Propuesta de un modelo predictivo ajustado al proceso de molienda y su efecto en la rentabilidad económica para una empresa procesadora de arroz

Descripción del Articulo

La presente investigación tuvo como objetivo principal, demostrar el efecto de la implementación de un modelo predictivo ajustado al proceso de molienda en la rentabilidad económica de una empresa molinera de arroz. En primera instancia, se utilizó la base de datos de las áreas de calidad y producci...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Escalante Correa, Luis Fernando Augusto
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2020
Institución:Universidad Privada del Norte
Repositorio:UPN-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/24211
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/11537/24211
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Procesos industriales
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description La presente investigación tuvo como objetivo principal, demostrar el efecto de la implementación de un modelo predictivo ajustado al proceso de molienda en la rentabilidad económica de una empresa molinera de arroz. En primera instancia, se utilizó la base de datos de las áreas de calidad y producción para modelar una ecuación de regresión múltiple, con la técnica Paso a Paso en Minitab 19, obteniendo como resultado: Rendimiento Real = 0.001 + 0.9317Análisis de Calidad - 0.000339 Sacos Procesados; R2 predictivo = 95.81% y PRESS = 47.5168; concluyendo que el modelo se ajusta al proceso, es significativo y tiene buena capacidad predictiva. Después, la ecuación de regresión fue simulada con Montecarlo mediante el análisis de probabilidades y rangos en M.S. Excel 19, obteniendo ingresos operacionales que ascienden a S/. 3,263,787.74 correspondiente a una mejora del 3.94% con respecto al 2019, mejorando así la rentabilidad económica de la empresa a un 9.34% en Margen de Utilidad Neta y un15.92% en el ROA. Finalmente, se realizó el análisis financiero del proyecto obteniendo un Van Financiero de S/. 284,307.56, un TIR Financiero de 133% y un Beneficio-Costo de S/.1.10, por lo que la propuesta de inversión es viable para la empresa.
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En primera instancia, se utilizó la base de datos de las áreas de calidad y producción para modelar una ecuación de regresión múltiple, con la técnica Paso a Paso en Minitab 19, obteniendo como resultado: Rendimiento Real = 0.001 + 0.9317Análisis de Calidad - 0.000339 Sacos Procesados; R2 predictivo = 95.81% y PRESS = 47.5168; concluyendo que el modelo se ajusta al proceso, es significativo y tiene buena capacidad predictiva. Después, la ecuación de regresión fue simulada con Montecarlo mediante el análisis de probabilidades y rangos en M.S. Excel 19, obteniendo ingresos operacionales que ascienden a S/. 3,263,787.74 correspondiente a una mejora del 3.94% con respecto al 2019, mejorando así la rentabilidad económica de la empresa a un 9.34% en Margen de Utilidad Neta y un15.92% en el ROA. Finalmente, se realizó el análisis financiero del proyecto obteniendo un Van Financiero de S/. 284,307.56, un TIR Financiero de 133% y un Beneficio-Costo de S/.1.10, por lo que la propuesta de inversión es viable para la empresa.The main objective of this research was to demonstrate the effect of the implementation of a predictive model adjusted to the grinding process on the economic profitability of a rice milling company. In the first instance, the quality and production area database was used to model a multiple regression equation, using the Step-by-Step technique in Minitab 19, resulting in: Actual Performance = 0.001 + 0.9317Hest Analysis - 0.000339 Processed Sacks; Predictive R2 = 95.81% and PRESS = 47.5168; concluding that the model fits the process, is significant and has good predictive capacity. The regression equation was then simulated with Monte Carlo by analyzing probabilities and ranges in M.S. Excel 19, earning operational revenue amounting to S/. 3,263,787.74 corresponding to an improvement of 3.94% compared to 2019, thus improving the company's economic profitability to 9.34% in Net Profit Margin and 15.92% in the ROA. Finally, the financial analysis of the project was carried out obtaining a Financial Van of S/. 284,307.56, a Financial TIR of 133% and a Profit-Cost of S/.1.10, so the investment proposal is viable for the company.TesisTrujillo San Isidroapplication/pdfapplication/mswordspaUniversidad Privada del NortePEinfo:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perúhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/Universidad Privada del NorteRepositorio Institucional - UPNreponame:UPN-Institucionalinstname:Universidad Privada del Norteinstacron:UPNProcesos industrialesRentabilidadProductividadhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04Propuesta de un modelo predictivo ajustado al proceso de molienda y su efecto en la rentabilidad económica para una empresa procesadora de arrozinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUUniversidad Privada del Norte. Facultad de IngenieríaTítulo ProfesionalIngeniería IndustrialIngeniero IndustrialPregrado18887273https://orcid.org/0000-0001-9849-432574423440722026Avendaño Delgado, EnriqueAlcalá Adrianzén, MiguelGoicochea Ramirez, Oscarhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALEscalante Correa Luis Fernando Augusto.pdfEscalante Correa Luis Fernando Augusto.pdfapplication/pdf1911338https://repositorio.upn.edu.pe/bitstream/11537/24211/1/Escalante%20Correa%20Luis%20Fernando%20Augusto.pdf3680df7b6067e47b226255fc83c7704aMD51Escalante Correa Luis Fernando Augusto.docxEscalante Correa Luis Fernando Augusto.docxapplication/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document12831948https://repositorio.upn.edu.pe/bitstream/11537/24211/2/Escalante%20Correa%20Luis%20Fernando%20Augusto.docx210eac9fc48f31196237c5b95fdc0276MD52Autorización-Escalante Correa Luis Fernando Augusto.pdfAutorización-Escalante Correa Luis Fernando Augusto.pdfapplication/pdf531875https://repositorio.upn.edu.pe/bitstream/11537/24211/3/Autorizaci%c3%b3n-Escalante%20Correa%20Luis%20Fernando%20Augusto.pdf1cc95587028f7740dfa1d47bf4dea122MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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