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1ER EXAMEN PARCIAL ING PRODUCCION I 1PAC2021

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UNIVERSIDAD NACIONAL AUTONOMA DE HONDURAS 1er pac2021 
 FACULTAD DE INGENIERIA 
 
INGENIERÍA DE PRODUCCIÓN I ING. DIONISIO CARRANZA 
 
1ER EXAMEN PARCIAL 
PARTE PRACTICA 50% 
PROBLEMA # 1 
En el pasado, la distribuidora Arup Mukherjee vendió un promedio de 1,000 llantas radiales 
cada año. En los dos años anteriores vendió 200 y 250, respectivamente, durante el otoño, 
350 y 300 en invierno, 150 y 165 en primavera, y 300 y 285 en verano. Con una ampliación 
importante en puerta, Mukherjee proyecta que las ventas se incrementarán el próximo año a 
1,200 llantas radiales. ¿Cuál será la demanda en cada estación? 
 
PROBLEMA # 2 
La tabla siguiente presenta los datos del número de accidentes ocurridos en la carretera estatal 
101 de Florida durante los últimos 4 meses. 
 Mes Número de accidentes 
 Enero 30 
 Febrero 40 
 Marzo 60 
 Abril 90_________ 
 
Pronostique el número de accidentes que ocurrirán en mayo usando regresión de mínimos 
cuadrados para obtener una ecuación de tendencia 
 
PROBLEMA # 3 
Las ventas de las pasadas 10 semanas registradas en la tienda de música Johnny Ho en 
Columbus, Ohio, se muestran en la tabla siguiente. Pronostique la demanda para cada semana, 
incluyendo la semana 10, usando suavizamiento exponencial con α = 0.5 (pronóstico inicial = 
20): ____________________________________________________________ 
 Semana Demanda Semana Demanda_ 
 1 20 6 29 
 2 21 7 36 
 3 28 8 22 
 4 37 9 25 
 5 25 10 28_____ 
 
a) Calcule la MAD 
b) Calcule la señal de control. 
 
PARTE TEORICA 20% 
1. ¿De qué depende la planeación efectiva a corto y largo plazo? 
2. ¿Para qué se usan los pronósticos a corto plazo? 
3. ¿Qué son los pronósticos de la demanda? 
4. Enumere las 4 fases por las que pasan los productos con mayor éxito. 
5. Defina los modelos Asociativos o causales de los métodos cuantitativos. 
6. ¿En que se basan los pronósticos de series de tiempo? 
7. Defina el modelo de enfoque intuitivo. 
8. ¿En qué consiste el modelo de Suavización exponencial? 
9. ¿Qué es el modelo de tendencia de pronóstico? 
10. Defina variaciones estacionales en los datos.