“Entregable R5 2.4 Desarrollar preparación y análisis de base de datos”
Karla Georgina Martínez González A00827500
2022-09-28
Entregable 2.4
Exportar bases de datos
bd_prod <- read.csv("/Users/georginamartinez/Documents/Tec/Séptimo Semestre/Analítica para negocios, de los datos a decisiones/Base de datos FORM/FORM_Producción_C.csv")
bd_merma <- read.csv("/Users/georginamartinez/Documents/Tec/Séptimo Semestre/Analítica para negocios, de los datos a decisiones/Base de datos FORM/FORM - Merma1.csv")
bd_scrap <- read.csv("/Users/georginamartinez/Documents/Tec/Séptimo Semestre/Analítica para negocios, de los datos a decisiones/Base de datos FORM/FORM - Scrap.csv")a. FORM – Producción
1) ¿Cuántas variables y cuántos registros tiene la base de datos?
La base de datos cuenta con 17 variables y 2568 registros.
2) Clasificación de cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua
Variable <-c("No.", "Cliente","ID Form","Producto", "Fecha", "Piezas Prog", "Tiempo Min", "Hora Fin", "Estación Arranque", "Laminas procesadas", "Inicio Sep up", "Fin Inicio Sep up", "Inicio proceso", "Fin de proceso", "Tiempo calidad", "Tiempo materiales", "Mermas máquinas")
Tipo <-c("Cuantitativa (discreta)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)")
table<-data.frame(Variable, Tipo)
knitr::kable(table)| Variable | Tipo |
|---|---|
| No. | Cuantitativa (discreta) |
| Cliente | Cualitativa (nominal) |
| ID Form | Cualitativa (nominal) |
| Producto | Cualitativa (nominal) |
| Fecha | Cuantitativa (continua) |
| Piezas Prog | Cuantitativa (discreta) |
| Tiempo Min | Cuantitativa (discreta) |
| Hora Fin | Cuantitativa (continua) |
| Estación Arranque | Cuantitativa (continua) |
| Laminas procesadas | Cuantitativa (discreta) |
| Inicio Sep up | Cuantitativa (continua) |
| Fin Inicio Sep up | Cuantitativa (continua) |
| Inicio proceso | Cuantitativa (continua) |
| Fin de proceso | Cuantitativa (continua) |
| Tiempo calidad | Cuantitativa (discreta) |
| Tiempo materiales | Cuantitativa (discreta) |
| Mermas máquinas | Cuantitativa (discreta) |
3) Elige la escala de medición de cada variable.
Variable <-c("No.", "Cliente","ID Form","Producto", "Fecha", "Piezas Prog", "Tiempo Min", "Hora Fin", "Estación Arranque", "Laminas procesadas*", "Inicio Sep up", "Fin Inicio Sep up", "Inicio proceso", "Fin de proceso", "Tiempo calidad", "Tiempo materiales", "Mermas máquinas")
Medicion <-c("Razón", "Nominal", "Nominal", "Nominal", "Intervalo", "Razón", "Razón", "Intervalo","Intervalo", "Razón", "Intervalo", "Intervalo", "Intervalo", "Intervalo", "Razón", "Razón", "Razón")
table2<-data.frame(Variable, Medicion)
knitr::kable(table2)| Variable | Medicion |
|---|---|
| No. | Razón |
| Cliente | Nominal |
| ID Form | Nominal |
| Producto | Nominal |
| Fecha | Intervalo |
| Piezas Prog | Razón |
| Tiempo Min | Razón |
| Hora Fin | Intervalo |
| Estación Arranque | Intervalo |
| Laminas procesadas* | Razón |
| Inicio Sep up | Intervalo |
| Fin Inicio Sep up | Intervalo |
| Inicio proceso | Intervalo |
| Fin de proceso | Intervalo |
| Tiempo calidad | Razón |
| Tiempo materiales | Razón |
| Mermas máquinas | Razón |
4) Aplica al menos 2 técnicas de limpieza de bases de datos y explícalas brevemente, ¿por qué realizaste esas técnicas?
Se realizó una limpia previa a la base de datos debido a que no se podía manejar en R, ya que el formato en que se encontraba no permitía que R pudiera entender cuales eran las variables de nuestra base de datos, después pasamos a las técnicas que podemos utilizar en R, como lo fue la técnica de Remover valores irrelevantes, para sacar provecho de la base de datos, solo necesitamos de cinco variables valiosas que son: Cliente, Piezas programadas, Tiempo mínimo, Láminas procesadas y Tiempo Calidad, también borramos renglones que tuvieran valor 0, la segunda técnica fue Valores Faltantes, donde quitamos todos los NA’s de la base de datos y por último la tercera tecnica utilizada fue Convertir tipos de datos que convertimos la fecha de caracter a entero.
#### Técnica. Remover valores irrelevantes
#### Eliminar columnas
summary(bd_prod)## no cliente id.form producto
## Min. : 1.0 Length:2568 Length:2568 Length:2568
## 1st Qu.: 25.0 Class :character Class :character Class :character
## Median : 50.0 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean : 50.8
## 3rd Qu.: 75.0
## Max. :121.0
## NA's :8
## fecha piezas.prog tiempo.min hora.fin
## Length:2568 Min. : 1 Length:2568 Length:2568
## Class :character 1st Qu.: 100 Class :character Class :character
## Mode :character Median : 192 Mode :character Mode :character
## Mean : 1744
## 3rd Qu.: 240
## Max. :36625
## NA's :1
## estacion_arranque laminas_procesadas inicio_sep_up fin_sep_up
## Length:2568 Min. : 0.0 Length:2568 Length:2568
## Class :character 1st Qu.: 0.5 Class :character Class :character
## Mode :character Median : 60.0 Mode :character Mode :character
## Mean : 108.9
## 3rd Qu.: 200.0
## Max. :1125.0
## NA's :593
## inicio_proceso fin_proceso tiempo_calidad tiempo_materiales
## Length:2568 Length:2568 Length:2568 Min. : 0.000
## Class :character Class :character Class :character 1st Qu.: 0.000
## Mode :character Mode :character Mode :character Median : 0.000
## Mean : 2.535
## 3rd Qu.: 1.000
## Max. :48.000
## NA's :2243
## mermas_maquinas
## Min. : 0.000
## 1st Qu.: 0.000
## Median : 1.000
## Mean : 1.626
## 3rd Qu.: 1.000
## Max. :50.000
## NA's :2461bd_prod2 <- bd_prod
bd_prod2 <- subset (bd_prod2, select = -c (no, id.form, producto, hora.fin, estacion_arranque, inicio_sep_up, fin_sep_up, inicio_proceso, fin_proceso, tiempo_materiales, mermas_maquinas))
#### Eliminar renglones
bd_prod2 <- bd_prod2[bd_prod2$tiempo.min > 0, ]
#### Técnica. Valores faltantes
#### ¿Cuántos NA tengo en la base de datos?
sum(is.na(bd_prod2))## [1] 244sum(is.na(bd_prod))## [1] 5306#### ¿Cuántos NA tengo por variable?
sapply(bd_prod2, function(x) sum(is.na(x)))## cliente fecha piezas.prog tiempo.min
## 0 0 0 0
## laminas_procesadas tiempo_calidad
## 244 0sapply(bd_prod, function(x) sum(is.na(x))) ## no cliente id.form producto
## 8 0 0 0
## fecha piezas.prog tiempo.min hora.fin
## 0 1 0 0
## estacion_arranque laminas_procesadas inicio_sep_up fin_sep_up
## 0 593 0 0
## inicio_proceso fin_proceso tiempo_calidad tiempo_materiales
## 0 0 0 2243
## mermas_maquinas
## 2461?sapply
#### Borrar todos los registros NA de una tabla
bd_prod3 <- bd_prod2
bd_prod3 <- na.omit(bd_prod3)
summary(bd_prod3)## cliente fecha piezas.prog tiempo.min
## Length:1584 Length:1584 Min. : 1 Length:1584
## Class :character Class :character 1st Qu.: 100 Class :character
## Mode :character Mode :character Median : 200 Mode :character
## Mean : 1875
## 3rd Qu.: 208
## Max. :36625
## laminas_procesadas tiempo_calidad
## Min. : 0.0 Length:1584
## 1st Qu.: 37.0 Class :character
## Median : 101.0 Mode :character
## Mean : 132.6
## 3rd Qu.: 202.0
## Max. :1125.0#### Técnica. Convertir tipos de datos
#### Convertir de caracter a fecha
bd_prod4 <- bd_prod3
bd_prod4$fecha <- as.Date(bd_prod4$fecha, format ="%d/%m/%y")
bd_prod4 <- bd_prod3
bd_prod4$tiempo.min<- substr(bd_prod4$tiempo.min, start = 1, stop = 2)
bd_prod4$tiempo.min <- as.integer(bd_prod4$tiempo.min) ## Warning: NAs introduced by coercionstr(bd_prod4) ## 'data.frame': 1584 obs. of 6 variables:
## $ cliente : chr "VARROC" "VARROC" "VARROC" "DENSO" ...
## $ fecha : chr "01/08/22" "01/08/22" "01/08/22" "01/08/22" ...
## $ piezas.prog : int 199 57 68 192 192 400 80 104 104 160 ...
## $ tiempo.min : int 15 10 10 15 15 30 15 15 15 20 ...
## $ laminas_procesadas: int 201 116 69 49 49 801 41 53 53 55 ...
## $ tiempo_calidad : chr "1" "1" "1" "1" ...
## - attr(*, "na.action")= 'omit' Named int [1:244] 77 78 79 80 81 82 99 101 102 104 ...
## ..- attr(*, "names")= chr [1:244] "106" "107" "108" "109" ...Exportar base de datos
bd_prod5 <- bd_prod4
write.csv(bd_prod5, file ="producción_FORM_limpia.csv", row.names = FALSE)5) Realizar un análisis estadístico descriptivo en el que logres destacar el conjunto de datos, que apoyan a la empresa a mejorar su operación.
Librerías requeridas
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("psych")
library(corrplot) # correlation plots## corrplot 0.92 loadedlibrary(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.numericlibrary(car) # diagnostic checks - linear regression analysis## Loading required package: carData##
## Attaching package: 'car'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## recodeTabla de frecuencia
Se generan las tablas de frecuencias de las variables CUALITATIVAS.
Cliente <-table(bd_prod5$cliente)
Cliente##
## DENSO HELLA MERIDIAN LIGHTWEIGHT
## 166 61 31
## STABILUS 1 STABILUS 3 TRMX
## 507 239 221
## VARROC YANFENG
## 129 230knitr::kable(Cliente)| Var1 | Freq |
|---|---|
| DENSO | 166 |
| HELLA | 61 |
| MERIDIAN LIGHTWEIGHT | 31 |
| STABILUS 1 | 507 |
| STABILUS 3 | 239 |
| TRMX | 221 |
| VARROC | 129 |
| YANFENG | 230 |
Tablas cruzada
cruzadaP1 <-table(bd_prod5$cliente,bd_prod5$laminas_procesadas)
knitr::kable(cruzadaP1)| 0 | 1 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 64 | 65 | 66 | 67 | 69 | 70 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 89 | 90 | 91 | 92 | 95 | 97 | 98 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 116 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 126 | 130 | 132 | 134 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 143 | 144 | 146 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 158 | 160 | 161 | 162 | 163 | 164 | 165 | 166 | 167 | 170 | 171 | 173 | 174 | 178 | 180 | 181 | 184 | 185 | 187 | 190 | 193 | 194 | 196 | 197 | 199 | 200 | 201 | 202 | 203 | 204 | 205 | 206 | 207 | 208 | 209 | 210 | 211 | 212 | 213 | 215 | 216 | 219 | 225 | 227 | 228 | 229 | 233 | 236 | 240 | 241 | 242 | 243 | 246 | 247 | 248 | 252 | 253 | 278 | 286 | 298 | 300 | 301 | 302 | 303 | 304 | 306 | 308 | 310 | 313 | 322 | 326 | 328 | 330 | 335 | 336 | 339 | 344 | 347 | 352 | 354 | 356 | 358 | 368 | 370 | 375 | 376 | 377 | 378 | 380 | 384 | 386 | 387 | 390 | 391 | 396 | 398 | 399 | 400 | 401 | 402 | 403 | 404 | 405 | 406 | 407 | 408 | 410 | 412 | 414 | 426 | 436 | 437 | 438 | 439 | 450 | 452 | 456 | 502 | 503 | 505 | 519 | 572 | 577 | 582 | 584 | 600 | 602 | 605 | 608 | 609 | 688 | 740 | 741 | 752 | 766 | 772 | 773 | 789 | 790 | 799 | 801 | 802 | 1022 | 1124 | 1125 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DENSO | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 9 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 17 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 28 | 0 | 1 | 6 | 1 | 1 | 0 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 16 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 22 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| HELLA | 12 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 3 | 1 | 0 | 5 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 7 | 4 | 6 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| MERIDIAN LIGHTWEIGHT | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| STABILUS 1 | 29 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 14 | 1 | 5 | 1 | 1 | 2 | 4 | 0 | 0 | 1 | 7 | 0 | 0 | 0 | 3 | 5 | 10 | 1 | 1 | 3 | 2 | 0 | 1 | 2 | 1 | 3 | 3 | 0 | 1 | 5 | 4 | 1 | 0 | 4 | 1 | 1 | 0 | 6 | 25 | 19 | 2 | 1 | 4 | 1 | 0 | 0 | 1 | 2 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 3 | 0 | 0 | 1 | 2 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 8 | 9 | 42 | 9 | 7 | 2 | 0 | 1 | 0 | 0 | 5 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 2 | 5 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 7 | 9 | 79 | 22 | 8 | 1 | 3 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 5 | 1 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 4 | 2 | 5 | 1 | 3 | 1 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
| STABILUS 3 | 37 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 6 | 2 | 4 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 9 | 7 | 2 | 0 | 0 | 1 | 1 | 10 | 1 | 1 | 3 | 2 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 8 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 19 | 32 | 13 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 5 | 5 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 9 | 3 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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| VARROC | 6 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 3 | 2 | 2 | 0 | 1 | 3 | 2 | 1 | 0 | 2 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 0 | 0 | 2 | 0 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 5 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 4 | 3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 0 | 1 | 3 | 2 | 3 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 4 | 2 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 2 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
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cruzadaP2 <-table(bd_prod5$tiempo.min,bd_prod5$laminas_procesadas)
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| 90 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Gráficos de datos cualitativos y cuantitativos
Datos cualitativos
Se obtiene primeramente una gráfica de barras que compara los distintos clientes que se tiene en Form y vemos que con el que más se trabaja es Stabilus 1, por lo que es importante tenerlo en foco.
barplot(prop.table(table(bd_prod5$cliente)),col=c("orange","blue","red","green"),main="Clientes", ylab ="Frecuencias",las=1)
Datos cuantitativos
El presente histograma ve las láminas procesadas, y podemos ver que entre 0 y 100 son las que más se frecuentan, es decir que casi siempre se esta procesando entre 0 a 100 láminas.
hist(bd_prod5$piezas.prog, main = "Frecuencia de piezas que se programan", xlab = "Piezas", ylab = "Frecuencia",col = "blue")
El presente histograma ve las láminas procesadas, y podemos ver que entre 0 y 100 son las que más se frecuentan, es decir que casi siempre se esta procesando entre 0 a 100 láminas.
hist(bd_prod5$laminas_procesadas, main = "Frecuencia de las láminas procesadas", xlab = "Láminas", ylab = "Frecuencia",col = "orange")
Gráficos de dispersión
Podemos ver como la mayoría del proceso pasa entre los 0 a 5 minutos.
plot(bd_prod5$tiempo_calidad, bd_prod5$tiempo.min, main = "Tiempo calidad por minutos", xlab = "Tiempo calidad", ylab = "Tiempo min")## Warning in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log): NAs introduced by coercion
Después vemos esta gráfica que nos muestra la relación entre las piezas programadas y que terminan procesadas.
ggplot(data=bd_prod5, mapping = aes(piezas.prog, laminas_procesadas)) + geom_point(aes(color = tiempo.min)) + theme_bw()
Analizando otra vez, las láminas procesadas podemos ver que se encuentra entre 100-200.
boxplot(bd_prod5$laminas_procesadas , vertical = TRUE)
Propuestas
- Propuesta 1 Cambiar logística para cumplir con las piezas programas, ya sea reduciendo el tiempo de set it up o tener IA para que las máquinas sean autosuficientes.
b. FORM – Scrap
1) ¿Cuántas variables y cuántos registros tiene la base de datos?
La base de datos cuenta con 9 variables y 250 registros.
2) Clasificación de cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua
Variable <-c("Referencia", "Fecha", "Hora", "Producto", "Cantidad", "Unidad de medida", "Ubicación de origen", "Ubicación de desecho", "Estado")
Tipo <-c("Cualitativa (nominal)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (continua)", "Cualitativa (nominal)", "Cuantitativa (discreta)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)","Cualitativa (nominal)")
table3<-data.frame(Variable, Tipo)
knitr::kable(table3)| Variable | Tipo |
|---|---|
| Referencia | Cualitativa (nominal) |
| Fecha | Cuantitativa (continua) |
| Hora | Cuantitativa (continua) |
| Producto | Cualitativa (nominal) |
| Cantidad | Cuantitativa (discreta) |
| Unidad de medida | Cualitativa (nominal) |
| Ubicación de origen | Cualitativa (nominal) |
| Ubicación de desecho | Cualitativa (nominal) |
| Estado | Cualitativa (nominal) |
3) Elige la escala de medición de cada variable.
Variables <-c("Referencia", "Fecha", "Hora", "Producto", "Cantidad", "Unidad de medida", "Ubicación de origen", "Ubicación de desecho", "Estado")
Medicion <-c("Nominal", "Intervalo", "Intevalo", "Nominal", "Razón", "Nominal", "Nominal","Nominal", "Nominal")
table4 <-data.frame(Variables, Medicion)
knitr::kable(table4)| Variables | Medicion |
|---|---|
| Referencia | Nominal |
| Fecha | Intervalo |
| Hora | Intevalo |
| Producto | Nominal |
| Cantidad | Razón |
| Unidad de medida | Nominal |
| Ubicación de origen | Nominal |
| Ubicación de desecho | Nominal |
| Estado | Nominal |
4) Aplica al menos 2 técnicas de limpieza de bases de datos y explícalas brevemente, ¿por qué realizaste esas técnicas?
Se realizó una limpia previa a la base de datos debido a que no se podía manejar en R, ya que el formato en que se encontraba no permitía que R pudiera entender cuales eran las variables de nuestra base de datos y una vez teniendo la base de datos las técnicas que utilizamos en el programa fue Remover valores irrelevantes dejando las variables con mayor importancia como: Fecha, Cantidad y Ubicación de origen y la segunda técnica que utilizamos fue Convertir de caracter a fecha para tener la fecha en entero.
#### Técnica. Remover valores irrelevantes
#### Eliminar columnas
summary(bd_prod)## no cliente id.form producto
## Min. : 1.0 Length:2568 Length:2568 Length:2568
## 1st Qu.: 25.0 Class :character Class :character Class :character
## Median : 50.0 Mode :character Mode :character Mode :character
## Mean : 50.8
## 3rd Qu.: 75.0
## Max. :121.0
## NA's :8
## fecha piezas.prog tiempo.min hora.fin
## Length:2568 Min. : 1 Length:2568 Length:2568
## Class :character 1st Qu.: 100 Class :character Class :character
## Mode :character Median : 192 Mode :character Mode :character
## Mean : 1744
## 3rd Qu.: 240
## Max. :36625
## NA's :1
## estacion_arranque laminas_procesadas inicio_sep_up fin_sep_up
## Length:2568 Min. : 0.0 Length:2568 Length:2568
## Class :character 1st Qu.: 0.5 Class :character Class :character
## Mode :character Median : 60.0 Mode :character Mode :character
## Mean : 108.9
## 3rd Qu.: 200.0
## Max. :1125.0
## NA's :593
## inicio_proceso fin_proceso tiempo_calidad tiempo_materiales
## Length:2568 Length:2568 Length:2568 Min. : 0.000
## Class :character Class :character Class :character 1st Qu.: 0.000
## Mode :character Mode :character Mode :character Median : 0.000
## Mean : 2.535
## 3rd Qu.: 1.000
## Max. :48.000
## NA's :2243
## mermas_maquinas
## Min. : 0.000
## 1st Qu.: 0.000
## Median : 1.000
## Mean : 1.626
## 3rd Qu.: 1.000
## Max. :50.000
## NA's :2461bd_scrap2 <- bd_scrap
bd_scrap2 <- subset (bd_scrap2, select = -c (Referencia, Hora, Producto, Unidad.de.medida, Ubicación.de.desecho, Estado))
summary (bd_scrap2)## Fecha Cantidad Ubicación.de.origen
## Length:250 Min. : 0.000 Length:250
## Class :character 1st Qu.: 1.000 Class :character
## Mode :character Median : 2.000 Mode :character
## Mean : 6.696
## 3rd Qu.: 7.000
## Max. :96.000#### Técnica. Convertir tipos de datos
#### Convertir de caracter a fecha
bd_scrap3 <- bd_scrap2
bd_scrap3$Fecha <- as.Date(bd_scrap3$Fecha, format ="%d/%m/%y")
tibble(bd_scrap3) ## # A tibble: 250 × 3
## Fecha Cantidad Ubicación.de.origen
## <date> <dbl> <chr>
## 1 2020-08-31 2 SAB/Calidad/Entrega de PT
## 2 2020-08-31 1 SAB/Calidad/Entrega de PT
## 3 2020-08-31 1 SAB/Calidad/Entrega de PT
## 4 2020-08-31 31 SAB/Pre-Production
## 5 2020-08-31 1 SAB/Pre-Production
## 6 2020-08-31 1 SAB/Pre-Production
## 7 2020-08-31 1 SAB/Pre-Production
## 8 2020-08-31 9 SAB/Pre-Production
## 9 2020-08-31 2 SAB/Pre-Production
## 10 2020-08-31 1 SAB/Pre-Production
## # … with 240 more rows# Cambiar los nombres de las variables más cortas y específicas
names(bd_scrap3) [3] = "Ubi_origen"
names(bd_scrap3)## [1] "Fecha" "Cantidad" "Ubi_origen"#### Exportar base de datos
bd_scrap4 <- bd_scrap3
write.csv(bd_scrap4, file ="scrap_FORM_limpia.csv", row.names = FALSE)5) Realizar un análisis estadístico descriptivo en el que logres destacar el conjunto de datos, que apoyan a la empresa a mejorar su operación.
Tablas de Frecuencia
bd_scrap5 <- bd_scrap4
bd_scrap5 <- table(bd_scrap4$Fecha)
knitr::kable(bd_scrap5)| Var1 | Freq |
|---|---|
| 2020-08-01 | 2 |
| 2020-08-02 | 5 |
| 2020-08-03 | 13 |
| 2020-08-04 | 6 |
| 2020-08-05 | 7 |
| 2020-08-06 | 7 |
| 2020-08-08 | 4 |
| 2020-08-09 | 5 |
| 2020-08-10 | 13 |
| 2020-08-11 | 3 |
| 2020-08-12 | 12 |
| 2020-08-13 | 5 |
| 2020-08-15 | 6 |
| 2020-08-16 | 24 |
| 2020-08-17 | 9 |
| 2020-08-19 | 17 |
| 2020-08-20 | 9 |
| 2020-08-22 | 11 |
| 2020-08-23 | 1 |
| 2020-08-24 | 21 |
| 2020-08-25 | 11 |
| 2020-08-26 | 12 |
| 2020-08-27 | 12 |
| 2020-08-29 | 8 |
| 2020-08-30 | 17 |
| 2020-08-31 | 10 |
bd_scrap6 <- bd_scrap5
bd_scrap6 <- table(bd_scrap4$Ubi_origen)
knitr::kable(bd_scrap6)| Var1 | Freq |
|---|---|
| SAB/Calidad/Entrega de PT | 58 |
| SAB/Post-Production | 13 |
| SAB/Pre-Production | 179 |
Tablas cruzadas
bd_scrap7 <- bd_scrap6
bd_scrap7<-table(bd_scrap4$Fecha,bd_scrap4$Ubi_origen)
knitr::kable(bd_scrap7)| SAB/Calidad/Entrega de PT | SAB/Post-Production | SAB/Pre-Production | |
|---|---|---|---|
| 2020-08-01 | 2 | 0 | 0 |
| 2020-08-02 | 3 | 2 | 0 |
| 2020-08-03 | 4 | 0 | 9 |
| 2020-08-04 | 2 | 0 | 4 |
| 2020-08-05 | 2 | 1 | 4 |
| 2020-08-06 | 1 | 0 | 6 |
| 2020-08-08 | 0 | 1 | 3 |
| 2020-08-09 | 0 | 0 | 5 |
| 2020-08-10 | 2 | 1 | 10 |
| 2020-08-11 | 0 | 0 | 3 |
| 2020-08-12 | 2 | 1 | 9 |
| 2020-08-13 | 5 | 0 | 0 |
| 2020-08-15 | 1 | 5 | 0 |
| 2020-08-16 | 5 | 0 | 19 |
| 2020-08-17 | 0 | 0 | 9 |
| 2020-08-19 | 0 | 0 | 17 |
| 2020-08-20 | 0 | 0 | 9 |
| 2020-08-22 | 3 | 1 | 7 |
| 2020-08-23 | 0 | 1 | 0 |
| 2020-08-24 | 5 | 0 | 16 |
| 2020-08-25 | 4 | 0 | 7 |
| 2020-08-26 | 7 | 0 | 5 |
| 2020-08-27 | 1 | 0 | 11 |
| 2020-08-29 | 2 | 0 | 6 |
| 2020-08-30 | 4 | 0 | 13 |
| 2020-08-31 | 3 | 0 | 7 |
Tabla cualitativa de Ubicación de origen
Podemos ver que el scrap de donde se tiene más origen es de SAB/Pre-Production
library(plyr)## ------------------------------------------------------------------------------## You have loaded plyr after dplyr - this is likely to cause problems.
## If you need functions from both plyr and dplyr, please load plyr first, then dplyr:
## library(plyr); library(dplyr)## ------------------------------------------------------------------------------##
## Attaching package: 'plyr'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## arrange, count, desc, failwith, id, mutate, rename, summarise,
## summarizepie(prop.table(table(bd_scrap4$Ubi_origen)),col=c("lightgreen","blue","red"),main="Ubicación de origen",las=1)
Histograma
Este histograma nos muestra que entre 0 a 10 kg es lo que mas se frecuenta a reciclar el material.
hist(bd_scrap4$Cantidad, main = "Cantidad de Material reciclado", xlab = "Cantidad", ylab = "Frecuencia",col = "blue")
Gráfico de dispersión
Podemos ver que hay ciertos días que salen fuera del promedio (que es alrededor de 0-20kg) que se tiene de la cantidad de Scrap.
plot(bd_scrap4$Fecha, bd_scrap4$Cantidad, main = "Cantidad de Scrap por fecha", xlab = "Fecha", ylab = "Cantidad")
Propuestas
Propuesta 1 Buscar máquinas con tecnología mas ahorradoras para que el material reciclado sea mayor y recupar mas desperdicio.
Propuesta 2 Crear un modelo que nos ayude a predecir cuanto scrap se genera dependiendo de las demás variables.
c. FORM – Merma
1) ¿Cuántas variables y cuántos registros tiene la base de datos?
La base de datos cuenta con 2 variables y 50 registros.
2) Clasificación de cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua
Variable <-c("Fecha", "Mes", "Kilos")
Tipo <-c("Cuantitativa (continua)", "Cualitativa (nominal)", "Cuantitativa (discreta)")
table5<-data.frame(Variable, Tipo)
knitr::kable(table5)| Variable | Tipo |
|---|---|
| Fecha | Cuantitativa (continua) |
| Mes | Cualitativa (nominal) |
| Kilos | Cuantitativa (discreta) |
3) Elige la escala de medición de cada variable.
Variables <-c("Fecha", "Mes", "Kilos")
Medicion <-c("Intervalo", "Intervalo", "Razón")
table6 <-data.frame(Variables, Medicion)
knitr::kable(table6)| Variables | Medicion |
|---|---|
| Fecha | Intervalo |
| Mes | Intervalo |
| Kilos | Razón |
4) Aplica al menos 2 técnicas de limpieza de bases de datos y explícalas brevemente, ¿por qué realizaste esas técnicas?
Se realizó una limpia previa a la base de datos debido a que no se podía manejar en R, ya que el formato en que se encontraba no permitía que R pudiera entender cuales eran las variables de nuestra base de datos y una vez teniendo la base de datos las técnicas que utilizamos en el programa fue Remover valores irrelevantes dejando las variables con mayor importancia como: Fecha, Cantidad y Ubicación de origen y la segunda técnica que utilizamos fue Convertir de caracter a fecha para tener la fecha en entero.
#### Técnica. Remover valores irrelevantes
#### Eliminar columnas
summary(bd_merma)## Fecha Mes Kilos
## Length:60 Length:60 Min. : 790
## Class :character Class :character 1st Qu.: 3545
## Mode :character Mode :character Median : 4025
## Mean : 9271
## 3rd Qu.: 4702
## Max. :185426bd_merma2 <- bd_merma
bd_merma2 <- subset (bd_merma2, select = -c (Mes))
#### Eliminar renglones
bd_merma3 <- bd_merma2
bd_merma3 <- bd_merma3[bd_merma3$Fecha > 0, ]
#### Técnica. Convertir tipos de datos
#### Convertir de caracter a fecha
bd_merma4 <- bd_merma3
bd_merma4$Fecha <- as.Date(bd_merma4$Fecha, format ="%d/%m/%y")
tibble(bd_merma4) ## # A tibble: 50 × 2
## Fecha Kilos
## <date> <int>
## 1 2022-01-11 5080
## 2 2022-01-11 3810
## 3 2022-01-22 2990
## 4 2022-01-22 2680
## 5 2022-02-18 3650
## 6 2022-02-18 4380
## 7 2022-02-18 3870
## 8 2022-02-18 3590
## 9 2022-02-18 3410
## 10 2022-02-24 3930
## # … with 40 more rows#### Exportar
bd_merma5 <- bd_merma4
write.csv(bd_merma5, file ="merma_FORM_limpia.csv", row.names = FALSE)5) Realizar un análisis estadístico descriptivo en el que logres destacar el conjunto de datos, que apoyan a la empresa a mejorar su operación.
Tabla cuantitativa
media <- mean(bd_merma5$Kilos)
media## [1] 3708.52mediana <- median(bd_merma5$Kilos)
mode <- function (x) {
ux <- unique(x)
ux [which.max(tabulate(match(x,ux)))]
}
mode <- mode(bd_merma5$Kilos)
mode## [1] 3810hist(bd_merma5$Kilos)
library(ggplot2)Podemos ver como en inicios de Febrero a Abril tenemos la mayor cantidad de kilos de merma.
ggplot(bd_merma5, aes(x= Fecha, y= Kilos)) + geom_bar(stat="identity", fill="red") + scale_fill_grey() + labs(title = "Kilos de merma", x = "Fecha")
Gráfico de dispersión
Podemos ver como hay mas dispersión en septiembre, los demás meses ha tenido en promedio la misma cantidad de merma.
bd_merma5$Fecha <- as.Date(bd_merma5$Fecha, format = "%d/%m/%Y")
plot(bd_merma5$Fecha, bd_merma5$Kilos, main = "Kilos de merma",
xlab = "Fecha", ylab = "Kilos",
pch = 19, frame = FALSE)
Propuestas
Propuesta 1 Buscar máquinas con tecnología mas ahorradoras para reducir la merma.
Propuesta 2 Crear un modelo que nos ayude a predecir cuanta merma se puede gastar dependiendo de las demás variables.
Propuesta 3 Buscar negocios donde se pueda realizar economía circular.
Reflexión
Construir una base de datos y realizar interpretaciones sobre la información que se tiene en una empresa es clave para poder conocer a tu negocio, partiendo de análisis desde gráficas, histogramas hasta poder construir después con esa información modelos que nos ayuden a poder predecir y tener una mejor toma de decisiones. En esta caso trabajamos con la interpretación de la empresa FORM, conociendo sus áreas de producción, scrap y mermas y pudimos desarrollar este reporte para poder saber como se encuentra el socioformador.
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title: <span style="color:Orange">"Entregable R5 2.4 Desarrollar preparación y análisis de base de datos"</span> 
author: "Karla Georgina Martínez González A00827500"
date: "2022-09-28"
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<img src= "/Users/georginamartinez/Documents/Tec/Séptimo Semestre/Analítica para negocios, de los datos a decisiones/Form.png">


# Entregable 2.4 
#### Exportar bases de datos
```{r}
bd_prod <- read.csv("/Users/georginamartinez/Documents/Tec/Séptimo Semestre/Analítica para negocios, de los datos a decisiones/Base de datos FORM/FORM_Producción_C.csv")
bd_merma <- read.csv("/Users/georginamartinez/Documents/Tec/Séptimo Semestre/Analítica para negocios, de los datos a decisiones/Base de datos FORM/FORM - Merma1.csv")
bd_scrap <- read.csv("/Users/georginamartinez/Documents/Tec/Séptimo Semestre/Analítica para negocios, de los datos a decisiones/Base de datos FORM/FORM - Scrap.csv")
```

## a. FORM – Producción

### 1) ¿Cuántas variables y cuántos registros tiene la base de datos?  

La base de datos cuenta con 17 variables y 2568 registros.

### 2) Clasificación de cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua
```{r}
Variable <-c("No.", "Cliente","ID Form","Producto", "Fecha", "Piezas Prog", "Tiempo Min", "Hora Fin", "Estación Arranque", "Laminas procesadas", "Inicio Sep up", "Fin Inicio Sep up", "Inicio proceso", "Fin de proceso", "Tiempo calidad", "Tiempo materiales", "Mermas máquinas")
Tipo <-c("Cuantitativa (discreta)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (continua)",  "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)",  "Cuantitativa (continua)",  "Cuantitativa (continua)",  "Cuantitativa (continua)",  "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)", "Cuantitativa (discreta)")
table<-data.frame(Variable, Tipo)
knitr::kable(table)
```

### 3) Elige la escala de medición de cada variable.
```{r}
Variable <-c("No.", "Cliente","ID Form","Producto", "Fecha", "Piezas Prog", "Tiempo Min", "Hora Fin", "Estación Arranque", "Laminas procesadas*", "Inicio Sep up", "Fin Inicio Sep up", "Inicio proceso", "Fin de proceso", "Tiempo calidad", "Tiempo materiales", "Mermas máquinas")

Medicion <-c("Razón", "Nominal", "Nominal", "Nominal", "Intervalo", "Razón", "Razón", "Intervalo","Intervalo", "Razón", "Intervalo", "Intervalo", "Intervalo", "Intervalo", "Razón", "Razón", "Razón")

table2<-data.frame(Variable, Medicion)
knitr::kable(table2)
```

### 4) Aplica al menos 2 técnicas de limpieza de bases de datos y explícalas brevemente, ¿por qué realizaste esas técnicas?  

Se realizó una limpia previa a la base de datos debido a que no se podía manejar en R, ya que el formato en que se encontraba no permitía que R pudiera entender cuales eran las variables de nuestra base de datos, después pasamos a las técnicas que podemos utilizar en R, como lo fue la técnica de **Remover valores irrelevantes**, para sacar provecho de la base de datos, solo necesitamos de cinco variables valiosas que son: Cliente, Piezas programadas, Tiempo mínimo, Láminas procesadas y Tiempo Calidad, también borramos renglones que tuvieran valor 0, la segunda técnica fue **Valores Faltantes**, donde quitamos todos los NA's de la base de datos y por último la tercera tecnica utilizada fue **Convertir tipos de datos** que convertimos la fecha de caracter a entero.

```{r}
#### Técnica. Remover valores irrelevantes

#### Eliminar columnas
summary(bd_prod)

bd_prod2 <- bd_prod
bd_prod2 <- subset (bd_prod2, select = -c (no, id.form, producto, hora.fin, estacion_arranque, inicio_sep_up, fin_sep_up, inicio_proceso, fin_proceso, tiempo_materiales, mermas_maquinas))

#### Eliminar renglones
bd_prod2 <- bd_prod2[bd_prod2$tiempo.min > 0, ]

#### Técnica. Valores faltantes

#### ¿Cuántos NA tengo en la base de datos?
sum(is.na(bd_prod2))
sum(is.na(bd_prod))

#### ¿Cuántos NA tengo por variable?
sapply(bd_prod2, function(x) sum(is.na(x)))
sapply(bd_prod, function(x) sum(is.na(x)))  

?sapply  

#### Borrar todos los registros NA de una tabla
bd_prod3 <- bd_prod2
bd_prod3 <- na.omit(bd_prod3)
summary(bd_prod3)

#### Técnica. Convertir tipos de datos

#### Convertir de caracter a fecha
bd_prod4 <- bd_prod3
bd_prod4$fecha <- as.Date(bd_prod4$fecha, format ="%d/%m/%y")

bd_prod4 <- bd_prod3
bd_prod4$tiempo.min<- substr(bd_prod4$tiempo.min, start = 1, stop = 2)


bd_prod4$tiempo.min <- as.integer(bd_prod4$tiempo.min)  
str(bd_prod4)  
```

#### Exportar base de datos
```{r}
bd_prod5 <- bd_prod4
write.csv(bd_prod5, file ="producción_FORM_limpia.csv", row.names = FALSE)
```

### 5) Realizar un análisis estadístico descriptivo en el que logres destacar el conjunto de datos, que apoyan a la empresa a mejorar su operación.  

#### Librerías requeridas
```{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("psych")
library(corrplot)     # correlation plots
library(lmtest)       # diagnostic checks - linear regression analysis 
library(car)          # diagnostic checks - linear regression analysis
```

#### Tabla de frecuencia  

##### Se generan las tablas de frecuencias de las variables **CUALITATIVAS**.
```{r}
Cliente <-table(bd_prod5$cliente)
Cliente
knitr::kable(Cliente)
```


#### Tablas cruzada
```{r}
cruzadaP1 <-table(bd_prod5$cliente,bd_prod5$laminas_procesadas)
knitr::kable(cruzadaP1)


cruzadaP2 <-table(bd_prod5$tiempo.min,bd_prod5$laminas_procesadas)
knitr::kable(cruzadaP2)
```


#### Gráficos de datos cualitativos y cuantitativos  

#### Datos cualitativos    

##### Se obtiene primeramente una gráfica de barras que compara los distintos clientes que se tiene en Form y vemos que con el que más se trabaja es Stabilus 1, por lo que es importante tenerlo en foco.
```{r}
barplot(prop.table(table(bd_prod5$cliente)),col=c("orange","blue","red","green"),main="Clientes", ylab ="Frecuencias",las=1)
```


#### Datos cuantitativos    

##### El presente histograma ve las láminas procesadas, y podemos ver que entre 0 y 100 son las que más se frecuentan, es decir que casi siempre se esta procesando entre 0 a 100 láminas.

```{r}
hist(bd_prod5$piezas.prog, main = "Frecuencia de piezas que se programan", xlab = "Piezas", ylab = "Frecuencia",col = "blue")
```

##### El presente histograma ve las láminas procesadas, y podemos ver que entre 0 y 100 son las que más se frecuentan, es decir que casi siempre se esta procesando entre 0 a 100 láminas.
```{r}
hist(bd_prod5$laminas_procesadas, main = "Frecuencia de las láminas procesadas", xlab = "Láminas", ylab = "Frecuencia",col = "orange")
```


#### Gráficos de dispersión    

##### Podemos ver como la mayoría del proceso pasa entre los 0 a 5 minutos.
```{r}
plot(bd_prod5$tiempo_calidad, bd_prod5$tiempo.min, main = "Tiempo calidad por minutos", xlab = "Tiempo calidad", ylab = "Tiempo min")
```

##### Después vemos esta gráfica que nos muestra la relación entre las piezas programadas y que terminan procesadas.
```{r}
ggplot(data=bd_prod5, mapping = aes(piezas.prog, laminas_procesadas)) + geom_point(aes(color = tiempo.min)) + theme_bw()
```

##### Analizando otra vez, las láminas procesadas podemos ver que se encuentra entre 100-200.
```{r}
boxplot(bd_prod5$laminas_procesadas , vertical = TRUE)
```

### Propuestas

* **Propuesta 1** Cambiar logística para cumplir con las piezas programas, ya sea reduciendo el tiempo de set it up o tener IA para que las máquinas sean autosuficientes.  


## b. FORM – Scrap

### 1) ¿Cuántas variables y cuántos registros tiene la base de datos?  

La base de datos cuenta con 9 variables y 250 registros.

### 2) Clasificación de cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua
```{r}
Variable <-c("Referencia", "Fecha",	"Hora",	"Producto", "Cantidad", "Unidad de medida",	"Ubicación de origen", "Ubicación de desecho", "Estado")

Tipo <-c("Cualitativa (nominal)", "Cuantitativa (continua)", "Cuantitativa (continua)", "Cualitativa (nominal)", "Cuantitativa (discreta)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)", "Cualitativa (nominal)","Cualitativa (nominal)")

table3<-data.frame(Variable, Tipo)
knitr::kable(table3)
```

### 3) Elige la escala de medición de cada variable.
```{r}
Variables <-c("Referencia", "Fecha",	"Hora",	"Producto", "Cantidad", "Unidad de medida",	"Ubicación de origen", "Ubicación de desecho", "Estado")

Medicion <-c("Nominal", "Intervalo", "Intevalo", "Nominal", "Razón", "Nominal", "Nominal","Nominal", "Nominal")

table4 <-data.frame(Variables, Medicion)
knitr::kable(table4)
```

### 4) Aplica al menos 2 técnicas de limpieza de bases de datos y explícalas brevemente, ¿por qué realizaste esas técnicas?  

Se realizó una limpia previa a la base de datos debido a que no se podía manejar en R, ya que el formato en que se encontraba no permitía que R pudiera entender cuales eran las variables de nuestra base de datos y una vez teniendo la base de datos las técnicas que utilizamos en el programa fue **Remover valores irrelevantes** dejando las variables con mayor importancia como: Fecha, Cantidad y Ubicación de origen y la segunda técnica que utilizamos fue **Convertir de caracter a fecha** para tener la fecha en entero.


```{r}
#### Técnica. Remover valores irrelevantes

#### Eliminar columnas
summary(bd_prod)

bd_scrap2 <- bd_scrap
bd_scrap2 <- subset (bd_scrap2, select = -c (Referencia, Hora, Producto, Unidad.de.medida, Ubicación.de.desecho, Estado))

summary (bd_scrap2)

#### Técnica. Convertir tipos de datos

#### Convertir de caracter a fecha
bd_scrap3 <- bd_scrap2
bd_scrap3$Fecha <- as.Date(bd_scrap3$Fecha, format ="%d/%m/%y")
tibble(bd_scrap3)  

# Cambiar los nombres de las variables más cortas y específicas

names(bd_scrap3) [3] = "Ubi_origen"
names(bd_scrap3)

#### Exportar base de datos
bd_scrap4 <- bd_scrap3
write.csv(bd_scrap4, file ="scrap_FORM_limpia.csv", row.names = FALSE)
```

### 5) Realizar un análisis estadístico descriptivo en el que logres destacar el conjunto de datos, que apoyan a la empresa a mejorar su operación.   

#### Tablas de Frecuencia
```{r}
bd_scrap5 <- bd_scrap4
bd_scrap5 <- table(bd_scrap4$Fecha)
knitr::kable(bd_scrap5)

bd_scrap6 <- bd_scrap5
bd_scrap6 <- table(bd_scrap4$Ubi_origen)
knitr::kable(bd_scrap6)
```

#### Tablas cruzadas
```{r}
bd_scrap7 <- bd_scrap6
bd_scrap7<-table(bd_scrap4$Fecha,bd_scrap4$Ubi_origen)
knitr::kable(bd_scrap7)
```

#### Tabla cualitativa de Ubicación de origen   
##### Podemos ver que el scrap de donde se tiene más origen es de SAB/Pre-Production
```{r}
library(plyr)
pie(prop.table(table(bd_scrap4$Ubi_origen)),col=c("lightgreen","blue","red"),main="Ubicación de origen",las=1)
```

#### Histograma  

##### Este histograma nos muestra que entre 0 a 10 kg es lo que mas se frecuenta a reciclar el material.
```{r}
hist(bd_scrap4$Cantidad, main = "Cantidad de Material reciclado", xlab = "Cantidad", ylab = "Frecuencia",col = "blue")
```


#### Gráfico de dispersión
##### Podemos ver que hay ciertos días que salen fuera del promedio (que es alrededor de 0-20kg) que se tiene de la cantidad de Scrap.
```{r}
plot(bd_scrap4$Fecha, bd_scrap4$Cantidad, main = "Cantidad de Scrap por fecha", xlab = "Fecha", ylab = "Cantidad")
```

### Propuestas

* **Propuesta 1** Buscar máquinas con tecnología mas ahorradoras para que el material reciclado sea mayor y recupar mas desperdicio.  

* **Propuesta 2** Crear un modelo que nos ayude a predecir cuanto scrap se genera dependiendo de las demás variables.    


## c. FORM – Merma  

### 1) ¿Cuántas variables y cuántos registros tiene la base de datos?  
La base de datos cuenta con 2 variables y 50 registros.  

### 2) Clasificación de cada variable en cualitativa, cuantitativa discreta o cuantitativa continua
```{r}
Variable <-c("Fecha", "Mes", "Kilos")
Tipo <-c("Cuantitativa (continua)", "Cualitativa (nominal)", "Cuantitativa (discreta)")

table5<-data.frame(Variable, Tipo)
knitr::kable(table5)
```

### 3) Elige la escala de medición de cada variable.
```{r}
Variables <-c("Fecha", "Mes", "Kilos")
Medicion <-c("Intervalo", "Intervalo", "Razón")

table6 <-data.frame(Variables, Medicion)
knitr::kable(table6)
```

### 4) Aplica al menos 2 técnicas de limpieza de bases de datos y explícalas brevemente, ¿por qué realizaste esas técnicas?  

Se realizó una limpia previa a la base de datos debido a que no se podía manejar en R, ya que el formato en que se encontraba no permitía que R pudiera entender cuales eran las variables de nuestra base de datos y una vez teniendo la base de datos las técnicas que utilizamos en el programa fue **Remover valores irrelevantes** dejando las variables con mayor importancia como: Fecha, Cantidad y Ubicación de origen y la segunda técnica que utilizamos fue **Convertir de caracter a fecha** para tener la fecha en entero.

```{r}
#### Técnica. Remover valores irrelevantes

#### Eliminar columnas
summary(bd_merma)

bd_merma2 <- bd_merma
bd_merma2 <- subset (bd_merma2, select = -c (Mes))

#### Eliminar renglones
bd_merma3 <- bd_merma2
bd_merma3 <- bd_merma3[bd_merma3$Fecha > 0, ]


#### Técnica. Convertir tipos de datos

#### Convertir de caracter a fecha
bd_merma4 <- bd_merma3
bd_merma4$Fecha <- as.Date(bd_merma4$Fecha, format ="%d/%m/%y")
tibble(bd_merma4)  


#### Exportar
bd_merma5 <- bd_merma4
write.csv(bd_merma5, file ="merma_FORM_limpia.csv", row.names = FALSE)
```

### 5) Realizar un análisis estadístico descriptivo en el que logres destacar el conjunto de datos, que apoyan a la empresa a mejorar su operación. 

##### Tabla cuantitativa
```{r}
media <- mean(bd_merma5$Kilos)
media

mediana <- median(bd_merma5$Kilos)

mode <- function (x) {
  ux <- unique(x)
  ux [which.max(tabulate(match(x,ux)))]
}

mode <- mode(bd_merma5$Kilos)
mode

hist(bd_merma5$Kilos)
library(ggplot2)
```

###### Podemos ver como en inicios de Febrero a Abril tenemos la mayor cantidad de kilos de merma.
```{r}
ggplot(bd_merma5, aes(x= Fecha, y= Kilos)) + geom_bar(stat="identity", fill="red") + scale_fill_grey() + labs(title = "Kilos de merma", x = "Fecha")
```

#### Gráfico de dispersión
###### Podemos ver como hay mas dispersión en septiembre, los demás meses ha tenido en promedio la misma cantidad de merma.
```{r}
bd_merma5$Fecha <- as.Date(bd_merma5$Fecha, format = "%d/%m/%Y")
plot(bd_merma5$Fecha, bd_merma5$Kilos, main = "Kilos de merma",
     xlab = "Fecha", ylab = "Kilos",
     pch = 19, frame = FALSE)
```

### Propuestas

* **Propuesta 1** Buscar máquinas con tecnología mas ahorradoras para reducir la merma.  

* **Propuesta 2** Crear un modelo que nos ayude a predecir cuanta merma se puede gastar dependiendo de las demás variables.  

* **Propuesta 3** Buscar negocios donde se pueda realizar economía circular.  

## Reflexión  
Construir una base de datos y realizar interpretaciones sobre la información que se tiene en una empresa es clave para poder conocer a tu negocio, partiendo de análisis desde gráficas, histogramas hasta poder construir después con esa información modelos que nos ayuden a poder predecir y tener una mejor toma de decisiones. En esta caso trabajamos con la interpretación de la empresa FORM, conociendo sus áreas de producción, scrap y mermas y pudimos desarrollar este reporte para poder saber como se encuentra el socioformador.