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Universidad Tecnológica de Torreón
Estadística: Actividad Integradora
Procesos Industriales Área Manufactura
Fernando Dominguez Borrego
2°A
07 de Febrerode 2015
Importancia de la estadística en la Ingeniería Industrial.
Sinduda algunala estadísticaabarca un gran campo de estudioenlaingenieríaindustrial,unclaro
ejemplo es el presente estudio sobre lospernos, pieza utilizada de manera muy frecuente eneste
ámbito.
Se necesitancantidadessi noprecias,muycercanasaestas,yaque unfallode diámetro,tolerancias
o cualquier otra medida puede traer como consecuencia a una línea de producción demasiados
errores, y por consiguiente pérdida de diversos recursos,entre ellosuno de los más valiosos para
cualquier organización: el tiempo.
Un estudio de frecuencias nos puede auxiliar a la hora de producir algún producto, almacenarlo y
calcular que tan frecuentes son los errores que este puede presentar, y una vez obtenidos estos
datos tomar medidas para solucionarlo.
Los resultadosestadísticospuedencontarcon un alto nivel de eficaciay precisiónsi se realizande
manera correcta, y no hay nada más certero que un método seguro de controlar tus datos.
Otro ejemplo puede ser en la demanda de diversos productos, los coches; contabilizando la
demanda de los diversos modelos, o si se quiere profundizar más, las medidas de las piezas del
mismo. La fabricación de maquinaria pesada también puede ser un buen ejemplo, y todo aquel
productoque cuente conunademanda,unprocesoproductivo ydatosanterioresparapoderhacer
un estudiodetalladodelcual podamosdiferirunpronósticoounaprobabilidadde nuestrasventas,
demanda o fabricación.
Sindatosestadísticoslosnegocios,empresasuorganizacionestrabajaríansinrumboalguno,yaque
esla estadísticalaque brindaunavisiónmásampliasobre loque tienelaempresayde qué manera
emplearlo,encambiosi laestadísticanoestuvierapresenteenlaingenieríaindustriallosproyectos
aun serian de prueba y error, gastando así recursos y tiempo.
Si se tiene en mente un estudio con precisión, certeza y un alto grado de confiabilidad se debe de
contar con la estadística, no solo en la ingeniería industrial si no en muchos campos más, pero se
debe de tomar en cuenta que como todo estudio,no puede predecir ni solucionar el 100%, por lo
tanto se pueden presentar variaciones o sucesos fuera de lo que se tenía planeado, pero esto de
ninguna manera resta efectividad a la estadística.
Tabla de Frecuencias
Valormax= 1.632
Valormin= 1.391
xi fi fai fri frai fixi lxi- l f i xi- 2
f i Rango= 0.241
1.3910 1.4151 1.3905 1.4156 1.40305 8 8 0.026666667 0.026666667 11.2244 0.815056 0.08303954 Tamañointervalo 0.0241
1.4152 1.4393 1.4147 1.4398 1.42725 12 20 0.04 0.066666667 17.127 0.932184 0.07241392
1.4394 1.4635 1.4389 1.464 1.45145 32 52 0.106666667 0.173333333 46.4464 1.711424 0.09153038
1.4636 1.4877 1.4631 1.4882 1.47565 58 110 0.193333333 0.366666667 85.5877 1.698356 0.04973126
1.4878 1.5119 1.4873 1.5124 1.49985 62 172 0.206666667 0.573333333 92.9907 0.315084 0.00160126
1.5120 1.5361 1.5115 1.5366 1.52405 56 228 0.186666667 0.76 85.3468 1.070608 0.02046788
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1.5846 1.6087 1.5841 1.6092 1.59665 10 296 0.033333333 0.986666667 15.9665 0.91718 0.08412192
1.6088 1.6329 1.6083 1.6334 1.62085 4 300 0.013333333 1 6.4834 0.463672 0.05374793
300 Suma 451.4796 10.944208 0.62181498
Mediaaritmetica 1.504932
Desv.Media 0.03648069
Varianza 0.00207272
Valormax.Xi 1.62085 Desv.Estan. 0.0455271
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Medidasde tendenciacentral yde
dispersion
IntervalosAparentes
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absoluta
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Actividad Integradora

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  • 2. Importancia de la estadística en la Ingeniería Industrial. Sinduda algunala estadísticaabarca un gran campo de estudioenlaingenieríaindustrial,unclaro ejemplo es el presente estudio sobre lospernos, pieza utilizada de manera muy frecuente eneste ámbito. Se necesitancantidadessi noprecias,muycercanasaestas,yaque unfallode diámetro,tolerancias o cualquier otra medida puede traer como consecuencia a una línea de producción demasiados errores, y por consiguiente pérdida de diversos recursos,entre ellosuno de los más valiosos para cualquier organización: el tiempo. Un estudio de frecuencias nos puede auxiliar a la hora de producir algún producto, almacenarlo y calcular que tan frecuentes son los errores que este puede presentar, y una vez obtenidos estos datos tomar medidas para solucionarlo. Los resultadosestadísticospuedencontarcon un alto nivel de eficaciay precisiónsi se realizande manera correcta, y no hay nada más certero que un método seguro de controlar tus datos. Otro ejemplo puede ser en la demanda de diversos productos, los coches; contabilizando la demanda de los diversos modelos, o si se quiere profundizar más, las medidas de las piezas del mismo. La fabricación de maquinaria pesada también puede ser un buen ejemplo, y todo aquel productoque cuente conunademanda,unprocesoproductivo ydatosanterioresparapoderhacer un estudiodetalladodelcual podamosdiferirunpronósticoounaprobabilidadde nuestrasventas, demanda o fabricación. Sindatosestadísticoslosnegocios,empresasuorganizacionestrabajaríansinrumboalguno,yaque esla estadísticalaque brindaunavisiónmásampliasobre loque tienelaempresayde qué manera emplearlo,encambiosi laestadísticanoestuvierapresenteenlaingenieríaindustriallosproyectos aun serian de prueba y error, gastando así recursos y tiempo. Si se tiene en mente un estudio con precisión, certeza y un alto grado de confiabilidad se debe de contar con la estadística, no solo en la ingeniería industrial si no en muchos campos más, pero se debe de tomar en cuenta que como todo estudio,no puede predecir ni solucionar el 100%, por lo tanto se pueden presentar variaciones o sucesos fuera de lo que se tenía planeado, pero esto de ninguna manera resta efectividad a la estadística.
  • 3. Tabla de Frecuencias Valormax= 1.632 Valormin= 1.391 xi fi fai fri frai fixi lxi- l f i xi- 2 f i Rango= 0.241 1.3910 1.4151 1.3905 1.4156 1.40305 8 8 0.026666667 0.026666667 11.2244 0.815056 0.08303954 Tamañointervalo 0.0241 1.4152 1.4393 1.4147 1.4398 1.42725 12 20 0.04 0.066666667 17.127 0.932184 0.07241392 1.4394 1.4635 1.4389 1.464 1.45145 32 52 0.106666667 0.173333333 46.4464 1.711424 0.09153038 1.4636 1.4877 1.4631 1.4882 1.47565 58 110 0.193333333 0.366666667 85.5877 1.698356 0.04973126 1.4878 1.5119 1.4873 1.5124 1.49985 62 172 0.206666667 0.573333333 92.9907 0.315084 0.00160126 1.5120 1.5361 1.5115 1.5366 1.52405 56 228 0.186666667 0.76 85.3468 1.070608 0.02046788 1.5362 1.5603 1.5357 1.5608 1.54825 37 265 0.123333333 0.883333333 57.28525 1.602766 0.06942862 1.5604 1.5845 1.5599 1.585 1.57245 21 286 0.07 0.953333333 33.02145 1.417878 0.09573229 1.5846 1.6087 1.5841 1.6092 1.59665 10 296 0.033333333 0.986666667 15.9665 0.91718 0.08412192 1.6088 1.6329 1.6083 1.6334 1.62085 4 300 0.013333333 1 6.4834 0.463672 0.05374793 300 Suma 451.4796 10.944208 0.62181498 Mediaaritmetica 1.504932 Desv.Media 0.03648069 Varianza 0.00207272 Valormax.Xi 1.62085 Desv.Estan. 0.0455271 Valormin.Xi 1.40305 Cuartil 1 1.4575 Cuartil 2 1.51195 Cuartil 3 1.5664 Medidasde tendenciacentral yde dispersion IntervalosAparentes Límite inferior Límite superior Marcasde clase Frecuencia absoluta Frecuenciarelativa Frecuencia relativaacum. IntervalosReales Límite inferior Límite superior Frecuencia acumulada