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Es el valor inicial o también llamado semilla utilizado para generar el primer número de la lista de aleatorios.

Enviado por   •  22 de Noviembre de 2017  •  1.514 Palabras (7 Páginas)  •  566 Visitas

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Así se generan variables aleatorias del tipo normal (x_normal) y se verifica al igual con el histograma de estos datos.

[pic 17]

- Exponencial

La función acumulada de probabilidad para la distribución exponencial está dada por:

[pic 18]

Donde es un parámetro característico de esta distribución que puede ser deducido sacándole el promedio a los datos que es igual a la esperanza de esta distribución es decir:[pic 19]

[pic 20]

Entonces se continúa el procedimiento igualando F(x) a y despejar x:

[pic 21]

Teniendo en cuenta el despeje de x se hallan cien variables de tipo x_exponencial y se comprueba que cumplan una distribución exponencial:

[pic 22]

[pic 23]

- Uniforme continua

La función acumulada de probabilidad para la distribución uniforme continua está dada por:

[pic 24]

Donde “a” y “b” son parametros caracteristicos de esta distribución, teniendo en cuenta que a debe ser menor que b y además se debe tener en cuenta que sólo se escoge la parte en la que , es decir igualando esto a y despejando x se tiene que:[pic 25][pic 26]

[pic 27]

Al igual se define los límites que debe tener :[pic 28]

[pic 29]

Teniendo en cuenta los limites se normalizan los números aleatorios al igual que se hizo en el numeral dos para verificar que fueran números aleatorios, con el fin de que el número aleatorio cumpla los limites. Así se genera variables de tipo x_uniforme y se comprueba que cumplan una distribución [pic 30]

Uniforme continua:

[pic 31]

El uso de estas Rutinas son necesarias para poder simular valores de acuerdo a las necesidades principales de las personas que las utilizan

- Se observó el problema desde todos los puntos posibles para resolverlo y poder optimizar la producción en general de la fábrica, en base a estos análisis decidimos que las variables de interés para este problema son:

Mes contra Pedido: es necesario conocer esta variable ya que se puede usar para saber cuántos productos al final del mes se lograron sacar, esto nos ayudó a determinar si la cantidad de productos producidos estaba muy debajo de la meta, la cual era de 40 productos, con el conocimiento y comparación de estas dos variables podemos tener una idea de cuánto producto se está quedando por fuera de las metas a niveles tanto mensuales como anual

Producto contra Pedido: Esta se convierte en otra variable de interés ya que nos dice la cantidad de mercancía pedida por cada producto, sabiendo así cuales productos tienen mayor pedido, y al conocer estos valores, se puede dar mayor enfoque a estos productos para que su cadena de producción se pueda disminuir el tiempo y lograr mayor eficiencia en estos productos

Producto contra Mecanizado: Con esta variable logramos saber la cantidad de tiempo consumidos de cada producto en el mecanizado, esta variable se hace necesaria para poder optimizar el tiempo en el mecanizado

Producto contra Rectificado: Con esta variable logramos saber la cantidad de tiempo consumido de cada producto en el Rectificado, esta variable se hace necesaria para poder optimizar los tiempos en el Rectificado logrando así que los productos salgan de la cadena producción a un ritmo más acelerado, lo que implica mayor tiempo en el que se puede emplear para la producción de nuevos productos y lograr la meta general

- Con estas variables ya definidas hicimos sus análisis, también sus histogramas y sus respectivas pruebas con las cuales logramos determinar lo siguiente para cada variable de interés

Mes contra Pedido: en esta se determinó que la mejor distribución era la distribución uniforme

[pic 32]

Producto contra Pedido: con esta variable se determinó que lo mejor distribución era la tipo gamma

[pic 33]

Producto contra Mecanizado: la mejor distribución para esta fue la continua

[pic 34]

Producto contra Rectificado: en esta variable la mejor distribución también fue la continua

[pic 35]

- Con respecto al análisis de los datos y de las distribuciones previamente analizadas se llega a la conclusión que la política que se debe implementar en la empresa, para que se pueda lograr el objetivo de alcanzar los 40 productos es hacer que los lotes de producción que ingresan a la cadena, sean distribuidos uniformemente para que estos no tengas variaciones en los tiempos y no genere los retrasos sucedidos en lo simulado anteriormente ya que no todos lo lotes de producción se encontraban distribuidos uniformemente

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