Actividad 2.4
Daniela Cardenas -A01720535
9/28/2022
Importar librerias
library(foreign)
library(dplyr) # data manipulation ##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(forcats) # to work with categorical variables
library(ggplot2) # data visualization
library(janitor) # data exploration and cleaning ##
## Attaching package: 'janitor'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## chisq.test, fisher.test#install.packages("Hmisc")
library(Hmisc) # several useful functions for data analysis ## Loading required package: lattice## Loading required package: survival## Loading required package: Formula##
## Attaching package: 'Hmisc'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## src, summarize## The following objects are masked from 'package:base':
##
## format.pval, units#install.packages("psych")
library(psych) # functions for multivariate analysis ##
## Attaching package: 'psych'## The following object is masked from 'package:Hmisc':
##
## describe## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%, alpha#install.packages("naniar")
library(naniar) # summaries and visualization of missing values NAs
#install.packages("dlookr")
library(dlookr) # summaries and visualization of missing values NAs##
## Attaching package: 'dlookr'## The following object is masked from 'package:psych':
##
## describe## The following object is masked from 'package:Hmisc':
##
## describe## The following object is masked from 'package:base':
##
## transform#install.packages("corrplot")
library(corrplot) # correlation plots## corrplot 0.92 loaded#install.packages("jtools")
library(jtools) # presentation of regression analysis ##
## Attaching package: 'jtools'## The following object is masked from 'package:Hmisc':
##
## %nin%#install.packages("lmtest")
library(lmtest) # diagnostic checks - linear regression analysis ## Loading required package: zoo##
## Attaching package: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric#install.packages("car")
library(car) # diagnostic checks - linear regression analysis## Loading required package: carData##
## Attaching package: 'car'## The following object is masked from 'package:psych':
##
## logit## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## recode#install.packages("olsrr")
library(olsrr) # diagnostic checks - linear regression analysis ##
## Attaching package: 'olsrr'## The following object is masked from 'package:datasets':
##
## rivers#install.packages("kableExtra")
library(kableExtra) # HTML table attributes##
## Attaching package: 'kableExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rowslibrary(tidyverse)## Registered S3 methods overwritten by 'broom':
## method from
## tidy.glht jtools
## tidy.summary.glht jtools## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.2 ──
## ✔ tibble 3.1.8 ✔ purrr 0.3.4
## ✔ tidyr 1.2.0 ✔ stringr 1.4.1
## ✔ readr 2.1.2
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ psych::%+%() masks ggplot2::%+%()
## ✖ psych::alpha() masks ggplot2::alpha()
## ✖ tidyr::extract() masks dlookr::extract()
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ kableExtra::group_rows() masks dplyr::group_rows()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ✖ car::recode() masks dplyr::recode()
## ✖ purrr::some() masks car::some()
## ✖ Hmisc::src() masks dplyr::src()
## ✖ Hmisc::summarize() masks dplyr::summarize()Importar bases de datos
produccion<-read.csv("C:\\Users\\danyc\\Downloads\\produccionagosto.csv")
scrap<-read.csv("C:\\Users\\danyc\\OneDrive - Instituto Tecnologico y de Estudios Superiores de Monterrey\\Desktop\\Form\\FORM - Scrap.xlsx - Sheet1.csv")
merma<- read.csv("C:\\Users\\danyc\\OneDrive - Instituto Tecnologico y de Estudios Superiores de Monterrey\\Desktop\\Form\\FORM - Merma.xlsx - Hoja1.csv")
library(dplyr)Produccion
2571 registros y 18 variables
1. Entender y limpiar la base de datos
Aqui se utilizaron las tecnicas de eliminacion de N/A´s para evitar errores y cambio de caracter a fecha en nuestra columna 1, tambien se eliminaron columnas y se cambiaron N/A´s por el promedio para poder sacar un approx de lo que estaba faltando.
describe(produccion)## # A tibble: 4 × 26
## described_…¹ n na mean sd se_mean IQR skewn…² kurto…³ p00 p01
## <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 No. 2562 8 50.8 30.1 0.594 50 0.146 -1.04 1 1.61
## 2 PIEZAS.PROG. 1888 682 33.3 58.1 1.34 10 6.92 65.2 0 0
## 3 TIEMPO.CALI… 416 2154 2.20 5.69 0.279 1 4.24 22.2 0 0
## 4 TIEMPO.MATE… 111 2459 1.59 4.94 0.469 1 8.83 85.9 0 0
## # … with 15 more variables: p05 <dbl>, p10 <dbl>, p20 <dbl>, p25 <dbl>,
## # p30 <dbl>, p40 <dbl>, p50 <dbl>, p60 <dbl>, p70 <dbl>, p75 <dbl>,
## # p80 <dbl>, p90 <dbl>, p95 <dbl>, p99 <dbl>, p100 <dbl>, and abbreviated
## # variable names ¹described_variables, ²skewness, ³kurtosisPaso 1. De caracter a fecha (Tecnica 4. Convertir tipos de datos)
bdp<-produccion
bdp$Fecha<- as.Date(bdp$Fecha, format= "%d/%m/%Y")
summary(bdp)## Fecha No. CLIENTE ID.FORM
## Min. :2022-08-01 Min. : 1.00 Length:2570 Length:2570
## 1st Qu.:2022-08-09 1st Qu.: 25.00 Class :character Class :character
## Median :2022-08-17 Median : 50.00 Mode :character Mode :character
## Mean :2022-08-16 Mean : 50.84
## 3rd Qu.:2022-08-24 3rd Qu.: 75.00
## Max. :2022-08-31 Max. :121.00
## NA's :8
## PRODUCTO X PIEZAS.PROG. TMO..MIN.
## Length:2570 Length:2570 Min. : 0.00 Length:2570
## Class :character Class :character 1st Qu.: 15.00 Class :character
## Mode :character Mode :character Median : 20.00 Mode :character
## Mean : 33.35
## 3rd Qu.: 25.00
## Max. :800.00
## NA's :682
## HR..FIN ESTACION.ARRANQUE Laminas.procesadas INICIO.SEP.UP
## Length:2570 Length:2570 Length:2570 Length:2570
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## FIN.INICIO.DE.SEP.UP INICIO.de.PROCESO FIN.de.PROCESO TIEMPO.CALIDAD
## Length:2570 Length:2570 Length:2570 Min. : 0.000
## Class :character Class :character Class :character 1st Qu.: 0.000
## Mode :character Mode :character Mode :character Median : 0.000
## Mean : 2.204
## 3rd Qu.: 1.000
## Max. :48.000
## NA's :2154
## TIEMPO.MATERIALES MERMAS.Maquinas.
## Min. : 0.000 Mode:logical
## 1st Qu.: 0.000 NA's:2570
## Median : 1.000
## Mean : 1.595
## 3rd Qu.: 1.000
## Max. :50.000
## NA's :2459tibble(bdp)## # A tibble: 2,570 × 18
## Fecha No. CLIENTE ID.FORM PRODU…¹ X PIEZA…² TMO..…³ HR..FIN
## <date> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <int> <chr> <chr>
## 1 2022-08-01 1 VARROC "VL-017-13938" 763 . … "" 199 15 9:15
## 2 2022-08-01 2 VARROC "VL-017-13936" 747 KI… "" 57 10 9:25
## 3 2022-08-01 3 VARROC "VL-017-14729" 747 KI… "" 68 10 9:35
## 4 2022-08-01 4 DENSO "" TOYOTA… "" 192 15 9:50
## 5 2022-08-01 5 DENSO "" TOYOTA… "" 192 15 10:05
## 6 2022-08-01 6 YANFENG "19162" MODELO… "" 400 30 10:35
## 7 2022-08-01 7 YANFENG "00-68-8160-1… MODELO… "" 80 15 10:50
## 8 2022-08-01 8 YANFENG "00-68-8160-1… MODELO… "" 104 15 11:05
## 9 2022-08-01 9 YANFENG "00-68-8160-1… MODELO… "" 104 15 11:20
## 10 2022-08-01 10 YANFENG "00-68-8160-1… MODELO… "" 160 20 11:40
## # … with 2,560 more rows, 9 more variables: ESTACION.ARRANQUE <chr>,
## # Laminas.procesadas <chr>, INICIO.SEP.UP <chr>, FIN.INICIO.DE.SEP.UP <chr>,
## # INICIO.de.PROCESO <chr>, FIN.de.PROCESO <chr>, TIEMPO.CALIDAD <int>,
## # TIEMPO.MATERIALES <int>, MERMAS.Maquinas. <lgl>, and abbreviated variable
## # names ¹PRODUCTO, ²PIEZAS.PROG., ³TMO..MIN.Paso 2. Eliminar columnas inservibles(Tecnica 1. Remover valores irrelevantes)
bdp1<-bdp
bdp1 <- subset(bdp1, select =-c (No., ID.FORM, X, ESTACION.ARRANQUE, MERMAS.Maquinas.))
bdp1 <- subset(bdp1, select =-c (INICIO.SEP.UP,FIN.INICIO.DE.SEP.UP, TIEMPO.MATERIALES))
bdp1 <- subset(bdp1, select =-c (HR..FIN, INICIO.de.PROCESO, FIN.de.PROCESO))Paso 3. Cambiar de caracter a N/A (Tecnica 4. Convertir tipos de datos)
bdp2<-bdp1
bdp2$TMO..MIN. <- substr(bdp2$TMO..MIN., start = 1, stop = 2)
tibble(bdp2) ## # A tibble: 2,570 × 7
## Fecha CLIENTE PRODUCTO PIEZA…¹ TMO..…² Lamin…³ TIEMP…⁴
## <date> <chr> <chr> <int> <chr> <chr> <int>
## 1 2022-08-01 VARROC 763 . KIT. CAJA. 199 15 201 1
## 2 2022-08-01 VARROC 747 KIT. CAJA HSC. ( 2 Pa… 57 10 116 1
## 3 2022-08-01 VARROC 747 KIT. TAPA. 68 10 69 1
## 4 2022-08-01 DENSO TOYOTA. MCV. Insterto D 2… 192 15 49 1
## 5 2022-08-01 DENSO TOYOTA. MCV. Insterto E 2… 192 15 49 1
## 6 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC095. HeadRes… 400 30 801 1
## 7 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC110. HeadRes… 80 15 41 1
## 8 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC110. ARMREST… 104 15 53 1
## 9 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC110. CENTER … 104 15 53 1
## 10 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC100. LUMBAR.… 160 20 55 1
## # … with 2,560 more rows, and abbreviated variable names ¹PIEZAS.PROG.,
## # ²TMO..MIN., ³Laminas.procesadas, ⁴TIEMPO.CALIDADbdp2$TMO..MIN. <- as.integer(bdp2$TMO..MIN.)## Warning: NAs introducidos por coerciónstr(bdp2) ## 'data.frame': 2570 obs. of 7 variables:
## $ Fecha : Date, format: "2022-08-01" "2022-08-01" ...
## $ CLIENTE : chr "VARROC" "VARROC" "VARROC" "DENSO" ...
## $ PRODUCTO : chr "763 . KIT. CAJA." "747 KIT. CAJA HSC. ( 2 Partes)" "747 KIT. TAPA." "TOYOTA. MCV. Insterto D 2R. CORTE. 1 Golpe = 12 piezas. ( 9 Pza. / Celda)." ...
## $ PIEZAS.PROG. : int 199 57 68 192 192 400 80 104 104 160 ...
## $ TMO..MIN. : int 15 10 10 15 15 30 15 15 15 20 ...
## $ Laminas.procesadas: chr "201" "116" "69" "49" ...
## $ TIEMPO.CALIDAD : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...bdp2$PIEZAS.PROG. <- substr(bdp2$PIEZAS.PROG., start = 1, stop = 2)
tibble(bdp2) ## # A tibble: 2,570 × 7
## Fecha CLIENTE PRODUCTO PIEZA…¹ TMO..…² Lamin…³ TIEMP…⁴
## <date> <chr> <chr> <chr> <int> <chr> <int>
## 1 2022-08-01 VARROC 763 . KIT. CAJA. 19 15 201 1
## 2 2022-08-01 VARROC 747 KIT. CAJA HSC. ( 2 Pa… 57 10 116 1
## 3 2022-08-01 VARROC 747 KIT. TAPA. 68 10 69 1
## 4 2022-08-01 DENSO TOYOTA. MCV. Insterto D 2… 19 15 49 1
## 5 2022-08-01 DENSO TOYOTA. MCV. Insterto E 2… 19 15 49 1
## 6 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC095. HeadRes… 40 30 801 1
## 7 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC110. HeadRes… 80 15 41 1
## 8 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC110. ARMREST… 10 15 53 1
## 9 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC110. CENTER … 10 15 53 1
## 10 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC100. LUMBAR.… 16 20 55 1
## # … with 2,560 more rows, and abbreviated variable names ¹PIEZAS.PROG.,
## # ²TMO..MIN., ³Laminas.procesadas, ⁴TIEMPO.CALIDADbdp2$PIEZAS.PROG. <- as.integer(bdp2$PIEZAS.PROG.)
str(bdp2)## 'data.frame': 2570 obs. of 7 variables:
## $ Fecha : Date, format: "2022-08-01" "2022-08-01" ...
## $ CLIENTE : chr "VARROC" "VARROC" "VARROC" "DENSO" ...
## $ PRODUCTO : chr "763 . KIT. CAJA." "747 KIT. CAJA HSC. ( 2 Partes)" "747 KIT. TAPA." "TOYOTA. MCV. Insterto D 2R. CORTE. 1 Golpe = 12 piezas. ( 9 Pza. / Celda)." ...
## $ PIEZAS.PROG. : int 19 57 68 19 19 40 80 10 10 16 ...
## $ TMO..MIN. : int 15 10 10 15 15 30 15 15 15 20 ...
## $ Laminas.procesadas: chr "201" "116" "69" "49" ...
## $ TIEMPO.CALIDAD : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...bdp2$Laminas.procesadas <- substr(bdp2$Laminas.procesadas, start = 1, stop = 2)
tibble(bdp2) ## # A tibble: 2,570 × 7
## Fecha CLIENTE PRODUCTO PIEZA…¹ TMO..…² Lamin…³ TIEMP…⁴
## <date> <chr> <chr> <int> <int> <chr> <int>
## 1 2022-08-01 VARROC 763 . KIT. CAJA. 19 15 20 1
## 2 2022-08-01 VARROC 747 KIT. CAJA HSC. ( 2 Pa… 57 10 11 1
## 3 2022-08-01 VARROC 747 KIT. TAPA. 68 10 69 1
## 4 2022-08-01 DENSO TOYOTA. MCV. Insterto D 2… 19 15 49 1
## 5 2022-08-01 DENSO TOYOTA. MCV. Insterto E 2… 19 15 49 1
## 6 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC095. HeadRes… 40 30 80 1
## 7 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC110. HeadRes… 80 15 41 1
## 8 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC110. ARMREST… 10 15 53 1
## 9 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC110. CENTER … 10 15 53 1
## 10 2022-08-01 YANFENG MODELO Y. TMC100. LUMBAR.… 16 20 55 1
## # … with 2,560 more rows, and abbreviated variable names ¹PIEZAS.PROG.,
## # ²TMO..MIN., ³Laminas.procesadas, ⁴TIEMPO.CALIDADbdp2$Laminas.procesadas <- as.integer(bdp2$Laminas.procesadas)## Warning: NAs introducidos por coerciónstr(bdp2) ## 'data.frame': 2570 obs. of 7 variables:
## $ Fecha : Date, format: "2022-08-01" "2022-08-01" ...
## $ CLIENTE : chr "VARROC" "VARROC" "VARROC" "DENSO" ...
## $ PRODUCTO : chr "763 . KIT. CAJA." "747 KIT. CAJA HSC. ( 2 Partes)" "747 KIT. TAPA." "TOYOTA. MCV. Insterto D 2R. CORTE. 1 Golpe = 12 piezas. ( 9 Pza. / Celda)." ...
## $ PIEZAS.PROG. : int 19 57 68 19 19 40 80 10 10 16 ...
## $ TMO..MIN. : int 15 10 10 15 15 30 15 15 15 20 ...
## $ Laminas.procesadas: int 20 11 69 49 49 80 41 53 53 55 ...
## $ TIEMPO.CALIDAD : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...Paso 4. Cambiar de N/A a promedios
bdp3 <- bdp2
bdp3$TMO..MIN.[is.na(bdp3$TMO..MIN.)]<-mean(bdp3$TMO..MIN., na.rm = TRUE)
summary (bdp3)## Fecha CLIENTE PRODUCTO PIEZAS.PROG.
## Min. :2022-08-01 Length:2570 Length:2570 Min. : 0.00
## 1st Qu.:2022-08-09 Class :character Class :character 1st Qu.:15.00
## Median :2022-08-17 Mode :character Mode :character Median :20.00
## Mean :2022-08-16 Mean :22.53
## 3rd Qu.:2022-08-24 3rd Qu.:25.00
## Max. :2022-08-31 Max. :99.00
## NA's :682
## TMO..MIN. Laminas.procesadas TIEMPO.CALIDAD
## Min. : 0.000 Min. : 0.000 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 9.842 1st Qu.: 0.000 1st Qu.: 0.000
## Median : 9.842 Median : 0.000 Median : 0.000
## Mean : 9.842 Mean : 5.104 Mean : 2.204
## 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.: 1.000
## Max. :70.000 Max. :97.000 Max. :48.000
## NA's :1189 NA's :2154Paso 5. Cambiar de N/A a 0
bdp4 <- bdp3
bdp4$Laminas.procesadas[bdp4$Laminas.procesadas < 1]<- NA
summary (bdp4)## Fecha CLIENTE PRODUCTO PIEZAS.PROG.
## Min. :2022-08-01 Length:2570 Length:2570 Min. : 0.00
## 1st Qu.:2022-08-09 Class :character Class :character 1st Qu.:15.00
## Median :2022-08-17 Mode :character Mode :character Median :20.00
## Mean :2022-08-16 Mean :22.53
## 3rd Qu.:2022-08-24 3rd Qu.:25.00
## Max. :2022-08-31 Max. :99.00
## NA's :682
## TMO..MIN. Laminas.procesadas TIEMPO.CALIDAD
## Min. : 0.000 Min. : 1.0 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 9.842 1st Qu.:10.0 1st Qu.: 0.000
## Median : 9.842 Median :11.0 Median : 0.000
## Mean : 9.842 Mean :14.1 Mean : 2.204
## 3rd Qu.:10.000 3rd Qu.:12.0 3rd Qu.: 1.000
## Max. :70.000 Max. :97.0 Max. :48.000
## NA's :2070 NA's :2154Paso 6. Borra N/A´s
bdp5 <- bdp4
bdp5 <- na.omit(bdp5)
str(bdp5)## 'data.frame': 119 obs. of 7 variables:
## $ Fecha : Date, format: "2022-08-01" "2022-08-01" ...
## $ CLIENTE : chr "VARROC" "VARROC" "VARROC" "DENSO" ...
## $ PRODUCTO : chr "763 . KIT. CAJA." "747 KIT. CAJA HSC. ( 2 Partes)" "747 KIT. TAPA." "TOYOTA. MCV. Insterto D 2R. CORTE. 1 Golpe = 12 piezas. ( 9 Pza. / Celda)." ...
## $ PIEZAS.PROG. : int 19 57 68 19 19 40 80 10 10 16 ...
## $ TMO..MIN. : num 15 10 10 15 15 30 15 15 15 20 ...
## $ Laminas.procesadas: int 20 11 69 49 49 80 41 53 53 55 ...
## $ TIEMPO.CALIDAD : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## - attr(*, "na.action")= 'omit' Named int [1:2451] 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 ...
## ..- attr(*, "names")= chr [1:2451] "29" "30" "31" "32" ...2.Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua y Escalas de Medicion.
Variable<-c("Fecha ","CLIENTE","PRODUCTO", "PIEZAS.PROG","TMO..MIN.","Laminas.procesadas")
Type<-c("Cualitativa","Cualitativa","Cualitativa", "Cuantitativa(Discreta)", "Cuantitativa(Discreta)", "Cuantitativa(Discreta)")
Medicion <-c("Nominal", "Nominal","Nominal", "Intervalo", "Intervalo", "Intervalo")
table<-data.frame(Variable,Type, Medicion)
knitr::kable(table)| Variable | Type | Medicion |
|---|---|---|
| Fecha | Cualitativa | Nominal |
| CLIENTE | Cualitativa | Nominal |
| PRODUCTO | Cualitativa | Nominal |
| PIEZAS.PROG | Cuantitativa(Discreta) | Intervalo |
| TMO..MIN. | Cuantitativa(Discreta) | Intervalo |
| Laminas.procesadas | Cuantitativa(Discreta) | Intervalo |
3. Analisis estadistico descriptivo
Tablas de Frecuencia
frecprod<-prop.table(table(bdp5$CLIENTE, bdp5$TMO..MIN.))
frecprod %>%
kbl() %>%
kable_styling()| 9.84184675834971 | 10 | 11 | 12 | 15 | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 | 45 | 50 | 60 | 65 | 70 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DENSO | 0.0084034 | 0.0168067 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0168067 | 0.0336134 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0168067 | 0.0000000 | 0.0084034 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| HELLA | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0084034 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| STABILUS 1 | 0.0252101 | 0.0840336 | 0.0084034 | 0.0168067 | 0.0084034 | 0.0168067 | 0.0672269 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| STABILUS 3 | 0.0000000 | 0.0168067 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0420168 | 0.0000000 | 0.0420168 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0168067 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| TRMX | 0.0420168 | 0.0084034 | 0.0084034 | 0.0084034 | 0.0000000 | 0.0084034 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| VARROC | 0.0336134 | 0.0336134 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0168067 | 0.0000000 | 0.0084034 | 0.0084034 | 0.0000000 | 0.0084034 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0084034 | 0.0000000 | 0.0000000 |
| YANFENG | 0.0420168 | 0.0672269 | 0.0084034 | 0.0084034 | 0.0504202 | 0.0168067 | 0.0504202 | 0.0084034 | 0.0420168 | 0.0168067 | 0.0252101 | 0.0000000 | 0.0000000 | 0.0084034 | 0.0084034 |
Grafico de datos cualitativo y cuantitativo
ggplot(bdp5, aes(x = TIEMPO.CALIDAD, y = PIEZAS.PROG., color = CLIENTE)) +
geom_boxplot()
ggplot(bdp5, aes(x=CLIENTE, y=TMO..MIN.)) +
geom_bar(stat="identity", color="blue", fill="white")
Graficos de dispercion
library(ggplot2)
ggplot(bdp5, aes(x=CLIENTE, y=PIEZAS.PROG., shape=cyl, color=cyl)) +
geom_point(shape=18, color="orange")+ labs(title = "Relación entre CLIENTE y PIEZAS PROGRAMADAS",x="CLIENTE", y="PIEZAS PROGRAMADAS") + theme_classic()
ggplot(bdp5, aes(x=TIEMPO.CALIDAD , y=CLIENTE)) +
geom_point(shape=19, size=3) + labs(title = "Tiempo de calidad por cliente ",x="Tiempo Calidad", y="Clientes") + theme_classic()
Merma
60 registros y 3 variables
1.Entender y limpiar la base de datos
En esta base de datos se uso la conversion de datos para la fecha y la eliminacion de lineas dentro de nuestra base para poder tener los datos de corrido y evitar errores.
Paso 1.De caracter a fecha (Tecnica 4. Convertir datos)
describe(merma)## # A tibble: 1 × 26
## described_…¹ n na mean sd se_mean IQR skewn…² kurto…³ p00 p01
## <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Kilos 59 0 6286. 6529. 850. 1095 2.35 4.84 790 802.
## # … with 15 more variables: p05 <dbl>, p10 <dbl>, p20 <dbl>, p25 <dbl>,
## # p30 <dbl>, p40 <dbl>, p50 <dbl>, p60 <dbl>, p70 <dbl>, p75 <dbl>,
## # p80 <dbl>, p90 <dbl>, p95 <dbl>, p99 <dbl>, p100 <dbl>, and abbreviated
## # variable names ¹described_variables, ²skewness, ³kurtosisbdm<-merma
bdm$Fecha<- as.Date(bdm$Fecha, format= "%d/%m/%Y")
summary(bdm)## Fecha Mes Kilos
## Min. :0022-02-05 Length:59 Min. : 790
## 1st Qu.:0022-11-01 Class :character 1st Qu.: 3500
## Median :2022-03-06 Mode :character Median : 4000
## Mean :1342-06-18 Mean : 6286
## 3rd Qu.:2022-07-11 3rd Qu.: 4595
## Max. :2022-09-21 Max. :32100
## NA's :9tibble(bdm)## # A tibble: 59 × 3
## Fecha Mes Kilos
## <date> <chr> <int>
## 1 0022-11-01 ENERO 5080
## 2 0022-11-01 ENERO 3810
## 3 2022-01-22 ENERO 2990
## 4 2022-01-22 ENERO 2680
## 5 NA Total 14560
## 6 2022-02-18 FEBRERO 3650
## 7 2022-02-18 FEBRERO 4380
## 8 2022-02-18 FEBRERO 3870
## 9 2022-02-18 FEBRERO 3590
## 10 2022-02-18 FEBRERO 3410
## # … with 49 more rowsPaso 2. Borrar lineas de totales (Eliminar datos)
bdm1<-bdm
bdm1<-bdm1[- grep("Total", merma$Mes),]2.Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua y Escalas de Medicion.
Variable<-c("Fecha ","Mes", "Kilos")
Type<-c("Cualitativa","Cualitativa", "Cuantitativa(Discreta)")
Medicion <-c("Nominal", "Nominal","Intervalo")
table2<-data.frame(Variable,Type, Medicion)
knitr::kable(table2)| Variable | Type | Medicion |
|---|---|---|
| Fecha | Cualitativa | Nominal |
| Mes | Cualitativa | Nominal |
| Kilos | Cuantitativa(Discreta) | Intervalo |
3. Analisis estadistico descriptivo
Tablas de Frecuencia
frecprod<-prop.table(table(bdm1$Fecha, bdm1$Kilos))
frecprod %>%
kbl() %>%
kable_styling()| 790 | 810 | 1040 | 2130 | 2480 | 2680 | 2830 | 2950 | 2980 | 2990 | 3050 | 3140 | 3290 | 3410 | 3590 | 3650 | 3680 | 3690 | 3739 | 3780 | 3810 | 3870 | 3920 | 3930 | 3940 | 3960 | 3967 | 4000 | 4050 | 4130 | 4190 | 4200 | 4210 | 4240 | 4260 | 4270 | 4310 | 4330 | 4380 | 4510 | 4680 | 4770 | 5010 | 5080 | 5230 | 6140 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0022-02-05 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-03-03 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-04-04 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-04-07 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 |
| 0022-05-09 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-07-06 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-07-09 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-08-03 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-08-08 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-09-05 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-10-08 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-11-01 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-11-03 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-11-04 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-11-07 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
| 0022-11-08 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
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| 2022-02-18 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.02 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.02 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00 |
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Grafico de datos cualitativo y cuantitativo
ggplot(bdm1, aes(x = Fecha, y = Kilos, color = Mes)) +
geom_boxplot()
ggplot(bdm1, aes(x=Mes, y=Kilos)) +
geom_bar(stat="identity", color="blue", fill="white")
Scrap
250 registros y 8 variables
1. Entender y limpiar la base de datos
La limpieza que se utilizo en esta base fueron dos, la tecnica 1 y 4 ya que se necesitaban eliminar datos innecesarios y se debia cambiar la fecha de caracter a fecha para que R pueda procesar esta data como tal y no un nombre.
Paso 1. Cambiar de caracter a fecha (Tecnica 4)
describe(scrap)## # A tibble: 1 × 26
## described_…¹ n na mean sd se_mean IQR skewn…² kurto…³ p00 p01
## <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 Cantidad 250 0 6.70 11.8 0.749 6 4.17 21.8 0 1
## # … with 15 more variables: p05 <dbl>, p10 <dbl>, p20 <dbl>, p25 <dbl>,
## # p30 <dbl>, p40 <dbl>, p50 <dbl>, p60 <dbl>, p70 <dbl>, p75 <dbl>,
## # p80 <dbl>, p90 <dbl>, p95 <dbl>, p99 <dbl>, p100 <dbl>, and abbreviated
## # variable names ¹described_variables, ²skewness, ³kurtosisbds<-scrap
bds$Fecha<- as.Date(bds$Fecha, format= "%d/%m/%Y")
summary(bdp)## Fecha No. CLIENTE ID.FORM
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## 1st Qu.:2022-08-09 1st Qu.: 25.00 Class :character Class :character
## Median :2022-08-17 Median : 50.00 Mode :character Mode :character
## Mean :2022-08-16 Mean : 50.84
## 3rd Qu.:2022-08-24 3rd Qu.: 75.00
## Max. :2022-08-31 Max. :121.00
## NA's :8
## PRODUCTO X PIEZAS.PROG. TMO..MIN.
## Length:2570 Length:2570 Min. : 0.00 Length:2570
## Class :character Class :character 1st Qu.: 15.00 Class :character
## Mode :character Mode :character Median : 20.00 Mode :character
## Mean : 33.35
## 3rd Qu.: 25.00
## Max. :800.00
## NA's :682
## HR..FIN ESTACION.ARRANQUE Laminas.procesadas INICIO.SEP.UP
## Length:2570 Length:2570 Length:2570 Length:2570
## Class :character Class :character Class :character Class :character
## Mode :character Mode :character Mode :character Mode :character
##
##
##
##
## FIN.INICIO.DE.SEP.UP INICIO.de.PROCESO FIN.de.PROCESO TIEMPO.CALIDAD
## Length:2570 Length:2570 Length:2570 Min. : 0.000
## Class :character Class :character Class :character 1st Qu.: 0.000
## Mode :character Mode :character Mode :character Median : 0.000
## Mean : 2.204
## 3rd Qu.: 1.000
## Max. :48.000
## NA's :2154
## TIEMPO.MATERIALES MERMAS.Maquinas.
## Min. : 0.000 Mode:logical
## 1st Qu.: 0.000 NA's:2570
## Median : 1.000
## Mean : 1.595
## 3rd Qu.: 1.000
## Max. :50.000
## NA's :2459tibble(bdp)## # A tibble: 2,570 × 18
## Fecha No. CLIENTE ID.FORM PRODU…¹ X PIEZA…² TMO..…³ HR..FIN
## <date> <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <int> <chr> <chr>
## 1 2022-08-01 1 VARROC "VL-017-13938" 763 . … "" 199 15 9:15
## 2 2022-08-01 2 VARROC "VL-017-13936" 747 KI… "" 57 10 9:25
## 3 2022-08-01 3 VARROC "VL-017-14729" 747 KI… "" 68 10 9:35
## 4 2022-08-01 4 DENSO "" TOYOTA… "" 192 15 9:50
## 5 2022-08-01 5 DENSO "" TOYOTA… "" 192 15 10:05
## 6 2022-08-01 6 YANFENG "19162" MODELO… "" 400 30 10:35
## 7 2022-08-01 7 YANFENG "00-68-8160-1… MODELO… "" 80 15 10:50
## 8 2022-08-01 8 YANFENG "00-68-8160-1… MODELO… "" 104 15 11:05
## 9 2022-08-01 9 YANFENG "00-68-8160-1… MODELO… "" 104 15 11:20
## 10 2022-08-01 10 YANFENG "00-68-8160-1… MODELO… "" 160 20 11:40
## # … with 2,560 more rows, 9 more variables: ESTACION.ARRANQUE <chr>,
## # Laminas.procesadas <chr>, INICIO.SEP.UP <chr>, FIN.INICIO.DE.SEP.UP <chr>,
## # INICIO.de.PROCESO <chr>, FIN.de.PROCESO <chr>, TIEMPO.CALIDAD <int>,
## # TIEMPO.MATERIALES <int>, MERMAS.Maquinas. <lgl>, and abbreviated variable
## # names ¹PRODUCTO, ²PIEZAS.PROG., ³TMO..MIN.Paso 2. Eliminar Datos innecesarios (Tecnica 1)
bds1<-bds
bds1 <- subset(bds1, select =-c (Referencia, Estado, Unidad.de.medida))
str(bds1)## 'data.frame': 250 obs. of 5 variables:
## $ Fecha : Date, format: "2022-08-31" "2022-08-31" ...
## $ Producto : chr "[BACKFRAME 60% CUELLO ARMADO] 18805. 60% Backframe. Cuello Armado." "[N61506747 CAJA] N61506747. Kit. Caja." "[N61506729 SEPARADOR] N61506729. Kit. Separador." "[341332 DIVISOR - U611 & U625] 341332. U611. U625. Divisor Troquelado." ...
## $ Cantidad : num 2 1 1 31 1 1 1 9 2 1 ...
## $ Ubicacion.de.origen : chr "SAB/Calidad/Entrega de PT" "SAB/Calidad/Entrega de PT" "SAB/Calidad/Entrega de PT" "SAB/Pre-Production" ...
## $ Ubicacion.de.desecho: chr "Virtual Locations/Scrapped" "Virtual Locations/Scrapped" "Virtual Locations/Scrapped" "Virtual Locations/Scrapped" ...2.Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua y Escalas de Medicion.
Variable<-c("Fecha ","Producto", "Cantidad", "Ubicacion de origen", "Ubicacion de deshecho")
Type<-c("Cualitativa","Cualitativa", "Cuantitativa(Discreta)", "Cualitativa", "Cualitativa")
Medicion <-c("Nominal", "Nominal","Intervalo", "Nominal", "Nominal")
table3<-data.frame(Variable,Type, Medicion)
knitr::kable(table3)| Variable | Type | Medicion |
|---|---|---|
| Fecha | Cualitativa | Nominal |
| Producto | Cualitativa | Nominal |
| Cantidad | Cuantitativa(Discreta) | Intervalo |
| Ubicacion de origen | Cualitativa | Nominal |
| Ubicacion de deshecho | Cualitativa | Nominal |
3. Analisis estadistico descriptivo
Tablas de Frecuencia
frecprod<-prop.table(table(bds1$Producto, bds1$Cantidad))
frecprod %>%
kbl() %>%
kable_styling()| 0 | 1 | 2 | 2.5 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 18 | 19 | 20 | 24 | 28 | 31 | 36 | 40 | 43 | 48 | 51 | 56 | 60 | 80 | 96 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| [2065WY AS 30 99 0000 00 000 TAPA - BOX 2064WY] BOX 2064WY | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [241B EXPORT CAJA] 241B. Export. Caja. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [341332 CELDA - U611 & U625] 341332. U611. U625. Celda Troquelada. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [341332 CHAROLA - U611 & U625] 341332. U611. U625. Charola Troquelada. | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [341332 DIVISOR - U611 & U625] 341332. U611. U625. Divisor Troquelado. | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [357790-TAPA] 357790. Tapa. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [358268-CAJA] 358268-CAJA | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [358268-TAPA] 358268-TAPA | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [428579 AS 30 99 0000 00 000 INSERTO- FORD DAMPER] 14306. Damper Ford DTP. Inserto. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [428818 AS 30 99 0000 00 000 INSERTO - CHRYSLER INSERT DJ] CHRYSLER INSERT DJ PART 694087 | 0.000 | 0.008 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [429296 AS 30 99 0000 00 000 INSERTO - INSERT TMC 150 TESLA] 14783. TMC150. Inserto. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [446265 AS 30 99 0000 00 000 CAPA INTERMEDIA- PAD 43X36 DAIMLER] 14454. Daimler Pad 43 X 36 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [467.416-24 COMPARTIMENT INSERT 535X335X221MM CC ESD] Refacciones. P1. Celdado. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [496455 FS 30 99 0000 00 000 CARTÓN - BOX 0371813] BOX 0371813 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [500033 AS 30 99 0000 00 000 INSERTO - Inserto FORD China 500033] 17397. 500033. FORD China. Inserto. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [642762 PACKING, SHEET, 565.2X742.9 - INSERT 642762] 642762. Pad. S.M. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [643920 CART, SOM, 746.8X569.0X292.1, RSC - BOX 643920 STABOMAT] 13891. 643920. Stabomat. Caja. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [647713] 647713. Caja. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [938830 FS 30 99 0000 00 000 CARTÓN - SIZE 24”] 24”. Caja Terminada. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [939069 FS 30 99 0000 00 000 CARTÓN -BOX 939069 34”] 34”. Caja Terminada. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [A - CELDA SUDAFRICA BMW G01 LCI] Sudafrica. A. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.012 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [B - CELDA SUDAFRICA BMW G01 LCI] Sudáfrica. B. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [BACKFRAME 60% CUELLO ARMADO] 18805. 60% Backframe. Cuello Armado. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [BACKFRAME 60% TAPA BASE] 18271. 60% Backframe. Tapa Base. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [BOX 143907 - CELDA] 143907. Solares. Celda Troquelada. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [BOX 143907 - TAPA] 143907. Solares. Tapa Troquelada. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [C - CELDA SUDAFRICA BMW G01 LCI] Sudáfrica. C. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA ( ARMREST / HR REAR) TMC 110 MODEL Y] 19148. Modelo Y. TMC0110. Armrest & Rear & Center. Caja | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA 695] N61506695. Caja. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA 726] N61506726 CAJA | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA 734949] CAJA 734949 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA 784] 784. Kit. Caja. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA 95161] 19079. 95161. Kit. Caja. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [Caja backup canastilla gris] CAJA DE CARTÓN BACK UP CANASTILLA GRIS- P3 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA INDUSTRIAL 16” ROTATIVA] 16”. Lamina Troquelada. | 0.000 | 0.020 | 0.016 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA INDUSTRIAL 24” ROTATIVA COMPLETA] 24”. Lamina Troquelada. | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA INDUSTRIAL 34” ROTATIVA] 34”. Lamina Troquelada. | 0.000 | 0.008 | 0.016 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA INDUSTRIAL 48” CON SELLO (PP)] 48”. Lamina Troquelada. | 0.000 | 0.012 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA MCV] Toyota. MCV. Caja Troquelada. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA RSC DE KIT REFLEX] 857. Reflex. Caja. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA RSC SHOCK TOWER] Shock Tower. Caja. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CAJA RSC TGTX] TGTX. Caja RSC. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CELDA 955061] 955061. Celda Troquelada. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.012 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [Celda Audi coupe] 18892. Coupe. Celda Troquelada. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CELDA AUDI Q5] 14096. Audi Q5. Celda Troquelada. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.008 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.004 |
| [CELDA CON MICRO CORUUGAD O EN 32 PORTA ETIQUETA] TR13777 KIT TGTX. Caja + Celda | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CELDA GM177] 14100. GM177. Celda Troquelada. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.012 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CELDA VW CHATTANOOGA] Chattanooga. St3. Celda Troquelada. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CELL C] 60% Backframe. Separador con Doblez. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CHAROLA 955061] 955061. Charola Troquelada. | 0.000 | 0.004 | 0.008 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [Charola audi coupe] 18890. Coupe. Charola Troquelada. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CHAROLA AUDI Q5] 14128. Audi Q5. Charola Troquelada. | 0.000 | 0.008 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CHAROLA GM177] 14131. GM177. Charola Troquelada. | 0.000 | 0.004 | 0.012 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [CHAROLA VW CHATTANOOGA] Chattanooga. St1 y St3. Charola Troquelada. | 0.000 | 0.012 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [Console cell] Console Lower. Celda Armada. | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [D - CELDA SUDAFRICA BMW G01 LCI] Sudáfrica. D. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [DIVISOR AUDI Q5] 14234. Audi Q5. Divisor Troquelado. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [DIVISOR CON DOBLEZ VW CHATTANOOGA] Chattanooga. St1 y St3. Divisor Troquelado. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [DIVISOR GM177] 14238. GM177. Divisor. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [DIVISOR REFLEX] 857. Reflex. Divisor. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [DIVISOR ZIGZAG VW CHATTANOOGA] Chattanooga. St1 y St3. Zig Zag Troquelado. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [E - CELDA SUDAFRICA BMW G01 LCI] Sudáfrica. E. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [F - CELDA SUDAFRICA BMW G01 LCI] Sudáfrica. F. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [HSC P702 ICP] 17215. P558. P702. CD539. ICP. Caja HSC. Pieza. | 0.000 | 0.012 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [INSERTO 241B EXPORT] 14308. 241B. Export. Inserto. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [Inserto Nextracker 3.0] Nextracker. 2.0. Damper. Inserto. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [INSERTO SOLARES] 143907. Solares. Inserto Troquelada. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [MITAD DE CUELLO SHOCK TOWER] Shock Tower. Mitad Cuello. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [MQ4A-Dunnage-part2] Kia. Inserto. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [MQ4A-Dunnage-tray] Kia. Charola. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [N61506396 CAJA] N61506396. Caja. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [N61506396 SEPARADOR] N61506396. Separador. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [N61506729 SEPARADOR] N61506729. Kit. Separador. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [N61506747 CAJA] N61506747. Kit. Caja. | 0.000 | 0.012 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [N61506747 TAPA] N61506747. Kit. Tapa. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [NEXTRACKER 2.0 DAMPER CUELLO] 18976. Nextracker. 2.0. Damper. Cuello, | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [NEXTRACKER 2.0 DAMPER TAPA DE COROPLAST] Nextracker. 2.0. Damper. Tapa de Coroplast. | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [PTN.WS IP 60 CELL IBT] Y0199489 PTN.WS IP 60 CELL IBT | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [REJILLA DE 16X PARA PIVOT DE TESLA PARA PROCESO DE MTM A PPG] CELDA PIVOTE CONTENEDOR RETORNABLE | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [SEAT BACK CAJA] Seat Back. Caja HSC 1/2 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [SEAT BACK CELDADO] Seat Back. Celda Armada. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [SEPARADOR 41” X 44” PARA PIVOTE Y SEAT BACK DE MTM A PPG] SEPARADOR PIVOTE CONTENEDOR RETORNABLE | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [SEPARADOR MOTORGEAR] Motorgear. Separador para Celdas. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TAPA 695] N61506695. Tapa. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TAPA AVANAZAR] Avanzar. Tapa. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TESLA XDA90 CELDA A] XDA90. A. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TESLA XDA90 CELDA B] XDA90. B. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TESLA XDA90 CHAROLA SUAJADA] XDA90. Charola. Pieza. | 0.000 | 0.000 | 0.008 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TMC 050 - RSC] Console lower - TMC 050 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TMC 095] 19162. Modelo Y. TMC095. Front. Caja. | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TMC XXX] Armrest. Caja RSC. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TR11910 CHAROLA C/2 DIV #20 SMOOTH C/32 CAVIDADES] TR11910. U725. DMS. ITB. Charola con ITB. | 0.000 | 0.004 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TR12438 TAPA ICP 539 TAPA 2415-2 EN CPARTÓN SENCILLO CORRUGADO] 18840. CD539. Tapa. | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TR12440 TAPA P558] 18842. P558. Tapa. | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
| [TR13776 CAJA RSC CK 44 ECT C/ PORTA ETIQUETA] TR13776. Caja con Porta Etiqueta. | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
Grafico de datos cualitativo y cuantitativo
ggplot(bds1, aes(x = Fecha, y = Cantidad, color = Ubicacion.de.origen)) +
geom_boxplot()
ggplot(bds1, aes(x=Ubicacion.de.origen, y=Cantidad)) +
geom_bar(stat="identity", color="blue", fill="white")
Graficos de dispercion
Dispercion de cantidad de scrap por fecha
plot(x = bds1$Fecha, y = bds1$cantidad)
Propuestas y Reflexion
Dentro de esta actividad, se muestran distintos graficos para la generacion de insights que se pueden obtener al cruzar los datos y viendo las areas de oportunidad que tiene la empresa, en este caso FORM. Pasamos a las propuestas: 1. Mejorar la optimizacion de tiempos para todos los clientes al dividir trabajos de produccion y enfocarse en solo ese pedido, sin importar el pedido. 2. Ver realmente que personas son escenciales en el cuerpo de produccion al igual que revisar con cada area el tiempo promedio de produccion que tiene cada persona para tener un estimado de entregas haciendo asi una entrega con tiempos de calidad en toda su cadena de produccion.
---
title: "Actividad 2.4"
author: "Daniela Cardenas -A01720535"
date: "9/28/2022"
output: 
  html_document:
   toc: true
   toc_float: true
   code_folding: "hide"
   code_download: true
---
***
# <img src= "C:\\Users\\danyc\\Downloads\\logo.png" />

# <span style="Color:orange">Importar librerias

```{r}
library(foreign)
library(dplyr)        # data manipulation 
library(forcats)      # to work with categorical variables
library(ggplot2)      # data visualization 
library(janitor)      # data exploration and cleaning 
#install.packages("Hmisc")
library(Hmisc)        # several useful functions for data analysis 
#install.packages("psych")
library(psych)        # functions for multivariate analysis 
#install.packages("naniar")
library(naniar)       # summaries and visualization of missing values NAs
#install.packages("dlookr")
library(dlookr)  # summaries and visualization of missing values NAs
#install.packages("corrplot")
library(corrplot)     # correlation plots
#install.packages("jtools")
library(jtools)       # presentation of regression analysis 
#install.packages("lmtest")
library(lmtest)       # diagnostic checks - linear regression analysis 
#install.packages("car")
library(car)          # diagnostic checks - linear regression analysis
#install.packages("olsrr")
library(olsrr)        # diagnostic checks - linear regression analysis 
#install.packages("kableExtra")
library(kableExtra)   # HTML table attributes
library(tidyverse)

```

# <span style="Color:orange">Importar bases de datos
```{r}
produccion<-read.csv("C:\\Users\\danyc\\Downloads\\produccionagosto.csv")
scrap<-read.csv("C:\\Users\\danyc\\OneDrive - Instituto Tecnologico y de Estudios Superiores de Monterrey\\Desktop\\Form\\FORM - Scrap.xlsx - Sheet1.csv")
merma<- read.csv("C:\\Users\\danyc\\OneDrive - Instituto Tecnologico y de Estudios Superiores de Monterrey\\Desktop\\Form\\FORM - Merma.xlsx - Hoja1.csv")
library(dplyr)
```


# <span style="Color:orange">Produccion
2571 registros y 18 variables 

## 1. Entender y limpiar la base de datos 
Aqui se utilizaron las tecnicas de eliminacion de N/A´s para evitar errores y cambio de caracter a fecha en nuestra columna 1, tambien se eliminaron columnas y se cambiaron N/A´s por el promedio para poder sacar un approx de lo que estaba faltando.

```{r}
describe(produccion)
```


### Paso 1. De caracter a fecha (Tecnica 4. Convertir tipos de datos)
```{r}
bdp<-produccion
bdp$Fecha<- as.Date(bdp$Fecha, format= "%d/%m/%Y")
summary(bdp)
tibble(bdp)
```


### Paso 2. Eliminar columnas inservibles(Tecnica 1. Remover valores irrelevantes)
```{r}
bdp1<-bdp
bdp1 <- subset(bdp1, select =-c (No., ID.FORM, X, ESTACION.ARRANQUE, MERMAS.Maquinas.))
bdp1 <- subset(bdp1, select =-c (INICIO.SEP.UP,FIN.INICIO.DE.SEP.UP, TIEMPO.MATERIALES))
bdp1 <- subset(bdp1, select =-c (HR..FIN, INICIO.de.PROCESO, FIN.de.PROCESO))
```


### Paso 3. Cambiar de caracter a N/A (Tecnica 4. Convertir tipos de datos)  
```{r}
bdp2<-bdp1
bdp2$TMO..MIN. <- substr(bdp2$TMO..MIN., start = 1, stop = 2)
tibble(bdp2)  
bdp2$TMO..MIN. <- as.integer(bdp2$TMO..MIN.)
str(bdp2)  

bdp2$PIEZAS.PROG. <- substr(bdp2$PIEZAS.PROG., start = 1, stop = 2)
tibble(bdp2)  
bdp2$PIEZAS.PROG. <- as.integer(bdp2$PIEZAS.PROG.)
str(bdp2)

bdp2$Laminas.procesadas <- substr(bdp2$Laminas.procesadas, start = 1, stop = 2)
tibble(bdp2)  
bdp2$Laminas.procesadas <- as.integer(bdp2$Laminas.procesadas)
str(bdp2) 
```


### Paso 4. Cambiar de N/A a promedios 
```{r}
bdp3 <- bdp2
bdp3$TMO..MIN.[is.na(bdp3$TMO..MIN.)]<-mean(bdp3$TMO..MIN., na.rm = TRUE)
summary (bdp3)
```
 

### Paso 5. Cambiar de N/A a 0
```{r}
bdp4 <- bdp3
bdp4$Laminas.procesadas[bdp4$Laminas.procesadas < 1]<- NA
summary (bdp4)
```


### Paso 6. Borra N/A´s
```{r}
bdp5 <- bdp4
bdp5 <- na.omit(bdp5)    
str(bdp5)
```


## 2.Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua y Escalas de Medicion.
```{r}
Variable<-c("Fecha ","CLIENTE","PRODUCTO", "PIEZAS.PROG","TMO..MIN.","Laminas.procesadas")
Type<-c("Cualitativa","Cualitativa","Cualitativa", "Cuantitativa(Discreta)", "Cuantitativa(Discreta)", "Cuantitativa(Discreta)")
Medicion <-c("Nominal", "Nominal","Nominal", "Intervalo", "Intervalo", "Intervalo") 
table<-data.frame(Variable,Type, Medicion)
knitr::kable(table)

```

## 3. Analisis estadistico descriptivo 

### Tablas de Frecuencia

```{r}
frecprod<-prop.table(table(bdp5$CLIENTE, bdp5$TMO..MIN.))
frecprod %>%
  kbl() %>%
  kable_styling()
```


### Grafico de datos cualitativo y cuantitativo

```{r}
ggplot(bdp5, aes(x = TIEMPO.CALIDAD, y = PIEZAS.PROG., color = CLIENTE)) +
  geom_boxplot()

ggplot(bdp5, aes(x=CLIENTE, y=TMO..MIN.)) +
  geom_bar(stat="identity", color="blue", fill="white")
```

### Graficos de dispercion

```{r}
library(ggplot2)
ggplot(bdp5, aes(x=CLIENTE, y=PIEZAS.PROG., shape=cyl, color=cyl)) +
  geom_point(shape=18, color="orange")+ labs(title = "Relación entre CLIENTE y PIEZAS PROGRAMADAS",x="CLIENTE", y="PIEZAS PROGRAMADAS") + theme_classic()

ggplot(bdp5, aes(x=TIEMPO.CALIDAD , y=CLIENTE)) + 
  geom_point(shape=19, size=3) + labs(title = "Tiempo de calidad por cliente ",x="Tiempo Calidad", y="Clientes") + theme_classic()
```


# <span style="Color:orange">Merma
60 registros y 3 variables 

## 1.Entender y limpiar la base de datos  
En esta base de datos se uso la conversion de datos para la fecha y la eliminacion de lineas dentro de nuestra base para poder tener los datos de corrido y evitar errores.

### Paso 1.De caracter a fecha (Tecnica 4. Convertir datos)   
```{r}
describe(merma)
bdm<-merma
bdm$Fecha<- as.Date(bdm$Fecha, format= "%d/%m/%Y")
summary(bdm)
tibble(bdm)
```


### Paso 2. Borrar lineas de totales (Eliminar datos)  
```{r}
bdm1<-bdm
bdm1<-bdm1[- grep("Total", merma$Mes),]
```



## 2.Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua y Escalas de Medicion.   
```{r}
Variable<-c("Fecha ","Mes", "Kilos")
Type<-c("Cualitativa","Cualitativa", "Cuantitativa(Discreta)")
Medicion <-c("Nominal", "Nominal","Intervalo") 
table2<-data.frame(Variable,Type, Medicion)
knitr::kable(table2)
```


## 3. Analisis estadistico descriptivo 

### Tablas de Frecuencia

```{r}
frecprod<-prop.table(table(bdm1$Fecha, bdm1$Kilos))
frecprod %>%
  kbl() %>%
  kable_styling()
```

### Grafico de datos cualitativo y cuantitativo  
```{r}
ggplot(bdm1, aes(x = Fecha, y = Kilos, color = Mes)) +
  geom_boxplot()

ggplot(bdm1, aes(x=Mes, y=Kilos)) +
  geom_bar(stat="identity", color="blue", fill="white")
```



# <span style="Color:orange">Scrap
250 registros y 8 variables 

## 1. Entender y limpiar la base de datos  
La limpieza que se utilizo en esta base fueron dos, la tecnica 1 y 4 ya que se necesitaban eliminar datos innecesarios y se debia cambiar la fecha de caracter a fecha para que R pueda procesar esta data como tal y no un nombre.

### Paso 1. Cambiar de caracter a fecha (Tecnica 4)   

```{r}
describe(scrap)
bds<-scrap
bds$Fecha<- as.Date(bds$Fecha, format= "%d/%m/%Y")
summary(bdp)
tibble(bdp)
```


### Paso 2. Eliminar Datos innecesarios (Tecnica 1)   
```{r}
bds1<-bds
bds1 <- subset(bds1, select =-c (Referencia, Estado, Unidad.de.medida))
str(bds1)
```


## 2.Clasifica cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua y Escalas de Medicion.    
```{r}
Variable<-c("Fecha ","Producto", "Cantidad", "Ubicacion de origen", "Ubicacion de deshecho")
Type<-c("Cualitativa","Cualitativa", "Cuantitativa(Discreta)", "Cualitativa", "Cualitativa")
Medicion <-c("Nominal", "Nominal","Intervalo", "Nominal", "Nominal") 
table3<-data.frame(Variable,Type, Medicion)
knitr::kable(table3)
```



## 3. Analisis estadistico descriptivo 

### Tablas de Frecuencia

```{r}
frecprod<-prop.table(table(bds1$Producto, bds1$Cantidad))
frecprod %>%
  kbl() %>%
  kable_styling()
```


### Grafico de datos cualitativo y cuantitativo  
```{r}
ggplot(bds1, aes(x = Fecha, y = Cantidad, color = Ubicacion.de.origen)) +
  geom_boxplot()

ggplot(bds1, aes(x=Ubicacion.de.origen, y=Cantidad)) +
  geom_bar(stat="identity", color="blue", fill="white")
```

### Graficos de dispercion  
Dispercion de cantidad de scrap por fecha

```{r}

plot(x = bds1$Fecha, y = bds1$cantidad)

```


# Propuestas y Reflexion
Dentro de esta actividad, se muestran distintos graficos para la generacion de insights que se pueden obtener al cruzar los datos y viendo las areas de oportunidad que tiene la empresa, en este caso FORM.
Pasamos a las propuestas:
1. Mejorar la optimizacion de tiempos para todos los clientes al dividir trabajos de produccion y  enfocarse en solo ese pedido, sin importar el pedido.
2. Ver realmente que personas son escenciales en el cuerpo de produccion al igual que revisar con cada area el tiempo promedio de produccion que tiene cada persona para tener un estimado de entregas haciendo asi una entrega con tiempos de calidad en toda su cadena de produccion.