Termo unidad Ingeniería de producción

Pedro Perea RubalcaabaReseña14 de Mayo de 2020

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Ingeniería de producción 1

Nombre: franco martines brandon Fecha:13/05/20

1.- La tabla siguiente registra el número de litros de sangre tipo B que el hospital Sany utilizó en las últimas 6 semanas:

Semana de	Litros usados
Agosto 31	360
Septiembre 7	389
Septiembre 14	410
Septiembre 21	381
Septiembre 28	368
Octubre 5	374
Octubre 12

a) 21 de septiembre = 381

28 de septiembre = 368

5 de octubre = 374

Promedio Móvil de 3 Semanas (381+368 + 374) /3=374.33

El pronóstico de unidades de sangre tipo b, para la semana del 12 de octubre es de 374.33.

Promedio Móvil Ponderado de 3 Semanas [(381 * .1) + (368 * .3) + (374 * .6)] / 1 [(38.1) + (110.4) + (224.4)] / 1 [372.9] / 1 = 372.9

Solución: Nuevo pronóstico (semana del 12 de octubre) 360 + .2 (374-360) 360 + 2.8 = 362.8

Pronostique la demanda iniciando en la semana 4 y hasta la semana del 12 de octubre usando una media móvil de 3 semanas
Utilice una media móvil ponderada de 3 semanas usando ponderaciones de 0.1, 0.3, y 0.6, usando 0.6 para el periodo más reciente inicie en semana 4 y hasta la 7.
calcule el pronóstico para la semana del 12 de octubre usando suavizamiento exponencial con un pronóstico de 360 para el 31 de agosto y una α = 0.2

2.-Se tienen los siguientes datos obtenidos con algún método de pronósticos calcule DAM y ECM ¿Cuál método es mejor?

period o	Valores pronosticado s	Valores reales
1	410	406
2	419	423
3	428	423
4	435	440

3.-Una joyería se anuncia cada semana en los periódicos locales y está pensando en aumentar su presupuesto publicitario pero antes de hacerlo quiere evaluar la eficacia previa de este tipo de anuncios. A continuación se muestran 5 semanas de datos

Ventas en miles de dólares	Presupuesto publicitario en cientos de dólares
11	5
6	5
10	7
6	2
12	8

Desarrolle un modelo de regresión lineal para ayudar a la joyería a evaluar su publicidad.

Obtenga la ecuación de la recta.
determine de cuanto serán las ventas cuando la publicidad sea 10
calcule el coeficiente de correlación
cual el error estándar de la estimación

c)[pic 1]

Coeficiente de correlación

0.7678689

4.-considere los siguientes niveles de demanda real y pronosticada para un teléfono comercial en Office Max:

periodo	Demanda real	Demanda pronosticad a
1	50	50
2	42	50
3	56	48
4	46	50
5	48	50

Calcule la señal de control. [pic 2]

...

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