Modelo estadístico para pronosticar el porcentaje de éxito en una implementación de herramientas Lean Manufacturing: 5 s, kanban, gerencia visual y trabajo estandarizado
Este 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...
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| Format: | bachelorThesis |
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| Published: |
2017
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| author | Rodríguez Campoverde, Jonnathan Fernando |
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| description | Este 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®. |
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| institution | Universidad de Cuenca |
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| publishDate | 2017 |
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