Trabajo de Habilitación para el Concurso de Promoción Docente
17/04/23 “Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios" 1
UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLOFacultad de Ingeniería
Departamento de Ingeniería de Sistemas
Autor: Ing. Mg. Juan Pedro Santos Fernández
"Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
Contenido
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
17/04/23 2“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
1. Introducción1.1 ANTECEDENTES DEL PROBLEMA• Sistema de Soporte de Decisiones
Sistemas interactivos basados en computadoras, que ayudan a los tomadores de decisiones a utilizar datos y modelos para solucionar problemas no estructurados (Keen, et al., 1978).
• SimulaciónTécnica numérica para desarrollar experimentos en un ordenador. Dichos experimentos comprenden elaborar un modelo con ciertos tipos de relaciones matemáticas y lógicas, las cuales describen el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real empleando largos periodos de tiempo (Kelton, et al., 2000).
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6. Conclusiones
17/04/23 3“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
1. Introducción1.2 PROBLEMA• Realidad Problemática
Una compañía tiene un problema de mantenimiento con cierto equipo en una línea de producción automatizada que contiene cuatro (04) componentes electrónicos idénticos los cuales fallan frecuentemente, forzando a que el equipo se desconecte mientras se hace la reposición.
El problema consiste en determinar cuál de las políticas a implantar es la más económica.
• Formulación del Problema¿Cuál es el impacto de las técnicas de simulación como herramienta tecnológica para la toma de decisiones estratégicas en los negocios?
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1. Introducción1.3 OBJETIVOS• Objetivo General
Efectivizar la toma de decisiones estratégicas en los negocios mediante técnicas de simulación.
• Objetivos Específicos1°. Reducir el tiempo en el proceso de la toma de decisiones de la alta
dirección.2°. Adoptar la mejor decisión bajo el criterio del costo mínimo.3°. Minimizar los costos de mantenimiento.4°. Evaluar diversas políticas de mantenimiento mediante un modelo de
simulación.
5°. Incrementar el nivel de satisfacción de los usuarios internos del sistema de simulación.
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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1. Introducción1.4 HIPOTESISLas técnicas de simulación como herramienta tecnológica
tienen un alto impacto de efectividad para la toma de decisiones estratégicas en los negocios.
• Variable independiente (Causal):Técnicas de simulación.
• Variable dependiente (Efecto):Toma de decisiones estratégicas.
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3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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1. Introducción1.5 JUSTIFICACION Y RELEVANCIA
• Justificación Teórica:Se logró validar los fundamentos de la teoría de la simulación
con los datos reales mediante pruebas estadísticas.• Justificación Práctica:Se toman decisiones de manera rápida y sencilla, basados en la
mejor política del costo mínimo.• Justificación Social:Los cambios estratégicos por la toma de decisiones efectiva,
redundan en el personal de la organización.• Justificación Metodológica:La simulación requiere una serie de pasos enmarcados en una
metodología apropiada.
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
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6. Conclusiones
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1. Introducción1.6 LIMITACIONES
La presente investigación dado por el escaso tiempo sólo
alcanza a utilizar un lenguaje de programación de alto
nivel como C++ Builder orientado a objetos y la
aplicación de las técnicas de simulación a un caso
especifico para la toma de decisiones en políticas de
mantenimiento.
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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2. Material y Métodos
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2.1 MATERIAL
2. Material y Métodos
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2.2 METODO
2. Material y Métodos
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• PROCEDIMIENTO Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS
A. ProcedimientoSe sigue la metodología propuesta por (Kelton, et al.,
2000): Pasos Simulacion.doc1°.Formulación del problema2°.Recolección y Análisis de Datos3°.Análisis estadístico de los datos4°.Construcción del programa de simulación5°.Corridas piloto6°.Validación del modelo de simulación7°.Diseño de experimentos8°.Alternativas de solución9°.Correr el programa 10°. Análisis e interpretación de resultados
.
2. Material y Métodos
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
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6. Conclusiones
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• PROCEDIMIENTO Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS B. Análisis Estadístico de Datos
Se aplica una prueba t de Student diferencia de medias
si la muestra es menor o igual a 30.
Se aplica una prueba Z diferencia de medias si la
muestra es mayor a 30.
2. Material y Métodos
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1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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• PROCEDIMIENTO Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE DATOS B. Análisis Estadístico de Datos
Se aplica una prueba t de Student diferencia de medias
si la muestra es menor o igual a 30.
Se aplica una prueba Z diferencia de medias si la
muestra es mayor a 30.
3. Resultados
1°. Formulación del Problema• Aplicando la metodología de simulación
propuesta por (Kelton, et al., 2000), se desarrolló un modelo de simulación para el proceso de fallas de los cuatro (04) componentes electrónicos que constan la máquina de la línea de producción automatizada.
• Las medidas de desempeño que se analizaron fueron los costos de mantenimiento que comprende el costo de los componentes electrónicos, el costo de mano de obra y el costo de parada, que es el de mayor impacto.
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3. Resultados
4. Discusión
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6. Conclusiones
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3. Resultados
2°. Recolección y Análisis de DatosLa recolección de datos se obtuvieron de los
historiales de equipo donde se registran los datos de falla de los componentes electrónicos como tiempo de parada, tiempo de reparación, costo de mano de obra, costo de los componentes electrónicos, costo de Parada.
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6. Conclusiones
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3. Resultados3°. Análisis Estadístico de los Datos
A. Tabulación Estadística de Datos
K’ = 1 + 3.3 log(210) = 8.66, tomamos:
K = 9 clases
R = 6295 – 5 = 6290 horas
= 698.89, adoptamos:
C = 700 horas
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5. Propuesta
6. Conclusiones
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6290C'
9
3. Resultados3°. Análisis Estadístico de los Datos
Cuadro 3.1 Estimación de Frecuencias
*Marca de clase arbitrariamente elegida
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Ti-1 - Ti ti fi ui fi*ui ui2 (fi*ui)2
5 - 705 355 128 -4 -512 16 2048
705 - 1405 1055 32 -3 -96 9 288
1405 - 2105 1755 19 -2 -38 4 76
2105 - 2805 2455 12 -1 -12 1 12
2805 - 3505 3155* 8 0 0 0 0
3505 - 4205 3855 5 1 5 1 5
4205 - 4905 4555 3 2 6 4 12
4905 - 5605 5255 2 3 6 9 18
5605 - 6305 5955 1 4 4 16 16210 -637 2475
3. Resultados
3°. Análisis Estadístico de los DatosB. Identificación de la Distribución de Frecuencias
a una Ley de Fallas
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3. Resultados
4. Discusión
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3. Resultados3°. Análisis Estadístico de los DatosC. Estimación de Parámetros
= 1031.667 horas
=1266455.556
= 1125.369 horas
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5. Propuesta
6. Conclusiones
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6373155 ( )(700)
210m
2 22475 637V ( ( ) )(700)
210 210
S 1266455.556
3. Resultados3°. Análisis Estadístico de los DatosD. Determinación del Modelo de Fallas de Weibull
Cuadro 3.2. Estimación de Parámetros de Weibull
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5. Propuesta
6. Conclusiones
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Ti-1 - Ti fi %hi %S(Ti)
5 - 705 128 60,95 60,95705 - 1405 32 15,24 76,19
1405 - 2105 19 9,05 85,242105 - 2805 12 5,71 90,952805 - 3505 8 3,81 94,763505 - 4205 5 2,38 97,144205 - 4905 3 1,43 98,574905 - 5605 2 0,95 99,525605 - 6305 1 0,48 100,00
210 100,00
3. Resultados3°. Análisis Estadístico de los DatosD. Determinación del Modelo de Fallas de Weibull Del Cuadro 3.2. obtenemos los Parámetros de Weibull:
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5. Propuesta
6. Conclusiones
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γ 0
η 800 horas
β 0.7
3. Resultados3°. Análisis Estadístico de los DatosE. Prueba de la Bondad de Ajuste
Se aplicó la prueba de bondad de ajuste Chi Cuadrado:
H0 = El tiempo interfallas de los componentes electrónicos está distribuido según la Ley de Weibull definida por:
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0.3 0.7( ) 0.000875( ) ( ( ) )800 800
t tf t Exp
1 0H H 0.05 ( )nivel de error
3. Resultados3°. Análisis Estadístico de los DatosE. Prueba de la Bondad de Ajuste (Continuación)
Cuadro 3.3. Prueba Chi Cuadrado
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Ti-1 - Ti fi R(Ti) F(Ti-1-Ti) ei (fi-ei)2/ei
5 - 705 128 0,4004 0,5996 125,92 0,0344
705 - 1405 32 0,2269 0,1735 36,43 0,5393
1405 - 2105 19 0,1397 0,0872 18,32 0,02552105 - 2805 12 0,0901 0,0496 10,41 0,2442
2805 - 3505 8 0,0600 0,0301 6,32 0,4481
3505 - 4205 5 0,0410 0,0191 4,01 0,2463
4205 - 4905 3 0,0285 0,0125 2,62
4905 - 5605 2 0,0201 0,0084 1,76 0,0309
5605 - 6305 1 0,0144 0,0057 1,20 210 1,5688
3. Resultados3°. Análisis Estadístico de los DatosE. Prueba de la Bondad de Ajuste (Continuación)
D2 = 1.567
D2 < C = (1.567 < 7.815)Por lo tanto se acepta la hipótesis, el tiempo interfallas de los componentes electrónicos está
distribuido según la Ley de Weibull, entonces:
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2 27 1 3,0.05 3,0.05C 7.815
0.7( ) ( ( ) )800
tR t Exp
3. Resultados4°. Construcción del Programa• Para construir el modelo de simulación se programó en el lenguaje C++ Builder orientado a
objetos en base a su entorno visual. La ventaja de desarrollar el software en este lenguaje es que nos permite personalizar los diseños de los formularios.
• Existen otros lenguajes de simulación visuales como Arena, Promodel, Servicemodel, Processmodel, etc., que pueden haberse empleado disminuyendo el tiempo de programación en un entorno dinámico pero ajustado a su parametrización. A continuación se presenta el código fuente en el lenguaje C++ Builder.
Codigo Fuente C++ Builder.doc
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3. Resultados5°. Corridas PilotoSe realizaron corridas piloto para determinar si el modelo funcionaba
adecuadamente y si representaba al sistema actual. Se corrió el programa de simulación 10 veces, las cuales fueron consideradas como un número piloto de corridas para después utilizarlas en la validación del modelo de simulación.
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3. Resultados
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5. Propuesta
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3. Resultados5°. Corridas PilotoSe realizaron corridas piloto para determinar si el modelo funcionaba
adecuadamente y si representaba al sistema actual. Se corrió el programa de simulación 10 veces, las cuales fueron consideradas como un número piloto de corridas para después utilizarlas en la validación del modelo de simulación.
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
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3. Resultados6°. Validación del Modelo de SimulaciónEn el proceso de validación usualmente se emplean las pruebas estadísticas de Hipótesis
sobre la media.
H0 = µ(modelo) = µ(real)
Ha = µ(modelo) ≠ µ(real)
E(modelo) = 1012.64
E(real) = 1031.67
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4. Discusión
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3. Resultados6°. Validación del Modelo de Simulación (Continuación)El estadístico a utilizar es el correspondiente a variancias
iguales y poblacionalmente desconocidas y con media poblacional desconocida, puesto que solamente se tienen los datos de dos muestras con 10 valores cada una.
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1 2
2 21 1 2 2
1 21 2
1 1
x xt
n nn nn n
3. Resultados6°. Validación del Modelo de Simulación (Continuación)
t = -2306.114El estadístico tc con 10 + 10 – 2 = 18 grados de libertad y con un nivel de rechazo del 5% es
1.734. tc = 1.734 (Ver Anexo 3. Tabla t Student)
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3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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2 2
1012.64 1031.67
1 1(10)(1480.8) (10)(1125.369)10 1010 10
t
3. Resultados6°. Validación del Modelo de Simulación (Continuación)
Grafico 3.3. Zona de aceptación y rechazo
17/04/23 31
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3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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3. Resultados7°. Diseño de Experimentos
En caso de que los datos analizados sigan otra distribución diferente a la Normal, se debe hacer uso del teorema de Tchebycheff de tal suerte que el cálculo se ve reducido a:
Donde:α = Probabilidad de error permitida.m2= Numero de desviaciones estándar máximo permitido sobre la media de la distribución a simular.
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3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
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2mn
3. Resultados7°. Diseño de Experimentos (Continuación)
Reemplazando valores en (3.4), se tiene:
n = 4500 simulaciones
Dado a la alta velocidad de los ordenadores actuales se realizaron 106 corridas para dar mayor estabilidad en el modelo.
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3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
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215
0.05n
3. Resultados8°. Alternativas de solución
Al evaluar varias alternativas de mejora se consideraron diez (10) escenarios. • Política 1: Cambiar los componentes que fallan (política actual).• Política 2: Cambiar todos los componentes, si fallan uno o más.• Política 3: Cambiar los componentes que fallan y aquellos que hayan vivido más de 100 horas.• …………..• Política 10: Cambiar los componentes que fallan y aquellos que hayan vivido más de 800 horas
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4. Discusión
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3. Resultados9°. Correr el Programa
Todas las alternativas (10 políticas de mantenimiento) se corrieron 106 veces y se obtuvieron los costos de mantenimiento.
Grafico 3.4 Pantallas del Sistema de Simulación
17/04/23 35
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4. Discusión
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3. Resultados9°. Correr el Programa (Continuación)
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3. Resultados9°. Correr el Programa (Continuación)
17/04/23 37
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4. Discusión
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5. Propuesta
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3. Resultados9°. Correr el Programa (Continuación)
17/04/23 39
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4. Discusión
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3. Resultados9°. Correr el Programa (Continuación)
17/04/23 40
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3. Resultados9°. Correr el Programa (Continuación)
17/04/23 41
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3. Resultados9°. Correr el Programa (Continuación)
17/04/23 42
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4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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3. Resultados9°. Correr el Programa (Continuación)
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4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
3. Resultados9°. Correr el Programa (Continuación)
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1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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3. Resultados10°. Análisis e Interpretación de ResultadosPolíticas de Mantenimiento a Evaluar:• Costo promedio de Política 1: [Cambiar los componentes que fallan] = S/.61.912,91• Costo promedio de Política 2: [Cambiar todos los componentes, si fallan uno o más] =
S/.108.278,58• Costo promedio de Política 3: [Cambiar los componentes que fallan y aquellos que hayan
vivido más de 100 horas] = S/.61.449,63• Costo promedio de Política 4: [Cambiar los componentes que fallan y aquellos que hayan vivido
más de 200 horas] = S/.93.510,46
17/04/23 45
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su
3. Resultados10°. Análisis e Interpretación de Resultados• Costo promedio de Política 5: [Cambiar los componentes que fallan y aquellos que
hayan vivido más de 300 horas] = S/.61.451,20• Costo promedio de Política 6: [Cambiar los componentes que fallan y aquellos que hayan vivido
más de 400 horas] = S/.61.452,93• Costo promedio de Política 7: [Cambiar los componentes que fallan y aquellos que hayan vivido
más de 500 horas] = S/.61.453,18• Costo promedio de Política 8: [Cambiar los componentes que fallan y aquellos que hayan vivido
más de 600 horas] = S/.61.454,59
17/04/23 46
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
3. Resultados10°. Análisis e Interpretación de Resultados• Costo promedio de Política 9: [Cambiar los componentes que fallan y aquellos que hayan vivido más de
700 horas] = S/.61.453,66• Costo promedio de Política 10: [Cambiar los componentes que fallan y aquellos que hayan vivido más
de 800 horas] = S/.61.454,38• DECISION: Adóptese la Política 3 por ser la de más bajo costo = S/.61.449,63
17/04/23 47
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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4. Discusión
17/04/23 48
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.1 CONTRASTACIÓN DE LA HIPÓTESISLa contrastación de la hipótesis se ha realizado de acuerdo al método propuesto Pre-test - Post-test para así poder aceptar o rechazar la hipótesis.
4.2 INDICADOR CUANTITATIVO: NIVEL DE SATISFACCIÓN DE LOS USUARIOS DEL SISTEMA DE SIMULACIÓNLos valores se calcularon en base a las respuestas proporcionadas por quienes proponen las políticas de mantenimiento. Los usuarios (responsables directos) involucrados en el manejo del sistema de simulación son:
4. Discusión
17/04/23 49
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3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.2 INDICADOR CUANTITATIVO: NIVEL DE SATISFACCIÓN DE LOS USUARIOS DEL SISTEMA DE SIMULACIÓN (Continuación)
Cuadro 4.1: Usuarios
• Para realizar la ponderación correspondiente de las preguntas aplicadas en las encuestas se tomo como base la escala de Líkert (rango de ponderación: [1-5]).
USUARIOS
Gerente de planta 1
Jefe de mantenimiento 1
Total de Usuarios 2
4. Discusión
17/04/23 50
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.2 INDICADOR CUANTITATIVO: NIVEL DE SATISFACCIÓN DE LOS USUARIOS DEL SISTEMA DE SIMULACIÓN (Continuación)Cuadro 4.2. Nivel de Satisfacción del Usuario
Rango Nivel de Aprobación Peso
AP Aprobación Plena 5
AS Aprobación Simple 4
DI Indecisión o Indiferencia 3
DS Desaprobación Simple 2
DP Desaprobación Plena 1
4. Discusión
17/04/23 51
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3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
Cuadro 4.3. Tabulación del usuario del sistema Pre Test
AP
AS
DI
DS
DP Puntaje Puntaje
Nº Pregunta 5 4 3 2 1 Total Promedio
1¿La información requerida para la toma de
decisiones es oportuna?0 2 0 0 0 8.0 4.00
2 ¿La información brindada es confiable y segura? 0 0 1 1 0 5.0 2.50
3¿Cómo considera usted la seguridad en el acceso a
la información?0 1 1 0 0 7.0 3.50
4¿Cómo califica el nivel de satisfacción a la forma en
que toma las decisiones?0 1 1 0 0 7.0 3.50
5¿Tiene la información precisa en el momento
requerido?0 1 1 0 0 7.0 3.50
6¿Utiliza recursos tecnológicos como soporte para la
toma de decisiones?0 1 1 0 0 7.0 3.50
7¿Cómo califica el proceso en que toma las
decisiones?0 1 1 0 0 7.0 3.50
8
En el proceso de toma de decisiones permite
realizar análisis de sensibilidad perimétrico ¿Qué
pasa si?
0 0 0 0 2 2.0 1.00
9¿Cómo califica el tiempo empleado en la toma las
decisiones?0 0 0 0 2 2.00 1.00
4. Discusión
17/04/23 52
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
Cuadro 4.4. Tabulación del usuario del sistema Post Test
AP
AS
DI
DS
DP Puntaje Puntaje
Nº Pregunta 5 4 3 2 1 Total Promedio
1¿La información requerida para la toma de
decisiones es oportuna?2 0 0 0 0 10.0 5.00
2 ¿La información brindada es confiable y segura? 1 1 0 0 0 9.0 4.50
3¿Cómo considera usted la seguridad en el acceso a
la información?2 0 0 0 0 10.0 5.00
4¿Cómo califica el nivel de satisfacción a la forma en
que toma las decisiones?2 0 0 0 0 10.0 5.00
5¿Tiene la información precisa en el momento
requerido?2 0 0 0 0 10.0 5.00
6¿Utiliza recursos tecnológicos como soporte para la
toma de decisiones?0 2 0 0 0 8.0 4.00
7¿Cómo califica el proceso en que toma las
decisiones?0 1 1 0 0 7.0 3.50
8
En el proceso de toma de decisiones permite
realizar análisis de sensibilidad perimétrico ¿Qué
pasa si?
2 0 0 0 0 10.0 5.00
9¿Cómo califica el tiempo empleado en la toma las
decisiones?2 0 0 0 0 10.0 5.00
4. Discusión
17/04/23 53
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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1°. Resumen de valores de indicadoresCuadro 4.5. Valores para el Indicador Nivel de Satisfacción
del usuario del sistema
Nº NSUA NSUP Di Di2
14,0 5,0 -1.0 1.00
22,5 4,5 -2.0 4.00
33,5 5,0 -1.5 2.25
43,5 5,0 -1.5 2.25
53,5 5,0 -1.5 2.25
63,5 4,0 -0.5 0.25
73,5 3,5 0.0 0.00
81,0 5,0 -4.0 16.00
91,0 5,0 -4.0 16.00
∑ -16.0 44.00
4. Discusión
17/04/23 54
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
2°. Prueba de la Hipótesis para el Indicador CualitativoA. Definición de Variables• NSUA: Nivel de satisfacción del usuario con el sistema
Actual.• NSUP: Nivel de satisfacción del usuario con el sistema de
simulación propuesto.
B. Hipótesis Estadísticas
H0: NSUA – NSUP >= 0
Ha: NSUA – NSUP < 0
4. Discusión
17/04/23 55
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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2°. Prueba de la Hipótesis para el Indicador CualitativoB. Hipótesis Estadísticas
a) Nivel de significanciaα = 0.05 (nivel de significancia) y n -1= 9-1=8 grados de
libertad, se tiene el valor crítico de t de Student
Como = 0.05 y n-1 = 9-1 = 8 grados de libertad, la región de rechazo consiste en aquellos valores de t menores que:
, 9 1, 0.051.860
gltt t
1.860ct
4. Discusión
17/04/23 56
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
2°. Prueba de la Hipótesis para el Indicador CualitativoB. Hipótesis Estadísticas
b) Resultados de la Hipótesis Estadística- Diferencia Promedio:
1
n
ii
DD
n
9
1 161.778
9 9
ii
DD
1.778D
4. Discusión
17/04/23 57
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
2°. Prueba de la Hipótesis para el Indicador CualitativoB. Hipótesis Estadísticas
b) Resultados de la Hipótesis Estadística- Desviación Estándar:
2 2
21 1
( )
( 1)
n n
i ii i
n D D
D n nS
22 9(44) ( 16)
9(9 1)DS
21.944DS
4. Discusión
17/04/23 58
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
2°. Prueba de la Hipótesis para el Indicador CualitativoB. Hipótesis Estadísticas
b) de la Hipótesis Estadística- Cálculo de t:
t = -3.826
2D
D nt
S
( 1.778)( 9)
1.944t
4. Discusión
17/04/23 59
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
2°. Prueba de la Hipótesis para el Indicador CualitativoB. Hipótesis Estadísticas
b) de la Hipótesis Estadística- Conclusión:
Gráfico 4.1. Zona de aceptación y rechazo
t = -3.826 tα = -1.860 0 Región de Rechazo Región de Aceptación
4. Discusión
17/04/23 60
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.A. Definición de VariablesCMA: Costo de mantenimiento con el sistema de política actual (Soles)
CMP: Costo de mantenimiento con el sistema de política propuesta usando simulación (Soles)
B. Hipótesis Estadísticas:
H0 = CMA – CMP <= 0
Ha = TA – TP > 0
4. Discusión
17/04/23 61
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.C. Nivel de Significancia:Usando un nivel de significancia (α = 0.05) del 5%. Por lo tanto el nivel de confianza (1 – α = 0.95) será
del 95%.
D. Estadígrafo de ContrastePuesto que n=35, es decir n>30, usamos la distribución normal (Z):
1
n
ii
XX
n
4. Discusión
17/04/23 62
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.D. Estadígrafo de Contraste (Continuación)
2
2 1
( )n
ii
x x
n
2 2
A P
c
A P
A P
CM CMZ
n n
4. Discusión
17/04/23 63
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.
E. Resultados:Cuadro 4.6. Costos de Mantenimiento (S/.)
Nº CMAi CMPi
1 61909,52 61747,34 3,04 -2,84 9,246812163 8,078588082
2 61909,59 61751,55 3,11 1,37 9,677432163 1,870642367
3 61915,50 61750,13 9,02 -0,05 81,37586359 0,002733796
4 61913,61 61752,11 7,13 1,93 50,84912359 3,716082367
5 61916,43 61749,34 9,95 -0,84 99,01955788 0,709445225
6 61912,73 61750,70 6,25 0,52 39,07321502 0,268028082
7 61910,77 61747,69 4,29 -2,49 18,41145502 6,211488082
8 61908,74 61750,54 2,26 0,36 5,11147502 0,12795951
9 61919,04 61751,47 12,56 1,29 157,7751322 1,658208082
10 61905,52 61750,70 -0,96 0,52 0,91995502 0,268028082
( )AAiCM CM ( )PPiCM CM 2( )AAiCM CM 2( )PPiCM CM
4. Discusión
17/04/23 64
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.
E. Resultados:Cuadro 4.6. Costos de Mantenimiento (S/.)
Nº CMAi CMPi
11 61904,82 61750,67 -1,66 0,49 2,75275502 0,237865224
12 61914,79 61748,18 8,31 -2,00 69,07034645 4,009148082
13 61907,60 61747,74 1,12 -2,44 1,256320735 5,96475951
14 61903,63 61752,36 -2,85 2,18 8,11761502 4,74243951
15 61913,17 61753,79 6,69 3,61 44,76756931 13,01560237
16 61910,76 61749,64 4,28 -0,54 18,32573788 0,294073796
17 61908,05 61750,05 1,57 -0,13 2,467592163 0,01749951
18 61912,04 61746,39 5,56 -3,79 30,92313216 14,38143094
19 61906,23 61747,69 -0,25 -2,49 0,062072163 6,211488082
20 61912,00 61751,57 5,52 1,39 30,47986359 1,925750939
( )AAiCM CM ( )PPiCM CM 2( )AAiCM CM 2( )PPiCM CM
4. Discusión
17/04/23 65
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.
E. Resultados:Cuadro 4.6. Costos de Mantenimiento (S/.)
Nº CMAi CMPi
21 61910,85 61747,52 4,37 -2,66 19,10439216 7,087765225
22 61908,11 61749,36 1,63 -0,82 2,65969502 0,676153796
23 61909,52 61751,40 3,04 1,22 9,246812163 1,482828082
24 61914,91 61749,93 8,43 -0,25 71,07935216 0,063648082
25 61907,76 61748,01 1,28 -2,17 1,64059502 4,718825225
26 61912,31 61748,34 5,83 -1,84 33,99889502 3,394016653
27 61910,42 61751,34 3,94 1,16 15,53035502 1,340302367
28 61916,23 61753,87 9,75 3,69 95,07921502 13,59923665
29 61916,34 61752,25 9,86 2,07 97,23650359 4,275442367
30 61908,30 61755,05 1,82 4,87 3,315520735 23,69464237
( )AAiCM CM ( )PPiCM CM 2( )AAiCM CM 2( )PPiCM CM
4. Discusión
17/04/23 66
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.
E. Resultados:Cuadro 4.6. Costos de Mantenimiento (S/.)
Nº CMAi CMPi
31 61912,70 61753,64 6,22 3,46 38,69906359 11,95578808
32 61914,56 61748,62 8,08 -1,56 65,30025216 2,440736653
33 61906,70 61750,28 0,22 0,10 0,048777878 0,009548082
34 61750,28 61747,73 -156,20 -2,45 24398,17223 6,013705225
35 61913,24 61749,39 6,76 -0,79 45,70918931 0,627716653
2166726,77 2161256,38 25576,5039 155,0916171
( )AAiCM CM ( )PPiCM CM 2( )AAiCM CM 2( )PPiCM CM
4. Discusión
17/04/23 67
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.E. Resultados:a) Promedio:
b) Varianza:
2166726.77
35ACM 61906.479ACM
2161256.38
35PCM 61750.182PCM
2 25576.50
3
9
5
3A 2 730.757A
2 155.0
3
2
5
9P 2 4.431P
4. Discusión
17/04/23 68
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.E. Resultados:c) Cálculo de Z:
61906.479 61750.182
730.757 4.4335 35
1CZ
34.310CZ
4. Discusión
17/04/23 69
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.F. Región Crítica
Gráfico 4.2. Zona de aceptación y rechazo
Zc = 34.310
4. Discusión
17/04/23 70
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.3 PRUEBA DE LA HIPOTESIS PARA EL INDICADOR CUANTITATIVO COSTO DE MANTENIMIENTO.G. Conclusión:• Puesto que Zc = 22.21 calculado es mayor que Zα = 1.645 y estando este valor dentro de la región de rechazo < 1.645, >, entonces se rechaza H0 y por consiguiente se acepta Ha.
• Se concluye entonces que el costo de mantenimiento con el sistema de política propuesta usando simulación es menor que el costo de mantenimiento con el sistema de política actual con un nivel de error del 5% y un nivel de confianza del 95%.
4. Discusión
17/04/23 71
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.4 DISCUSION DE RESULTADOSA. Indicador Cualitativo 1: Nivel de Satisfacción Promedio de los Usuarios del Sistema de SimulaciónCuadro 4.7 Indicador Nivel de Satisfacción del Usuario de toma de decisiones en políticas de mantenimiento del sistema actual versus el sistema de simulación propuesto
NSUA NSUP
Nivel de Impacto: Incremento
Puntaje Porcentaje Puntaje Porcentaje Δ Puntaje Δ Porcentaje
( 5) (%) ( 5) (%) ( 5) (%)
2.89 57.8% 4.67 93.4% 1.78 35.6%
4. Discusión
17/04/23 72
1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.4 DISCUSION DE RESULTADOSA. Indicador Cualitativo 1: Nivel de Satisfacción Promedio de los Usuarios del Sistema de Simulación (Continuación)Gráfico 4.3 Indicador Nivel de Satisfacción del Usuario del sistema actual versus el sistema de simulación propuesto
57.80
2.89
93.40
4.67
35.60
1.780.00
20.00
40.00
60.00
80.00
100.00
Porcentaje Nivel de Satisfacción
4. Discusión
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1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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4.4 DISCUSION DE RESULTADOSB. Indicador Cuantitativo: Costo de MantenimientoCuadro 4.8. Indicador Costo Promedio de Mantenimiento del sistema actual (CMA) y Costo Promedio de Mantenimiento del sistema de simulación propuesto (CMP)
CMA CMP
Nivel de Impacto: Decremento
S/.Porcentaje
S/.Porcentaje
Δ S/.Δ Porcentaje
(%) (%) (%)
61,906.48 100%61,750.1
899.75% 156.30 0.25%
4. Discusión
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1. Introducción
2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
“Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
4.4 DISCUSION DE RESULTADOSB. Indicador Cuantitativo: Costo de Mantenimiento (Continuación)Gráfico 4.4 Indicador Costo Promedio de Mantenimiento del sistema actual (CMA) y Costo Promedio de Mantenimiento del sistema de simulación propuesto (CMP)
5. Propuesta
• Se sugiere el empleo de las técnicas de simulación como una herramienta tecnológica para la toma de decisiones estratégicas de negocios, por darnos la mejor estrategia a implementar.
• Se recomienda la aplicación de un cronograma de capacitación para el conocimiento del nuevo sistema.
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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6. Conclusiones
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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6. Conclusiones
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
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7. Bibliografía
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2. Material y Métodos
3. Resultados
4. Discusión
5. Propuesta
6. Conclusiones
7. Bibliografía
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Muchas Gracias
17/04/23 "Técnicas de Simulación como Herramienta Tecnológica y su Efectividad para la Toma de Decisiones Estratégicas en Negocios"
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