Modelo estadístico para pronosticar el porcentaje de éxito en una implementación de herramientas Lean Manufacturing: 5 s, kanban, gerencia visual y trabajo estandarizado

dc.contributor.advisorPeña Ortega, Mario Patricio
dc.contributor.authorRodríguez Campoverde, Jonnathan Fernando
dc.date.accessioned2017-05-05T18:00:00Z
dc.date.available2017-05-05T18:00:00Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionEste ensayo académico se realiza con el objetivo de crear un modelo estadístico para pronosticar el éxito de una implementación de herramientas Lean Manufacturing: 5 S, Kanban, Gerencia visual y Trabajo Estandarizado, en la ciudad de Cuenca. Debido a diferentes circunstancias como el cambio cultural o compromiso en toda la organización, entre otros, los resultados requeridos no se han alcanzado por lo tanto las empresas pierden tiempo y dinero. Esta investigación ofrece una guía a las empresas que planifican adoptar la filosofía Lean Manufacturing a través de una función estadística que pronostica el éxito o fracaso de la implementación. En este estudio cuantitativo se utiliza el método de regresión logística binaria. Después de una revisión bibliográfica, las variables que en la mayoría de los casos garantizan el éxito de una implementación fueron seleccionadas y validadas. Luego, mediante la prueba de dependencia Chi cuadrado se determina que 10 variables independientes tienen correlación con la variable dependiente binaria. Pero, mediante el método de Pasos hacia delante de Wald, existen 3 variables que aportan estadísticamente al modelo. Con la prueba de Hosmer-Lemeshow de la bondad de ajuste se concluye que es un modelo aceptable. Finalmente, el grado de predicción global es de 92.3% demostrando que el modelo es confiable para pronosticar el éxito de una implementación. El procesamiento de datos se los realizó mediante el paquete estadístico IBM SPSS®.es_ES
dc.description.abstractThis academic essay is carried out with the objective of creating a statistical model to predict the success of an implementation of Lean Manufacturing tools: 5 S, Kanban, Visual Management and Standardized Work, in the city of Cuenca. Due to different circumstances such as cultural change or commitment throughout the organization, among others, the required results have not been achieved therefore companies waste time and money. This research provides guidance to companies planning to adopt the Lean Manufacturing philosophy through a statistical function that forecasts the success or failure of implementation. In this quantitative study the binary logistic regression method is used. After a bibliographic review, the variables that in most cases guarantee the success of an implementation were selected and validated. Then, through the Chi square dependency test, it is determined that 10 independent variables have correlation with the dependent variable binary. But, through the method of Steps forward of Wald, there are 3 variables that contribute statistically to the model. With the Hosmer-Lemeshow test of goodness of fit we conclude that it is an acceptable model. Finally, the overall prediction grade is 92.3%, demonstrating that the model is reliable for predicting the success of an implementation. Data processing was performed using the IBM SPSS® statistical package.es_ES
dc.description.cityCuencaes_ES
dc.description.degreeIngeniero Industriales_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/27329
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.ispartofseriesTN;459
dc.subjectLean Manufacturinges_ES
dc.subjectEmpresaes_ES
dc.subjectIngenieria Industriales_Es
dc.titleModelo estadístico para pronosticar el porcentaje de éxito en una implementación de herramientas Lean Manufacturing: 5 s, kanban, gerencia visual y trabajo estandarizadoes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
dc.ucuenca.id0302168141es_ES
dc.ucuenca.idautor0105518849es_ES
dc.ucuenca.paginacion30 páginases_ES

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Trabajo de titulación.pdf
Size:
893.17 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
texto completo

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
19.88 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: