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    Modelo predictivo ajustado al proceso de molienda y el efecto en la rentabilidad económica simulado con Montecarlo, una empresa procesadora de arroz

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    FP173.pdf (1.155Mb)
    Date
    2021-07
    Author
    Escalante-Correa, Luis
    Geldres-Marchena, Teodoro
    Geldres-Marchena, Teodoro
    Metadata
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    Abstract
    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.
    URI
    http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2021.1.1.173
    http://axces.info/handle/10.18687/20210101_173
    URI Others
    http://laccei.org/LACCEI2021-VirtualEdition/meta/FP173.html
    Copyright
    https://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/
    Track
    Engineering Design, Engineering Materials and Engineering Innovation
    Collections
    • 2021 LACCEI - Virtual Edition

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