[R-es] Tiempo de vida
Carlos Ortega
cof en qualityexcellence.es
Jue Dic 10 22:04:24 CET 2015
Gracias.
¿Y qué es "Referencia"?...
Gracias,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
El 10 de diciembre de 2015, 21:48, Jesús Para Fernández <
j.para.fernandez en hotmail.com> escribió:
> Buenas, os adjunto el documento, en u nexcel.
>
> Está estructurado de la siguiente manera:
> Referencia, Días desde pedido anterior, Unidades pedidas, Diasdesde pedido
> anterior promedio
>
> Dias de pedido anterior promedio no es más que dias desde pedido anterior
> / Unidades pedidas.
>
> Codifico las variables, para trabjaar en R de manera cómoda como:
> Ref,dias.pedido,unidades,dias.prom
>
> y lo meto en undata.frame que llamaré datos
>
> Con ello y en R, creo los histogramas
>
> histograma<-tapply(datos$dias.prom,datos$Ref,hist)
>
> esto me crea los 392 histogramas, pero me los crea como listas, asi que me
> resulta luego imposible graficarlos...
>
> Por otra parte tb creo un nuevo dataframe, con los cuantiles:
> cuartil<-tapply(datos$dias.prom,datos$Ref,quantile)
>
>
> dataframe<-as.data.frame(t(data.frame(cuartil[[1]])))
> nuevo<-as.data.frame(t(data.frame(cuartil[[1]])))
>
> for(i in 2:392){
>
> dataframe<-as.data.frame(t(data.frame(cuartil[[i]])))
> nuevo<-rbind(nuevo,dataframe)
> }
>
> Con esto tengo uan lista donde puedo ver para los cuartiles como están
> disttribuidos los datos.
>
> Se os ocurre algo mejor??
>
>
> ------------------------------
> Date: Thu, 10 Dec 2015 20:38:32 +0100
>
> Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida
> From: cof en qualityexcellence.es
> To: j.para.fernandez en hotmail.com
> CC: r-help-es en r-project.org
>
> Hola,
>
> Puedes adjuntar una parte o el conjunto "datos". Ahora no sé si los datos
> que quieres representar tienen que ver con el conjunto que nos comentabas
> de las cuchillas. ¿Hay diferentes tipos de cuchillas?... En cuanto al
> consumo, ¿calculaste el MTTR?...
>
> Y por otro lado, respondiendo a la pregunta que planteas, si ves la ayuda
> de "hist()" verás que lo que acepta esta función, sólo acepta un vector
> como parámetro de entrada, no una lista.
>
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.quallityexcellence.es
>
>
>
> El 10 de diciembre de 2015, 19:04, Jesús Para Fernández <
> j.para.fernandez en hotmail.com> escribió:
>
> Buenas
>
> He creado los histogramas, y los he guardado en función de la referneica
> en una variable:
>
> histograma<-tapply(datos$consumo,datos$Material,function(x)hist(x,col=8)
>
> Pero ahora la variable histograma como array, donde estan las 300
> referencias.
>
> Si entor en una, por ejemplo, histograma[1], veo como es un tipo list con
> los siguientes campos:
>
> $breaks
> [1] 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
>
> $counts
> [1] 18 2 0 0 1
>
> $density
> [1] 4.2857143 0.4761905 0.0000000 0.0000000 0.2380952
>
> $mids
> [1] 0.1 0.3 0.5 0.7 0.9
>
> $xname
> [1] "X[[i]]"
>
> $equidist
> [1] TRUE
>
> attr(,"class")
> [1] "histogram"
>
>
> Con esta información, cómo podría crear el histograma para esta referencia
> o la que elija????
>
> Yo pensaba que iba a quedar los datos de tal manera que con poner:
>
> hist(histograma[1]) me haría el histograma.
>
> Gracias
> Jesús
>
>
>
>
> ------------------------------
> Date: Thu, 10 Dec 2015 16:29:11 +0100
> Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida
> From: cof en qualityexcellence.es
> To: j.para.fernandez en hotmail.com
> CC: r-help-es en r-project.org
>
>
> Hola,
>
> Lo tenía en mente, pero no me acordaba del nombre de la autora y el libro
> no lo tenía a mano...
> Esta referencia es de lo mejorcito que he visto/leído para la mejora de
> procesos industriales desde el punto de vista estadístico:
>
>
> http://www.amazon.com/gp/product/0898713943?keywords=veronica%20czitrom&qid=1449761180&ref_=sr_1_1&s=books&sr=1-1
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 10 de diciembre de 2015, 11:00, Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es
> > escribió:
>
> Hola Jesús,
>
> La respuesta, desde mi punto de vista, es un poco off-topic de lo que se
> trata en esta lista, pero comento como lo veo yo.
>
> Con el nivel de detalle que tienes, puedes hacer varias cosas:
>
> - Simplemente mantén en tu almacén un número de cuchillas mayor que la
> última vez que tuviste que pedirlas con urgencia. En los entornos de
> Producción, efectivamente el que rompas el stock es una situación grave,
> porque paras la línea. Pero como bien, dices por otro lado no puedes
> mantener en tu almacén muchas cuchillas. Aunque también hay que comentar
> que en el análisis tendrías que meter el coste de reposición. No veo que
> las cuchillas sean un producto que se quede obsoleto, así que comprar un
> número mayor de "1" te sea hasta económicamente más rentable. Seguramente
> puedas negociar mejores precios comprando "10" que "1".
> - Entonces por este lado, tener en tu almacén un número constante
> de "3". Y que ese sea tu punto de pedido no parece descabellado.
> - Otra forma de analizarlo teniendo en cuenta los datos que ya has
> acumulado es ver cuál es tu "MTTR" (Mean Time To Repair). Considera la
> rotura/desgaste de la cuchilla como una "reparación". Y con este concepto
> calcula el tiempo medio que pasa hasta que sustituyes una cuchilla. Esto lo
> puedes calcular con los datos que tienes, simplemente calculando las
> diferencias entre las fechas en las que cambias las cuchillas. De esta
> forma, obtendrás que si cambias cuchillas cada 2 semanas (en media),
> tendrás que tener en media, una cuchilla disponible en tu almacén.
> - Claro, si te ajustas al valor medio, pierdes toda la información que
> te da el MTTR de su sigma. Al calcular el MTTR, representa esas diferencias
> en un histograma o simplemente calcula su sigma y tu stock óptimo
> (conservador) sería "Media + 3 Sigmas". Es una aproximación de tirar por la
> calle del medio (suponiendo una distribución normal de los datos de MTTR).
> - En cualquier caso, cuando tengas los datos de MTTR, mira el
> histograma por si se puede hacer un análisis más fino.
>
>
> Gracias,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 10 de diciembre de 2015, 9:57, Jesús Para Fernández <
> j.para.fernandez en hotmail.com> escribió:
>
> Buenas Antonio,
>
> No termino de entender lo que dices, la verdad.
>
> Para ponernos en situación, lo que quiero es llegar al punto de pedido
> optimo, es decir, no desabastecer el almacen, pero tampcoo tener cuchillas
> para 100 años...
>
> Por ello, a mi me llega cuando necesitan una cuchilla, entonces se le da
> salida en el almacen, pero esa cuchilla nunca retorna a nosotros, es
> colocada en la maquina y hasta que parta.
>
> Es por eso por lo que habia pensado en un tiempoo de vida o en
> frecuencias. No me asusta meterme en "fregados" si la solución es robusta.
> Entiendo que el tema de frecuencias podría valer, ya que al final no es más
> que la frecuencia de pedido, pero lo que no me vale es usar medias, ya que
> la media de 0 y 2 es la misma que la de 1 y 1, pero las situaciones no
> tienen nada que ver. Pongo un ejemplo.
>
> Si hoy me piden 1 y dentro de una semana me piden 1, entonces con tener 1
> en el almacen me vale. La media de pedido sería 1 y el punto de pedido
> optimo seria 1.
>
> Sin embargo, si esta seman me piden 0 y la semana siguiente me piden 2, el
> punto de pedido optimo es 2, aunque la media de consumo es 1...
>
> Por eso habia pensado en tiempo de vida que creoq ue se puede ajustar
> mejor, pero no se como meter los datos para hacer correctamente el análisis.
>
> To: r-help-es en r-project.org
> From: antonio.punzon en st.ieo.es
> Date: Thu, 10 Dec 2015 09:36:25 +0100
> Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida
>
>
>
>
>
>
> Si no tienes la fecha de venta o cuando se comenzó a usar lo tienes
> realmente difícil.
>
> Puedes hacer una aproximación si tuvieras cuantas se vendieron,
> identificando modas de venta y de devolución podrías estimar el
> tiempo de vida.
>
> Si solo tienes devolución puedes trabajar con modas/ frecuencias, el
> proceso es más complejo, bastante más. Sería algo parecido a
> averiguar la edad de un pez solo sabiendo cuando lo has cogido, sin
> saber fecha de nacimiento (pongo este ejemplo porque trabajo en
> biología marina). Y aunque no soy un experto en el tema (nada), el
> proceso de averiguar la "edad" es más complejo. Te diré que hay
> diversos métodos, y yo creo que el que más se ajusta sería con
> análisis de frecuencias. Pero no creo que te vayas a meter en ese
> "jardín"
>
>
>
>
>
> Pero, creo que estás haciendo mal la pregunta. Yo interpreto que lo
> que quieres saber es cuando debes hacer un pedid, para tener stock o
> previsiones de gasto. Esto solo depende de cuando se compraron. Pero
> esto te da lo mismo, incluso el tiempo de vida, ya que si es un
> producto estandarizado, será similar. Por lo tanto, solo tienes que
> hacer análisis de cuando te las traen de vuelta. Con cualquier
> análisis exploratorio por la unidad temporal que tu desees (Semana,
> mes, etc) te valdría. Por ejemplo unos boxplot
>
>
>
> El data frame sería muy simple
>
>
>
> kk<-
> data.frame(año=as.numeric(0),dia=as.numeric(0),mes=as.numeric(0))
>
> aquí meterías cada cuchilla que te devuelven
>
> o
>
>
>
> kk<-
>
> data.frame(año=as.numeric(0),dia=as.numeric(0),mes=as.numeric(0),numero.cuchillas=as.numeric(0))
>
> aquí meterías el numero de cuchillas por día
>
>
>
> Del primero mediante un aggregate se obtiene el segundo
>
>
>
> Y después solo analizar
>
>
>
> Si los pedidos los hicieras por semanas, con la unión de los tres
> campos "dia, año, y me"s con la libreria "chron" los transformas en
> un campo fecha (as.Date), y con la misma librería puedes sacar la
> semana de forma numérica. De esta forma tendrías las cuchillas por
> semana
>
>
>
> Poco más se me ocurre
>
>
>
> Espero que te sirva
>
>
>
> Saludos
>
>
>
> __________________________________
> Antonio Punzón Merino
> Instituto Español de Oceanografía
> CO Santander
> Promontorio de San Martín s/n
> PO BOX 240
> 39080-Santander (Spain)
> Tel: +34 942 29 17 16 (Direct: 55)
> Fax: +34 942 275 072
> Email: antonio.punzon en st.ieo.es
> Web: www.ieo.es
> __________________________________
>
> El 10/12/2015 a las 9:05, Jesús Para
> Fernández escribió:
>
>
>
> Siento insistir en el tema, pero es de vital importancia.
>
> Alguna idea???
>
> Gracias
> Jes�s
>
> From: j.para.fernandez en hotmail.com
> To: griera en yandex.com; r-help-es en r-project.org
> Subject: RE: [R-es] Tiempo de vida
> Date: Tue, 8 Dec 2015 09:18:11 +0100
>
>
>
>
> Pero como har�a el data frame?? Porque las cuchillas son de la misma
> referencia. En realidad es para ver cada cuanto se gstan las cuchillas y
> ver que pedidos hay que hacer de las mismas.
>
> La tabla que tengo es:
>
> 25 enero-> 1 cuchilla gastada
> 30 enero -> 1 cuchilla gastada
> 3 de febrero -> 2 cuchillas gastadas
> 5 de febrero -> 1 cuchilla gastada
>
> Y as�....
>
> No tiene necesariamente que ser gastada en la misma afeitadora, ya que hay
> 3 cortadoras y los datos de a que cortadora se cambian no son
> proporcionados y son imposibles de conseguir (ya que esa informaci�n es de
> un externo).
>
> Gracias.
> Jes�s
>
>
>
> Date: Mon, 7 Dec 2015 17:47:45 +0100
> From: griera en yandex.com
> To: j.para.fernandez en hotmail.com; r-help-es en r-project.org
> Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida
>
> Hola:
>
> On Mon, 7 Dec 2015 16:34:14 +0100
> Jes�s Para Fern�ndez <j.para.fernandez en hotmail.com> wrote:
>
>
>
> Los datos no son de desgaste de cuchilla, sino de consumo de las
> mismas.
>
> Por ello tengo los datos de la siguiente forma:
>
> Unidades cambiadas Fecha
>
>
> En unidades cambiadas, suele ser una y en fecha el dia que se hizo el
> cmabio.
>
>
> No seria:
>
> TIEMPO: Fecha que se coloca una cuchilla nueva hasta que se cambia.
> ESTADO: Siempre 1 (siempre se cambia): no existen censuras.
>
> y un registro para cada cuchilla.
>
> Servir�a?
>
> Saludos.
>
>
>
> Con eso no se muy bien como estructurar los datos para hacer el
> an�lisis.
>
> Gracias
> Jes�s
>
>
>
>
>
> Date: Mon, 7 Dec 2015 16:27:18 +0100
> From: griera en yandex.com
> To: j.para.fernandez en hotmail.com
> CC: r-help-es en r-project.org
> Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida
>
> Hola:
>
> On Mon, 7 Dec 2015 15:12:24 +0100
> Jes__s Para Fern__ndez <j.para.fernandez en hotmail.com> wrote:
>
>
>
> Buenas,
>
> Como pudeo calcular el tiempo de vida? Os cuento, tengo una serie de
> cuchillas y quiero ver el consumo de las mismas y he pensado en hacer un
> estudio por tiempo de vida. No se como hacerlo con R
>
>
> Has una tabla de datos con 4 columnas:
>
> 1. Fecha que se empieza a utilizar la cuchilla
> 2. Fecha de la �ltima revisi�n de la cuchilla
> 3. TIEMPO: el tiempo transcurrido entre las dos fechas anteriores
> 4. ESTADO: estado de la cuchilla cuando se revis� la �ltima vez:
> 0 = Buen estado
> 1 = Para tirar
>
> Y utiliza el m�todo kaplan-meier:
>
> library(survival)
> KM <- survfit(Surv(DATO$TIEMPO, DATOS$ESTADO) ~ 1)
> summary(KM)
> plot(KM)
>
> Un ejemplo:
>
>
>
> library(survival)
> AML.KM <- survfit(Surv(aml$time, aml$status) ~ 1)
> summary(AML.KM)
>
>
> Call: survfit(formula = Surv(aml$time, aml$status) ~ 1)
>
> time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
> 5 23 2 0,9130 0,0588 0,8049 1,000
> 8 21 2 0,8261 0,0790 0,6848 0,996
> 9 19 1 0,7826 0,0860 0,6310 0,971
> 12 18 1 0,7391 0,0916 0,5798 0,942
> 13 17 1 0,6957 0,0959 0,5309 0,912
> 18 14 1 0,6460 0,1011 0,4753 0,878
> 23 13 2 0,5466 0,1073 0,3721 0,803
> 27 11 1 0,4969 0,1084 0,3240 0,762
> 30 9 1 0,4417 0,1095 0,2717 0,718
> 31 8 1 0,3865 0,1089 0,2225 0,671
> 33 7 1 0,3313 0,1064 0,1765 0,622
> 34 6 1 0,2761 0,1020 0,1338 0,569
> 43 5 1 0,2208 0,0954 0,0947 0,515
> 45 4 1 0,1656 0,0860 0,0598 0,458
> 48 2 1 0,0828 0,0727 0,0148 0,462
>
>
> plot(AML.KM)
>
>
> Dibuja la curva de supervivencia con el intervalo de confianza.
>
> Espero que te sea �til.
>
> Saludos.
>
>
>
>
>
>
> Gracias
> Jes_s
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
>
>
>
>
>
>
>
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
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