Dirección de la Producción: Decisiones estratégicas Capítulo 4: Previsión ¿Qué puede haber de...
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Dirección de la Dirección de la Producción:Producción:
Decisiones estratégicas Decisiones estratégicas Capítulo 4:Capítulo 4:
PrevisiónPrevisión
¿Qué puede haber de improvisto para el que no ha previsto nada?
Paul Valéry (1871-1945) Poeta francés.
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ContenidoContenido ¿Qué es la previsión?
Horizontes temporales de la previsión La influencia del ciclo de vida del producto
Tipos de previsiones La importancia estratégica de la previsión
Recursos humanos Capacidad Gestión de la cadena de suministros
Siete etapas en el sistema de previsión
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Contenido Contenido Enfoques de la previsión
Visión global de los métodos cualitativos Visión global de los métodos cuantitativos
Previsión de series temporales Descomposición de una serie temporal Enfoque simple Medias móviles Alisado exponencial Alisado exponencial con ajuste de tendencia Proyecciones de la tendencia Variaciones estacionales en los datos Variaciones cíclicas en los datos
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ContenidoContenido Métodos de previsión causal: análisis de
regresión y correlación Utilización del análisis de regresión para realizar
previsiones Error estándar de la estimación Coeficientes de correlación para las rectas de
regresión Análisis de regresión múltiple
Seguimiento y control de las previsiones Alisado adaptable Previsión enfocada
Previsión en el sector servicios
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Objetivos de aprendizajeObjetivos de aprendizaje
Cuando haya completado este capítulo, debe ser capaz de:
Identificar o definir: Previsión Tipos de previsión Horizontes temporales Enfoques de la previsión
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Objetivos de aprendizajeObjetivos de aprendizaje
Cuando haya completado este capítulo, debe ser capaz de:
Describir o explicar: Medias móviles Alisado exponencial Proyecciones de tendencia Análisis de regresión y correlación Medidas de precisión de la previsión
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¿Qué es la previsión?¿Qué es la previsión? Arte y ciencia de predecir
acontecimientos futuros.
Base de todas las decisiones empresariales: Producción. Inventario. Personal. Instalaciones.
¡Venderá 200 millones de
dólares!
Toma de datos históricos y su proyección hacia el futuro con algún tipo de modelo matemático.
Predicción subjetiva o intuitiva del futuro.
Combinación de las anteriores.
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Previsión a corto plazo: Cobertura de hasta un año, generalmente inferior a los tres
meses. Programación de trabajos, asignación de tareas.
Previsión a medio plazo: Entre tres meses y tres años. Planificación de las ventas, de la producción y del presupuesto.
Previsiones a largo plazo: Periodos superiores a tres años. Planificación de nuevos productos, localización de las
instalaciones.
Tipos de horizontes temporales Tipos de horizontes temporales de la previsiónde la previsión
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Previsiones a corto plazo frente a Previsiones a corto plazo frente a previsiones a largo plazoprevisiones a largo plazo
Las previsiones a medio y largo plazo tratan de asuntos más extensos, y apoyan las decisiones de gestión que conciernen a la planificación y los productos, las plantas y los procesos.
Las previsiones a corto plazo normalmente emplean metodologías diferentes a las utilizadas en las previsiones a largo plazo.
Las previsiones a corto plazo tienden a ser más exactas que las realizadas a largo plazo.
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La influencia del ciclo de vida del La influencia del ciclo de vida del productoproducto
Las etapas de introducción y crecimiento necesitan previsiones más largas que las de madurez y declive.
Las previsiones son útiles para proyectar niveles de personal niveles de inventarios niveles de capacidad de producción
(paso de la primera a la última etapa)
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Tipos de previsionesTipos de previsiones Previsiónes económicas:
Dirigidas al ciclo empresarial: las tasas de inflación, la masa monetaria, construcción, etc.
Previsiónes tecnológicas: Predicen el ritmo de progreso tecnológico. Nuevas Tecnologías » Nuevos productos.
Previsiones de demanda (ventas): Ventas » Producción, capacidad, sistema de
planificación, gestión cadena suministro. Ventas » Planificación financiera, marketing y
personal.
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Siete etapas en el sistema de Siete etapas en el sistema de previsiónprevisión
a) ¿Para qué?: Fin de la previsión.
b) ¿Qué?: Seleccionar los artículos a prever.
c) ¿Cuando?: Horizonte temporal de la previsión.
d) ¿Cómo?: Seleccionar el(los) modelo(s) de previsión.
e) Recogida de datos.
f) Realizar la previsión.
g) Validar e implementar los resultados.
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ConsideracionesConsideraciones
a) Las previsiones “nunca” son perfectas.
b) La mayoría de las técnicas de previsión asumen una cierta estabilidad en el sistema.
c) La calidad de la previsión aumenta si se trabaja con familias de productos en vez de con productos individuales.
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TipologíaTipología
Cuantitativas. Emplean diversos modelos matemáticos que utilizan datos históricos y/o variables causales.
Cualitativas. Incorporan la intuición, emociones, experiencias y sistemas de valores de la persona que toma decisiones.
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Enfoques de la previsiónEnfoques de la previsión
Se emplean cuando la situación es “estable” y existen datos “históricos”: Productos existentes. Tecnología actual.
Requieren ténicas matemáticas: Por ejemplo, la previsión
de las ventas de televisiones en color.
Métodos cuantitativos Se emplean cuando la
situación no es clara y hay pocos datos: Productos nuevos. Nueva tecnología.
Requieren intuición y experiencia: Por ejemplo, la previsión de
las ventas a través de Internet.
Métodos cualitativos
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4 métodos cualitativos4 métodos cualitativos
Jurado de opinión ejecutiva: Opiniones de un grupo de expertos de alto nivel o de directivos +
modelos estadísticos. Proposición de personal comercial:
Las estimación de las ventas esperadas por los vendedores se revisan para ver si se pueden llevar a cabo y luego se obtiene una previsión global.
Método Delphi: Proceso de grupo que permite a los expertos realizar las
previsiones. Estudio de mercado del consumidor:
Planes de compra. Útil para diseño de nuevos productos.
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Requiere un pequeño grupo de directivos: El grupo establece una estimación conjunta de la demanda.
Combina la experiencia directiva con modelos estadísticos. Es bastante rápido. Desventaja del
“pensamiento en
grupo”.
© 1995 Corel Corp.
Jurado de opinión ejecutivaJurado de opinión ejecutiva
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Proposición de personal Proposición de personal comercialcomercial
Cada vendedor estima las ventas que hará.
Se combinan con las previsiones a niveles de distritos y con las nacionales.
El representante de ventas conoce las necesidades de los consumidores.
Tiende a ser bastante optimista.
VentasVentas
© 1995 Corel Corp.
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Método DelphiMétodo Delphi Proceso de grupo
iterativo. 3 tipos de participantes:
Los que toman decisiones. El personal de plantilla. Los que responden.
Reduce el “pensamiento en grupo”.
Los que responden Los que responden
Personal de Personal de plantilla plantilla
Los que toman Los que toman decisionesdecisiones
(¿Ventas?)
(¿Qué ventas habrá? cuestionarios)
(Habrá 45, 50, 55 ventas)
(Habrá 50 ventas)
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Estudio de mercadoEstudio de mercado Preguntar a los
consumidores sobre sus futuros planes de compra.
Lo que dicen los consumidores y lo que luego hacen suele diferir.
A veces es difícil contestar a las preguntas del estudio.
¿Cuántas horas utilizará Internet la próxima semana?
¿Cuántas horas utilizará Internet la próxima semana?
© 1995 Corel Corp.
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Visión global de los métodos Visión global de los métodos cuantitativoscuantitativos
Enfoque simple Medias móviles Alisado exponencial Proyección de tendencia
Regresión lineal
Modelos de series temporales
Modelos asociativos
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Métodos de previsión cuantitativosMétodos de previsión cuantitativos (no simples)(no simples)
Previsióncuantitativa
Regresiónlineal
Modelosasociativos
Alisadoexponencial
Mediamóvil
Modelos de seriestemporales
Proyecciónde tendencia
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Es una secuencia de datos uniformemente espaciada: Se obtiene observando las variables en periodos de tiempo
regulares.
Se trata de una previsión basada en los datos pasados: Supone que los factores que han influido en el pasado lo sigan
haciendo en el futuro.
Ejemplo:Año: 1993 1994 1995 1996 1997
Ventas: 78,7 63,5 89,7 93,2 92,1
¿Qué son las series temporales?¿Qué son las series temporales?
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TendenciaTendencia
EstacionalidadEstacionalidad
CiclosCiclos
Variaciones Variaciones aleatoriasaleatorias
Descomposición de una serie Descomposición de una serie temporaltemporal
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Es el movimiento gradual de ascenso o descenso de los datos a lo largo del tiempo.
Los cambios en la población, ingresos, etc. influyen en la tendencia.
Varios años de duración.
Mes, trimestre, año
Respuesta
© 1984-1994 T/Maker Co.
TendenciaTendencia
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Muestra de datos de ascenso o descenso que se repite.
Se puede ver afectada por la climatología, las costumbres, etc.
Se produce dentro de un periodo anual.
Mes, trimestre
Respuesta
Verano
© 1984-1994 T/Maker Co.
EstacionalidadEstacionalidad
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Movimientos de ascenso o descenso que se repiten.
Se pueden ver afectados por interacciones de factores que influyen en la economía.
Suelen durar de 2 a 10 años.
Mes, trimestre, añoMes, trimestre, año
RespuestaRespuestaCiclo
CiclosCiclos
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Son “saltos” en los datos causados por el azar y situaciones inusuales.
Son debidas a variaciones aleatorias o a situaciones imprevistas: Huelga. Tornado.
Son de corta duración
y no se repiten.
© 1984-1994 T/Maker Co.
Variaciones aleatoriasVariaciones aleatorias
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Cualquier valor que aparezca en una serie temporal es la multiplicación (o suma) de los componentes de la serie temporal.
Modelo multiplicativo: Yi = Ti x Si x Ci x Ri (si los datos son mensuales o
trimestrales).
Modelo aditivo: Yi = Ti + Si + Ci + Ri (si los datos son mensuales o
trimestrales).
Modelos de series temporalesModelos de series temporales
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Demanda de un producto representada Demanda de un producto representada en un periodo de 4 años con tendencia en un periodo de 4 años con tendencia
de crecimiento y estacionalidadde crecimiento y estacionalidad
Primeraño
Segundoaño
Terceraño
Cuartoaño
Picos estacionales Componente de tendencia
Línea de demanda actual
Demanda media en cuatro años
Dem
anda
del
pro
duct
o o
serv
icio
Variación aleatoria
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Enfoque simpleEnfoque simple
Suponer que la demanda en el próximo periodo será igual a la demanda del periodo más reciente: Por ejemplo, si en mayo hubo 48
ventas, en junio habrá 48 ventas.
Es el modelo con la mejor relación eficacia-coste y eficiencia.
© 1995 Corel Corp.
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Las medias móviles son una serie de operaciones aritméticas.
Se utilizan si no hay tendencia o si ésta es escasa.
Se suelen utilizar para el alisado: Proporciona una impresión general de los datos a lo largo del tiempo.
Ecuación:
MMMMnn
nn demanda dedemanda de periodos previosperiodos previos
Medias móvilesMedias móviles
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Usted es el director de una tienda de un museo que vende réplicas. Quiere predecir las ventas (000) del año 1998 mediante una media móvil de 3 meses.
1993 41994 61995 51996 31997 7
© 1995 Corel Corp.
Ejemplo de media móvil Ejemplo de media móvil
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Solución de la media móvil Solución de la media móvil
Año RespuestaYi
Mediamóvil total
(n=3)
Media móvil(n=3)
1995 4 ND ND1996 6 ND ND1997 5 ND ND1998 3 4+6+5=15 15/3 = 51999 72000 ND
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Solución de la media móvil Solución de la media móvil ponderadaponderada
Año RespuestaYi
Mediamóvil total
(n=3)
Media móvil(n=3)
1995 4 ND ND1996 6 ND ND1997 5 ND ND1998 3 4+6+5=15 15/3 = 51999 7 6+5+3=14 14/3=4 2/32000 ND
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Solución de la media móvil Solución de la media móvil ponderadaponderada
Año RespuestaYi
Mediamóvil total
(n=3)
Media móvil(n=3)
1995 4 ND ND1996 6 ND ND1997 5 ND ND1998 3 4+6+5=15 15/3=5,01999 7 6+5+3=14 14/3=4,72000 ND 5+3+7=15 15/3=5,0
![Page 37: Dirección de la Producción: Decisiones estratégicas Capítulo 4: Previsión ¿Qué puede haber de improvisto para el que no ha previsto nada? Paul Valéry (1871-1945)](https://reader033.fdocuments.es/reader033/viewer/2022050909/5665b4781a28abb57c91bed1/html5/thumbnails/37.jpg)
95 96 97 98 99 00Año
Ventas
2
4
6
8 Real
Previsión
Gráfico de la media móvilGráfico de la media móvil
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Se utiliza cuando se presenta una tendencia: Los datos anteriores suelen carecer de importancia.
Las ponderaciones se basan en la intuición: Suelen estar entre 0 y 1, y a la suma de 1,0.
Ecuación:
Media móvil Media móvil ponderada =ponderada =
Σ Σ (ponderación para el periodo (ponderación para el periodo nn) (demanda en el periodo ) (demanda en el periodo nn) )
Σ Σ ponderacionesponderaciones
Método de la media móvil Método de la media móvil ponderadaponderada
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Demanda real frente a los métodos de Demanda real frente a los métodos de media móvil y media móvil ponderadamedia móvil y media móvil ponderada
0
5
10
15
20
25
30
35
Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic.
Mes
Dem
anda
de
vent
as Ventas reales
Media móvil
Media móvil ponderada
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Al aumentar n veces, las previsiones son menos sensibles a los cambios.
No es posible predecir bien la tendencia.
Se necesitan muchos datos históricos.
© 1984-1994 T/Maker Co.
Inconvenientes de los métodos de Inconvenientes de los métodos de media móvilmedia móvil
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Es una técnica de previsión de media móvil ponderada: Las ponderaciones disminuyen exponencialmente. Se ponderan más los datos más recientes.
Se necesita una constante de alisado (): Toma valores entre 0 y 1. Se escoge de forma subjetiva.
Necesita una cantidad reducida de datos históricos.
Alisado exponencialAlisado exponencial
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Ft = At - 1 + (1-)At - 2 + (1- )2·At - 3
+ (1- )3At - 4 + ... + (1- )t-1·A0
Ft = Valor de la previsión
At = Valor real = Constante de alisado
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1) Se utiliza para calcular la previsión.
Ecuaciones del alisado Ecuaciones del alisado exponencialexponencial
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Usted está organizando una reunión Kwanza. Desea predecir el número de personas que asistirán en el año 2000 mediante el alisado exponencial ( = 0,10). La previsión para 1995 fue de 175.
1995 1801996 1681997 1591996 1751999 190
© 1995 Corel Corp.
Ejemplo de alisado exponencialEjemplo de alisado exponencial
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Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño RealPrevisión, F t
(αα = = 0,100,10))
19951995 180 175,00 (Dado)
19961996 168168
19971997 159159
19981998 175175
19991999 190190
20002000 NDND
175,00 +175,00 +
Solución del alisado exponencialSolución del alisado exponencial
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Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño RealPrevisión, F t
(αα = = 0,100,10))
19951995 180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
19961996 168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10((
19971997 159159
19981998 175175
19991999 190190
20002000 NDND
Solución del alisado exponencialSolución del alisado exponencial
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Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño RealRealPrevisión, Previsión, FFtt
((αα = = 0,100,10))
19951995 180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
19961996 168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10(180(180 - -
19971997 159159
19981998 175175
19991999 190190
20002000 NDND
Solución del alisado exponencialSolución del alisado exponencial
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Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
Año RealPrevisión, Ft
(αα = = 0,100,10))
19951995 180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
19961996 168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10(180(180 - 175,00 - 175,00))
19971997 159159
19981998 175175
19991999 190190
20002000 NDND
Solución del alisado exponencialSolución del alisado exponencial
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Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño RealRealPrevisión, Previsión, FFtt
((αα= = 0,100,10))
19951995 180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
19961996 168168 175,00 +175,00 + 0,100,10(180 (180 - 175,00- 175,00)) = 175,50 = 175,50
19971997 159159
19981998 175175
19991999 190190
20002000 NDND
Solución del alisado exponencialSolución del alisado exponencial
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Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
Año RealPrevisión, F t
(αα = = 0,100,10))
1995 180 175,00 (Dado)
19941994 168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
19951995 159159 175,50175,50 ++ 0,100,10(168 -(168 - 175,50175,50)) = 174,75= 174,75
19961996 175175
19971997 190190
19981998 NDND
Solución del alisado exponencialSolución del alisado exponencial
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Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
Año RealPrevisión, F t
(α = 0,10)
19951995 180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
1996 168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
19971997 159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
19981998 175175
19991999 190190
20002000 NDND
174,75174,75 ++ 0,100,10(159(159 - - 174,75174,75))= 173,18= 173,18
Solución del alisado exponencialSolución del alisado exponencial
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Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
Año RealPrevisión, F t
(α = 0,10)
1995 180 175,00 (Dado)
19961996 168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
19971997 159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
19981998 175175 174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18
19991999 190190 173,18 + 173,18 + 0,100,10(175(175 - 173,18- 173,18)) = 173,36= 173,36
20002000 NDND
Solución del alisado exponencialSolución del alisado exponencial
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Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
Año RealPrevisión, F t
(α = 0,10)
19951995 180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
19961996 168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
19971997 159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
19981998 175175 174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18
19991999 190190 173,18 + 0,10(175 - 173,18) = 173,36173,18 + 0,10(175 - 173,18) = 173,36
20002000 NDND 173,36173,36 + + 0,100,10(190(190 - 173,36- 173,36) = 175,02) = 175,02
Solución del alisado exponencialSolución del alisado exponencial
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Año
Ventas
140150160170180190
93 94 95 96 97 98
Real
Previsión
Gráfico del alisado exponencialGráfico del alisado exponencial
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Ft = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
Efectos de la previsión de la Efectos de la previsión de la constante de alisado constante de alisado
Ponderaciones
Periodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10%
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Ft = At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
Efectos de la previsión de la Efectos de la previsión de la constante de alisado constante de alisado
Periodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10% 9%
Ponderaciones
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Ft = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
Efectos de la previsión de la Efectos de la previsión de la constante de alisado constante de alisado
Ponderaciones
Periodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10% 9% 8,1%
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Ft = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
Efectos de la previsión de la Efectos de la previsión de la constante de alisado constante de alisado
Ponderaciones
Periodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10% 9% 8,1%
90%
![Page 58: Dirección de la Producción: Decisiones estratégicas Capítulo 4: Previsión ¿Qué puede haber de improvisto para el que no ha previsto nada? Paul Valéry (1871-1945)](https://reader033.fdocuments.es/reader033/viewer/2022050909/5665b4781a28abb57c91bed1/html5/thumbnails/58.jpg)
Ft = At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
Efectos de la previsión de la Efectos de la previsión de la constante de alisado constante de alisado
Ponderaciones
Periodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10% 9% 8,1%
90% 9%
![Page 59: Dirección de la Producción: Decisiones estratégicas Capítulo 4: Previsión ¿Qué puede haber de improvisto para el que no ha previsto nada? Paul Valéry (1871-1945)](https://reader033.fdocuments.es/reader033/viewer/2022050909/5665b4781a28abb57c91bed1/html5/thumbnails/59.jpg)
Ft = At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
Efectos de la previsión de la Efectos de la previsión de la constante de alisado constante de alisado
Ponderaciones
Periodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10% 9% 8,1%
90% 9% 0,9%
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Si se selecciona Si se selecciona
Trate de minimizar la desviación absoluta media (DAM)
Si: Error de previsión = demanda - previsión
Entonces:n
errores de previsiónDAM
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Si se selecciona Si se selecciona
Trate de minimizar el error cuadrático medio (ECM)
Si: Error de previsión = demanda - previsión
Entonces:n
errores de previsiónECM
2
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Alisado exponencial con ajuste de Alisado exponencial con ajuste de tendenciatendencia
Previsión incluyendo la tendencia (PITt)
= previsión alisada exponencialmente (Ft)
+ tendencia alisada exponencialmente (Tt)
Requiere 2 constantes de alisado: (α, β)
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Ft = (demanda real de este periodo) + (1- )(previsión del último periodo + tendencia estimada del último periodo)o
Ft = (At) + (1- )Ft-1 + Tt-1
Tt = (previsión de este periodo - previsión del último periodo) + (1-)(tendencia estimada del último periodo)o
Tt = (Ft - Ft-1) + (1- )Tt-1
Alisado exponencial con ajuste de Alisado exponencial con ajuste de tendenciatendencia
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Ft = previsión alisada exponencialmente de la serie de datos en el periodo t.
Tt = tendencia alisada exponencialmente en el periodo t.
At = demanda real en el periodo t.
= constante de alisado para la media. = constante de alisado para la tendencia.
Alisado exponencial con ajuste de Alisado exponencial con ajuste de tendenciatendencia
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Comparación de previsionesComparación de previsiones
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep.
Mes
Dem
and
a d
el p
rod
uct
o Demanda real
Alisado exponencial
Alisado exponencial + Tendencia
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Método de mínimos cuadradosMétodo de mínimos cuadrados
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Periodo de tiempo
Valo
res
de la
var
iabl
e de
pend
ient
e
bxaY ˆ
Observación real
Punto en la línea de tendencia
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Demanda real y línea de tendenciaDemanda real y línea de tendencia
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0 2 4 6 8 10
Periodo de tiempo
Dem
anda
Demanda real
Y = 56,70+ 10,54X