Universidad Tecnológica de Torreón

Estadística: Actividad Integradora

Procesos Industriales Área Manufactura

Fernando Dominguez Borrego

2°A

07 de Febrero de 2015

Importancia de la estadística en la Ingeniería Industrial.

Sin duda alguna la estadística abarca un gran campo de estudio en la ingeniería industrial, un claro ejemplo es el presente estudio sobre los pernos, pieza utilizada de manera muy frecuente en este ámbito.

Se necesitan cantidades si no precias, muy cercanas a estas, ya que un fallo de 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 ellos uno 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 resultados estadísticos pueden contar con un alto nivel de eficacia y precisión si se realizan de 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 producto que cuente con una demanda, un proceso productivo y datos anteriores para poder hacer un estudio detallado del cual podamos diferir un pronóstico o una probabilidad de nuestras ventas, demanda o fabricación.

Sin datos estadísticos los negocios, empresas u organizaciones trabajarían sin rumbo alguno, ya que es la estadística la que brinda una visión más amplia sobre lo que tiene la empresa y de qué manera emplearlo, en cambio si la estadística no estuviera presente en la ingeniería industrial los proyectos 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

Valor max= 1.632Valor min= 1.391

x i f i fa i fr i fra i f i x i lx i - l f i x i - 2 f i Rango= 0.2411.3910 1.4151 1.3905 1.4156 1.40305 8 8 0.026666667 0.026666667 11.2244 0.815056 0.08303954 Tamaño intervalo 0.02411.4152 1.4393 1.4147 1.4398 1.42725 12 20 0.04 0.066666667 17.127 0.932184 0.072413921.4394 1.4635 1.4389 1.464 1.45145 32 52 0.106666667 0.173333333 46.4464 1.711424 0.091530381.4636 1.4877 1.4631 1.4882 1.47565 58 110 0.193333333 0.366666667 85.5877 1.698356 0.049731261.4878 1.5119 1.4873 1.5124 1.49985 62 172 0.206666667 0.573333333 92.9907 0.315084 0.001601261.5120 1.5361 1.5115 1.5366 1.52405 56 228 0.186666667 0.76 85.3468 1.070608 0.020467881.5362 1.5603 1.5357 1.5608 1.54825 37 265 0.123333333 0.883333333 57.28525 1.602766 0.069428621.5604 1.5845 1.5599 1.585 1.57245 21 286 0.07 0.953333333 33.02145 1.417878 0.095732291.5846 1.6087 1.5841 1.6092 1.59665 10 296 0.033333333 0.986666667 15.9665 0.91718 0.084121921.6088 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 0.62181498Media aritmetica 1.504932

Desv. Media 0.03648069Varianza 0.00207272

Valor max. Xi 1.62085 Desv. Estan. 0.0455271Valor min. Xi 1.40305 Cuartil 1 1.4575

Cuartil 2 1.51195Cuartil 3 1.5664

Medidas de tendencia central y de dispersion

Intervalos Aparentes

Límite inferior

Límite superior

Marcas de clase

Frecuencia absoluta

Frecuencia relativaFrecuencia

relativa acum.Intervalos Reales

Límite inferiorLímite

superior

Frecuencia acumulada

Graficas

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