Informe individual

Seminario de Matemáticas

Seminario de Matemáticas

Introducción:
La empresa Cuiqsto nos contrató para que estudiáramos la situación de una de sus tiendas situadas en centros comerciales, y les pudiéramos aconsejar acerca de las estrategias que podrían realizar para obtener el objetivo semanal, unos beneficios de 3000€ semanales. La empresa nos dio una serie de datos: camisetas vendidas porsemana, costes (fijos y variables), un intervalo de precios y una cifra de beneficios esperados semanalmente. Los datos son lo más reciente posible, la última semana de la cual nos dieron información es la semana antes de que se empezara tal estudio.
Los pasos que seguimos para hacer tal estudio son:

* Estudiar la evolución de las camisetas vendidas
Semana | camisetas | Recta |error |
1 | 57 | 57,0000027 | 2,66887E-06 |
2 | 68 | 64,0000008 | 3,999999162 |
3 | 71 | 70,999999 | 9,92072E-07 |
4 | 77 | 77,9999972 | 0,999997177 |
5 | 73 | 84,9999953 | 11,99999535 |
6 | 93 | 91,9999935 | 1,000006483 |
7 | 93 | 98,9999917 | 5,999991686 |
8 | 109 | 105,99999 | 3,000010144 |
9 | 96 | 112,999988 | 16,99998803 |
10 | 123 | 119,999986 | 3,000013805 |
11 |   |126,999984 |   |
12 |   | 133,999983 |   |
13 |   | 140,999981 |   |
  |   |   |   |
  |   |   |   |
  |   | Promedio | 4,700000549 |

Con la información de las camisetas vendidas por semana, escrita en la tabla y representada en el grafico (utilizando Excel) propusimos un modelo lineal para saber como evolucionarían las ventas, y calculamos la recta de regresión: X = 7t + 45, pero esosdatos no eran del todo correctos y por eso calculamos el margen de error entre la recta y la curva, para mejorar nuestros datos utilizamos el programa Solver que nos dio unos valores en A y B mas cercanos a los datos correctos de los que encontramos. los nuevos valores son ahora:
x=6,99999817t + 50,0000045

Una vez solucionado la evolución de las ventas nos dedicamos a estudiar los costes.* Evolución de costes
La empresa Cuiqsto nos dio los siguientes costes: coste unitario entre 5.5 y 7.5€ por camiseta, costes fijos 1000 semanales .Para hacer las previsiones a corto plazo utilizamos 3 costes unitarios (5.5, 6.5 y 7.5), el 6.5 es el coste medio. A través de la función de costes: C=cf+cvu*x donde cf (costes fijos), cvu (coste variable unitario) y x (camisetas vendidas).Hicimos tablas y gráficos de todos los costes, el que más le convenía a la empresa era la tabla donde salían los costes más pequeños, mostrados a continuación:

Estos costes salieron aplicando el coste variable de 5.5 (coste minimo)

Semana | Camisetas | Costes |
1 | 57 | 1313,5 |
2 | 68 | 1374 |
3 | 71 | 1390,5 |
4 | 77 | 1423,5 |
5 | 73 | 1401,5 |
6 | 93 | 1511,5 |
7 | 93 | 1511,5|
8 | 109 | 1599,5 |
9 | 96 | 1528 |
10 | 123 | 1676,5 |
11 | 121 | 1665,5 |
12 | 127 | 1698,5 |
13 | 134 | 1737 |

Más tarde la empresa nos dio añadió los costes del almacén, utilizamos 4 formulas diferentes i comparamos para ver cual era la mas conveniente. Las formules son:
C= cf+cv*x+xK*ca,
C=cf+cv*x+ca*(x-K),
C=cf+cv*x+c*xk*x= cf+C1+Xkx
C=cf+cv*x , si x≤ kC=cf+cv*x+ca, si k<x≤2k
Ca (costes almacén) K (capacidad máxima almacén = 200)

Volvimos hacer las tablas y las representaciones graficas con los tres tipos de costes variables pero esta vez utilizando las formules nombradas anteriormente.

semana | Camisetas vendidas | costes |
1 | 57 | 1270,6 |
2 | 68 | 1334,4 |
3 | 71 | 1351,8 |
4 | 77 | 1386,6 |
5 | 73 | 1363,4 |
6 | 93 | 1479,4 |7 | 93 | 1479,4 |
8 | 109 | 1572,2 |
9 | 96 | 1496,8 |
10 | 123 | 1653,4 |
11 | 121 | 1641,8 |
12 | 127 | 1676,6 |
13 | 134 | 1717,2 |

La tabla nos representa los costes mas pequeños con el precio variable 5.5 utilizando la segunda formula, que es la mejor opción para la empresa en estos momentos.

La empresa nos propuso hacer un estudio para determinar la relación entre: Pv...