Ekonomik destek ve teknoloji; tarımsal üreticilerimizin gelişmesi için iki temel nokta, ancak ne ölçüde gelmeleri gerektiği ve hangi göstergelerin tanımlamama izin vereceği; öncüllere bağlı olarak kaynakların derecesi ve yeni teknolojilerin kapasitesi. Tarımsal üretimde kaynakların verimli yönetimi. Bu araştırma, kaynakların optimum kullanımı ve yönetimi için bir referansa sahip olmamıza ve ayrıca bir dizi iyileştirme projelendirmemize izin veren parametrelere dayalı bir yönetim aracı olarak altı sigma teorisini geliştirir; Çalışma alanı, Veracruz, Amatlán de los Reyes belediyesine karşılık gelir ve manuel hasat tipi kesme ve yükleme ile 10 ila 5 hektarlık bir referans çiftlikleri referans alır.
Hesaplanan istatistiksel parametreler, popülasyonun ortalaması ve standart sapmasıydı, varyasyon bir Pareto çizelgesi aracılığıyla tanımlandı ve normal eğrinin her iki tarafındaki standart sapmaların sayısı, eğrinin yer değiştirmesini analiz etmek için hesaplandı. Cpk seviyelerine göre, normal eğrinin altındaki alanın hesaplanması, eğriyi ortalama% 1'lik bir alanda hareket ettirmenin yeterli olduğu düşünülerek, Cpk formülüne göre ortalamaya göre varyasyon faktörü analiz edilerek altıncı seviyeye ulaşıldı. sigma.
Mahsul yönetimini daha verimli hale getirmek için bir yönetim modelinde çalışılacak standartlar elde edilmiştir, eğri 0.24σ sola veya sağa kaydırıldığında% 1 eğri içinde bir iyileştirme seviyesi tanımlanmaktadır, 1.5 Cpk değeri elde etmek için altı sigma düzeyinde değişkenliğin ortalamadan 0.166666667 puan olması gerektiğini belirlemiştir.
GİRİŞ
Altı Sigma, süreçlerdeki değişkenliği ortadan kaldırma ve bir verimlilik düzeyine ulaşma yaklaşımına dayanan bir çalışma felsefesi ve iş stratejisidir. Örneğin, döngü sürelerinin kısaltılması, maliyetlerin azaltılması ve kuruluşun finansal performansı üzerinde çok önemli, önemli bir şey.
Altı Sigma kullanımındaki değişiklik, faaliyetlerin, girdilerin ve teknolojinin, kaynakların yönetiminde verimlilik arayışında sürekli iyileştirme modeliyle atandığı ve sigma seviyeleri adı verilen özel hedefler belirleyen mekanik modelin değiştirilmesini ifade eder.
Sigma (σ), ortalama değerine göre bir dizi değerin değişkenliğini ifade eden istatistiksel bir dağılım parametresidir, böylece sigma ne kadar küçükse, kusur sayısı o kadar az olur. Sigma, bu değerlerin ortalama değere göre dağılımını ölçer ve; bu nedenle, hedef merkezi değere göre üst ve alt müşteri özellik sınırlarını ayarlayın. Sigma ne kadar düşükse, spesifikasyon dışı değerlerin sayısı ve dolayısıyla kusurların sayısı o kadar düşük olur.
Bu çalışmanın temel amaçlarından biri, Amatlán de los Reyes belediyesinde şeker kamışı yetiştiriciliğinin yönetimindeki üretken faaliyetleri ve girdileri ölçmek, finansal verimlilik göstergeleri ve referans parametreleri olarak işlev gören sigma seviyelerini tanımlamaktır. yeni teknolojilerin geliştirilmesi için.
TANIMLAMAK
Şeker kamışı yetiştiriciliğinin yönetimi için anahtar süreçlerin belirlenmesi; üretim süreçlerinin tanımı ve parasal değerleme.
a- Örnek
Amatlán de los Reyes belediyesinin etki alanı altında 10 ila 5 hektarlık yağmurla beslenen arazilerin homojen bir örneği, manuel hasat tipi kesme ve yükleme ile çalışma şu anda mahsulün en basit yönetimi olarak alınacak şekilde tanımlanmıştır..
b- Anket tasarımı
Hedeflenen bir anketle, süreçleri bilmemizi sağlayan bilgiler elde ediyoruz, bu, sömürü dahilinde gerçekleştirilen faaliyetlerin her biri; zaman, ekipman, malzeme, malzeme, işçilik vb.
c- Anketlerin uygulanması
Yönlendirilmiş bir röportajla cevaplanmak üzere her üretici için (toplamda yüz) bir anket yapılır. Süresi yaklaşık üç haftadır.
d- Temsili numunenin seçimi ve doğrulanması
Veracruz eyaletinin merkez bölgesinin şeker kamışı tarım ekosistemini oluşturan çok sayıda bölge, toplam nüfusun temsili bir örneklemini seçmemiz gerektiği anlamına gelir; bu, uygulama için tahmin edilen amaçlara ve kapsama göre doğrulanması gerekir. altı sigma yönetim metodolojisi, yani mahsul yönetiminde en basit ve en yaygın kullanılan unsurları hesaba katar (op. cit).
KARAKTERİZASYON
Sürecin davranışını bir akış diyagramı, süreç değişkenlerinin karakterizasyonu ile karakterize edin.
a- Yazılım desteği ile bilgi yönetimi (Microsoft Excel ®)
Anketlerle elde edilen tüm bilgi hacmi uygun şekilde analiz edilmeli ve yorumlanmalıdır. Bunun için değişkenleri daha önce anketlerde belirlenmiş alanlara ve kodlara göre gruplamak, bazı istatistiksel bilgisayar yazılımlarının desteği ile bunların işlenmesine ve istatistiksel yorumlanmasına izin verecek şekilde uygundur.
b- Pareto diyagramı ile süreçte en büyük öneme sahip değişkenlerin belirlenmesi
Değişkenliğin nedenlerini analiz etmek için çok sayıda teknik kullanılabilir. En yaygın olanları şunlardır: süreç akış analizi, bilgi katmanlaştırma, Pareto ilkesi, yakınlık ve ilişki diyagramları, süreç yeteneklerinin histogramları / analizi ve diğer basit istatistiksel teknikler. Bu tekniklerin uygulanmasının bir sonucu olarak, harekete geçilmesi gereken temel nedenler belirlenir.
c. geri bildirim
Modelimizin uygulanmasıyla elde edilen başarıların, eğitimimizin oryantasyonunun yararına çok az değeri olacaktır, eğer onların değerlendirmeleriyle zaten başarıya ulaştığımıza inanıyorsak, yine de içeriğin doğruluğunu teorik olarak doğrulamak kalır (op. Cit.).
OPTIMIZATION
Somut bir ürünün elde edildiği her süreçte, onları elde etme sürecinden türetilen ürünlerin özelliklerinde farklılıklar olduğu gerçeğinden başlayarak altı sigma iyileştirme parametresi oluşturmak için verileri istatistiksel olarak analiz edin. Bu medyada, varyasyonların Kökeni ikiye ayrılır; sürecin kendisinde var olan varyasyon nedenleri veya sistem içindeki yaygın nedenler ve bu, yalnızca sistemde değişiklik yapılırsa etkilenebilir, örneğin girdilerin, makinelerin, araçların, kültürün, geleneklerin seçimi ve diğer yandan ortaya çıkan özel nedenler belirli zamanlarda ve koşullar altında olaylar olarak, önemli değişkenlikle sonuçlanan (op. cit.)
a- Üretim sürecindeki en önemli değişkenlerin her birinin normal eğrisini oluşturmak için ortalama ve standart sapmanın hesaplanması.
Formüle göre değişkenlerin her biri için normal eğrinin oluşturulması
b- Limitlerin belirlenmesi.
ENTEGRASYON
Üretim sürecinin yönetiminde kalite parametrelerini ölçen altı sigma ile standartlaştıran Altı Sigma, süreçlerimizi, süreçlerimizi içinde oluşan atıkları azaltacak şekilde değiştirebileceğimiz bir şekilde bilmemize ve anlamamıza yardımcı olur. Bu, bir şeyleri yapmanın maliyetlerinin düşürülmesine yansıyacak, karımızı düşürmek zorunda kalmadan kaynakların yönetiminde verimlilik sağlamak veya işleri ortadan kaldırarak, iyi yapmanın maliyetlerini düşürmek zorunda kalmadan hatalar veya israf veya varyasyonla ilişkili maliyetler (op. cit.)
DEĞİŞKENLERİN TANIMI
Mahsulün oluşumuna müdahale eden ekonomik değişkenler.
- Toprak altı (X1). - Toprak tabakasını gevşetme ve ekime uygun yüzey oluşturma hareketini temsil eden bağımsız değişken Sürünme (X2). - Toprak tabakasını homojenleştirme ve ezme hareketini temsil eden bağımsız değişken. X3). - Tohumun yerleştirilmesi için kendi hendekini detaylandırma eylemini ve uygun yönetimi için bitkinin hizalanmasını temsil eden bağımsız değişken, ekonomik olarak önemli bir faaliyet, verimli ve pratik yönetimini amaçlayan faaliyetlerin geliştirilmesini destekleyen bir faaliyettir. kültürel etkinlikler Tohum (X4).- Tarımsal ekosisteme uygun özelliklerin yanı sıra süreçlere ve işçiliğe uygun tarımsal-endüstriyel özelliklere sahip bireylerin popülasyon gelişiminde tetikleyici olarak kullanılacak bitki materyalini temsil eden Bağımsız Değişken (X5) - faaliyetlerin geliştirilmesi için insanın yapması gereken eylem.
Soca'da yönetime müdahale eden ekonomik değişkenler
- Birinci gübreleme (X6). - Bitkinin gelişimini desteklemek için mahsule besinlerin uygulanması eylemini temsil eden bağımsız değişken İkinci gübreleme (X7). - Gövde (X8). - Budama eylemini temsil eden bağımsız değişken yer seviyesinde, Hasattan sonra Hasattan sonra kalan kamış kısmı (X9). - Hasattan sonra dikim hattını hizalamak için asmada bir kesim oluşturma eylemini temsil eden bağımsız değişken, hasarlı kısımları koparın Çünkü (X10). - Toprağı suşa getirme eylemini temsil eden bağımsız değişken, bitki beslenmesini ve kök sisteminin kavrayışını destekler.
Bitki sağlığı yönetimine müdahale eden ekonomik değişkenler
- Yabancı bitki materyalinden ana ürüne rekabeti fiziksel yollarla önleme eylemini temsil eden bağımsız değişken Yabancı otların kimyasal kontrolü (X11). - Rekabeti önleme eylemini temsil eden bağımsız değişken Kimyasal yollarla ana ürüne yabancı bitki materyali Haşere kontrolü (X12). - Ürünün gelişimini geciktiren veya engelleyen veya hastalıkları ileten canlı organizmaları yok etme veya kontrol etme eylemini temsil eden bağımsız değişken Hastalık kontrolü (X13). - Kültürün gelişimini geciktiren veya engelleyen canlı organizmaları (virüsler, mantarlar veya bakteriler) ortadan kaldırma veya kontrol etme eylemini temsil eden bağımsız değişken.
Hasatı etkileyen ekonomik değişkenler.
- Manuel hasat (X14). - Ürünü sahada sadece insan gücü kullanarak kaldırma eylemini temsil eden bağımsız değişken Mekanize hasat (X14). - Ürünü sahada özel ekipman kullanarak kaldırma eylemini temsil eden bağımsız değişken Bu amaçla Yarı manuel hasat (X14). - İnsan gücü ve özel ekipmanın kombinasyonunu kullanarak sahada ürünün kaldırılması eylemini temsil eden bağımsız değişken Nakliye (X15). - Nakliye maliyetini ifade eden bağımsız değişken Ürünün sahadan fabrikaya kadar.
Sabit maliyetlere müdahale eden ekonomik değişkenler.
- Sulama (X16). - Suyu doğal olmayan yollarla mahsule katma eylemini temsil eden bağımsız değişken Toprak türü (X17). - Mahsulün besleyici ve mekanik beslenmesinin temel malzemesini temsil eden bağımsız değişken. Fiyat Arazi Kirası (X18). - Arazinin fiziksel alan kullanımı için maliyetini ve mahsulün geliştirilmesi ve yönetimi için kapasitelerini temsil eden bağımsız değişken Federal otoyola uzaklık (X19). - Stratejik konumu ile ilgili olarak temsil eden bağımsız değişken iletişim araçları
Mahsul yönetiminde verimliliği ifade eden ekonomik değişken.
Verim (Y). - Hektar başına ton cinsinden bitkisel üretim hacmini temsil eden bağımlı değişken.
İfade. - Y = f (X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8,, X9X10, X11, X113, X14, X15, X16, X17, X18, X19…
ANKET
Şekil. Anket kayıt formu.
SONUÇLARIN TARTIŞMASI
Şeker kamışı yetiştiriciliğinin yönetimi temelde dört temel sürece odaklanmıştır; yabani ot kontrolü, gübreleme ve zararlı ve / veya hastalık kontrolü.
En büyük işgücü talebini gerektiren faaliyetler olan torbalama ve elle ot ayıklama gibi çalışmaların yapılmasına son verilmiştir. Şekil 8.1.
Giderin% 85'i gübreleme, hasat ve navlun faaliyetlerinden oluşur; Diğer giderler, sigorta ücretleri ve köylü grubuna sağlanan desteğe ek olarak, değirmenden önce alınan taahhütleri temsil eden faaliyetlerin maliyetinin yüzdesine göre belirlenir.
Resim. Hektar ve aktivite başına ortalama maliyet.
| Başlık | Ortalama maliyet / ha. | Katılım Yüzdesi | birikmiş |
| Fert. Üçlü 17 | 8.380,00 dolar | 36.68% | 36.68% |
| Hasat | 4.916,29 $ | 21.52% | % 58.20 |
| Diğer giderler | 3.837,87 $ | % 16.80 | 75.00% |
| navlun | 2.512,86 $ | % 11,00 | 85.99% |
| Fert. Üre | 1.500,00 $ | % 6.57 | 92,56% |
| Herb. Dar Bıçak | 490,80 ABD doları | % 2,15 | 94.71% |
| Herbisit Uygulaması | 300,00 $ | 1.31% | 96.02% |
| Pestisit uygulaması | 300,00 $ | 1.31% | 97,33% |
| böcek zehiri | 206,55 ABD doları | % 0.90 | 98,24% |
| Fert. üre uygulaması | 150,00 $ | % 0.66 | 98.89% |
| Fert. üçlü 17 uygulama | 148,00 ABD doları | % 0.65 | % 99.54 |
| Herb. Geniş Bıçak | 104,51 ABD doları | 0.46% | 100.00% |
| 22.846,88 $ | 100% |
Şekil. Hektar başına ortalama maliyetin ve her bir faaliyetin katılımının Pareto diyagramı.
Ekonomik ve sosyal koşullar mahsulün yönetimini çok dağınık hale getirir, ancak tablo 8.1'de gösterildiği gibi homojen koşullar seçilmiş olsa da varyasyonun% 85'i temelde 2 maddede bulunur; gübreleme ve hasat, tüm süreçler merkezin dışındadır ve Cpk verimlilik seviyesi için bu 1.5 olmalıdır; Üçlü 17 ile gübreleme durumunda, çok yüksek bir pozitif standart sapma gözlenir, bu yüksek doz uygulamalarını gösterir, aksine, üre gübre tablosu 8.3 gözlenir, Cpk verimlilik seviyesi 1'den küçük ise biz % 0.27 kusur elde etmek.
Resim. Maliyet standart sapma dağılımı
| Başlık | Standart sapma | Katılım Yüzdesi | Biriken% |
| Gübre 17-17-17 | 4.047,15 $ | 45.70% | 45.70% |
| Üre gübre | 2.435,01 $ | % 27,50 | 73.20% |
| Hasat | 629,69 $ | % 7.11 | 80.31% |
| Dar Yapraklı Herbisit | 497,41 ABD doları | 5.62% | 85.93% |
| Diğer giderler | 491,57 ABD doları | % 5.55 | 91,48% |
| navlun | 321,85 ABD doları | % 3.63 | 95,12% |
| Tarım ilacı | 155,33 ABD doları | % 1.75 | 96,87% |
| Geniş yapraklı herbisit | 96,73 ABD doları | % 1,09 | 97,96% |
| Herbisit işgücü | 60,03 ABD doları | % 0.68 | 98.64% |
| Pestisit işgücü | 60,03 ABD doları | % 0.68 | 99.32% |
| Emek T17 | 31,40 ABD doları | % 0.35 | 99.67% |
| Üre işçiliği | 29,06 ABD doları | % 0.33 | 100.00% |
| 8.855,26 $ |
Şekil. Pareto diyagramı standart sapmanın yüzde dağılımı.
Resim. Eğrinin her iki tarafında etkin kapasite ve standart sapmalar.
| Başlık | Cpk | - σ | σ | |
| Üçlü gübre 17 | 0,36 | 1.39 | 3.06 | |
| Üre gübre | 0.07 | 2.67 | 1,44 | |
| Üçlü uygulama 17 | 0,51 | 1,66 | 7.90 | |
| Üre işçiliği | 0.57 | 1,72 | 8.60 | |
| Geniş yapraklı herbisit | 0.28 | 3.94 | 1.14 | |
| Dar yapraklı herbisit | 0.44 | 1.33 | 4.21 | |
| Herbisit Uygulaması | 0,56 | 1.67 | 8.33 | |
| Tarım ilacı | 0.16 | 2.85 | 2.17 | |
| Pestisit uygulaması | 0,56 | 1.67 | 8.33 |
SIGMA VERİMLİLİK SEVİYELERİNE ULAŞMAK İÇİN VARYASYONUN AYARLANMASI
dölleme
Çalışma alanında şeker kamışı yetiştiriciliği için üçlü 17 gübreleme; hektar başına ortalama maliyetin 4.047,15 dolarlık bir standart sapma ile 8.380.00 dolar olduğunu göstermektedir, söz konusu davranış şekil 8.3'te ifade edilmektedir. Alt limit 1.39 ve üst limit 3.06, Cpk değeri 0.36 ile gösterildiği gibi verimsizliği gösterir.
Negatif sınırda yer alan alan (sol kuyruk), eğriyi kaydırmak istediğimiz yere doğru, şekil 8.1.1.2, süreci teknolojinin gelişmesiyle ve / veya bir iyileştirme programının uygulanmasıyla optimize etmek için, 0.23σ'luk bir yer değiştirmeyi temsil eder, ki bu eğrinin% 1.00'lik bir alanı ifade ettiği, formüle edilmiş 3σ 2 + σ- 8.380.00 $ olan formüle göre, işlemin altı sigma seviyesine göre merkezlenmesi için ortalamadan 0.166666667 puanlık bir değişkenliğe sahip olması gerekir, bu nedenle elimizde Cpk seviyelerine ulaşmak için sürecin 1.396.67 $ değişkenliğe sahip olması gerekir.
Üçlü gübre 17'nin uygulanması, 31,40 $ 'lık bir standart sapma ile hektar başına ortalama 148,00 $ maliyet sunar.
Şekil. Gübre uygulama davranışı.
Bu durumda, eğri, eğri üzerinde% 0,92'lik bir alanı temsil edecek şekilde 0,24σ kaymalıdır, yani teknolojik ve / veya süreç yeniliklerinde, 3σ ifadesine göre% 1'den daha az anlamına gelen istatistiksel bir fark olacaktır. 2 + σ- $ 148.00, altı sigma seviyesi elde etmek için işlemin ortalamadan 0.166666667 puanlık bir değişkenliğe sahip olması gerekir.
Resim. Normal eğri altında kalan alanın hesaplanması, üçlü döllenme 17.
Üre ile gübreleme, eğrinin sol kuyruğuna doğru daha yüksek bir konsantrasyon gözlemlediğimiz durumda, 2.435.01 $ 'lık standart sapma ile hektar başına ortalama 1.500.00 $ maliyete sahiptir.
Resim. Üre gübresinin normal eğrisinin altındaki alanın hesaplanması.
0.23σ'nun sağa kaydırılması, eğri üzerindeki alanın% 1.00'i anlamına gelir, ancak bu durumda; Önerilen dozların kullanımını teşvik etme veya uygun olduğu durumlarda yoğun kullanımını teşvik eden daha ekonomik bir kaynak geliştirme anlamında olmalıdır. 3σ 2 + σ- $ 1.500.00 ifadesine göre, altı sigma seviyesi elde etmek için değişkenlik ortalamadan 0.166666667 puan olmalıdır.
Şeker kamışında üre gübresi uygulamasındaki emek; hektar başına ortalama maliyeti 150,00 $ ve standart sapma 29,06 $ olarak sunmaktadır.
Resim. Üre gübresinin uygulanması için normal eğrinin altındaki alanın hesaplanması.
Eğriyi hareket ettirmek istediğimiz yere doğru olan negatif sınırda (sol kuyruk) yer alan alan 0.23σ'yu temsil eder, bu eğride% 0.96'lık bir alan anlamına gelir, yani kaynakların verimli yönetiminde veya emeği üre ile değiştiren teknoloji, 0.23σ kadar daha ucuz olmalı ve ürünün maliyeti açısından önemli bir istatistiksel fark elde etmelidir; 3σ 2 + σ- $ 150.00 ifadesine göre, altı sigma seviyesi ortalamadan 0.166666667 puanlık bir değişkenliğe sahip olarak elde edilir.
matem elbisesi
Çalışma alanındaki dar yapraklı yabancı ot kontrolünün hektar başına ortalama maliyeti; 490,80 $ olup, 497,41 $ standart sapma ile söz konusu davranış şekilde ifade edilmektedir.
Cpk seviyeleri, eğrinin sol kuyruğuna doğru bir kaymayı gösterir; Eğri 0.23σ eğrisinin kaydırılması,% 1.00'lik bir alanı temsil eder, yani kaynağın verimli yönetiminde veya dar yapraklı yabani otların kontrolünün yerini alan bir teknolojinin geliştirilmesinde, 0.23σ kadar daha ucuz olmalıdır; bu, ürünün veya faaliyetin maliyetinde oldukça önemli bir istatistiksel fark olması anlamına gelir. 3σ 2 + σ- $ 490.80 denklemine göre; altı sigma seviyesi elde etmek için, varyasyon ortalamadan 0.166666667 puan olmalıdır.
Çalışma alanındaki geniş yapraklı yabancı ot kontrolünün hektar başına ortalama maliyeti 104,51 $ 'dır; 96.73 $ 'lık standart sapma ile bu davranış şekilde ifade edilmektedir.
Eğriyi 0.23σ kaydırın; eğrinin% 1.00'lik bir alana kaydırılmasını, yani kaynağın verimli yönetiminde veya geniş yapraklı yabani otların kontrolünün yerini alan bir teknolojinin geliştirilmesinde, açısından önemli bir istatistiksel fark elde etmek için 0.23σ daha ucuz ürünün bedeli. 3σ 2 + σ 104,51 $ denklemine göre altı sigma seviyesi ortalamadan 0,166666667 puan olmalıdır.
Çalışma alanında herbisit uygulamasının hektar başına ortalama maliyeti 300.00 $ olup, standart sapma 60.03 $ 'dır, şekil 8.9.
Negatif sınır içindeki alan; 0.23σ eğrisini kaydıracağımız yerde, bu% 0.94'lük bir alan anlamına gelir, yani kaynakların verimli yönetiminde veya yabani ot kontrolünde emeğin yerini alan bir teknolojinin geliştirilmesinde, 0.23 kadar daha ucuz olmalıdır. σ, işgücü maliyeti ile ilgili istatistiksel olarak anlamlı bir fark elde etmek için. 3σ 2 + σ- $ 300.00 ifadesine göre altı sigma seviyesi elde etmek için ortalamadan 0.166666667 puan olması gerekir.
8.1.3 Zararlılar
Çalışma alanında pestisit kullanımının hektar başına ortalama maliyeti; 206.55 $ 'dır, 155.33 $' lık standart sapma ile söz konusu davranış şekilde ifade edilmektedir.
0.23σ kaydırmak istediğimiz eğrinin negatif sınırında bulunan alan; eğrinin% 0,99'luk bir alan anlamına geldiği, yani kaynakların verimli yönetiminde veya yeni bir teknolojinin geliştirilmesinde, önemli bir istatistiksel fark elde etmek için ortalamanın 0,23σ altında olması gerekir. 3σ 2 + σ- $ 206.55 ifadesine göre altı sigma seviyesi elde etmek için, ortalamadan 0.166666667 puan, Çalışma alanında pestisit uygulamasında hektar başına ortalama maliyet 300,00 $; 60.03 $ 'lık standart sapma ile bu davranış şekilde ifade edilir.
Eğriyi% 0,98'lik bir alanı temsil eden eğriyi 0,23σ ile kaydıracağımız negatif sınırda yer alan alan, kaynakların verimli yönetiminde veya elin yerini alan bir teknolojinin geliştirilmesidir. yabani ot kontrolü üzerinde çalışmak; işgücü maliyetinde istatistiksel olarak anlamlı bir fark elde etmek için 0,23σ daha ucuz olmalıdır. 3σ 2 + σ- $ 300.00 ifadesine göre altı sigma seviyesi elde etmek için, bunların ortalamadan 0.166666667 puan olması gerekir.
Toplam tutar
Ortalama maliyet, hektar başına 22.723,51 $ olup, standart sapma 6.110.02 $ 'dır, söz konusu davranış şekil 8.12'de ifade edilmektedir.
Ortalama 0.23σ'yu sola kaydırmak, eğri üzerinde% 1.00'lik bir alanı temsil eder, bu, kaynakların verimli yönetiminde veya şeker kamışı üretiminin toplam maliyetini etkileyen bir teknolojinin geliştirilmesidir.
3σ 2 + σ- $ 22,723,5 ifadesine göre sigma seviyelerini elde etmek için varyasyon ortalamadan 0.166666667 puan olmalıdır.
IX SONUÇLAR
Altı sigma metodolojisi, bir tarımsal ekosistemdeki üretimin etkileşime girmesi nedeniyle, üretim süreciyle uğraştığımız durumda, varyasyonun daha küçük olduğu, proseslerin kalibre edilebildiği endüstriyel alandaki uygulamasını temel almıştır. Birkaç küçük kontrol edilebilir faktör, bu nedenle normal eğri altındaki alan hesaplamalarının gelişimi standart normal eğriyi kullanmadı, ancak her durum için her eğrinin alanı hesaplandı.
0.24σ kaynak yönetiminde sigma verimlilik veya performans düzeyi olarak tanımlanmıştır; Diğer bir deyişle, bir üretim sürecinde performansın maliyet açısından önemli olması için 0,24 standart sapmanın uyguladığı masraftan daha az veya daha fazla olması gerekir.
Öte yandan sigma düzeylerinin oluşturulması için; ortalamaya göre olması gereken ortalama varyasyon, ondan 0,166666667 puan olmalıdır.
Hektar başına üretimden elde edilen gelir durumunda; Bu, 0.24σ'da aynı verimlilik seviyesini sunar, bu nedenle üretim sürecine dahil edilen herhangi bir iyileştirme veya teknoloji, geliri standart sapmasının 0.24 katı kadar iyileştirmelidir.
Metodoloji, yeni teknolojilerin geliştirilmesi için yönergeler belirler; Sunulan vaka için, yeni bir teknolojiyi üretim sürecine dahil etmek yeterli değildir, ancak sigma verimlilik seviyelerine sahip olması gerekir; kaynakları kurtarmak veya üretmek açısından.
XI KAYNAKÇA
- Álvarez, DA 1997. Çapa şekeri yapar. Canaveral dergisi, cilt. 2 No. 1 Ocak - Mart. Havana. s. 16 - 21.Álvarez, DA 1999. İstenmeyen bitkiler: tarımsal verime ikinci büyük zarar. cañaveral, cilt. 5 No. 3. Havana, Küba. s. 2 - 8. Ulusal Bilimler Akademisi 1993. Zararlı bitkiler ve onlarla nasıl mücadele edileceği, 2. Revize ve genişletilmiş baskı. Cilt Editörü Limusa. Meksika. s. 93 - 106.Carño GR 2002. Altı Sigma ve projelerde sürecin kapasitesi, Teknolojik eğilimler. IIE Mexico Bulletin Castro, GM et. için. 2001. Bitki Üretimi, Şeker Kamışı, Tecnológico de Monterrey, Querétaro kampüsü. http://www.qro.itesm.mx/agronomia2/extensivos/ CCanaIndicedecultivo.htm # Ca% F1adeazucarChinea, MA Rodríguez, LE Şeker Kamışı Hastalıkları 100 p. Horoz, MJ 1995. Yabani otların biyolojik kontrolü. FAO Roma. s. 164-172.Crespo, LR 1998. Şeker kamışı tarım sistemlerinin kapsamlı yönetimi. Kullanıcı bilgisi. Şeker kamışı üzerine yüksek lisans notları. FCBA - UV. Cordoba, Veracruz. 151 P. Cuéllar, AIA, R. Villegas, ME De León ve H. Pérez., 2001. Küba'da şeker kamışı gübreleme kılavuzu. Ed. PUBLINICA, Havana. 127 p.Cuéllar, IA, León, OME, Gómez, RA, Piñón, GO, Villegas, DR ve Santana, I., 2003. Şeker kamışı, sürdürülebilirlik paradigması. Ed. PUBLINICA. Havana. 175 P. Chowdhury, Yukarı. 2003. Altı Sigma, ABD otomotiv endüstrisinin kalite konusunda müşterinin kalbini kazanma mantrası olarak gelişiyor. Action LINE Otomotiv Endüstrisi Eylem Grubu Dergisi Ocak / Şubat 2003De Jesús M., A. 1997. Ingenios del CAZE'de Çeşitlerin Seçiminde Gelişmeler. ATAM XX Ulusal Konvansiyonunda sunulan sunumun özeti. Veracruz, Ver.ECC Yıl 1 No. 13 Kasım, 2001. Altı Sigma'nın Gücü. Danışmanlık ve Eğitimde Yöneticiler® Ferreiro O. 2003 Süreçlerin Kontrolü ve İyileştirilmesi için Metodolojiler. Alberto Hurtado Üniversitesi, Santiago, Şili. http://www.dictuc.cl/ucyc/AulaVirtual/DGC09/Modulo11OF/M%C3%A9todos%20para%20el%20Co ntrol% 20y% 20Mejoramiento% 20de% 20Procesos.docFlores, CS 1995 Agricultura Cañera. CNIAA. İş teklifi. Cytcaña Meksika. 31 s. Garcia, bölüm. LR 1997. CIESTAAM'ın açılışının önünde Meksika şeker tarım endüstrisi. Chapingo Özerk Üniversitesi, Meksika. s. 7-27. Garza, K.; Acosta E. 2004 uluslararası standart iso http://6sigma.mty.itesm.mx/Publicaciones/ISO6S.pdf.1996'nın uygulanmasını güçlendirmek için altı sigmanın konuşlandırılması. Topografik harita 1: 50000. Córdoba E 14857. Aguascaliente, Ags. Meksika.Ulusal Şeker Kamışı Araştırma Enstitüsü (INICA). Havana Şehri, Küba, 1994. (1982). Şeker kamışı teknik raporu. Balsas Bölgesi, Meksika. s. 27 - 42.León, M. 2004. Altı sigma - yönetimde yeni bir paradigmaya doğru. http://www.gestiopolis.com/recursos/documentos/fulldocs/ger1/pa rassiglefco.htm.Lopez G. 2002. Metodoloji 6 sigma endüstriyel kalite. Baja California Özerk Üniversitesi, Meksika. Marquez, G. 25 Ekim 2001. Değişiklik: Geliştirilmiş Üretkenlik. Danışmanlık ve Eğitim Yöneticileri ®.Martín, OJR; G. Galvez; R. De Armas; E. Espinoza; R. Vigoa ve A. León. 1987. Küba'da şeker kamışı. Scientific-Technical Ed., Havana. 612 s.Mercado, RE ve RM Marín 2000. Veracruz ve Tabasco eyaletlerinde şeker kamışı yetiştiriciliği, mevcut durum ve perspektifler.SIGOLFO-PRODUCE Forum Tarım, Ormancılık ve Su Ürünleri Sektörü için Kapsamlı Projelerin Formülasyonu Milanese, RN, Gómez, JI, Castillo, MA Y Aguilar, RN, 2003. Şeker kamışı türevlerinin tahminleri, kalitesi ve kullanımı. FCBA-UV. Şeker kamışı ustalığı. Broşür 58 s. Milanés, RN, Gómez, JI, Castillo, MA Y Aguilar, RN, 2003. Şeker kamışı türevlerinin tahminleri, kalitesi ve kullanımı. FCBA-UV. Şeker kamışı ustalığı. Kitapçık 58 s. Morales, MD (1983). Yabani otlar ve savaşları. IMPA, Meksika. s. 9 - 25. Hükümet Programı Ofisi. 2002. Veracruz Eyaleti Hükümeti - Amatlán de los Belediyesi http://www.amatlandelosreyes.gob.mx/.Ordoñez, BP 2000. Ingenio San Miguelito'da farklı şeker kamışı (saccharam spp) ortamlarında yabani otların incelenmesi, Veracruz Meksika.Yüksek lisans derecesi elde etmek için tez. FCBA - UV. Cordoba, Veracruz. 123 P. Reyes, AP 2002. Meksikalı Şirketlerde Yalın Üretim ve Altı Sigma: Deneyimler ve Düşünceler. Muhasebe ve Yönetim Dergisi N °. 205, Nisan - Haziran 2002. http://www.ejournal.unam.mx/rca/205/RCA20505.pdf Shenk, MD 1979. Weed. Kontrol programı ilerleme raporu. Oregon eyalet Üniversitesi / CATIE Turrialba Kosta Rika. 127 s. Dikme, PE Tasarımda kalite. Eylem hattı otomotiv endüstrisinin dergisi. Action Group Mayıs 1998, Xavier Tort-Martorell Llabrés. 2003. Altı sigma: Kararları verilere dayandıran bir model. 27. Ulusal Yöneylem Araştırması İstatistik Kongresi. Lleida 8-11 Nisan 2003. İspanya, Zaragoza, c. 1999. Herbisit direnci önleme komitesi. Bitki koruma hizmeti. Belediye Başkanı Rovira.Madrid, İspanya.
