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Modelo matemático para la planificación de la producción del sector cuero en la parroquia de Quisapincha

Abstract:

La finalidad de este estudio fue el elaborar un modelo matemático que se adecue a las necesidades de mejora económica del sector del cuero en la parroquia de Quisapincha Ambato Ecuador, con el fin de planificar adecuadamente la producción mediante el uso de una herramienta cuantitativa que ayude a fundamentar la toma de decisiones y mejorar la gestión administrativa. La investigación se inició debido a que se evidenció una inadecuada planificación de producción ya que sus fabricantes basaban sus decisiones en criterios propios; es decir, lo hacían empíricamente. Para lo cual se plantearon objetivos con el fin de dar solución a la problemática actual del sector cuero de la parroquia de Quisapincha Ambato Ecuador. Se recopiló información con respecto a las variables de estudio con el uso artículos científicos y libros de las variables planificación de la producción y modelos matemáticos; con sus respectivas categorías fundamentales. Además con el fin de recopilar información con respecto al sector se utilizaron encuestas realizadas a los clientes actuales y potenciales se logró identificar preferencias y gustos de éstos; por otro lado los fabricantes indicaron la manera actual que llevan la planificación de producción y se detectó ocho variables genéricas del sector que tienen en común; para lo que estudiándolas sirvieron para estructurar el modelo matemático del sector utilizando el método simplex y poder maximizar las utilidades en un periodo de tiempo de una semana y basándose en información histórica se logró determinar una utilidad de $196,98. Se pudo comprobar la hipótesis planteada que se planteó de la siguiente forma: Un modelo matemático adecuado no mejorará la planificación de la producción en el sector Cuero de la parroquia de Quisapincha; con el uso de la prueba de Wilcoxon se logró determinar un nivel de significancia bilateral de 0 y con ello se comprobó la hipótesis planteada. Se elaboró un análisis de correlación y regresión múltiple; con el uso de datos proporcionados por el Servicio de Rentas Internas, estudiando las variables: Precio de venta, compras e inflación con la recopilación de 280 datos desde el año 2010 hasta el 2017 se tuvo un R- cuadrado de 95,11% que ayudaron a identificar un escenario cuando se tiene valores de distintas variables y predecir que si se tiene un 5% de inflación, las compras ascienden a $3.000, con un valor promedio por artículo de %70,00; las ventas ascienden a $3.368,23. Por medio del análisis Anova se pudo identificar las variables que mayor correlación tenían entre sí: Control, planificación, pronóstico y proceso de producción; obteniendo un alfa de Cronbach de 0,770; lo que ayudó a concluir que la confiabilidad del instrumento usado es buena, con tendencia a excelente. Se concluye que en el sector el mayor porcentaje de fabricantes tienen un nivel de educación secundaria superior, llevando por más de 25 años en esa actividad económica, el intervalo de producción es en forma semanal y el pronóstico de la producción lo realizan de forma empírica. Finalmente se establece la propuesta de dotar al sector con un modelo matemático usando la herramienta estadística Solver de Excel para identificar los recursos necesarios por semanas y la cantidad optima a producir con el fin de maximizar las ganancias. Basado en este modelo y comparándolo con los datos históricos se evidenció que existe un 18,9% de mejora en la maximización de los recursos.