Aplicación de la técnica multivariada Manova a dos variables de control provenientes de tres modelos de simulación estocásticos de un proceso productivo

In this article, the improvement of the manufacturing process of a construction brick producing company in the city of Santa Marta was studied. By simulation the current process has been modeled and improvement alternatives have been established. The performance of these simulated processes...

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Autores:

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2021

Institución:: Universidad Católica de Pereira

Repositorio:: Repositorio Institucional - RIBUC

Idioma:

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spelling	Aplicación de la técnica multivariada Manova a dos variables de control provenientes de tres modelos de simulación estocásticos de un proceso productivoIn this article, the improvement of the manufacturing process of a construction brick producing company in the city of Santa Marta was studied. By simulation the current process has been modeled and improvement alternatives have been established. The performance of these simulated processes has been assessed using the variables cost per lot (in Colombian pesos) and the time in the System (in hours), both programmed in the simulated models and which were established as control variables. These variables are the components of a bivariate vector whose values were obtained from samples derived from replicating each of the models, which were then analyzed using a technique derived from multivariate statistics called Manova. The multivariate hypothesis test shows that one of the models presents better performance. Based on the results, it is concluded that the company should adopt the improvement found in the simulation.En este artículo fue estudiado el mejoramiento del proceso de fabricación de una empresa productora de ladrillos para construcción en la ciudad de Santa Marta. Mediante simulación se ha modelado el proceso actual y se establecieron alternativas de mejoramiento. El desempeño de estos procesos simulados se ha valorado mediante las variables “Costo por lote” (en pesos colombianos) y el “Tiempo en el sistema” (en horas), ambas programadas en los modelos simulados y las cuales se establecieron como variables de control. Estas variables son las componentes de un vector bivariado cuyos valores fueron obtenidos de muestras provenientes de replicar cada uno de los modelos que luego fueron analizados mediante la utilización de una técnica proveniente de la estadística multivariada denominada Manova. La prueba de hipótesis multivariada muestra que uno de los modelos presenta mejor desempeño. Basado en los resultados, se concluye que la empresa debería adoptar el mejoramiento encontrado en la simulación.Universidad Católica de Pereira2022-06-01T19:09:03Z2022-06-01T19:09:03Z2021-04-20Artículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1https://revistas.ucp.edu.co/index.php/entrecienciaeingenieria/article/view/1695http://hdl.handle.net/10785/10004Entre ciencia e ingeniería; Vol 14 No 28 (2020)Entre Ciencia e Ingeniería; Vol. 14 Núm. 28 (2020)Entre ciencia e ingeniería; v. 14 n. 28 (2020)2539-41691909-8367Derechos de autor 2021 Entre Ciencia e Ingenieríahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es_EShttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es_ESinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Muñoz, José JorgeVargas, Jhon JairoPaba, Nayeth AlejandraOrdoñez, Nicolásoai:repositorio.ucp.edu.co:10785/100042025-01-27T23:59:46Z
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