DIRECCION TCTICA DE OPERACIONES UCV

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ADMINISTRACIN DE LA DEMANDA

1. GENERALIDADESPara disear y ejecutar un sistema de operacin que satisfaga a los clientes una empresa debe conocer cuanta demanda tiene que satisfacer, lo cual le conduce a tres interrogantes importantes:Cmo saber que producir?Cmo saber cuanto producir?Cmo saber cuando producir?La prediccin y los pronsticos ayudan a responder estas interrogantes: La prediccin es un proceso de estimacin de un suceso futuro basndose en consideraciones subjetivas, diferentes a los simples datos provenientes del pasado. El pronstico es un proceso de estimacin de un acontecimiento proyectando hacia el futuro datos del pasado. Los datos histricos se combinan sistemtica mente en forma predeterminada para hacer una estimacin futura.Los pronsticos slo pueden hacerse cuando se dispone de una historia con datos del pasado. Ejemplo: Un fabricante de TV puede utilizar los datos del pasado para pronosticar el nmero de pantallas que siguen para un programa de produccin de ensamblaje de TV de la semana siguiente. Un restaurante de comida rpida puede emplear los datos del pasado para pronosticar el numero de hamburguesas que necesitar para el fin de semana.Pero supongamos que el fabricante ofrece un nuevo servicio de comida; como no existen datos del pasado para estimar las ventas del fines ao se requiere de una prediccin y no de un pronstico.Para predecir buenas estimaciones subjetivas se debe partir de la experiencia, habilidad y buen juicio; en cambio para pronosticar se requiere conocer la tcnica estadstica.

2. DEFINICINLa administracin de la demanda implica reconocer fuentes de demanda para los bienes y servicios de una empresa, pronosticar la demanda y determinar la manera como la empresa satisfacerla esa demanda.

3. ADMINISTRACIN DE LA DEMANDA EN LA PLANEACINEn la planeacin una empresa toma decisiones segn su lnea de produccin, ubicacin de sus instalaciones, capacidad de la planta, tecnologa utilizada en los procesos de produccin y su red de proveedores. Debido a que el futuro no se conoce con certeza, la empresa necesita pronsticos econmicos, tecnolgicos y de Demanda para tomar sus decisiones: Los pronsticos econmicos sirven para ver las condiciones generales de la empresa dentro de algunos meses o aos. Los pronsticos tecnolgicos indican los cambios de tecnologa y la tasa de cambio esperada. Los pronsticos de demanda nos sealan la cantidad y la duracin de la demanda de los bienes y servicios de la empresa.Condicin General

Pronsticos Econmicos

Pronsticosde RecursosPronsticosde Demanda

Avance tecnolgicoPronsticos Tecnolgicos

Los pronsticos de recursos se utilizan para estimar la duracin y la cantidad de instalaciones, equipos; fuerza laboral y abastecerse de materiales e insumos para la empresa.

4. ADMINISTRACIN DE LA DEMANDA EN LA EMPRESALa Administracin de los criterios de demanda del cliente implica:

1er Identificarlo que los clientes desean (no lo que la gerencia decide que ha de venderse) y decidir como ha de satisfacerse esa demanda. Esto implica identificar con precisin la verdadera demanda, lo cual significa comprender las necesidades y expectativas reales.

2do Comprender verdaderamente a sus clientes, si una empresa conoce bien a sus clientes, incluidos sus expectativas y necesidades puede pronosticar con toda confianza cuando necesitar producir nuevos o de reemplazo.

5. TCNICAS PARA PRONOSTICAR LA DEMANDA5.1. Modelos Cualitativos:Son aquellos que dependen de conjeturas adquiridos con base en la institucin y la experiencia de la empresa. Son de naturaleza subjetiva.Las tcnicas ms comunes son: Consenso del Comit Mtodo Delphi Estructura de la Fuerza de ventas Encuesta a los clientes

Consenso del Comit Ejecutivo:Las predicciones pueden desarrollarse interrogando a un pequeo grupo de ejecutores eruditos para analizar sus opiniones en cuanto a los valores futuros de los aspectos a producir. Esta tcnica es relativamente econmica y es la ms utilizada en las predicciones a mediano y largo plazo.

Mtodo Delphi:Este mtodo involucra a un grupo de expertos que comparten informacin y eventualmente llegan a un consenso en una prediccin a largo plazo con respecto a la tecnologa o ventas futuras.Una de las ventajas del mtodo es que se evitan las relaciones directas e interpersonales. No hay conflictos personales no dominio de parte de los miembros de algn grupo, ya que las opiniones de los miembros se realizan por escrito y ubicados en diferentes lugares, su participacin es desde el anonimato.

Estructura de la Fuerza de Ventas:Con esta tcnica se solicita a cada representante de ventas hacer un estimado de estas en su zona para la temporada que se aproxima. El representante emplea los estimados de las ventas individuales para realizar la prediccin de la zona. Estas predicciones zonales se combinan para hacer la prediccin total. Este mtodo ayuda a la empresa a lograr una prediccin con rapidez y a bajo costo.

Encuestas a clientes:Una empresa puede basar sus predicciones en los planes de compras futuras de sus clientes. Esta informacin puede obtenerse directamente por medio de encuentros personales, telefnicos; correo o fax.La mejor informacin es la que se le solicita a los clientes,

5.2. Modelos Cuantitativos:Son aquellos que emplean modelos matemticas, estadsticos y los datos histricos para predecir la demanda. As el pasado se utiliza para predecir la demanda.Hay dos tipos generales de mtodos cuantitativos:- Los modelos de Serie de Tiempos y- Los modelos Causales.

5.2.1. Modelos de Series de TiempoLos modelos series de tiempo predicen sobre la base de la suposicin de que el futuro es una funcin del pasado. En otras palabras, ven lo que ha pasado en un periodo de tiempo y usan una serie de datos pasados para hacer el pronstico.Las principales son: Enfoque simplista Promedio Mvil Promedio Mvil Ponderado Suavizacin Exponencial Proyeccin de Tendencia ndices Estacinales

Enfoque SimplistaAsume que la demanda del siguiente periodo es justamente igual a la demanda en el periodo mas reciente.Algunas empresas emplean este mtodo porque es el modelo de pronsticos ms eficiente en costo y ms objetivo ya que ofrece por lo menos un punto de partida.Promedio MvilEl promedio mvil es til si se asume que la demanda del mercado ser mas o menos constante durante un determinado periodo de tiempo. Matemticamente, al promedio mvil del siguiente periodo se expresa como:

PMdonde n es el nmero en el promedio mvil,

Promedio Mvil PonderadoCuando existe una tendencia o patrn, los pesos pueden ser utilizados para poner ms nfasis en los valores recientes. Esto hace que las tcnicas sean ms sensibles a los cambios, ya que los periodos recientes tienen mayor peso. La eleccin de los pesos es de alguna forma arbitraria ya que no existe formula alguna para determinarlos.

PM

donde n es el nmero en el promedio mvil ponderado.

Suavizacin ExponencialEs un mtodo de pronstico fcil de usar y se maneja en forma eficiente por medio de computadoras. Involucra poco respaldo de informacin pasada. Se calcula:

Pronstico = Pronstico del + (Demanda Real del - Pronstico del) Nuevo Ultimo Periodo ltimo Periodo Ultimo Periodo

El valor adecuado de la constante de suavizacin (a) hace la diferencia entre un pronstico exacto y el inexacto. Al seleccionar un valor para la constante de suavizacin, el objetivo es obtener el pronstico ms exacto.La constante de suavizacin (a) es un nmero entre 0 y 1Para evaluar et se calcula el error (ERROR) del pronstico y la desviacin media absoluta (DMA) respectivamente:

Proyeccin de TendenciaEsta tcnica ajusta una lnea de tendencia a una serie de puntos de datos histricos y despus proyecta la lnea hacia el futuro para pronosticar con un rango de mediano y largo plazo.Se pueden desarrollar ecuaciones matemticas con tendencias: lineales, cuadrticas y exponenciales. Para desarrollar una lnea de tendencia lineal se puede aplicar el mtodo de los Mnimos Cuadrados.

Yc = a + b x

Donde: Yc = pronstico para el periodo (variable independiente) a y b = variables que se determinanx = tiempo, periodo (variable dependiente)

ndices EstacinalesUn ndice estacional es una razn que relaciona una variacin estacional recurrente con el valor de tendencia correspondiente en un tiempo dado.

5.2.2. Modelos CausalesLos modelos causales consideran algunas variables que estn relacionados con las variables que se predice. Una vez que estas variables se han encontrado se construyen y utiliza un modelo estadstico para pronosticar la variable de inters.Se define a la regresin lineal como una relacin funcional entre dos o ms variables correlacionados y se usa para pronosticar una variable con base en la otra.Para el anlisis de regresin lineal se utiliza el mismo modelo matemtico que se emple para el proyecto la lnea de tendencia es decir el mtodo de los mnimos cuadrados,

Debiendo calcularse la desviacin estndar error (S) y el coeficiente de correlacin lineal (r) que mide el grado o fuerza delacin entre las dos 2 variables. Este coeficiente puede ser cualquier numero entre +1 y -1; si r = 0, indica ausencia de relacin entre las dos variables.

CASOS DE APLICACIN

Promedio Mvil

1. Las ventas de un producto, se muestran a continuacin

Desarrollar un pronostico de promedio mvil de tres meses

2. Para los datos que estn a continuacin, desarrollar un pronstico de promedio mviles de tres meses

3. Con los datos que se dan a continuacin desarrollar un pronstico de demanda de promedio mviles de tres aos

Promedio Mvil Ponderado

1. Las ventas de un producto se muestran a continuacin

Teniendo en consideracin la siguiente tabla

Pronosticar las ventas pasando los ltimos tres meses

2. Una empresa procesadora de alimentos usa el promedio mvil para pronosticar la demanda del siguiente mes. Las demandas reales (en unidades) anteriores se muestran en la tabla siguiente:

a) calcular un promedio mvil de cinco meses y pronosticas la demanda del mes siguiente:b) Calcule un promedio mvil ponderado de tres meses, donde las ponderaciones son mayores para los meses ms recientes y descienden en orden de 3, 2, 1.

3. La demanda histrica para un producto, en miles de docenas es:

a) Utilizar el promedio mvil de tres meses para hallar el pronstico del mes de Julio.Utilizar el promedio mvil ponderado con pesos 0.6, 0.3 y 0.1 para halar el pronstico del mes de Julio.

Suavizacin Exponencial1. Durante los ltimos ocho trimestres se han descargado grandes cantidades de un producto como se muestra:

El administrador de operaciones desea probar el empleo de la suavizacin exponencial y la efectividad del mtodo de prediccin en el Tonelaje descargado. El asume que el pronstico de descarga del primer trimestre fue de 175 toneladas.Pronostique el noveno trimestre, empleando = 0.10.Calcular el error y la desviacin media absoluta respectivamente.

2. Las ventas de un producto han crecido constantemente durante los ltimos cinco aos:

El gerente de ventas ha pronosticado en 1988 que las ventas de 1989 sern 410.Utilizando la suavizacin experimental con un peso de a = 0.30, desarrollar pronsticos para 1990 hasta 1994.

3. Con los siguientes datos:

Utilice la suavizacin exponencial (a = 0.20) para desarrollar un pronstico de demanda. Asuma que el pronstico para el periodo mvil es de 5.Proyeccin de Tendencia1. La demanda de energa elctrica (mega watts) de la ciudad de Chiclayo en el periodo 1987 1993 se muestra a continuacin:

Ajuste la lnea de tendencia a estos datos y pronostique la demanda por los aos 1994 y 1995 respectivamente.

2. En la siguiente informacin

Use el mtodo de proyeccin de tendencia para pronosticar la demanda en el ao siguiente:

3. Utilice el mtodo e mnimo cuadrados para desarrollar una educacin lineal de tendencia con los datos que a continuacin se muestran:

Establezca la ecuacin y pronostique el valor correspondiente al ao 16.

ndices Estacionales1. Las ventas mensuales de una empresa para los aos 92-93 se muestran a continuacin.

Utilizando los ndices estacionales, pronostique la demanda mensual para el ao siguiente (94); si se espera que la tendencia de la demanda anual sea de 1,200 unidades

2.-Se tiene la siguiente informacin de un producto:

3.-Un gerente de produccin ha proyectado la tendencia para el prximo verano (Enero, Febrero, Marzo) de 586, 589 y 5925. Usando las unidades estacionales dadas (1.44, 1.22 y 1.00) Para qu produccin estacionalizada debe planear el gerente?

Modelos causales1. La siguiente tabla muestra los ingresos por ventas y la cantidad de dinero ganado por los trabajadores de una empresa durante los aos 88-93:

La administracin desea estableces una relacin matemtica que le ayude a predecir las ventas para el prximo ao, si se conoce que el nivel de ingresos de los trabajadores de la ciudad ser de 6 millones.

2. Dado lo siguiente:

Encuentre:a) La ecuacin de regresin linealb) Desviacin estndarc) Coeficiente de correlacin

3. Un estudio para determinar la correlacin entre los depsitos bancarios y los ndices de precios a consumidores, revelaron lo siguiente (basado en 5 aos de datos)

a) Encontrar el coeficiente de correlacin. qu significa?b) Cul es el error estndar del estimado

Ing. Florencio Sols Pgina 1