domingo, 26 de octubre de 2014

LA META

"UN PROCESO DE MEJORA CONTINUA"
Eliyahu M.Goldratt y Jeff Cox

La meta, un libro narrativo el cuál te lleva a situaciones cotidianas a las cuáles podemos llegar a enfrentar posteriormente y que quizá sea un panorama difícil de enfrentar.

            La meta presenta un panorama del funcionamiento de una fábrica y los problemas que se presentan en ésta, simplemente plantea las diversas actividades que van día a día y los errores que se comenten en una fábrica, mediante esto podemos observar cómo marcha y cómo se comporta tal jerarquía.

Alex Rogo se encuentra al mando de la empresa, una empresa que se encuentra en decadencia, debido a la mala organización que tiene, pues tienen una demanda la cual no pueden abastecer los pedidos, y que todos se encuentran en orden de entrega a prisas, al cuál para resolver esto le dan prioridad al de entrega inmediata, esto quiere decir que todos los pedidos tienen que ser entregados de manera inmediata pero debido a que no lo pueden abastecer, ordenan en grupos donde todos tienen una inmensa prioridad pero uno sobresale más que otros.

Alex Rogo maneja la empresa por la orden del señor Bill Peach, el cual exige solucionar los problemas en los que se encuentra la fábrica y limita el tiempo el cual debe sr cubierto en un periodo de 3 meses, de lo contrario la fábrica cerrara.

Esto es una extraordinaria proyección a lo que quizá estaremos expuestos a presentar en la vida laboral, a lo cual tenemos que aprender a resolver este tipo de problemas.

Alex esta emergido en un problema, pues sabe que tiene que encontrar la solución a tan grave dificultad, más sin en cambio no sabía cómo hacerlo, mientras se mantenía pensando los errores a los cuales provocaba tal situación, lo único que encontraba es que tenía todo en la fábrica y no entendía como sucedía tal apuro del cuál le era difícil salir, aunando a esto todos los problemas que enfrentaba en su hogar, su vida resultaba un completo caos.

Mas sin embargo la clave de esto, resalta en la ayuda proporcionada por su experimentado profesor de física, el señor Johan, el cual le plantea un panorama diferente y el punto principal al que llega es la perspectiva de que no tiene una meta, y parte de esto para lograr un alto rendimiento, para llegar a la meta principal tuvo que pasar varios sucesos los cuáles no entendía, y que con ayuda de su vida cotidiana comprendió que lo más importante como todos sabemos es el dinero y comparto la misma idea, pues es un hecho que hoy en día lo más importante en una empresa en “ganar” y evitar las perdidas.

Puesto que para lograr la meta identificada, es necesario implementar una serie de herramientas que ahora aterrizo mucho mejor, pues éstas herramientas son las que he consultado para el desarrollo de una planeación al igual que los sistemas y control de calidad, he aquí el plus de las herramientas, pues ante la situación de crisis como ésta la implementación es una solución a tal conflicto.

Como lo mencione anteriormente la vida cotidiana que llevaba fue de gran implementación, puesto que muchos de sus problemas los relacionaba con la fábrica y por ende obtenía la solución, dato importante de esto son la efectuación de los cuellos de botella que son aquellos cuya capacidad es menor o igual a la demanda, por lo tanto el trabajo en esto para abastecer la demanda y controlar sus inventarios y así aumentar las utilidades y evitar el cierre de la empresa.

Se aplicaron las operaciones necesarias para el mejoramiento de la empresa y fue así como se logró evitar el estancamiento de algo que parecía imposible y que finalmente se consiguió, pues la empresa no cerro y las ventas aumentaron y ahora todo marchaba a la perfección.

Y para concluir, todos en esta vida tenemos una meta la cual tenemos que identificar, puesto que si no sabemos con certeza a dónde queremos ir, nunca lo lograremos, de  tal manera que si fijamos nuestra meta encontraremos la solución de nuestros problemas.

 

REGRESIÓN LINEAL


Una de las herramientas en probabilidad y estadística es la utilización de regresión lineal es una técnica estadística para investigar la relación funcional entre dos o más variables, ajustando algún modelo matemático.

Los métodos de regresión estudian la construcción de modelos para explicarlo representar la dependencia entre una variable dependiente Y las variables dependientes, X.

La anotación matemática de la ecuación de regresión simple se anota como sigue:

Y = mx+b

Los principales estadísticos y pruebas que nos permiten valorar la bondad de ajuste de los datos al modelo de regresión lineal simple son:

o   Coeficiente de Correlación Lineal Simple (r).

Mide el grado de asociación lineal entre dos variables. Este estadístico oscila entre 1 (fuerte asociación lineal positiva: a medida que aumenten los valores de una variable aumentarán los de la otra).

 –1 (fuerte asociación lineal negativa: a medida que aumenten los valores de una variable disminuyen los de la otra). Cuando los valores de este estadístico se aproximen a 0 nos estará indicando que entre las dos variables no existe asociación lineal y, en consecuencia, carece de sentido determinar el modelo y/o ecuación de regresión lineal.

o   Coeficiente de Correlación Múltiple al Cuadrado o Coeficiente de Determinación “R2”.

El coeficiente de determinación se define a partir del coeficiente de correlación múltiple (R) y mide la proporción de variabilidad de la variable dependiente explicada por la variable independiente introducida o por la recta de regresión.

Una vez que ya hemos analizado el carácter e intensidad de la relación entre las variables, podemos proceder a estimar los parámetros de la ecuación de predicción o de regresión lineal. El criterio para obtener los coeficientes de regresión m y b es el de mínimos cuadrados.

ü  MINIMOS CUADRADOS

Consiste en determinar aquellos estimadores de m y b que minimizan la suma de cuadrados.

Ejemplo: Supongamos un muelle sometido a tracción, se ha cargado el muelle con diferentes pesos, variable independiente Y y se han anotado los alargamientos, variable dependiente X.

Lo cual aplicando las expresiones anteriores:

 
b = -18.4153; m =3.4959

Por lo tanto:

Y=3.4959x-18.4153
 

Como podemos observar esta herramienta es un modelo estadístico que aunque presenta un error, este es mínimo a comparación de los otros.

Conclusión:

Con la utilización de regresión lineal, podemos obtener la ecuación de la recta del comportamiento de una serie de datos, y así a partir de esta ecuación podemos obtener los valores para n datos a futuro, siempre y cuando encontremos un modelo adecuado, pues entre mas se ajuste la tendencia al coeficiente de correlación, mayor y preciso es el comportamiento de los datos.

Bibliografía


Repositorio Institucional de la Universidad de Alicante. (s.f.). Recuperado el 26 de octubre de 2014, de http://ocw.unican.es

Universidad de Cantabria. (s.f.). Recuperado el 26 de octubre de 2014, de http://ocw.unican.es/

Universidad Nacional Autonoma de México. (s.f.). Recuperado el 26 de octubre de 2014, de http://www.dcb.unam.mx/

 


 

viernes, 24 de octubre de 2014

PROMEDIOS MÓVILES

Como hemos visto anteriormente métodos estadísticos que hacen referencia al uso de pronósticos, y otra de las técnicas aplicadas es el de promedios móviles a una serie de datos, como los ya mencionados anteriormente, esta técnica es una ramificación de las anteriores de las series de tiempo.
El método de pronóstico móvil simple se utiliza cuando se quiere dar más importancia a conjuntos de datos más recientes para obtener la previsión, consiste en calcular un valor promedio en base a los datos históricos que se dispongan, y utilizar este valor como pronóstico para un periodo en el futuro.
o   ¿Cómo funciona?
El pronóstico se obtiene al calcular la media aritmética del conjunto de datos más recientes seleccionado. Cada vez que se tiene una nueva observación se agrega esta al conjunto de datos, y se elimina de éste la observación o dato más antiguo. El número de datos más recientes a considerar en el conjunto de observaciones del cual se calcula la media aritmética es una decisión del analista que realiza el pronóstico; la sensibilidad a los cambios en el comportamiento de la serie se reduce al utilizar un número mayor de observaciones en el conjunto de datos.
            El término de “promedios móviles” se utiliza porque con cada nueva observación de que se dispone, se puede calcular un nuevo promedio que se puede usar como pronóstico.
Hay muchos tipos de promedios móviles. Los dos tipos más comunes con los Promedios Móviles Simples y los Promedios Móviles Ponderados.
o   Los promedios móviles simples:
Son la forma más simple de trabajar con promedios móviles pero son muy susceptibles a los picos de precios.
Como su nombre lo indica, nada más que el promedio matemático de los últimos periodos recientes de la demanda real.
o   Los promedios móviles ponderados:
 Le dan más importancia  a los precios recientes y por ende nos muestran lo que los operadores están haciendo en este momento.
Con los promedios móviles ponderados el peso asignado a cada punto de demanda pasado que se utilice en el cálculo puede variar. De esta forma es posible asignar mayor influencia a ciertos puntos de información, por lo general al punto de demanda más reciente. Por lo que el criterio que supone que los datos más recientes contienen mayor información y por lo tanto, son más importantes que los datos más antiguos.
 
 
Estos métodos pueden utilizarse cuando:
o   Hay información disponible de la variable(s) que se está pronosticando.
o   La información puede ser cuantificada.
o   Si se considera razonable que el patrón de comportamiento del pasado continuará en el futuro.
La utilización de esta técnica supone que la serie de tiempo es estable, esto es, que los datos que la componen se generan sin variaciones importantes entre un dato y otro.
Cabe destacar que este método al igual que los ya mencionados anteriormente son técnicas de gran ayuda para implementar una solución de dichos sucesos en los cuáles los datos están variando en todo momento y que no se puede tener con certeza un valor exacto y que se aplica para pronosticarlo.
Conclusión:
El método de promedios móviles a comparación de los demás pienso yo que  es una técnica estadística más completa, ya que aquí podemos tener un panorama menos variable de los datos, claro siempre existe una tendencia pero esa tendencia abarca una menor variabilidad, además de que es una técnica muy factible de realizar y así ponemos obtener un pronóstico más certero.

Trabajos citados

(s.f.). Recuperado el 18 de octubre de 2014, de http://www.paginasprodigy.com/sylsr/ingenierias/pronosticos/conceptos%20b%C3%A1sicos%20de%20pron%C3%B3sticos.html
Centro Comunitario de Aprendizaje. (s.f.). Recuperado el 21 de octubre de 2014, de http://www.cca.org.mx
MUNDOFX. (s.f.). Recuperado el 21 de octubre de 2014, de http://www.mundo-forex.com
 
 
 
 
 

lunes, 20 de octubre de 2014

PATRONES DE SERIE DE TIEMPO


Como hemos visto anteriormente se ha hecho énfasis en las diversas técnicas de pronósticos, mas sin en cambio existen otros temas que están relacionados a éste, y es que el punto principal el cuál comparten es la utilización de estadísticas, para ello es importante hablar sobre los patrones de serie de tiempo que a continuación se presenta.

Por serie de tiempo nos referimos a datos estadísticos que se recopilan, observan o registran en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual, entre otros), va relacionada con los pronósticos ya que es una de las formas más utilizadas para las tendencias futuras.

El término serie de tiempo se aplica por ejemplo a datos registrados en forma periódica que muestran, por ejemplo, las ventas anuales totales de almacenes, el valor trimestral total de contratos de construcción otorgados, entre otros.

El análisis de series de tiempo es el procedimiento por el cual se identifican y aíslan los factores relacionados con el tiempo que influyen en los valores observados en las series de tiempo para que una vez identificados, estos factores puedan contribuir a la interpretación de valores históricos de series de tiempo y hasta entonces pronosticar valores futuros de series de tiempo.

ü  COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPO

En los componentes de una serie de tiempo se identifican cuatro componentes:

o   TENDENCIA (T). La tendencia de una serie de tiempo caracteriza el patrón gradual y consistente de las variaciones de la propia serie, que se consideran consecuencias de fuerzas persistentes que afectan el crecimiento o la reducción de la misma, tales como: cambios en la población, en las características demográficas de la misma, cambios en los ingresos, en la salud, en el nivel de educación y tecnología.

 

o   FLUCTUACIONES CICLICAS (C). el ejemplo más común es el ciclo de negocios. A través del tiempo, hay años en que el ciclo de negocios llega a un pico por encima de la línea de tendencia y en otros la actividad puede caer llegando a un punto por debajo de la línea de tendencia.

o   VARIACIONES ESTACIONALES (E). Cuando una serie se ve influenciada por factores que se repiten en la misma temporada del año, se dice que tiene un patrón estacional. Ejemplos de variables con patrón estacional son las ventas de trajes de baño, las ventas de artículos navideños, etc.

o   VARIACIONES IRREGULARES (I). el valor de una variable puede ser completamente impredecible, es decir que cambia de manera aleatoria. Un ejemplo son las variaciones observadas en la serie histórica del tipo de cambio (pesos por dólar), atribuidas a especulaciones debido a movimientos sociales, acontecimientos políticos, desastres, etc.
A continuación una tabla comparativa:
 

CONCLUSIÓN:

Las series de tiempo son técnicas para evaluar pronósticos o sea el comportamiento de datos a futuro, las series de tiempo nos proporcionan ciertas técnicas para poder evaluar tal comportamiento mediante gráficos, ya que así nos permite detectar los componentes esenciales que lo conforman, como su nombre lo dice van relacionados con el tiempo a ciertos periodos es por eso la clasificación de esta, es una herramienta de gran utilidad ya que a través de gráficos estadísticos podemos realizar un mejor análisis de comportamiento y ajustar el más adecuado.


Bibliografía



(s.f.). Recuperado el 20 de octubre de 2014, de http://www.agro.uba.ar/agro/ced/estadistica/clases/clase5.pdf

Enrique, M. G. (2012). Editorial Digital Tec de Monterrey. Recuperado el 20 de octubre de 2014, de http://www.editorialdigitaltecdemonterrey.com

México, U. A. (s.f.). Recuperado el 20 de octubre de 2014, de http://www.seduca2.uaemex.mx/ckfinder/uploads/files/u3tema_3_series_de_t.pdf

 


 

 

domingo, 19 de octubre de 2014

ANÁLISIS ZARA


Existe un gran número de empresas en el mundo, algunas no tan exitosas como otras, pero esto se debe a la organización de cada una de ellas y es que tienen diferentes modelos de comercialización lo que hace el cambio a escalar a la cúspide del éxito.

Son pocas ñas empresas que se mantienen con ese nivel de superioridad, y en el sector textil destaca Zara que ha desarrollado un modelo impecable que le permitió escalar y hoy en día es una de las tiendas más importantes.

ü  ¿QUÉ ES?

Zara es una cadena de tiendas de moda española perteneciente al grupo INDITEX fundada por Amancio Ortega Gaona.

Está representada en Europa, América, África, Asia y Oceanía con 2026 tiendas en 87 países.

La producción para Europa se organiza con las 19 fábricas en España. La sede de la marca en La Coruña administra directamente 476 de las 507 tiendas en Europa. 

ü  La posición de Zara en América latina

 Al principio de los años 1990, Zara decidió lanzarse en el mercado sudamericano. Así, Amancio Ortega eligió como estrategia: enfocarse en los países latinos occidentalizados antes de interesarse por el resto de Europa. Esta estrategia se funda en la proximidad cultural, una misma segmentación de la clientela: una clase social media con ingresos medios es decir una clientela joven, dinámica y moderna.

Es finalmente México el elegido para el lanzamiento de Zaza en América Latina.  (Proximidad con los Estados unidos, modelo de consumo occidental, nivel de desarrollo urbano). 

ü  MODELO DE NEGOCIO DE ZARA

En resumen el negocio de Zara se visualiza de la siguiente forma tomando en cuenta esta simple idea:

Zara se mueve en un mercado muy cambiante “La Moda” por lo cual necesita responde rápidamente a los cambios constantes del consumidor meta.

A diferencia de las demás compañías grandes del mercado de la moda Zara no gasta en publicidad, su enfoque se realiza en anuncios dos veces al año y para la apertura de tiendas. Pero si invierte en sus tiendas en modelos de exhibición.

Su modelo de negocio se podría describir en tres puntos:

1.    Hacer de la tienda la principal exhibición y soporte en la marca, puesto que la actividad publicitaria destaca por su ausencia.

2.    Vigilancia continua de las nuevas tendencias (no crean moda, la copian).

3.    Logística eficiente a más no poder, pues en 24.5 horas cualquier tienda Europa puede recibir nuevos modelos, y 48 horas si se trata de tiendas en América o Asía.

El cliente de Zara tiene presente los siguientes enfoques:

1.    Los clientes saben que si ven una prenda deben comprarla porque probablemente en la próxima visita no la encontraran.

2.    Los clientes saben que deben visitar periódicamente las tiendas.

3.    Las prendas de Zara no están diseñadas para tener una larga duración se usan unas 10 veces.

4.    Zara no vende por internet, ya que los costos de devolución son muy elevados.

Los Clientes, se encuentra entre una banda desde los 8 a 30 años, fundamentalmente moda joven y dinámica. Zara identifica y centra su expansión en aquellos potenciales mercados que pudieran ser rentables para ésta, dedicándose como he dicho, a un segmento poblacional como es la juventud.

ü  DISTRIBUCIÓN

Esta se realiza en función de la demanda, se adapta a la producción, y se añade a la distribución con la perfecta ejecución del sistema de stocks en el punto de venta JUST IN TIME.

Los plazos de entrega de la compañía son de los más cortos del mercado, lo que responde a la “necesidad” de renovar sus estantes cada 20 días.

ü  PUBLICIDAD

Si algo resulta realmente curioso es que la publicidad de Zara es prácticamente nula; pero las tiendas de Zara están ubicadas estratégicamente en las zonas de mayor actividad comercial en cada ciudad.

ü  CADENA DE VALOR

Elementos claves en la cadena de valor:

o   Experiencia en el punto de venta: Zara no maneja publicidad toda su publicidad está enfocada en sus puntos de venta.

o   Valor por el dinero: Zara les entrega a los consumidores ropa de calidad y de moda, la cual está siguiendo las más altas tendencias de moda a un bajo precio.

ü  SISTEMA JUS IN TIME ZARA

En efecto, el modelo de negocio de esta compañía se basa en la creación constante de pequeñas partidas de productos y su rápida reposición.

No persigue economías de escala sino que fabrica y distribuye en pequeñas cantidades y no se apoya en socios externos sino que maneja por cuenta propia todas sus operaciones de diseño, almacenamiento, distribución y logística. Zara maneja inventarios menores que los des sus competidores.

Con este sistema las tiendas disponen de un stock mínimo de mercancías, reduciéndose así los costes de almacenamiento e inventario.

Con este sistema también se consigue un sistema de producción muy flexible. En lugar de la fabricación masiva de cada modelo, el proceso productivo se adapta a las peticiones de las tiendas y, por tanto, a la demanda del mercado.

CONCLUSIONES

Como hemos mencionado anteriormente Zara es una de las empresas que abarca un amplio mercado de la moda, el éxito se basa en la baja producción de modelos lo que hace que los consumidores compren tan limitada variedad de prendas. Lo que Zara vende es el diseño ya que las prendas no son de tal calidad, sino más bien es la moda que impone.

La posición de Zara en el sector textil es una situación privilegiada, por el alto mercado que ocupa en el mundo, pero no por ello debe dejar de aplicar y mejorar las estrategias que tiene, por la competencia a la que está expuesta.


Bibliografía




(s.f.). Recuperado el 19 de OCTUBRE de 2014, de http://es.slideshare.net/caroline_2109/caso-zara-9185435


ECONOFLAVIO. (s.f.). Recuperado el 19 de octubre de 2014, de econoflavio.blogspot.mx


Oscar, I. L. (s.f.). Recuperado el 19 de octubre de 2014, de https://docs.google.com/document/d/1-TwdtMkbBZjI6rEOvqwoiOChPCdj04HkWlmutf_GQ8c/edit?hl=es


 



 

 

sábado, 18 de octubre de 2014

TÉCNICAS BÁSICAS DE PRONÓSTICO


En este apartado se desarrollará el tema acerca de las técnicas básicas de pronóstico, para ello es importante definir ciertos conceptos que a continuación se mencionan además de los objetivos a cumplir, para percibir mejor el tema.

·         PRONÓSTICO: Estimación anticipada del valor de una variable, por ejemplo: la demanda de un producto. Suposición de lo que puede o no suceder.

OBJETIVO

Reducir la incertidumbre acerca de lo que puede suceder en el futuro proporcionando información cercana a la realidad que permita tomar decisiones sobre los cursos de acción a tomar tanto en el presente como en el futuro.

Existen técnicas para llevar a cabo un pronóstico, para esto hay una clasificación dentro de las cuáles destacan: técnicas cualitativas Podemos clasificar los pronósticos en cuatro tipos básicos: Cualitativos, de análisis de series de tiempo, de relaciones causales y simulaciones.

Para realizar un pronóstico debe incluir una medida de su precisión y una medida de las técnicas estadísticas para la producción de pronósticos.

ü  MÉTODOS CUALITATIVOS

Estas técnicas usan el criterio de la persona y ciertas relaciones para transformar información cualitativa en estimados cuantitativos, el método cualitativo es basado en estimaciones y opiniones.

o   Método Delphi.

 Es un método de estructuración de un proceso de comunicación grupal que es efectivo a la hora de permitir a un grupo de individuos, como un todo, tratar un problema complejo. Con la ayuda de cuestionarios sucesivos, a fin de poner de manifiesto convergencias de deducir eventuales consensos.

Se basan en la expresión de la opinión personal o juicio de uno o más expertos acerca de la situación en estudio, para determinar el pronóstico.

            La capacidad de predicción de Delphi se basa en la utilización sistemática de un juicio intuitivo emitido por un grupo de expertos. La calidad de los resultados depende, sobre todo, del cuidado que se ponga en la elaboración del cuestionario y en la elección de los expertos consultados.

Ventajas del método:

o   Permite obtener información de puntos de vista sobre temas muy amplios o muy específicos.

o   El horizonte de análisis puede ser variado.

o   Permite la participación de un gran número de personas, sin que se forme el caos.

Inconvenientes:

o   Su tiempo de ejecución (desde el período de formulación hasta la obtención de los resultados finales).

o   Requiere una masiva participación para que los resultados tengan significancia estadística. Pero el grupo debe tener un alto grado de correspondencia con los temas a ser tratados en el ejercicio.

o   La elección correcta de los participantes.

 

ü  MÉTODOS CUANTITATIVOS

Se basan en el manejo de datos numéricos históricos para obtener un pronóstico preciso y se soportan en la suposición de que el comportamiento de los datos históricos permanece durante un periodo de extensión significativa en el futuro. Las técnicas cuantitativas con frecuencia se clasifican en técnicas estadísticas y técnicas determinísticas.

ü  ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO

 Se basan en la idea de que podemos utilizar la historia de los hechos ocurridos para prever el futuro.

o   Promedio movible simple. Se obtiene el promedio de un periodo especifico que contiene una serie de datos de dividiendo la suma de los valores de estos entre el número de valores. Por lo tanto, cada uno tiene la misma influencia.

o   Promedio ponderado movible. Se ponderan puntos específicos, adjudicándoles mayor o menor valor que a otros, según los aconseje la experiencia.

o   Análisis de regresión. Se adapta una línea recta a los datos del pasado, normalmente relacionado el valor de los datos con el tiempo. La técnica más común de adaptación es la de los cuadrados mínimos.

 

ü  ANÁLISIS DE SERIES CAUSALES

o   Modelos econométricos. Tratan de describir algún sector de la economía, mediante una serie de ecuaciones interdependientes.

o   Modelos de Insumos/productos.- Se concentran en las ventas que cada industria hace a otras empresas y gobiernos. Indican los cambios en las ventas que una industria productora puede esperar debido a cambios en las compras realizadas por otra industria.

 

ü  SIMULACIONES

Modelos dinámicos normalmente de computadora, que permite al pronosticador formular supuestos respecto de variables internas del entorno externo del modelo.

Estos fueron algunas técnicas básicas de pronóstico.

Conclusiones:

Las técnicas de pronósticos son de gran utilidad para estimar el comportamiento de un evento, como lo he dicho anteriormente solo estiman un evento, lo cual indica que hay cierto error de que no ocurra tal evento, estas herramientas nos permiten ver un panorama y así apreciar la posición de dichos eventos que ocurrirán en el futuro, si bien no son precisos ya que tales eventos cambian en el tiempo y es imposible deducir un pronóstico con tal exactitud, es por eso que empleamos estas técnicas que son de gran utilidad para una mejor perspectiva.


Bibliografía



(s.f.). Recuperado el 18 de octubre de 2014, de http://www.paginasprodigy.com/sylsr/ingenierias/pronosticos/conceptos%20b%C3%A1sicos%20de%20pron%C3%B3sticos.html

Aquilano, C. J. (2005). Administración de la Producción y Operaciones. M.C. Graw Hill.

Gestiopolis. (s.f.). Recuperado el 18 de octubre de 2014, de www.gestiopolis.com