribution.Other P-values are based on general tables and may be very conservative.

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO can be adequately modeled by a normal distribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTO EXPUESTO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTO and the CDF of thefitted normal distribution. In this case, the maximum distance is0,150684. The other EDF statistics compare the empirical distributionfunction to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is less than0.10, we can reject the idea that BOXER CORTO EXPUESTO comes from anormal distribution with 90% confidence.


180 200 220 240 260


0

2

4

6

8

10

freq

uenc

y





The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a discrete uniformdistribution to the data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimatedparameters of the fitted distribution are shown above. You can testwhether the discrete uniform distribution fits the data adequately byselecting Goodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. Youcan also assess visually how well the discrete uniform distributionfits by selecting Frequency Histogram from the list of GraphicalOptions. Other options within the procedure allow you to compute anddisplay tail areas and critical values for the distribution. Toselect a different distribution, press the alternate mouse button andselect Analysis Options.



dens

ity

190 210 230 250 2700

4

8

12

16

20

24(X 0,001)


Chi-Square Test---------------------------------------------------------------------------- Lower Upper Observed Expected Limit Limit Frequency Frequency Chi-Square---------------------------------------------------------------------------- at or below 194,5 2 2,27 0,03 194,5 199,5 2 2,27 0,03 199,5 204,5 0 2,27 2,27 204,5 209,5 2 2,27 0,03 209,5 214,5 1 2,27 0,71 214,5 219,5 2 2,27 0,03 219,5 224,5 1 2,27 0,71 224,5 229,5 2 2,27 0,03 229,5 234,5 5 2,27 3,27

234,5 239,5 4 2,27 1,31 239,5 244,5 4 2,27 1,31 244,5 249,5 3 2,27 0,23above 249,5 2 2,73 0,19----------------------------------------------------------------------------Chi-Square = 10,1867 with 10 d.f. P-Value = 0,424272

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO can be adequately modeled by a discrete uniformdistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO comes from a discrete uniform distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

180 200 220 240 2600

2

4

6

8




Fitted Cauchy distribution: mode = 231,5 scale = 11,3657

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a Cauchy distribution tothe data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimated parameters of thefitted distribution are shown above. You can test whether the Cauchydistribution fits the data adequately by selecting Goodness-of-FitTests from the list of Tabular Options. You can also assess visuallyhow well the Cauchy distribution fits by selecting Frequency Histogramfrom the list of Graphical Options. Other options within theprocedure allow you to compute and display tail areas and criticalvalues for the distribution. To select a different distribution,press the alternate mouse button and select Analysis Options.



dens

ity

190 210 230 250 2700

4

8

12

16

20

24(X 0,001)





The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO can be adequately modeled by a Cauchy distribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTO EXPUESTO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTO and the CDF of thefitted Cauchy distribution. In this case, the maximum distance is0,143392. The other EDF statistics compare the empirical distributionfunction to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO comes from a Cauchy distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

180 200 220 240 2600

2

4

6

8

10

12




Fitted chi-square distribution: degrees of freedom = 227,7

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a chi-squaredistribution to the data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimatedparameters of the fitted distribution are shown above. You can testwhether the chi-square distribution fits the data adequately byselecting Goodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. Youcan also assess visually how well the chi-square distribution fits byselecting Frequency Histogram from the list of Graphical Options. Other options within the procedure allow you to compute and displaytail areas and critical values for the distribution. To select adifferent distribution, press the alternate mouse button and selectAnalysis Options.



dens

ity

190 210 230 250 2700

4

8

12

16

20

24(X 0,001)





The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO can be adequately modeled by a chi-square distribution.The chi-square test divides the range of BOXER CORTO EXPUESTO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTO and the CDF of thefitted chi-square distribution. In this case, the maximum distance is0,155142. The other EDF statistics compare the empirical distributionfunction to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO comes from a chi-square distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

180 200 220 240 2600

2

4

6

8




Fitted extreme value distribution: mode = 235,826 scale = 14,078

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting an extreme valuedistribution to the data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimatedparameters of the fitted distribution are shown above. You can testwhether the extreme value distribution fits the data adequately byselecting Goodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. Youcan also assess visually how well the extreme value distribution fitsby selecting Frequency Histogram from the list of Graphical Options. Other options within the procedure allow you to compute and displaytail areas and critical values for the distribution. To select adifferent distribution, press the alternate mouse button and selectAnalysis Options.



dens

ity

190 210 230 250 2700

4

8

12

16

20

24(X 0,001)





EDF Statistic Value Modified Form P-Value---------------------------------------------------------------------Kolmogorov-Smirnov D 0,0837222 0,458565 >0.10*Anderson-Darling A^2 0,265106 0,274786 >0.10*---------------------------------------------------------------------*Indicates that the P-Value has been compared to tables of critical valuesspecially constructed for fitting the currently selected distribution.Other P-values are based on general tables and may be very conservative.

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO can be adequately modeled by an extreme valuedistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximumdistance between the cumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTOand the CDF of the fitted extreme value distribution. In this case,the maximum distance is 0,0837222. The other EDF statistics comparethe empirical distribution function to the fitted CDF in differentways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO comes from an extreme value distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

180 200 220 240 2600

2

4

6

8

10

12





The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a gamma distribution tothe data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimated parameters of thefitted distribution are shown above. You can test whether the gammadistribution fits the data adequately by selecting Goodness-of-FitTests from the list of Tabular Options. You can also assess visuallyhow well the gamma distribution fits by selecting Frequency Histogramfrom the list of Graphical Options. Other options within theprocedure allow you to compute and display tail areas and criticalvalues for the distribution. To select a different distribution,press the alternate mouse button and select Analysis Options.



dens

ity

190 210 230 250 2700

4

8

12

16

20

24(X 0,001)





The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO can be adequately modeled by a gamma distribution. Thechi-square test divides the range of BOXER CORTO EXPUESTO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTO and the CDF of thefitted gamma distribution. In this case, the maximum distance is0,16085. The other EDF statistics compare the empirical distributionfunction to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO comes from a gamma distribution with 90% or higher confidence.



freq

uenc

y

180 200 220 240 2600

2

4

6

8

10




Fitted Laplace distribution: mean = 232,0 scale = 0,0719424

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a Laplace distributionto the data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimated parameters of thefitted distribution are shown above. You can test whether the Laplacedistribution fits the data adequately by selecting Goodness-of-FitTests from the list of Tabular Options. You can also assess visuallyhow well the Laplace distribution fits by selecting FrequencyHistogram from the list of Graphical Options. Other options withinthe procedure allow you to compute and display tail areas and criticalvalues for the distribution. To select a different distribution,press the alternate mouse button and select Analysis Options.



dens

ity

190 210 230 250 2700

4

8

12

16

20

24(X 0,001)





The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO can be adequately modeled by a Laplace distribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTO EXPUESTO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTO and the CDF of thefitted Laplace distribution. In this case, the maximum distance is0,122966. The other EDF statistics compare the empirical distributionfunction to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO comes from a Laplace distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

180 200 220 240 2600

3

6

9

12

15





The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a lognormal distributionto the data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimated parameters of thefitted distribution are shown above. You can test whether thelognormal distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the lognormal distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.



dens

ity

190 210 230 250 2700

4

8

12

16

20

24(X 0,001)

function to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greater



freq

uenc

y

180 200 220 240 2600

2

4

6

8

10





The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a normal distribution tothe data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimated parameters of thefitted distribution are shown above. You can test whether the normaldistribution fits the data adequately by selecting Goodness-of-FitTests from the list of Tabular Options. You can also assess visuallyhow well the normal distribution fits by selecting Frequency Histogramfrom the list of Graphical Options. Other options within theprocedure allow you to compute and display tail areas and criticalvalues for the distribution. To select a different distribution,press the alternate mouse button and select Analysis Options.



dens

ity

190 210 230 250 2700

4

8

12

16

20

24(X 0,001)




EDF Statistic Value Modified Form P-Value---------------------------------------------------------------------Kolmogorov-Smirnov D 0,150684 0,847208 <0.10*Anderson-Darling A^2 0,735584 0,755812 0,0493*---------------------------------------------------------------------*Indicates that the P-Value has been compared to tables of critical valuesspecially constructed for fitting the currently selected distribution.Other P-values are based on general tables and may be very conservative.

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO can be adequately modeled by a normal distribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTO EXPUESTO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTO and the CDF of thefitted normal distribution. In this case, the maximum distance is0,150684. The other EDF statistics compare the empirical distributionfunction to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is less than0.10, we can reject the idea that BOXER CORTO EXPUESTO comes from anormal distribution with 90% confidence.



freq

uenc

y

180 200 220 240 2600

2

4

6

8

10




Fitted triangular distribution: lower limit = 190,0 center point = 238,1 upper limit = 255,0

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a triangulardistribution to the data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimatedparameters of the fitted distribution are shown above. You can testwhether the triangular distribution fits the data adequately byselecting Goodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. Youcan also assess visually how well the triangular distribution fits byselecting Frequency Histogram from the list of Graphical Options. Other options within the procedure allow you to compute and displaytail areas and critical values for the distribution. To select adifferent distribution, press the alternate mouse button and selectAnalysis Options.



dens

ity

190 210 230 250 2700

4

8

12

16

20

24(X 0,001)


Chi-Square Test---------------------------------------------------------------------------- Lower Upper Observed Expected Limit Limit Frequency Frequency Chi-Square---------------------------------------------------------------------------- at or below 209,769 6 3,75 1,35 209,769 217,958 2 3,75 0,82 217,958 224,241 2 3,75 0,82 224,241 229,538 2 3,75 0,82 229,538 234,205 5 3,75 0,42 234,205 238,428 4 3,75 0,02 238,428 243,282 4 3,75 0,02above 243,282 5 3,75 0,42

----------------------------------------------------------------------------Chi-Square = 4,66667 with 4 d.f. P-Value = 0,32324



The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO can be adequately modeled by a triangular distribution.The chi-square test divides the range of BOXER CORTO EXPUESTO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTO and the CDF of thefitted triangular distribution. In this case, the maximum distance is0,112863. The other EDF statistics compare the empirical distributionfunction to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO comes from a triangular distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

180 200 220 240 2600

3

6

9

12

15




Fitted Weibull distribution: shape = 16,3828 scale = 235,484

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a Weibull distributionto the data on BOXER CORTO EXPUESTO. The estimated parameters of thefitted distribution are shown above. You can test whether the Weibulldistribution fits the data adequately by selecting Goodness-of-FitTests from the list of Tabular Options. You can also assess visuallyhow well the Weibull distribution fits by selecting FrequencyHistogram from the list of Graphical Options. Other options withinthe procedure allow you to compute and display tail areas and criticalvalues for the distribution. To select a different distribution,press the alternate mouse button and select Analysis Options.



dens

ity

190 210 230 250 2700

4

8

12

16

20

24(X 0,001)





The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO can be adequately modeled by a Weibull distribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTO EXPUESTO intononoverlapping intervals and compares the number of observations ineach class to the number expected based on the fitted distribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTO and the CDF of thefitted Weibull distribution. In this case, the maximum distance is0,0932491. The other EDF statistics compare the empiricaldistribution function to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO comes from a Weibull distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

180 200 220 240 2600

2

4

6

8

10

12

5.3BOXER EXPUESTO DAMA

One-Variable Analysis - BOXER CORTO EXPUESTO DAMAAnalysis Summary

Data variable: BOXER CORTO EXPUESTO DAMA



Scatterplot for BOXER CORTO EXPUESTO DAMA

150 160 170 180 190 200

BOXER CORTO EXPUESTO DAMA

Frequency Tabulation for BOXER CORTO EXPUESTO DAMA


The StatAdvisor--------------- This option performs a frequency tabulation by dividing the rangeof BOXER CORTO EXPUESTO DAMA into equal width intervals and countingthe number of data values in each interval. The frequencies show thenumber of data values in each interval, while the relative frequenciesshow the proportions in each interval. You can change the definition

of the intervals by pressing the alternate mouse button and selectingPane Options. You can see the results of the tabulation graphicallyby selecting Frequency Histogram from the list of Graphical Options.


150 160 170 180 190 200


Histogram for BOXER CORTO EXPUESTO DAMA

140 160 180 200 220


0

2

4

6

8

10

freq

uenc

y

Density Trace for BOXER CORTO EXPUESTO DAMA

150 160 170 180 190 200


0

4

8

12

16

20

24(X 0,001)

dens

ity

Uncensored Data - BOXER CORTO EXPUESTO DAMAAnalysis Summary




The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a normal distribution tothe data on BOXER CORTO EXPUESTO DAMA. The estimated parameters ofthe fitted distribution are shown above. You can test whether thenormal distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the normal distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.


150 160 170 180 190 200


0

4

8

12

16

20

24(X 0,001)

dens

ity

Goodness-of-Fit Tests for BOXER CORTO EXPUESTO DAMA





The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO DAMA can be adequately modeled by a normaldistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO DAMA into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximumdistance between the cumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTODAMA and the CDF of the fitted normal distribution. In this case, themaximum distance is 0,0966484. The other EDF statistics compare theempirical distribution function to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO DAMA comes from a normal distribution with 90% or higherconfidence.


140 160 180 200 220


0

2

4

6

8

10

12

freq

uenc

y





The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a discrete uniformdistribution to the data on BOXER CORTO EXPUESTO DAMA. The estimatedparameters of the fitted distribution are shown above. You can testwhether the discrete uniform distribution fits the data adequately byselecting Goodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. Youcan also assess visually how well the discrete uniform distributionfits by selecting Frequency Histogram from the list of GraphicalOptions. Other options within the procedure allow you to compute anddisplay tail areas and critical values for the distribution. Toselect a different distribution, press the alternate mouse button andselect Analysis Options.



dens

ity

150 160 170 180 190 2000

4

8

12

16

20

24(X 0,001)


Chi-Square Test---------------------------------------------------------------------------- Lower Upper Observed Expected Limit Limit Frequency Frequency Chi-Square---------------------------------------------------------------------------- at or below 153,5 4 2,35 1,15 153,5 157,5 3 2,35 0,18 157,5 161,5 3 2,35 0,18 161,5 165,5 2 2,35 0,05 165,5 169,5 2 2,35 0,05 169,5 173,5 3 2,35 0,18 173,5 177,5 3 2,35 0,18 177,5 181,5 2 2,35 0,05 181,5 185,5 2 2,35 0,05

185,5 189,5 2 2,35 0,05 189,5 193,5 3 2,35 0,18above 193,5 1 4,12 2,36----------------------------------------------------------------------------Chi-Square = 4,66786 with 9 d.f. P-Value = 0,862248

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO DAMA can be adequately modeled by a discrete uniformdistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO DAMA into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO DAMA comes from a discrete uniform distribution with 90% orhigher confidence.



freq

uenc

y

140 160 180 200 2200

2

4

6

8

10




Fitted Poisson distribution: mean = 170,933

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a Poisson distributionto the data on BOXER CORTO EXPUESTO DAMA. The estimated parameters ofthe fitted distribution are shown above. You can test whether thePoisson distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the Poisson distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.



dens

ity

150 160 170 180 190 2000

4

8

12

16

20

24(X 0,001)


Chi-Square Test---------------------------------------------------------------------------- Lower Upper Observed Expected Limit Limit Frequency Frequency Chi-Square---------------------------------------------------------------------------- at or below 152,5 3 2,32 0,20 152,5 157,5 4 2,24 1,39 157,5 161,5 3 2,56 0,08 161,5 164,5 2 2,33 0,05 164,5 167,5 1 2,59 0,97 167,5 170,5 1 2,73 1,09 170,5 173,5 3 2,72 0,03 173,5 176,5 3 2,58 0,07 176,5 179,5 0 2,33 2,33 179,5 183,5 3 2,58 0,07 183,5 188,5 2 2,31 0,04

above 188,5 5 2,73 1,88----------------------------------------------------------------------------Chi-Square = 8,1915 with 10 d.f. P-Value = 0,610138

The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO DAMA can be adequately modeled by a Poissondistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO DAMA into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO DAMA comes from a Poisson distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

140 160 180 200 2200

3

6

9

12

15





The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a gamma distribution tothe data on BOXER CORTO EXPUESTO DAMA. The estimated parameters ofthe fitted distribution are shown above. You can test whether thegamma distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the gamma distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.



dens

ity

150 160 170 180 190 2000

4

8

12

16

20

24(X 0,001)






The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO DAMA can be adequately modeled by a gamma distribution.The chi-square test divides the range of BOXER CORTO EXPUESTO DAMAinto nonoverlapping intervals and compares the number of observationsin each class to the number expected based on the fitted distribution.The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximum distance between thecumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTO DAMA and the CDF ofthe fitted gamma distribution. In this case, the maximum distance is0,102488. The other EDF statistics compare the empirical distributionfunction to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO DAMA comes from a gamma distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

140 160 180 200 2200

2

4

6

8

10

12




Fitted Laplace distribution: mean = 172,5 scale = 0,0810811

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a Laplace distributionto the data on BOXER CORTO EXPUESTO DAMA. The estimated parameters ofthe fitted distribution are shown above. You can test whether theLaplace distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the Laplace distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.



dens

ity

150 160 170 180 190 2000

4

8

12

16

20

24(X 0,001)






The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO DAMA can be adequately modeled by a Laplacedistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO DAMA into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximumdistance between the cumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTODAMA and the CDF of the fitted Laplace distribution. In this case,the maximum distance is 0,153248. The other EDF statistics comparethe empirical distribution function to the fitted CDF in differentways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO DAMA comes from a Laplace distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

140 160 180 200 2200

3

6

9

12

15

18




Fitted logistic distribution: mean = 170,663 standard deviation = 15,7772

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a logistic distributionto the data on BOXER CORTO EXPUESTO DAMA. The estimated parameters ofthe fitted distribution are shown above. You can test whether thelogistic distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the logistic distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.



dens

ity

150 160 170 180 190 2000

4

8

12

16

20

24(X 0,001)






The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO DAMA can be adequately modeled by a logisticdistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO DAMA into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximumdistance between the cumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTODAMA and the CDF of the fitted logistic distribution. In this case,the maximum distance is 0,0997871. The other EDF statistics comparethe empirical distribution function to the fitted CDF in differentways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO DAMA comes from a logistic distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

140 160 180 200 2200

2

4

6

8

10

12

Uncensored Data - BOXER CORTO EXPUESTO DAMA

Analysis Summary




The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a lognormal distributionto the data on BOXER CORTO EXPUESTO DAMA. The estimated parameters ofthe fitted distribution are shown above. You can test whether thelognormal distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the lognormal distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.



dens

ity

150 160 170 180 190 2000

4

8

12

16

20

24(X 0,001)






The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO DAMA can be adequately modeled by a lognormaldistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO DAMA into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximumdistance between the cumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTODAMA and the CDF of the fitted lognormal distribution. In this case,the maximum distance is 0,0994667. The other EDF statistics comparethe empirical distribution function to the fitted CDF in differentways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO DAMA comes from a lognormal distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

140 160 180 200 2200

2

4

6

8

10

12





The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a normal distribution tothe data on BOXER CORTO EXPUESTO DAMA. The estimated parameters ofthe fitted distribution are shown above. You can test whether thenormal distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the normal distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.



dens

ity

150 160 170 180 190 2000

4

8

12

16

20

24(X 0,001)






The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO DAMA can be adequately modeled by a normaldistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO DAMA into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximumdistance between the cumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTODAMA and the CDF of the fitted normal distribution. In this case, themaximum distance is 0,0966484. The other EDF statistics compare theempirical distribution function to the fitted CDF in different ways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO DAMA comes from a normal distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

140 160 180 200 2200

2

4

6

8

10

12




Fitted uniform distribution: lower limit = 150,0 upper limit = 200,0

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a uniform distributionto the data on BOXER CORTO EXPUESTO DAMA. The estimated parameters ofthe fitted distribution are shown above. You can test whether theuniform distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the uniform distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.



dens

ity

150 160 170 180 190 2000

4

8

12

16

20

24(X 0,001)






The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO DAMA can be adequately modeled by a uniformdistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO DAMA into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximumdistance between the cumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTODAMA and the CDF of the fitted uniform distribution. In this case,the maximum distance is 0,146667. The other EDF statistics comparethe empirical distribution function to the fitted CDF in differentways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO DAMA comes from a uniform distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

140 160 180 200 2200

2

4

6

8

10




Fitted Weibull distribution: shape = 12,936 scale = 177,619

The StatAdvisor--------------- This analysis shows the results of fitting a Weibull distributionto the data on BOXER CORTO EXPUESTO DAMA. The estimated parameters ofthe fitted distribution are shown above. You can test whether theWeibull distribution fits the data adequately by selectingGoodness-of-Fit Tests from the list of Tabular Options. You can alsoassess visually how well the Weibull distribution fits by selectingFrequency Histogram from the list of Graphical Options. Other optionswithin the procedure allow you to compute and display tail areas andcritical values for the distribution. To select a differentdistribution, press the alternate mouse button and select AnalysisOptions.



dens

ity

150 160 170 180 190 2000

4

8

12

16

20

24(X 0,001)






The StatAdvisor--------------- This pane shows the results of tests run to determine whether BOXERCORTO EXPUESTO DAMA can be adequately modeled by a Weibulldistribution. The chi-square test divides the range of BOXER CORTOEXPUESTO DAMA into nonoverlapping intervals and compares the number ofobservations in each class to the number expected based on the fitteddistribution. The Kolmogorov-Smirnov test computes the maximumdistance between the cumulative distribution of BOXER CORTO EXPUESTODAMA and the CDF of the fitted Weibull distribution. In this case,the maximum distance is 0,106255. The other EDF statistics comparethe empirical distribution function to the fitted CDF in differentways. Since the smallest P-value amongst the tests performed is greaterthan or equal to 0.10, we can not reject the idea that BOXER CORTOEXPUESTO DAMA comes from a Weibull distribution with 90% or higherconfidence.



freq

uenc

y

140 160 180 200 2200

2

4

6

8

10

12

6. PRESENTACION DEL MODELO

VARIABLES EXOGENAS

Cantidad de unidades por pedido

El tiempo entre llegadas del pedido

El tiempo de proceso en cada locación

VARIABLES ENDOGENAS

Porcentaje de máquina inactiva

Tiempo que permanece cada una de las unidades en el sistema

Horario de trabajo

VARIABLES DE ESTADO

Cantidad de operarios

Número de unidades que salen al terminar un turno

Cantidad procesada por cada una de las locaciones

ENTIDADES

Bóxer encarterado

Bóxer resorte expuesto corto hombre

Bóxer resorte expuesto dama

LOCACIONES

Almacén de materia prima

Fileteadora

Resortadora zeromax

Plana

Pulir y revisar

Recubridora

Resortadora

Empaque por unidad

Empaque por cajas

SUPUESTOS

No hay inventario inicial

El tiempo de simulación es de 240 horas

En cada máquina hay un operario

En cada máquina se realiza una operación

El tiempo de transporte es de 0.10 minutos

El lote cuando se recibe llega con todos las partes e insumos

No hay inventario de producto terminado

El personal es polivalente

7. MODELO ACTUAL BOXER ENCARTERADO

7.1 LAYOUT

7.2DATOS OBTENIDOS BOXER ENCARTERADO

--------------------------------------------------------------------------------General ReportOutput from C:\Users\HOME\Desktop\trabajo simulacion1\MODELO ACTUAL CLEVER\MODELO ACTUAL CLEVER ENCARTERADO.MODDate: Nov/25/2010 Time: 01:00:36 AM--------------------------------------------------------------------------------Scenario : Normal RunReplication : 1 of 1Simulation Time : 240 hr--------------------------------------------------------------------------------

LOCATIONS

Average Location Scheduled Total Minutes Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util---------------------------------- --------- -------- ------- --------- -------- -------- -------- ------FILETEADORA 1 240 1 6185 0.60 0.25 1 0 25.77FILETEADORA 2 240 1 6185 1.02 0.43 1 0 43.81FILETEADORA 3 240 1 6185 1.02 0.43 1 0 43.81RECUBRIDORA 1 240 1 6185 0.84 0.36 1 0 36.08RECUBRIDORA 2 240 1 6185 0.96 0.41 1 0 41.23RESORTADORA 240 1 0 0.00 0 0 0 0.00PLANA 1 240 1 6185 0.84 0.36 1 0 36.08PLANA 2 240 1 0 0.00 0 0 0 0.00PULIR Y REVISAR 240 1 6185 0.78 0.33 1 0 33.50EMPAQUE POR UNIDAD 240 1 6185 0.96 0.41 1 0 41.23EMPAQUE POR CAJA 240 1 206 3.60 0.05 1 0 5.15ALMACEN MATERIA PRIMA 240 999999 38340 89.02 237.04 1108 1023 0.02ALMACENAMIENTO FILETEADORA 1 240 999999 6185 43.69 18.76 82 0 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 2 240 999999 6185 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 3 240 999999 6185 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 1 240 999999 6185 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 2 240 999999 6185 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA 240 999999 0 0.00 0 0 0 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 1 240 999999 6185 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 2 240 999999 0 0.00 0 0 0 0.00ALMACENAMIENTO PULIR Y REVISAR 240 999999 6185 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE POR UND 240 999999 6185 35.59 15.28 30 5 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE POR CAJA 240 999999 206 0.00 0 1 0 0.00RESORTADORA ZEROMAS 240 1 6185 0.72 0.30 1 0 30.93FILETEADORA 4 240 1 6185 0.42 0.18 1 0 18.04ALMACENAMIENTO RESORTADORA ZEROMAS 240 999999 6185 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 4 240 999999 6185 0.00 0 1 0 0.00

LOCATION STATES BY PERCENTAGE (Multiple Capacity)

% | Location Scheduled % Partially % | %Name Hours Empty Occupied Full | Down---------------------------------- --------- ------ --------- ---- | ----ALMACEN MATERIA PRIMA 240 49.91 50.09 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 1 240 51.20 48.80 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 2 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 3 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 1 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 2 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 1 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 2 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO PULIR Y REVISAR 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE POR UND 240 3.42 96.58 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE POR CAJA 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA ZEROMAS 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 4 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00

LOCATION STATES BY PERCENTAGE (Single Capacity/Tanks)

Location Scheduled % % % % % %Name Hours Operation Setup Idle Waiting Blocked Down------------------- --------- --------- ----- ------ ------- ------- ----FILETEADORA 1 240 25.77 0.00 74.23 0.00 0.00 0.00FILETEADORA 2 240 38.66 0.00 56.19 5.15 0.00 0.00FILETEADORA 3 240 38.66 0.00 56.19 5.15 0.00 0.00RECUBRIDORA 1 240 36.08 0.00 63.92 0.00 0.00 0.00RECUBRIDORA 2 240 41.23 0.00 58.77 0.00 0.00 0.00RESORTADORA 240 0.00 0.00 100.00 0.00 0.00 0.00PLANA 1 240 30.93 0.00 63.92 5.15 0.00 0.00PLANA 2 240 0.00 0.00 100.00 0.00 0.00 0.00PULIR Y REVISAR 240 33.50 0.00 66.50 0.00 0.00 0.00EMPAQUE POR UNIDAD 240 41.23 0.00 58.77 0.00 0.00 0.00EMPAQUE POR CAJA 240 5.15 0.00 94.85 0.00 0.00 0.00RESORTADORA ZEROMAS 240 25.77 0.00 69.08 5.15 0.00 0.00FILETEADORA 4 240 18.04 0.00 81.96 0.00 0.00 0.00

FAILED ARRIVALS

Entity Location TotalName Name Failed------ --------------------- ------PEDIDO ALMACEN MATERIA PRIMA 0

ENTITY ACTIVITY

Average Average Average Average Average Current Minutes Minutes Minutes Minutes MinutesEntity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked--------------------------- ----- --------- ------- ------- --------- --------- -------EMPAQUE UNIDAD 0 0 - - - - -EMPAQUE CAJA 0 0 - - - - -MARQUILLA 6185 205 123.80 0.12 0.00 0.00 123.68LATERALES 0 205 - - - - -CANGURO 0 205 - - - - -TAPA INFERIOR 6185 205 117.38 0.12 0.00 0.00 117.26RESORTE 6185 205 119.90 0.12 0.00 0.00 119.78REFUERZO 0 0 - - - - -LATERALES UNIDOS 0 0 - - - - -BOXER ARMADO 0 0 - - - - -BOXER CON RESORTE 0 0 - - - - -BOXER POSTERIOR CERRADO 0 0 - - - - -BOXER ASENTADO 0 0 - - - - -BOXER CINTURA RECUBIERTA 0 0 - - - - -BOXER MARQUILLADO 0 0 - - - - -BOXER PULIDO Y REVISADO 0 0 - - - - -BOXER EMPACADO UND 6180 5 165.80 2.16 35.90 10.68 117.05BOXER EMPACADO CAJA 206 0 3.60 0.00 0.00 3.60 0.00PEDIDO 6390 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00CANGURO UNIDO 6185 0 118.64 0.36 0.00 0.60 117.68LATERALES CON TAPA INFERIOR 0 0 - - - - -BOXER PIERNAS RECUBIERTAS 0 0 - - - - -BOXER AGRUPADO 0 0 - - - - -

ENTITY STATES BY PERCENTAGE

% % Entity In Move Wait For % %Name Logic Res, etc. In Operation Blocked--------------------------- ------- --------- ------------ -------EMPAQUE UNIDAD - - - -EMPAQUE CAJA - - - -MARQUILLA 0.10 0.00 0.00 99.90LATERALES - - - -CANGURO - - - -TAPA INFERIOR 0.10 0.00 0.00 99.90RESORTE 0.10 0.00 0.00 99.90REFUERZO - - - -LATERALES UNIDOS - - - -BOXER ARMADO - - - -BOXER CON RESORTE - - - -BOXER POSTERIOR CERRADO - - - -BOXER ASENTADO - - - -BOXER CINTURA RECUBIERTA - - - -BOXER MARQUILLADO - - - -BOXER PULIDO Y REVISADO - - - -BOXER EMPACADO UND 1.30 21.66 6.44 70.60BOXER EMPACADO CAJA 0.00 0.00 100.00 0.00PEDIDO - - - -CANGURO UNIDO 0.30 0.00 0.51 99.19LATERALES CON TAPA INFERIOR - - - -BOXER PIERNAS RECUBIERTAS - - - -BOXER AGRUPADO - - - -

VARIABLES

Average Variable Total Minutes Minimum Maximum Current AverageName Changes Per Change Value Value Value Value-------- ------- ---------- ------- ------- ------- -------TOTAL 6390 2.25 0 6390 6390 3198.1CONTADOR 12780 1.12 0 1 0 0

7.3 ANALISIS

Una vez ajustado el modelo a la realidad y posteriormente haciendo su respectiva

validación, se analizan los resultados actuales obtenidos en la simulación en

PROMODEL.

Podemos observar que para el proceso que utiliza la empresa actualmente en la

elaboración del bóxer encarterado en algunas de las locaciones los porcentajes de

utilización son demasiado bajos y por lo tanto generan una capacidad ociosa que

puede ser disminuida en busca de aumentar la productividad de la empresa, se

puede observar que las locación más críticas son: Empaque por caja 5.15%.

Además dentro del proceso productivo para ésta entidad podemos observar que

en su mayoría las máquinas utilizadas no presentan un porcentaje de utilización

superior al 43%.

Este modelo nos muestra que la empresa no tiene un proceso estandarizado, que

su distribución de maquinaria y recursos es empírica generando ineficiencias y

tiempos ociosos.

8. MODELO ACTUAL BOXER EXPUESTO HOMBRE

8.1 LAYOUT

8.2 DATOS OBTENIDOS BOXER EXPUESTO

--------------------------------------------------------------------------------General ReportOutput from C:\Users\HOME\Desktop\trabajo simulacion1\MODELO ACTUAL CLEVER\MODELO ACTUAL CLEVER EXPUESTO.MODDate: Nov/25/2010 Time: 12:47:57 AM--------------------------------------------------------------------------------Scenario : Normal RunReplication : 1 of 1Simulation Time : 240 hr--------------------------------------------------------------------------------

LOCATIONS

Average Location Scheduled Total Minutes Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util------------------------------------ --------- -------- ------- --------- -------- -------- -------- ------FILETEADORA 1 240 1 6732 0.60 0.28 1 0 28.05FILETEADORA 2 240 1 6732 1.02 0.47 1 0 47.69FILETEADORA 3 240 1 6732 1.02 0.47 1 0 47.69RECUBRIDORA 1 240 1 6732 0.90 0.42 1 0 42.08RECUBRIDORA 2 240 1 6732 0.96 0.44 1 0 44.88RESORTADORA 240 1 0 0.00 0 0 0 0.00PLANA 1 240 1 6732 0.54 0.25 1 0 25.25PLANA 2 240 1 6732 0.84 0.39 1 0 39.27PULIR Y REVISAR 240 1 6732 0.78 0.36 1 0 36.47EMPAQUE POR UNIDAD 240 1 6732 0.96 0.44 1 0 44.88EMPAQUE POR CAJA 240 1 224 3.60 0.05 1 0 5.60ALMACEN MATERIA PRIMA 240 999999 41724 87.99 254.95 1302 1107 0.03ALMACENAMIENTO FILETEADORA 1 240 999999 6732 47.81 22.35 97 0 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 2 240 999999 6732 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 3 240 999999 6732 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 1 240 999999 6732 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 2 240 999999 6732 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA 240 999999 0 0.00 0 0 0 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 1 240 999999 6732 56.00 26.18 112 0 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 2 240 999999 6732 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO PULIR Y REVISAR 240 999999 6732 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE UNIDAD 240 999999 6732 28.25 13.20 30 12 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE CAJA 240 999999 224 0.00 0 1 0 0.00RESORTADORA ZEROMAS 240 1 0 0.00 0 0 0 0.00FILETEADORA 4 240 1 0 0.00 0 0 0 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA ZEROMAS 4 240 999999 0 0.00 0 0 0 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 4 240 999999 0 0.00 0 0 0 0.00


% | Location Scheduled % Partially % | %Name Hours Empty Occupied Full | Down------------------------------------ --------- ------ --------- ---- | ----ALMACEN MATERIA PRIMA 240 45.91 54.09 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 1 240 46.87 53.13 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 2 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 3 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 1 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 2 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 1 240 46.53 53.47 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 2 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO PULIR Y REVISAR 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE UNIDAD 240 4.90 95.10 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE CAJA 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA ZEROMAS 4 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 4 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00



FAILED ARRIVALS


ENTITY ACTIVITY

Average Average Average Average Average Current Minutes Minutes Minutes Minutes MinutesEntity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked--------------------------- ----- --------- ------- ------- --------- --------- -------EMPAQUE UNIDAD 0 0 - - - - -EMPAQUE CAJA 0 0 - - - - -MARQUILLA 6732 222 133.41 0.12 0.00 0.00 133.29LATERALES 0 222 - - - - -CANGURO 0 222 - - - - -TAPA INFERIOR 6732 222 128.55 0.12 0.00 0.00 128.43RESORTE 0 222 - - - - -REFUERZO 0 0 - - - - -LATERALES UNIDOS 0 0 - - - - -BOXER ARMADO 0 0 - - - - -BOXER CON RESORTE 0 0 - - - - -BOXER POSTERIOR CERRADO 0 0 - - - - -BOXER ASENTADO 0 0 - - - - -BOXER CINTURA RECUBIERTA 0 0 - - - - -BOXER MARQUILLADO 0 0 - - - - -BOXER PULIDO Y REVISADO 0 0 - - - - -BOXER EMPACADO POR UNIDAD 6720 12 167.76 1.68 28.24 9.72 128.11BOXER EMPACADO POR CAJA 224 0 3.60 0.00 0.00 3.60 0.00PEDIDO 6954 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00CANGURO UNIDO 6732 0 129.81 0.36 0.00 0.60 128.85LATERALES CON TAPA INFERIOR 0 0 - - - - -BOXER PIERNAS RECUBIERTAS 0 0 - - - - -RESORTE ARMADO 6732 0 130.95 0.12 0.00 0.54 130.29BOXER AGRUPADO 0 0 - - - - -


% % Entity In Move Wait For % %Name Logic Res, etc. In Operation Blocked--------------------------- ------- --------- ------------ -------EMPAQUE UNIDAD - - - -EMPAQUE CAJA - - - -MARQUILLA 0.09 0.00 0.00 99.91LATERALES - - - -CANGURO - - - -TAPA INFERIOR 0.09 0.00 0.00 99.91RESORTE - - - -REFUERZO - - - -LATERALES UNIDOS - - - -BOXER ARMADO - - - -BOXER CON RESORTE - - - -BOXER POSTERIOR CERRADO - - - -BOXER ASENTADO - - - -BOXER CINTURA RECUBIERTA - - - -BOXER MARQUILLADO - - - -BOXER PULIDO Y REVISADO - - - -BOXER EMPACADO POR UNIDAD 1.00 16.83 5.79 76.37BOXER EMPACADO POR CAJA 0.00 0.00 100.00 0.00PEDIDO - - - -CANGURO UNIDO 0.28 0.00 0.46 99.26LATERALES CON TAPA INFERIOR - - - -BOXER PIERNAS RECUBIERTAS - - - -RESORTE ARMADO 0.09 0.00 0.41 99.50BOXER AGRUPADO - - - -

VARIABLES

Average Variable Total Minutes Minimum Maximum Current AverageName Changes Per Change Value Value Value Value-------- ------- ---------- ------- ------- ------- -------CONTADOR 13908 1.03 0 1 0 0TOTAL 6954 2.07 0 6954 6954 3485.8

8.3 ANALISIS



PROMODEL.


elaboración del bóxer expuesto en algunas de las locaciones los porcentajes de

utilización son demasiado bajos y por lo tanto generan una capacidad ociosa que

puede ser disminuida en busca de aumentar la productividad de la empresa, se

puede observar que las locación más críticas son: Empaque por caja 5.60%.



superior al 48%.



tiempos ociosos.

9. MODELO ACTUAL BOXER EXPUESTO DAMA

9.1LAYOUT

9.2DATOS OBTENIDOS BOXER EXPUESTO--------------------------------------------------------------------------------General ReportOutput from C:\Users\HOME\Desktop\trabajo simulacion1\MODELO ACTUAL CLEVER\MODELO ACTUAL CLEVER DAMA.MODDate: Nov/25/2010 Time: 12:56:24 AM--------------------------------------------------------------------------------Scenario : Normal RunReplication : 1 of 1Simulation Time : 240 hr--------------------------------------------------------------------------------

LOCATIONS

Average Location Scheduled Total Minutes Average Maximum Current Name Hours Capacity Entries Per Entry Contents Contents Contents % Util---------------------------------- --------- -------- ------- --------- -------- -------- -------- ------FILETEADORA 1 240 1 5045 0.72 0.25 1 0 25.23FILETEADORA 2 240 1 5045 0.54 0.18 1 0 18.92FILETEADORA 3 240 1 5045 0.30 0.10 1 0 10.51RECUBRIDORA 1 240 1 5045 0.78 0.27 1 0 27.33RECUBRIDORA 2 240 1 0 0.00 0 0 0 0.00RESORTADORA 240 1 5045 0.66 0.23 1 0 23.12PLANA 1 240 1 5045 0.24 0.08 1 0 8.41PLANA 2 240 1 5045 0.84 0.29 1 0 29.43PULIR Y REVISAR 240 1 5045 0.78 0.27 1 0 27.33EMPAQUE POR UNIDAD 240 1 5045 0.96 0.33 1 0 33.63EMPAQUE POR CAJA 240 1 168 3.60 0.04 1 0 4.20ALMACEN MATERIA PRIMA 240 999999 26060 58.31 105.52 791 667 0.01ALMACENAMIENTO FILETEADORA 1 240 999999 5045 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 2 240 999999 5045 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 3 240 999999 5045 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 1 240 999999 5045 5.05 1.77 13 0 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 2 240 999999 0 0.00 0 0 0 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA 240 999999 5045 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 1 240 999999 5045 5.05 1.77 14 0 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 2 240 999999 5045 0.00 0 1 0 0.00ALMACENAMIENTO PULIR Y REVISAR 240 999999 5045 10.11 3.54 22 0 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE UNIDAD 240 999999 5045 46.79 16.39 30 5 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE CAJA 240 999999 168 0.00 0 1 0 0.00RESORTADORA ZEROMAS 240 1 0 0.00 0 0 0 0.00FILETEADORA 4 240 1 0 0.00 0 0 0 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA ZEROMAS 240 999999 0 0.00 0 0 0 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 4 240 999999 0 0.00 0 0 0 0.00


% | Location Scheduled % Partially % | %Name Hours Empty Occupied Full | Down---------------------------------- --------- ------ --------- ---- | ----ALMACEN MATERIA PRIMA 240 65.57 34.43 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 1 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 2 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 3 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 1 240 68.07 31.93 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RECUBRIDORA 2 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 1 240 69.97 30.03 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO PLANA 2 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO PULIR Y REVISAR 240 63.29 36.71 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE UNIDAD 240 1.32 98.68 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO EMPAQUE CAJA 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO RESORTADORA ZEROMAS 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00ALMACENAMIENTO FILETEADORA 4 240 100.00 0.00 0.00 | 0.00



FAILED ARRIVALS


ENTITY ACTIVITY

Average Average Average Average Average Current Minutes Minutes Minutes Minutes MinutesEntity Total Quantity In In Move Wait For In Name Exits In System System Logic Res, etc. Operation Blocked------------------------- ----- --------- ------- ------- --------- --------- -------EMPAQUE UNIDAD 0 0 - - - - -EMPAQUE CAJA 0 0 - - - - -MARQUILLA 5045 167 85.87 0.12 0.00 0.00 85.75LATERALES 0 167 - - - - -CANGURO 0 0 - - - - -TAPA INFERIOR 0 0 - - - - -RESORTE 5045 167 72.81 0.12 0.00 0.00 72.69REFUERZO 5045 167 72.03 0.12 0.00 0.00 71.91LATERALES UNIDOS 0 0 - - - - -BOXER ARMADO 0 0 - - - - -BOXER CON RESORTE 0 0 - - - - -BOXER POSTERIOR CERRADO 0 0 - - - - -BOXER ASENTADO 0 0 - - - - -BOXER RECUBIERTO 0 0 - - - - -BOXER MARQUILLADO 0 0 - - - - -BOXER PULIDO Y REVISADO 0 0 - - - - -BOXER EMPACADO POR UNIDAD 5040 5 149.17 2.22 46.89 9.06 90.99BOXER EMPACADO POR CAJA 168 0 3.60 0.00 0.00 3.60 0.00PEDIDO 5212 0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00BOXER AGRUPADO 0 0 - - - - -


% % Entity In Move Wait For % %Name Logic Res, etc. In Operation Blocked------------------------- ------- --------- ------------ -------EMPAQUE UNIDAD - - - -EMPAQUE CAJA - - - -MARQUILLA 0.14 0.00 0.00 99.86LATERALES - - - -CANGURO - - - -TAPA INFERIOR - - - -RESORTE 0.16 0.00 0.00 99.84REFUERZO 0.17 0.00 0.00 99.83LATERALES UNIDOS - - - -BOXER ARMADO - - - -BOXER CON RESORTE - - - -BOXER POSTERIOR CERRADO - - - -BOXER ASENTADO - - - -BOXER RECUBIERTO - - - -BOXER MARQUILLADO - - - -BOXER PULIDO Y REVISADO - - - -BOXER EMPACADO POR UNIDAD 1.49 31.44 6.07 61.00BOXER EMPACADO POR CAJA 0.00 0.00 100.00 0.00PEDIDO - - - -BOXER AGRUPADO - - - -

VARIABLES

Average Variable Total Minutes Minimum Maximum Current AverageName Changes Per Change Value Value Value Value-------- ------- ---------- ------- ------- ------- -------CONTADOR 10424 1.38 0 1 0 0TOTAL 5212 2.76 0 5212 5212 2612.6

9.2 ANALISIS



PROMODEL.


elaboración del bóxer expuesto dama en algunas de las locaciones los porcentajes

de utilización son demasiado bajos y por lo tanto generan una capacidad ociosa

que puede ser disminuida en busca de aumentar la productividad de la empresa,

se puede observar que las locación más críticas son: Empaque por caja 4.20%.



superior al 34%.



tiempos ociosos.

10. VALIDACION DE MODELO

Para la validación de los datos obtenidos por el modelo de simulación se realizan 10 replicas y se

obtuvieron los resultados de las cantidades y de la variable TOTAL, se realizo un intervalo de

confianza para la media de los datos obtenidos en cada una de las y los intervalos datos obtenidos

son los siguientes.

REPLICA ARROJADA

ENCARTERADO

REPLICA /30 DIAS

ENCARTERADO

REPLICAS ARROJADA EXPUESTO

REPLICAS /30 DIAS

EXPUESTO

REPLICAS ARROJADA EXPUESTO

DAMA

REPLICAS /30 DIAS

EXPUESTO DAMA

1 6390 213 6954 232 5212 1742 6250 208 6890 230 5232 1743 6289 210 6880 229 5095 1704 6370 212 6895 230 5126 1715 6098 203 6872 229 5240 1756 6370 212 6993 233 5241 1757 6340 211 7000 233 5135 1718 6195 207 6743 225 5100 1709 6230 208 6880 229 5139 171

10 6210 207 6765 226 5109 170

% de confiabilidad 95 % --- valor de Z=1.96Media 1 209,12 229,5576757 172,085904Desviación 1 3,148 2,822082236 2,031021758Lim inferior 207,17 227,808531 170,8270637Valor esperado 208 228 171Lim superior 211,07 231,3068204 173,3447443

11. PROPUESTAS

Escenario 1Se plantea integrar el proceso de empaque por unidad y el proceso de empaque por caja en una sola locación, esto con el fin de disminuir los costos de operación en un operario menos.Salario de $515.000*12meses=$6.180.000 año sin incluir prestaciones legales.Actualmente empaque por unidad y empaque por caja tienen un porcentaje de utilización de 42.05% y 5.11% respectivamente y lo pasamos a un 97.79% de utilización.

RESULTADO OBTENIDO

Escenario 2Se plantea la implementación de un sistema TOC, donde se busque eliminar los almacenamientos temporales que causan actualmente muchos desplazamientos del personal, además de desorden a la operación y costos escondidos al proceso.

Ver modelo mejorado 2.

Escenario 3Se plantea la estandarización de los procesos, basados inicialmente en los resultados de estudios de tiempos elaborados por nosotros los estudiantes. Lo que facilita la aplicación de incentivos al personal de la planta ya que el personal puede acceder a estos en base a resultados obtenidos.

12. CONCLUSIONES

Después de la simulación del modelo actual, podemos observar que la empresa

tiene una utilización de la maquinaria muy baja, y se presentan muchos tiempos

ociosos, esto debido a que la empresa trabaja bajo un sistema empírico

confirmando así el problema planteado inicialmente.

En las mejoras planteadas tenemos que para picos altos de producción se puede

obtener una mejora significativa en los resultados tanto financieros como de

satisfacción de los clientes; ya que se consigue disminuir el numero de operarios y

el tiempo que las entidades permanecen en el sistema.

13. DESCRIPCION DE LA METODOLOGIA

Se realizo la visita a la empresa CLEVER MODA. En ella se observo el proceso de

producción del bóxer encarterado bóxer de resorte expuesto hombre y dama,

analizando su método de trabajo e identificando las posibles falencias que tuviera

dicho proceso.

Para el desarrollo de la simulación se necesitaban datos históricos de las

demandas de cada entidad las cuales fueron suministradas por la empresa,

además se requería los tiempos de elaboración de cada producto, estos fueron

tomados por nosotros.

Una vez estandarizados los tiempos de operación, además de conocer las

demandas se procedió a realizar los diferentes ajustes de las distribuciones de

probabilidades por medio del programa Statgraphics. , con el fin de obtener los

histogramas y ajustes a las distribuciones de probabilidad.

Con la observación y análisis de cada entidad pudo también determinarse

variables del proceso, locaciones, las cuales posteriormente fueron utilizadas en

la herramienta PROMODEL, con el fin de poder evaluar el proceso actual.

Luego del análisis del proceso actual se definió atacar el problema por medio

análisis de puestos de trabajo y de % de utilización de maquinaria, atacando

inicialmente los procesos con menos utilización, se monto el nuevo escenario en

Promodel para poder verificar su funcionalidad y la mejora que se obtiene al

implementarlo.

Proseguimos a plantear una nueva mejora en el segundo escenario teniendo en

cuenta los almacenamientos que se generan en cada una de las maquinas, por lo

cual se eliminaron estaciones de trabajo liberando espacio físico y agregando

orden al proceso.

Luego planteamos un tercer escenario enfocado puntualmente a trabajar con

incentivos con base a resultados obtenidos, de acuerdo a los tiempos de

operación suministrados por nosotros los estudiantes.

14. DISCUSIÓN DE LA APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA AL CASO DE ESTUDIO

La simulación nos permitirá solucionar el problema de la empresa, ya que con ella

podremos modelar en tiempo real el resultado obtenido y probar si es aplicable a

la empresa; de no ser aplicable podremos experimentar con otras diferentes

soluciones que siendo modeladas en Promodel nos permitirán predecir o probar si

la solución es viable y lo más importante, es que realizando cada una de las

diferentes pruebas no tendremos que incurrir en costos demasiado grandes, paros

en la producción o cambios innecesarios en la empresa ya que primero serán

modelados en el sistema.

BIBLIOGRAFIA

GARCIA DUNA, Eduardo; GARCIA REYES, Heriberto; CARDENAS BARRON, Leopoldo.(2006). Simulacion y análisis de sistemas. México: PEARSON EDUCACION-

trabajo de simulaciÓn discreta

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