Introducción

La analítica de datos permite monitorear el desempeño de los procesos productivos. En este trabajo se presenta un análisis simple de la producción semanal de una línea de fabricación utilizando R y RStudio.

Datos de Producción

produccion <- data.frame(
  Dia = c("Lunes","Martes","Miércoles","Jueves","Viernes","Sábado","Domingo"),
  Unidades = c(120,135,128,140,150,145,138)
)

produccion
##         Dia Unidades
## 1     Lunes      120
## 2    Martes      135
## 3 Miércoles      128
## 4    Jueves      140
## 5   Viernes      150
## 6    Sábado      145
## 7   Domingo      138

Estadísticas Descriptivas

Promedio

mean(produccion$Unidades)
## [1] 136.5714

Producción Máxima

max(produccion$Unidades)
## [1] 150

Producción Mínima

min(produccion$Unidades)
## [1] 120

Desviación Estándar

sd(produccion$Unidades)
## [1] 10.13011

Gráfico de Barras

barplot(
  produccion$Unidades,
  names.arg = produccion$Dia,
  col = "lightblue",
  main = "Producción Semanal",
  ylab = "Unidades"
)

Tendencia de Producción

plot(
  produccion$Unidades,
  type = "o",
  xaxt = "n",
  xlab = "Días",
  ylab = "Unidades",
  main = "Tendencia de Producción"
)

axis(1,
     at = 1:7,
     labels = produccion$Dia)

Interpretación

La producción promedio semanal fue de aproximadamente 136 unidades por día. El valor máximo se registró el viernes con 150 unidades, mientras que el mínimo se observó el lunes con 120 unidades.

Conclusión

Los indicadores de producción permiten evaluar el comportamiento del proceso productivo y apoyar la toma de decisiones. Herramientas como R facilitan el análisis y la visualización de datos de manera rápida y eficiente.