Gracias. ¿Y qué es "Referencia"?...
Gracias, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El 10 de diciembre de 2015, 21:48, Jesús Para Fernández < [email protected]> escribió: > Buenas, os adjunto el documento, en u nexcel. > > Está estructurado de la siguiente manera: > Referencia, Días desde pedido anterior, Unidades pedidas, Diasdesde pedido > anterior promedio > > Dias de pedido anterior promedio no es más que dias desde pedido anterior > / Unidades pedidas. > > Codifico las variables, para trabjaar en R de manera cómoda como: > Ref,dias.pedido,unidades,dias.prom > > y lo meto en undata.frame que llamaré datos > > Con ello y en R, creo los histogramas > > histograma<-tapply(datos$dias.prom,datos$Ref,hist) > > esto me crea los 392 histogramas, pero me los crea como listas, asi que me > resulta luego imposible graficarlos... > > Por otra parte tb creo un nuevo dataframe, con los cuantiles: > cuartil<-tapply(datos$dias.prom,datos$Ref,quantile) > > > dataframe<-as.data.frame(t(data.frame(cuartil[[1]]))) > nuevo<-as.data.frame(t(data.frame(cuartil[[1]]))) > > for(i in 2:392){ > > dataframe<-as.data.frame(t(data.frame(cuartil[[i]]))) > nuevo<-rbind(nuevo,dataframe) > } > > Con esto tengo uan lista donde puedo ver para los cuartiles como están > disttribuidos los datos. > > Se os ocurre algo mejor?? > > > ------------------------------ > Date: Thu, 10 Dec 2015 20:38:32 +0100 > > Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida > From: [email protected] > To: [email protected] > CC: [email protected] > > Hola, > > Puedes adjuntar una parte o el conjunto "datos". Ahora no sé si los datos > que quieres representar tienen que ver con el conjunto que nos comentabas > de las cuchillas. ¿Hay diferentes tipos de cuchillas?... En cuanto al > consumo, ¿calculaste el MTTR?... > > Y por otro lado, respondiendo a la pregunta que planteas, si ves la ayuda > de "hist()" verás que lo que acepta esta función, sólo acepta un vector > como parámetro de entrada, no una lista. > > > Saludos, > Carlos Ortega > www.quallityexcellence.es > > > > El 10 de diciembre de 2015, 19:04, Jesús Para Fernández < > [email protected]> escribió: > > Buenas > > He creado los histogramas, y los he guardado en función de la referneica > en una variable: > > histograma<-tapply(datos$consumo,datos$Material,function(x)hist(x,col=8) > > Pero ahora la variable histograma como array, donde estan las 300 > referencias. > > Si entor en una, por ejemplo, histograma[1], veo como es un tipo list con > los siguientes campos: > > $breaks > [1] 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 > > $counts > [1] 18 2 0 0 1 > > $density > [1] 4.2857143 0.4761905 0.0000000 0.0000000 0.2380952 > > $mids > [1] 0.1 0.3 0.5 0.7 0.9 > > $xname > [1] "X[[i]]" > > $equidist > [1] TRUE > > attr(,"class") > [1] "histogram" > > > Con esta información, cómo podría crear el histograma para esta referencia > o la que elija???? > > Yo pensaba que iba a quedar los datos de tal manera que con poner: > > hist(histograma[1]) me haría el histograma. > > Gracias > Jesús > > > > > ------------------------------ > Date: Thu, 10 Dec 2015 16:29:11 +0100 > Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida > From: [email protected] > To: [email protected] > CC: [email protected] > > > Hola, > > Lo tenía en mente, pero no me acordaba del nombre de la autora y el libro > no lo tenía a mano... > Esta referencia es de lo mejorcito que he visto/leído para la mejora de > procesos industriales desde el punto de vista estadístico: > > > http://www.amazon.com/gp/product/0898713943?keywords=veronica%20czitrom&qid=1449761180&ref_=sr_1_1&s=books&sr=1-1 > > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > El 10 de diciembre de 2015, 11:00, Carlos Ortega <[email protected] > > escribió: > > Hola Jesús, > > La respuesta, desde mi punto de vista, es un poco off-topic de lo que se > trata en esta lista, pero comento como lo veo yo. > > Con el nivel de detalle que tienes, puedes hacer varias cosas: > > - Simplemente mantén en tu almacén un número de cuchillas mayor que la > última vez que tuviste que pedirlas con urgencia. En los entornos de > Producción, efectivamente el que rompas el stock es una situación grave, > porque paras la línea. Pero como bien, dices por otro lado no puedes > mantener en tu almacén muchas cuchillas. Aunque también hay que comentar > que en el análisis tendrías que meter el coste de reposición. No veo que > las cuchillas sean un producto que se quede obsoleto, así que comprar un > número mayor de "1" te sea hasta económicamente más rentable. Seguramente > puedas negociar mejores precios comprando "10" que "1". > - Entonces por este lado, tener en tu almacén un número constante > de "3". Y que ese sea tu punto de pedido no parece descabellado. > - Otra forma de analizarlo teniendo en cuenta los datos que ya has > acumulado es ver cuál es tu "MTTR" (Mean Time To Repair). Considera la > rotura/desgaste de la cuchilla como una "reparación". Y con este concepto > calcula el tiempo medio que pasa hasta que sustituyes una cuchilla. Esto lo > puedes calcular con los datos que tienes, simplemente calculando las > diferencias entre las fechas en las que cambias las cuchillas. De esta > forma, obtendrás que si cambias cuchillas cada 2 semanas (en media), > tendrás que tener en media, una cuchilla disponible en tu almacén. > - Claro, si te ajustas al valor medio, pierdes toda la información que > te da el MTTR de su sigma. Al calcular el MTTR, representa esas > diferencias > en un histograma o simplemente calcula su sigma y tu stock óptimo > (conservador) sería "Media + 3 Sigmas". Es una aproximación de tirar > por la > calle del medio (suponiendo una distribución normal de los datos de > MTTR). > - En cualquier caso, cuando tengas los datos de MTTR, mira el > histograma por si se puede hacer un análisis más fino. > > > Gracias, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > El 10 de diciembre de 2015, 9:57, Jesús Para Fernández < > [email protected]> escribió: > > Buenas Antonio, > > No termino de entender lo que dices, la verdad. > > Para ponernos en situación, lo que quiero es llegar al punto de pedido > optimo, es decir, no desabastecer el almacen, pero tampcoo tener cuchillas > para 100 años... > > Por ello, a mi me llega cuando necesitan una cuchilla, entonces se le da > salida en el almacen, pero esa cuchilla nunca retorna a nosotros, es > colocada en la maquina y hasta que parta. > > Es por eso por lo que habia pensado en un tiempoo de vida o en > frecuencias. No me asusta meterme en "fregados" si la solución es robusta. > Entiendo que el tema de frecuencias podría valer, ya que al final no es más > que la frecuencia de pedido, pero lo que no me vale es usar medias, ya que > la media de 0 y 2 es la misma que la de 1 y 1, pero las situaciones no > tienen nada que ver. Pongo un ejemplo. > > Si hoy me piden 1 y dentro de una semana me piden 1, entonces con tener 1 > en el almacen me vale. La media de pedido sería 1 y el punto de pedido > optimo seria 1. > > Sin embargo, si esta seman me piden 0 y la semana siguiente me piden 2, el > punto de pedido optimo es 2, aunque la media de consumo es 1... > > Por eso habia pensado en tiempo de vida que creoq ue se puede ajustar > mejor, pero no se como meter los datos para hacer correctamente el análisis. > > To: [email protected] > From: [email protected] > Date: Thu, 10 Dec 2015 09:36:25 +0100 > Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida > > > > > > > Si no tienes la fecha de venta o cuando se comenzó a usar lo tienes > realmente difícil. > > Puedes hacer una aproximación si tuvieras cuantas se vendieron, > identificando modas de venta y de devolución podrías estimar el > tiempo de vida. > > Si solo tienes devolución puedes trabajar con modas/ frecuencias, el > proceso es más complejo, bastante más. Sería algo parecido a > averiguar la edad de un pez solo sabiendo cuando lo has cogido, sin > saber fecha de nacimiento (pongo este ejemplo porque trabajo en > biología marina). Y aunque no soy un experto en el tema (nada), el > proceso de averiguar la "edad" es más complejo. Te diré que hay > diversos métodos, y yo creo que el que más se ajusta sería con > análisis de frecuencias. Pero no creo que te vayas a meter en ese > "jardín" > > > > > > Pero, creo que estás haciendo mal la pregunta. Yo interpreto que lo > que quieres saber es cuando debes hacer un pedid, para tener stock o > previsiones de gasto. Esto solo depende de cuando se compraron. Pero > esto te da lo mismo, incluso el tiempo de vida, ya que si es un > producto estandarizado, será similar. Por lo tanto, solo tienes que > hacer análisis de cuando te las traen de vuelta. Con cualquier > análisis exploratorio por la unidad temporal que tu desees (Semana, > mes, etc) te valdría. Por ejemplo unos boxplot > > > > El data frame sería muy simple > > > > kk<- > data.frame(año=as.numeric(0),dia=as.numeric(0),mes=as.numeric(0)) > > aquí meterías cada cuchilla que te devuelven > > o > > > > kk<- > > data.frame(año=as.numeric(0),dia=as.numeric(0),mes=as.numeric(0),numero.cuchillas=as.numeric(0)) > > aquí meterías el numero de cuchillas por día > > > > Del primero mediante un aggregate se obtiene el segundo > > > > Y después solo analizar > > > > Si los pedidos los hicieras por semanas, con la unión de los tres > campos "dia, año, y me"s con la libreria "chron" los transformas en > un campo fecha (as.Date), y con la misma librería puedes sacar la > semana de forma numérica. De esta forma tendrías las cuchillas por > semana > > > > Poco más se me ocurre > > > > Espero que te sirva > > > > Saludos > > > > __________________________________ > Antonio Punzón Merino > Instituto Español de Oceanografía > CO Santander > Promontorio de San Martín s/n > PO BOX 240 > 39080-Santander (Spain) > Tel: +34 942 29 17 16 (Direct: 55) > Fax: +34 942 275 072 > Email: [email protected] > Web: www.ieo.es > __________________________________ > > El 10/12/2015 a las 9:05, Jesús Para > Fernández escribió: > > > > Siento insistir en el tema, pero es de vital importancia. > > Alguna idea??? > > Gracias > Jes�s > > From: [email protected] > To: [email protected]; [email protected] > Subject: RE: [R-es] Tiempo de vida > Date: Tue, 8 Dec 2015 09:18:11 +0100 > > > > > Pero como har�a el data frame?? Porque las cuchillas son de la misma > referencia. En realidad es para ver cada cuanto se gstan las cuchillas y > ver que pedidos hay que hacer de las mismas. > > La tabla que tengo es: > > 25 enero-> 1 cuchilla gastada > 30 enero -> 1 cuchilla gastada > 3 de febrero -> 2 cuchillas gastadas > 5 de febrero -> 1 cuchilla gastada > > Y as�.... > > No tiene necesariamente que ser gastada en la misma afeitadora, ya que hay > 3 cortadoras y los datos de a que cortadora se cambian no son > proporcionados y son imposibles de conseguir (ya que esa informaci�n es de > un externo). > > Gracias. > Jes�s > > > > Date: Mon, 7 Dec 2015 17:47:45 +0100 > From: [email protected] > To: [email protected]; [email protected] > Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida > > Hola: > > On Mon, 7 Dec 2015 16:34:14 +0100 > Jes�s Para Fern�ndez <[email protected]> wrote: > > > > Los datos no son de desgaste de cuchilla, sino de consumo de las > mismas. > > Por ello tengo los datos de la siguiente forma: > > Unidades cambiadas Fecha > > > En unidades cambiadas, suele ser una y en fecha el dia que se hizo el > cmabio. > > > No seria: > > TIEMPO: Fecha que se coloca una cuchilla nueva hasta que se cambia. > ESTADO: Siempre 1 (siempre se cambia): no existen censuras. > > y un registro para cada cuchilla. > > Servir�a? > > Saludos. > > > > Con eso no se muy bien como estructurar los datos para hacer el > an�lisis. > > Gracias > Jes�s > > > > > > Date: Mon, 7 Dec 2015 16:27:18 +0100 > From: [email protected] > To: [email protected] > CC: [email protected] > Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida > > Hola: > > On Mon, 7 Dec 2015 15:12:24 +0100 > Jes__s Para Fern__ndez <[email protected]> wrote: > > > > Buenas, > > Como pudeo calcular el tiempo de vida? Os cuento, tengo una serie de > cuchillas y quiero ver el consumo de las mismas y he pensado en hacer un > estudio por tiempo de vida. No se como hacerlo con R > > > Has una tabla de datos con 4 columnas: > > 1. Fecha que se empieza a utilizar la cuchilla > 2. Fecha de la �ltima revisi�n de la cuchilla > 3. TIEMPO: el tiempo transcurrido entre las dos fechas anteriores > 4. ESTADO: estado de la cuchilla cuando se revis� la �ltima vez: > 0 = Buen estado > 1 = Para tirar > > Y utiliza el m�todo kaplan-meier: > > library(survival) > KM <- survfit(Surv(DATO$TIEMPO, DATOS$ESTADO) ~ 1) > summary(KM) > plot(KM) > > Un ejemplo: > > > > library(survival) > AML.KM <- survfit(Surv(aml$time, aml$status) ~ 1) > summary(AML.KM) > > > Call: survfit(formula = Surv(aml$time, aml$status) ~ 1) > > time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI > 5 23 2 0,9130 0,0588 0,8049 1,000 > 8 21 2 0,8261 0,0790 0,6848 0,996 > 9 19 1 0,7826 0,0860 0,6310 0,971 > 12 18 1 0,7391 0,0916 0,5798 0,942 > 13 17 1 0,6957 0,0959 0,5309 0,912 > 18 14 1 0,6460 0,1011 0,4753 0,878 > 23 13 2 0,5466 0,1073 0,3721 0,803 > 27 11 1 0,4969 0,1084 0,3240 0,762 > 30 9 1 0,4417 0,1095 0,2717 0,718 > 31 8 1 0,3865 0,1089 0,2225 0,671 > 33 7 1 0,3313 0,1064 0,1765 0,622 > 34 6 1 0,2761 0,1020 0,1338 0,569 > 43 5 1 0,2208 0,0954 0,0947 0,515 > 45 4 1 0,1656 0,0860 0,0598 0,458 > 48 2 1 0,0828 0,0727 0,0148 0,462 > > > plot(AML.KM) > > > Dibuja la curva de supervivencia con el intervalo de confianza. > > Espero que te sea �til. > > Saludos. > > > > > > > Gracias > Jes_s > > [[alternative HTML version deleted]] > > > > > > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > > > > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > [email protected] > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > > > > > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > [email protected] > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > [email protected] > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > > > > -- > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > > > > -- > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > > > > -- > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > -- Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected] https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
