PLANEAMIENTO PLANEAMIENTO Y CONTROL DE Y CONTROL DE OPERACIONESOPERACIONES

PronósticosPronósticos

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3

Administración de la Demanda

A

Demanda Independiente

B(4) C(2)

D(2) E(1) D(3) F(2)

Demanda Dependiente

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4

Demanda Independiente

Asumir un papel activo para influenciar la demanda

Asumir un papel pasivo y simplemente responder a la demanda

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Tipos de Pronósticos

Cualitativos (juicio)

Cuantitativos– Análisis de Series de tiempos– Proyección Causal– Simulación

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Componentes de la Demanda

1 2 3 4

x

x xx

xx

x xx

xx x x x

xxxxxx x x

xx

x x xx

xx

xx

x

xx

xx

xx

xx

xx

xx

x

x

Año

Ven

tas

¿Qué ocurre aquí?

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La tendencia tiene mucho significado

Comenzar identificando la tendencia

¿Cual es la tendencia en las ventas de computadoras personales?

¿Existen factores estacionales, factores cíclicos u otros eventos que podrían afectar las ventas de computadores personales?

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Métodos Cualitativos

Proyección fundamental

Investigación de mercado

Consenso de grupo

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Métodos Cualitativos

Criterio ejecutivo

Analogía Histórica

Método Delphi

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Método Delphi

l. Escoger a los expertos que van a participar. Debe haber una variedad de personas con conocimientos en las diferentes áreas.

2. A través de un cuestionario (o correo electrónico), obtener las proyecciones de todos los participantes.

3. Resumir los resultados y redistribuir a los participantes junto con nuevas preguntas apropiadas.

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Método Delphi

4. Resumir el nuevo, verificar las proyecciones y condiciones y desarrollar nuevas preguntas.

5. Repetir el paso 4 si es necesario. Distribuir los resultados finales a todos los participantes.

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Aplicación del juicio en los PronósticosEmpresas grandes y pequeñas

Técnica

VentasBajas

< $100M

VentasAltas

> $500M

Opinión del gerente 40.7% 39.6%Opinión de un jurado de ejecutivos 40.7% 41.6%Reunión de la fuerza de ventas 29.6% 35.4%Número de firmas 27 48

Source: Nada Sanders and Karl Mandrodt (1994) “Practitioners Continue to Rely on Judgmental Forecasting Methods Instead of Quantitative Methods,” Interfaces, vol. 24, no. 2, pp. 92-100.

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Aplicaciones de Métodos Cuantitativos Empresas grandes y pequeñas

Técnica

VentasBajas

< $100M

VentasAltas

> $500M

Promedio móvil 29.6% 29.2%Progresión Lineal 14.8% 14.6%Naive 18.5% 14.6%Suavizamiento exponencial 14.8% 20.8%Regresión 22.2% 27.1%Simulación 3.7% 10.4%Descomposición Clásica 3.7% 8.3%Box - Jenkins 3.7% 6.3%Número de firmas 27 48

Source: Nada Sanders and Karl Mandrodt (1994) “Practitioners Continue to Rely on Judgmental Forecasting Methods Instead of Quantitative Methods,” Interfaces, vol. 24, no. 2, pp. 92-100.

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Análisis de Series de Tiempo

Seleccionar un modelo sobre la base de:

1. El horizonte de tiempo para pronosticar

2. Disponibilidad de datos

3. Exactitud requerida

4. Tamaño del presupuesto para realizar el pronóstico

5. Disponibilidad de personal calificado

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Promedio Móvil Simple

Semana Demanda1 6502 6783 7204 7855 8596 9207 8508 7589 89210 92011 78912 844

F = A + A + A +...+A

ntt-1 t-2 t-3 t-n

Desarrollar pronósticos de promedio móvil con 3 y 6 semanas.

Asumir que tiene sólo demandas reales de 3 y 6 semanas para cada pronóstico

Semana Demanda 3-Semanas

1 6502 6783 7204 785 682.675 859 727.676 920 788.007 850 854.67 768.678 758 876.33 802.009 892 842.67 815.3310 920 833.33 844.0011 789 856.67 866.5012 844 867.00 854.83

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6-Semanas

500

600

700

800

900

1000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Semana

Demanda

Demanda

3-Semana

6-Semanas

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Hill

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Ejercicio

Semana Demanda1 8202 7753 6804 6555 6206 6007 575

Desarrollar pronósticos de promedio móvil de 3 y 5 semanas.

Asumir que sólo tiene demandas reales de 3 y 5 semanas para los respectivos pronósticos

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Solución

Semana Demanda 3-Semanas 5-Semanas

1 8202 7753 6804 655 758.335 620 703.336 600 651.67 710.007 575 625.00 666.00

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Promedio Móvil Ponderado

F = w A + w A + w A +...+w At 1 t-1 2 t-2 3 t-3 n t-n

w = 1ii=1

n

Determinar el promedio móvil ponderado de 3 periodos para pronosticar la demanda del periodo 4.

Pesos: t-1 .5t-2 .3t-3 .2

Semana Demanda1 6502 6783 7204

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Solución

Semana Demanda Pronóstico

1 6502 6783 7204 693.4

F= .5(720)+.3(678)+.2(650)4

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Ejercicio

Determinar el promedio móvil ponderado de 3 periodos del periodo 5.

Pesos: t-1 .7t-2 .2t-3 .1

Semana Demanda1 8202 7753 6804 655

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Solución

Semana Demanda Pronóstico1 8202 7753 6804 6555 672

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Suavizamiento Exponencial

Premisa--Las observaciones más recientes tienen un mayor valor predictivo.

Por consiguiente, deberíamos otorgar mayor peso a los periodos más recientes cuando realicemos pronósticos.

Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)

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Suavizamiento ExponencialEjemplo:

Semana Demanda1 8202 7753 6804 6555 7506 8027 7988 6899 77510

Determine un pronóstico de suavizamiento exponencial para los periodos de 2-10 usando =.10 y =.60.

Hacer F1=D1

Semana Demanda 0.1 0.61 820 820.00 820.002 775 820.00 820.003 680 815.50 793.004 655 801.95 725.205 750 787.26 683.086 802 783.53 723.237 798 785.38 770.498 689 786.64 787.009 775 776.88 728.2010 776.69 756.28

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27

Efecto de sobre el Pronóstico

500

600

700

800

900

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Semana

Demanda

Demanda

0.1

0.6

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Ejercicio

Determine pronósticos de suavizamiento exponencial para los periodos 2-5 usando =.50

Hacer F1=D1

Semana Demanda1 8202 7753 6804 6555

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Ejercicio (Solución)

Semana Demanda 0.51 820 820.002 775 820.003 680 797.504 655 738.755 696.88

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30

Errores de Pronósticos

MAD = A - F

n

t tt=1

n

1 MAD 0.8 desv. standar

1 desv. estandar 1.25 MAD

Estudiar la fórmula por un momento

Ahora, qué significa MAD

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Ejemplo--MAD

Mes Ventas Pronóstico1 220 n/a2 250 2553 210 2054 300 3205 325 315

Determine el MAD para los cuatro periodos pronosticados

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Solución

MAD = A - F

n=

40

4= 10

t tt=1

n

Mes Ventas Pronóstico Error Abs1 220 n/a2 250 255 53 210 205 54 300 320 205 325 315 10

40

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Señal de Rastreo

¿Está el pronóstico siguiendo adecuadamente los cambios en la demanda (incremento o disminución)?

TS =RSFEMAD

=Suma de los errores de pronóstico

Desviación Media absoluta

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¿Qué puede notar?

20

25

30

35

40

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Periodo

Ventas

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Modelo de Regresión Lineal Simple

b es similar a la pendiente. Sin embargo, teniendo en cuenta que ésta ha sido calculada con la variabilidad de los datos en mente, su formulación no es una línea recta con la noción usual de pendiente.

Yt = a + bx

0 1 2 3 4 5 x (semanas)

Y

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Calculando a y b

a = y - bx

b =xy - n(y)(x)

x - n(x2 2

)

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Regresión LinealEjemplo:

Semana Ventas1 1502 1573 1624 1665 177

Desarrollar una ecuación de regresión para predecir las ventas sobre la base de los 5 puntos.

Semana Semana*Semana Ventas Sem*Ventas1 1 150 1502 4 157 3143 9 162 4864 16 166 6645 25 177 8853 55 162.4 2499

Promedio Suma Promedio Suma

b =xy - n(y)(x)

x - n(x=

2499 - 5(162.4)(3)=

a = y - bx = 162.4 - (6.3)(3) =

2 2

) ( )55 5 9

63

106.3

143.538©The McGraw-Hill Companies,

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y = 143.5 + 6.3t

135140145150155

160165170175180

1 2 3 4 5

Periodo

Ventas Ventas

Pronóstico

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