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dc.contributor.authorEscalante-Correa, Luis
dc.contributor.authorGeldres-Marchena, Teodoro
dc.contributor.authorGeldres-Marchena, Teodoro
dc.date.accessioned2021-08-17T03:07:59Z
dc.date.accessioned2022-02-22T12:15:08Z
dc.date.available2021-08-17T03:07:59Z
dc.date.available2022-02-22T12:15:08Z
dc.date.issued2021-07
dc.identifier.isbn978-958-52071-8-9
dc.identifier.issn2414-6390
dc.identifier.otherhttp://laccei.org/LACCEI2021-VirtualEdition/meta/FP173.html
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2021.1.1.173
dc.identifier.urihttp://axces.info/handle/10.18687/20210101_173
dc.description.abstractLa 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.en_US
dc.language.isoEnglishen_US
dc.publisherLACCEI Inc.en_US
dc.rightsLACCEI License
dc.rights.urihttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/
dc.subjectProceso de Molienda de Arrozen_US
dc.subjectAnálisis de Calidaden_US
dc.subjectRegresión Lineal Múltipleen_US
dc.subjectSimulación Montecarloen_US
dc.subjectMinitaben_US
dc.titleModelo predictivo ajustado al proceso de molienda y el efecto en la rentabilidad económica simulado con Montecarlo, una empresa procesadora de arroz
dc.typeArticleen_US
dc.description.countryPeruen
dc.description.institutionIngeniería Industrial. Facultad de Ingeniería. Universidad Privada del Norte. Trujilloen
dc.description.trackEngineering Design, Engineering Materials and Engineering Innovationen
dc.journal.referatopeerReview


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  • 2021 LACCEI - Virtual Edition
    The Nineteenth LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education Caribbean Conference for Engineering and Technology.

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