Introduccin a la Planeacin via MRP II

Pronsticos

PRONOSTICOS

1. INTRODUCCION2. ADMINISTRACION DE LA DEMANDA3. PRONOSTICO DE LA DEMANDA4. CARACTERISTICAS DE LA DEMANDA5. PATRONES DE LA DEMANDA6. PRINCIPIOS DE PRONOSTICOS7. TECNICA CUALITATIVAS8. TECNICAS CUANTITATIVAS9. El movimiento exponencial10. Temporadas11. ndice por temporada12. Pronsticos temporales13. Rastreo del pronstico14. Error de PronsticoINTRODUCCION

El pronstico es el preludio de la planeacin. Antes de hacer planes, debe hacerse un presupuesto de qu condiciones existirn en un perodo futuro. Cmo se hacen los presupuestos, y con que precisin, es otro asunto, pero se puede hacer muy poco sin alguna forma de presupuesto.

Para qu debemos de pronosticar? Hay muchas circunstancias y razones, pero el pronstico es inevitable para desarrollar planes para satisfacer la demanda futura. La mayora de las compaas no pueden esperar hasta que las rdenes se reciban. Los clientes usualmente exigen la entrega en un tiempo razonable, y los fabricantes deben anticipar la demanda futura de productos o servicios y planear proveer la capacidad y los recursos para suplir esa demanda. Las compaas que hacen productos estndar necesitan tener sus bienes vendibles inmediatamente disponibles o por lo menos tener materiales y subensambles disponibles para reducir el tiempo de entrega. Las compaas que hacen rdenes a la medida no pueden comenzar a hacer un producto antes de que el cliente ponga la orden pero deben tener los recursos de mano de obra y equipo disponibles para suplir la demanda.

Muchos factores influencian la demanda para los productos de una compaa y sus servicios. Aunque no es posible identificar a todos ellos, o su efecto en la demanda, ayuda el considerar los factores principales:

Las condiciones generales de negocios y econmicas

Factores competitivos

Tendencias del mercado tales como la demanda cambiante

Los planes propios de la compaa de publicidad, promocin, precio y cambios en los productos.Principio del documentoPapel de los pronsticos en el proceso de planeacin de la produccin

ADMINISTRACION DE LA DEMANDA

El propsito principal de una organizacin es el servir al cliente. La mercadotecnia se enfoca en suplir las necesidades del cliente, pero las operaciones, a travs de la administracin de materiales, deben proveer los recursos. La coordinacin de los planes de estas dos partes se llama administracin de la demanda.

La administracin de la demanda es la funcin de reconocer y administrar todas las demandas de productos. Ocurre a corto, mediano o largo plazo. A largo plazo, se necesitan proyecciones de la demanda para la planeacin estratgica de negocios de cosas tales como las instalaciones. A mediano plazo, el propsito de la administracin de la demanda es proyectar la demanda agregada para la planeacin de la produccin. En corto plazo, la administracin de la demanda es necesaria para los artculos y se asocia con la calendarizacin maestra de la produccin. Nos preocupa ms esta ltima. Si se van a planificar efectivamente los materiales y los recursos de capacidad, todas las fuentes de demanda deben identificarse. Estas incluyen clientes domsticos y extranjeros, otras plantas dentro de la misma corporacin, sucursales de almacn, partes de servicio y requerimientos, promociones, inventario de distribucin, y el inventario consignado en las locaciones de los clientes.La administracin de la demanda incluye cuatro actividades primordiales:

Pronstico

Procesamiento de rdenes

Cumplir con promesas de entrega

Interfase entre la planeacin y control de manufactura y el mercado. La figura 1 nos muestra la relacin grficamente.

Procesamiento de rdenes. Cuando se recibe la orden de un cliente, el producto puede ser entregado desde el inventario de bienes terminados o puede hacerse o ensamblarse a la medida. Si los bienes se venden a partir del inventario, se produce una orden de ventas autorizando que los bienes se enven a partir del inventario.

Figura 1. La administracin de la demanda y el sistema de planeacin y control de manufactura

Principio del documentoPRONOSTICO DE LA DEMANDA

El pronstico depende de lo que se va a hacer. Deben hacerse para el plan estratgico de negocios, el plan de produccin, y el calendario maestro de produccin. Como se discuti anteriormente, el propsito, los horizontes de planeacin, y el nivel de detalle vara para cada uno.

El plan estratgico de negocios se preocupa de los mercados globales y la direccin de la economa para lo prximos dos a diez aos o ms. Su propsito es proveer tiempo para planear para escoger cosas que toma mucho tiempo cambiar. Para la produccin, el plan estratgico de negocios debe proveer tiempo suficiente para la planeacin de recursos; la expansin de la planta, compra de equipo capital, y cualquier cosa que requiera un largo tiempo de entrega para comprar. El nivel de detalles no es muy alto, y usualmente los pronsticos son en unidades de venta, dlares de venta o capacidad. Los pronsticos y la planeacin probablemente se revisarn cada tres meses o anualmente.

La planeacin de produccin se preocupa con la actividad de manufactura para el prximo ao a tres aos. Para manufactura, significa pronosticar aquellas cosas necesarias para la planeacin de produccin, tales como presupuestos, planificacin de mano de obra, largos tiempos de entrega, artculos de procuracin y niveles generales de inventarios. Los pronsticos se hacen para grupos de familias de productos en lugar de artculos finales especficos. Los pronsticos y los planes probablemente se revisarn mensualmente.

Programa maestro de produccin (MPS) se preocupa de las actividades de produccin desde el presente hasta algunos meses en el futuro. Los pronsticos se hacen para artculos individuales, como se encuentra en el calendario maestro de produccin, niveles de inventario de artculos individuales, materias primas y partes de componentes, planificacin de mano de obra y dems. Los pronsticos y los planes probablemente sean revisados semanalmente.

Principio del documentoCARACTERISTICAS DE LA DEMANDAEn esta unidad utilizaremos el trmino demanda en lugar de ventas. La diferencia es que las ventas implican lo que se vende de hecho mientras que la demanda muestra la necesidad que hay del artculo. A veces la demanda no puede satisfacerse, y las ventas sern menores a la demanda.

Antes de discutir los principios y tcnicas de los pronsticos, es mejor mirar algunas caractersticas de la demanda que influencian el pronstico y las tcnicas particulares que se usan.

Principio del documentoPATRONES DE LA DEMANDASi se trazan los datos de la demanda histricas contra una escala de tiempo, mostrar cualquier forma o patrn consistente que exista. Un patrn es la forma general de una serie en el tiempo. Aunque algunos datos de puntos individuales no van a caer exactamente en el patrn, ellos tienden a reunirse alrededor de l.

Hay cuatro razones en la variacin de la demanda: tendencia, temporada, variacin al azar y ciclo.

Tendencia. La figura 2 muestra que la demanda se incrementa en un patrn constante de demanda de ao en ao. Esta grfica ilustra una tendencia lineal, pero hay diferentes formas, tales como geomtrica o exponencial. La tendencia puede ser nivelada, sin cambios de perodo a perodo, o puede subir y bajar.

Temporada. El patrn de la demanda en la figura 2 muestra la fluctuacin de la demanda cada ao dependiendo del tiempo del ao. Esta fluctuacin puede ser resultado del clima, de las temporadas festivas, o eventos particulares que se llevan a cabo en base temporal. La demanda de un restaurante varia con la hora del da, y las ventas de supermercado varan con el da de la semana.

Variacin al azar. Muchas variaciones afectan la demanda durante periodos especficos y ocurren en base al azar. La variacin puede ser pequea, con la demanda de hecho muy cerca del patrn, o puede ser grande, con los puntos esparcidos ampliamente.

Ciclo. En el lapso de varios aos an dcadas, los incrementos y decrementos como ondas en la economa influencian la demanda. Sin embargo, el pronstico de los ciclos es un trabajo para los economistas.

Demanda dependiente versus independiente

Se ha dicho que la demanda de un producto o servicio es independiente cuando no esta relacionada con la demanda de ningn otro producto o servicio. La demanda dependiente para un producto o servicio ocurre donde la demanda para el artculo se deriva de la de un segundo artculo. Los requerimientos para los artculos de demanda dependiente no necesitan ser pronosticados pero se calculan a partir del artculo de demanda independiente.

Solamente se necesita pronosticar artculos de demanda independiente. Estos son de hecho artculos de uso final o bienes terminados pero tambin deben incluir partes de servicio y artculos provistos a otras plantas dentro de la misma compaa (transferencias Inter.-compaas).Principio del documento

Figura 3: Patrones tpicos de las series de tiempo.

PRINCIPIOS DE PRONOSTICOS

Los pronsticos tienen cuatro caractersticas o principios principales. El entender estos nos permitir hacer un uso ms efectivo de los pronsticos. Ellos son sencillos y, hasta cierto punto, son de sentido comn.

1. Los pronsticos estn usualmente equivocados.

2. Cada pronstico debe incluir un estimado de error.

3. Los pronsticos son mas precisos para grupos de productos

4. Los pronsticos son ms precisos para perodos de tiempo ms cercanos.

Hay muchos mtodos de pronsticos, pero usualmente puede clasificarse en 2 categoras: cualitativos & cuantitativos.

El uso de diferentes mtodos generar distintos valores y grados de error. La "ciencia" de pronosticar consiste de efectuar las operaciones de cada mtodo, el "arte" de pronosticar consiste en seleccionar el mtodo que mejor represente a una situacin dada.

En general, los mtodos de pronsticos se muestran en la grfica.

Cualitativos: intuitivos, juicio y opiniones informadas.

Cuantitativos: proyeccin computacional o numrica.

Intrnsecos: basados en patrones histricos de datos

Extrnsecos: identifican una relacin entre un factor externo y el tiempo. Por ejemplo: las ventas de conos de nieve o de bebidas en un parque aumentan en la temporada de calor. Una vez que el pronosticador entiende la relacin, se puede proyectar el comportamiento.

Pronosticar es una ciencia inexacta que sin embargo es una herramienta invaluable si se siguen los siguientes puntos:

El pronstico debe ser seguido ( rastreado )

Debe existir una medida del grado razonable de error

Cuando la demanda real o actual excede el grado razonable de error, debe realizarse una investigacin para descubrir la causa del error.

Si no hay una causa aparente de error, el mtodo de pronstico debera ser revisado para ver si hay una mejor manera de pronosticar.

TECNICA CUALITATIVASLas tcnicas cualitativas son proyecciones basadas en los juicios, intuicin y opiniones informadas. Por su naturaleza son sujetivas. Dichas tcnicas se usan para pronosticar tendencias generales de negocios y la demanda potencial para familias grandes de productos por un perodo extendido de tiempo. Como tales, estas se usan principalmente por los administradores. El pronstico de produccin e inventarios usualmente se preocupa con la demanda de artculos finales particulares, y las tcnicas cualitativas son rara vez apropiadas.

Cuando se intenta pronosticar la demanda de un producto nuevo, no hay historia en la cual basar un pronstico. En estos casos, las tcnicas de investigacin de mercados y analoga histrica se pueden usar. La investigacin de mercados es un procedimiento sistemtico, formal y consciente para probar y determinar la opinin o intencin del cliente. La analoga histrica est basada en un anlisis comparativo de la introduccin y crecimiento de productos similares en la esperanza de que el nuevo producto se comporte de una manera similar. Otro mtodo es el de mercadear a prueba un producto.

Hay varios otros mtodos de pronstico cualitativo. Uno, llamado el mtodo Delphi, utiliza un panel de expertos para dar su opinin de lo que ellos creen que es posible que suceda.

Principio del documentoTECNICAS CUANTITATIVAS

Tcnicas Extrnsecas.

Los pronsticos extrnsecos son proyecciones basadas en indicadores externos (extrnsecos) los cuales se relacionan con la demanda de los productos de una compaa. Ejemplos de tales datos podran ser las casas para recin casados, las tasas de nacimiento y los ingresos disponibles. La teora es que la demanda de un grupo de productos es directamente proporcional, o correlacionada a las actividades en otro campo. Como ejemplos de correlacin tenemos:

Las ventas de ladrillo son proporcionales a las casas para recin casados.

Las ventas de llantas de automviles son proporcionales al consumo de gasolina.

Las casas para recin casados y el consumo de gasolina se llaman indicadores econmicos. Ellos describen las condiciones econmicas prevalecientes durante un perodo de tiempo dado. Algunos indicadores econmicos comnmente usados son asignaciones de contratos de construccin, produccin de automviles, ingresos en las granjas, produccin de acero y el producto nacional bruto. Los datos de este tipo se investigan y publican por varios departamentos de gobierno, peridicos financieros y revistas, asociaciones industriales y bancos.

El problema es encontrar un indicador que se correlacione con la demanda y otro que preferiblemente dirija la demanda, esto es, uno que ocurra antes que la demanda lo haga. Por ejemplo, la cantidad de contratos de construccin vendidos en el prximo perodo. Cuando no es posible encontrar un indicador lder, puede ser posible usar un indicador que no sea lder para el cual el gobierno o una organizacin pronostique. En un sentido, es basar un pronstico en un pronstico.

El pronstico extrnseco es mas til para pronosticar la demanda total de productos de una compaa o la demanda de familias de productos. Como tal, se utiliza ms comnmente en negocios y la planeacin de produccin en lugar de ser el pronstico para artculos finales.

Tcnicas Intrnsecas

Las tcnicas intrnsecas de pronstico usan datos histricos para pronosticar. Estos datos usualmente se registran en la compaa y estn disponibles. Los pronsticos intrnsecos se basan en el supuesto de que lo que pas en el pasado volver a pasar en el futuro. Esta suposicin ha sido comparada con conducir un carro mirando el espejo retrovisor. Mientras que hay algunas verdades obvias en esto, tambin es cierto que a falta de cualquier otra bola de cristal, la mejor gua para el futuro es lo que ha pasado en el pasado.

Ya que las tcnicas intrnsecas son tan importantes, a continuacin se discutirn algunas de las tcnicas ms importantes. Se usan comnmente como informacin para la calendarizacin maestra de la produccin cuando los pronsticos de productos finales son necesarios para el horizonte de planeacin del plan.

Algunas tcnicas intrnsecas importantes

Suponga que la demanda mensual de un artculo particular durante el ao pasado es como se muestra en la figura 3.Suponga que es a finales de Diciembre, y queremos pronosticar la demanda de Enero para el ao que entra. Se pueden usar varias reglas.

La demanda de este mes ser la misma del mes pasado. La demanda de Enero ser pronosticada en 84, al igual que Diciembre. Esto puede parecer muy simple, pero si hay muy poco cambio en la demanda mes en mes, probablemente podr ser til.

La demanda de este mes ser la misma del mismo mes durante el ao pasado. La demanda pronosticada ser de 92, al igual que Enero del ao pasado. Esta regla es adecuada si la demanda es temporal y si las tendencias casi no fluctan ni para arriba ni para abajo.

Reglas como esta, basadas en un slo mes o en un perodo pasado, son de uso limitado donde hay mucha mas fluctuacin al azar en la demanda. Usualmente los mtodos que promedian la historia son mejores porque ellos disminuyen algunos de los efectos de variacin al azar.

Figura 4. Historia de la demanda por 12 meses

Enero92Julio84

Febrero83Agosto81

Marzo66Septiembre75

Abril74Octubre63

Mayo75Noviembre91

Junio84Diciembre84

Como ejemplo, el promedio de la demanda del ao pasado puede usarse como estimado de la demanda de Enero. Un promedio tan simple no responder a las tendencias en el nivel de la demanda. Un mejor mtodo ser usar un promedio mvil.

Demanda promedio

Esto nos presenta la pregunta de qu pronosticar. Como se discuti antes, la demanda puede fluctuar por la variacin al azar. Es mejor pronosticar la demanda promedio que adivinar cul ser el efecto de la fluctuacin al azar. El segundo principio del pronstico que se discuti antes deca que un pronstico debera incluir un estimado del error. Como veremos despus, este rango puede ser estimado. As, debe hacerse un pronstico de la demanda promedio, y debe aplicrsele un estimado de error.

Promedio Mviles.

Una manera simple de pronosticar es tomar la demanda promedio de, digamos los ltimos tres o seis periodos y usar esa cantidad para pronosticar el prximo periodo. Al final del siguiente periodo, la demanda del primer periodo se elimina y se suma la demanda del ltimo periodo para determinar un nuevo promedio que ser usado como pronstico. Este pronostico deber siempre estar basado en el promedio de la demanda actual por sobre el perodo especfico.

Por ejemplo, suponga que se decide usar un promedio mvil de tres meses en los datos mostrados en la figura 4. Nuestro pronostico para Enero, basado en la demanda de Octubre, Noviembre y Diciembre, sera:

Ahora suponga que la demanda de Enero realmente fue de 90 en vez de 79.

El pronstico para Febrero sera calculado como:

PROBLEMA DE EJEMPLO

La demanda por los ltimos tres meses ha sido 120, 135 y 114 unidades. Utilizando un promedio mvil de tres meses, calcule el pronstico del cuarto mes.

Respuesta

Pronstico para el 4to mes =

La demanda de hecho para el cuarto mes result ser de 129. Calcule el pronstico para el quinto mes.

Respuesta

Pronstico para el 4to mes =

En la discusin previa, el pronstico para Enero fue de 79, y el pronstico para Febrero fue de 88. El pronstico ha aumentado, reflejando el valor ms alto de Enero y la baja del valor en Octubre. SI se usa un periodo de tiempo mas largo, por ejemplo de seis meses, el pronstico no reacciona tan rpidamente. Mientras menos meses sean incluidos en el promedio mvil, mas peso se le da a la ltima informacin, y ms rpido reacciona el pronstico a las tendencias. Sin embargo, el pronstico siempre ser menor a la tendencia. Por ejemplo, considere la siguiente historia de demanda para los ltimos cinco periodos;

PeriodoDemanda

11000

22000

33000

44000

55000

Hay una tendencia al aumento en la demanda. Si se usa un promedio mvil de cinco perodos, el pronstico para el perodo 6 ser de (1000+2000+3000+4000+5000) / 5 = 3000. No parece muy preciso ya que el pronstico es menor que la demanda actual por una cantidad muy grande.

Sin embargo, si se usa un promedio mvil de tres meses, el pronstico ser de (3000+4000+5000) / 3 = 4000. No es perfecto, pero es un poco mejor. El punto es que un promedio mvil siempre es menor a la tendencia, y mientras mas periodos se incluyan en el promedio, mas grandes ser la diferencia.

Por otro lado, si no hay tendencia sino que la demanda de hecho flucta considerablemente debido a variacin al azar, un promedio mvil basado en pocos perodos reacciona a la fluctuacin en lugar de pronosticar el promedio. Considere la siguiente historia de la demanda

PeriodoDemanda

12000

25000

33000

41000

54000

La demanda no tiene tendencia y es al azar. Si se usa un promedio mvil de cinco meses, el pronstico para el prximo mes es de 3000. Esto refleja todos los valores. Si se toma un promedio de dos meses, los pronsticos para el tercer, cuarto, quinto y sexto mes son:

Pronstico para el tercer mes = (2000+5000) / 2 = 3500

Pronstico para el cuarto mes= (5000+3000) / 2 = 4000

Pronstico para el quinto mes= (3000+1000) / 2 = 2000

Pronstico para el sexto mes= (1000+4000) / 2 = 2500

Con un promedio mvil de dos meses el pronstico reacciona rpidamente a las ltimas demandas y por lo tanto no es estable.

Los promedios mviles se utilizan mejor para pronosticar productos con demanda estable donde hay poca tendencia o temporadas. Los promedios mviles tambin son tiles para filtrar las fluctuaciones al azar. Esto tiene sentido comn ya que los perodos de demanda alta son seguidos comnmente por perodos de baja demanda.

Una desventaja al utilizar los promedios mviles es la necesidad de retener varios perodos de historia para cada artculo que tiene que ser pronosticado. Esto requerir una gran cantidad de almacenaje en computadoras o esfuerzo de los empelados. Tambin los clculos son incmodos. Una tcnicas comn de pronstico, llamada fluido exponencial, da los mismos resultados que un promedio mvil pero sin la necesidad de retener tantos datos y con clculos mas fciles.

El movimiento exponencial

No es necesario mantener meses de historia para lograr un promedio mvil porque el pronstico previamente calculado ya ha permitido esta historia. Por lo tanto, el promedio puede estar basado en el antiguo pronstico calculado y los nuevos datos.

Al usar los datos de la figura 4, suponga que un promedio de la demanda por lo ltimos seis meses (80 unidades) se usa para pronosticar la demanda de Enero. Si al final de Enero, la demanda de hecho es de 90 unidades, debemos quitar la demanda de Julio y agregar la de Enero para determinar el nuevo pronstico. Sin embargo, si se toma el promedio del antiguo pronstico (80) y la demanda de hecho para Enero, (90) el nuevo pronstico para Febrero ser de 85 unidades.

Esta frmula le pone igual peso al mes mas reciente como al pronstico viejo (todos los meses previos). Si esto no parece apropiado, se le puede poner menos peso a la ltima demanda de hecho y se le puede poner mas peso al viejo pronstico. Quiz el poner solamente el 10% del peso en la demanda del ltimo mes y el 90% del peso en el pronstico viejo sera mejor. En ese caso:

Pronstico de Febrero = 0.1 (90) + 0.9 (80) = 81

Note que este pronstico no se levant tanto como nuestro clculo previo en el cual al pronstico viejo y a la ltima demanda de hecho se les dio el mismo peso. Una ventaja del fluido exponencial es que a los datos nuevos se les puede dar cualquier peso que se desee.

El peso dado a la ltima demanda se le llama constante de movimiento y se representa por la letra griega alfa ( ( ). Siempre se expresa como decimal de 0 al 1.0

En general, la frmula para calcular un pronstico nuevo es:

Pronstico nuevo = ( (la ltima demanda) + (1 - ( ) (pronstico previo)

PROBLEMA DE EJEMPLO

El viejo pronstico para Mayo fue de 220, y la demanda real para Mayo fue de 190. Si alfa ( ( ) es de 0.15, calcule el pronstico para Junio. Si la demanda de Junio resulta ser 218, calcule el pronstico para Julio.

Respuesta

Pronstico de Junio = (0.15) (190) + (1 0.15) (220) = 215.5

Pronstico de Julio = (0.15) (218) + (0.85) (215.5) = 215.9

El movimiento exponencial provee un mtodo de rutina para actualizar regularmente los pronsticos de los artculos. Funciona muy bien cuando se manejan artculos estables. Generalmente, se ha encontrado satisfactorio para el pronstico a corto plazo. No es satisfactorio cuando la demanda es baja o intermitente.

Principio del documentoTemporadas

Muchos productos tienen un patrn de demanda por temporadas o peridico: esqus, cortadoras de csped, trajes de bao, y focos de Navidad son ejemplos. Menos obvios son los productos cuya demanda varan en tiempo del da, semana o mes. Ejemplo de esto pueden ser el uso de energa elctrica durante el da o compra de mandado durante la semana. El uso de energa aumenta entre las 4 y 7 p.m. y los supermercados estn ms ocupados durante los fines de semana y antes de ciertos das festivos.

Principio del documentondice por temporada

Una indicacin til del grado de variacin por temporadas de un producto es el ndice por temporada. Este ndice es un estimado de cunto estar la demanda ms arriba o mas abajo durante la temporada por sobre la demanda promedio del producto. Por ejemplo, la demanda de trajes de bao puede promediar 100 al mes, pero en Julio el promedio es de 175 y en Septiembre, de 35. El ndice de la demanda para Julio sera de 1.75 y para Septiembre de 0.35.

La frmula para el ndice por temporada es:

ndice por temporada = demanda promedio por perodo

demanda promedio para todos los perodos

El periodo puede ser diario, semanal, mensual o trimestral dependiendo de la base de la temporalidad de la demanda.

La demanda promedio para todos los perodos es un valor que promedia la temporalidad. Esto se llama demanda fuera de temporada. La ecuacin previa puede rescribirse como sigue:

ndice por temporada = demanda promedio por perodo

demanda fuera de temporada

PROBLEMA DE EJEMPLO

Un producto que es temporal basado en la demanda trimestral y la demanda de los ltimos tres aos se muestra en la figura 6. No hay tendencia, pero definitivamente hay temporalidad. La demanda trimestral promedio es de 100 unidades. La figura 6 tambin muestra una grfica de la demanda temporal y la demanda trimestral promedio. La demanda promedio que se muestra es la demanda promedio histrica para todos los perodos. Recuerde que pronosticamos la demanda promedio, no la demanda de temporada.

Respuesta

Los ndices temporales pueden ser calculados como sigue:

ndice por temporada = 128 = 1.28 (1er trimestre)

100

ndice por temporada = 102 = 1.02 (2do trimestre)

100

ndice por temporada = 75 = 0.75 (3er trimestre)

100

ndice por temporada = 95 = 0.95 (4to trimestre)

100

Total de ndices temporales = 4.0

Note que el total de todos los ndices temporales es igual a la cantidad de perodos. Esta es una buena manera de verificar si los clculos estn correctos.

Figura 6. Historia de ventas temporales

AosTrimestres

1234Total

11221088190401

21301007396399

3132987199400

Promedio1281027595400

Principio del documentoPronsticos temporales

La ecuacin para desarrollar ndices temporales tambin se usa para pronosticar la demanda temporal. Si una compaa pronostica la demanda promedio para todos los perodos, los ndices temporales pueden usarse para calcular los pronsticos temporales. Si cambiamos un poco la ecuacin obtenemos:

Demanda temporal = ( ndice temporal ) ( demanda fuera de temporada )

PROBLEMA DE EJEMPLO

La Compaa del problema previo pronostica una demanda anual para el ao prximo de 420 unidades. Calcule el pronstico para las ventas trimestrales.

Respuesta

Promedio pronosticado de la demanda trimestral = 420 = 105 unidades

4

Demanda esperada del trimestre = (ndice temporal) (demanda trimestral pronosticada)

Demanda esperada del 1er trimestre = 1.28 x 105 = 134.4 unidades

Demanda esperada del 2do trimestre = 1.02 x 105 = 107.1 unidades

Demanda esperada del 3er trimestre = 0.75 x 105 = 78.5 unidades

Demanda esperada del 4to trimestre = 0.95 x 105 = 99.5 unidades

Total de demanda pronosticada

= 420 unidades

Demanda fuera de temporada

Los pronsticos no consideran la variacin al azar. Fueron hechos para la demanda promedio, y la demanda temporal se calcula del promedio utilizando ndices temporales.

Principio del documentoRastreo del pronstico

Como se not en la discusin sobre los principios de los pronsticos, los pronsticos estn equivocados usualmente. Hay varias razones para esto, algunas tienen que ver con la participacin humana y otras con el comportamiento de la economa. Si hubiera un mtodo para determinar qu tan bueno es un pronstico, se podran mejorar los mtodos de pronsticos y podran hacerse mejores estimados para contrarrestar el error. No tiene caso continuar con un plan basado en datos de pronstico malos. Necesitamos rastrear el pronstico. El rastreo del pronstico es el proceso de comparar la demanda de hecho con el pronstico.

Principio del documentoError de Pronstico

Es la diferencia entre la demanda de hecho y la demanda pronosticada. El error puede ocurrir de dos maneras, por preferencia y por variacin al azar.

Preferencia

La demanda cumulativa de hecho puede no ser la misma que el pronstico. Considere los datos de la siguiente figura. La demanda de hecho vara del pronstico, y durante el perodo de seis meses, la demanda cumulativa es 120 unidades mayor de lo esperado.

Existe la preferencia cuando la demanda cumulativa de hecho vara del pronstico cumulativo. Esto significa que la demanda promedio pronosticada ha estado equivocada. En el ejemplo de la figura 7, la demanda promedio pronosticada era de 100, pero la demanda promedio de hecho fue de 720 entre 6 = 120 unidades. La figura 8 muestra una grfica de pronstico cumulativo y demanda actual.

Figura 7. Pronstico y ventas reales

MesPronosticoActual

MensualAcumulativoMensualAcumulativo

1100100110110

2100200125235

3100300120355

4100400125480

5100500130610

6100600110720

Total600600720720

La preferencia es un error sistemtico en el cual la demanda de hecho es consistentemente por encima o por debajo de la demanda pronosticada. Cuando existe una preferencia, debe cambiarse el pronstico para mejorar su precisin.

El propsito de rastrear el pronstico es para poder reaccionar a los errores de pronsticos planeando alrededor de ellos o reducindolos. Cuando se observa un error o preferencia demasiado grande, debe investigarse para determinar su causa.

Comnmente hay razones excepcionales que suceden una sola vez para los errores. Como ejemplo, la descompostura de mquinas, clientes en quiebra, rdenes grandes de una sola vez en la vida, y promociones de venta. Estas razones se relacionan con la discusin sobre la recoleccin y preparacin de datos y la necesidad de registrar las circunstancias relacionadas con los datos. En estas ocasiones, la historia de la demanda debe ajustarse para considerar las circunstancias excepcionales.

Tambin pueden ocurrir errores debido al tiempo. Por ejemplo, un invierno que llegue demasiado pronto o se tarde en llegar afectar el tiempo de la demanda para palas de nieva aunque la demanda cumulativa ser la misma.

El rastrear la demanda cumulativa confirmar los errores de tiempo o eventos excepcionales de una sola vez en la vida. El siguiente ejemplo ilustra eso. Note que en Abril la demanda cumulativa esta de nuevo en un rango normal.

MesPronsticoDe hechoPronsticoAcumulativo

AcumulativoActual o real

Enero1009510095

Febrero100110200205

Marzo*100155300360

Abril10045400405

Mayo10090500495

El cliente previno una huelga posible y acumul existenciasPrincipio del documentoDudas?

mailto:elvira_rodriguez@uabc.mx?subject=Asesorias91+84 +90 = 88

3

63+91+84 = 79

3

Extrnsecos

Intrnsecos

Cuantitativos

Cualitativos

Mtodos de pronsticos

Aos

3

2

1

Figura 2

Tendencia

EMBED Excel.Sheet.8

PROGRAMA MAESTRO DE PRODUCCION

PLANIFICACION DE PRODUCTOS

ADMINISTRACION DE LA DEMANDA

MERCADO

120+135+114 = 123

3

135+114+129 = 126

3

Demanda promedio

EMBED Excel.Sheet.8

Elvira Rodrguez

16

_1058280034.xlsChart1

0

2

4

1

0.8

3

5

2

1.5

3.7

5

2.5

Demanda

trimestres

Demanda a travs del tiempo

Sheet1

10

22

34

41

50.8

63

75

82

91.5

103.7

115

122.5

Sheet1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

Demanda

meses

Demanda a travs del tiempo

Sheet2

Sheet3

_1059821962.xlsChart4

122

108

81

90

130

100

73

96

132

98

71

99

Demanda actual

Demanda

Sheet1

1122

2108

381

490

5130

6100

773

896

9132

1098

1171

1299

Sheet1

Demanda actual

Demanda

Sheet2

Demanda promedio

Sheet3