Ingenieria de La Prudccion Ejercicios

7/25/2019 Ingenieria de La Prudccion Ejercicios

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Ingeniera de laProduccin Industrial

Cdigo: F.TI.01

Revisin: 01

Fecha: 2015-12-17

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Nombre: Cristhian Benavides

Nivel: 7 TD Ingeniera Industrial de Proceso

Docente: P!D "iteri #orge

Tema:

Solucin de los ejercicios de Krajewski Administracin de Operacionesdel captulo 13 sobre pronsticos

$esumen:

En el lenguaje cotidiano, un pronstico !ormula un conocimientoprobable sobre un e"ento !uturo# En el lenguaje de empresa, se sueleentender como pronstico la estimacin anticipada del "alor de una"ariable, por ejemplo$ la demanda de un producto#

Es de suma importancia conocer los pronsticos de "arias "ariables%a &ue de esta manera podremos reducir la incertidumbre del !uturo,mejorar la planeacin % la estrategia competiti"a#

%bstract:

'n e"er%da% language, a (prognosis( !ormulates a probable knowledgeo! a !uture e"ent# 'n t)e language o! business, prognosis is usuall%understood as t)e ad"ance estimate o! t)e "alue o! a "ariable, !ore*ample$ t)e demand !or a product#

't is critical to know t)e !orecasts o! se"eral "ariables as t)is wa% wecan reduce t)e uncertaint% o! t)e !uture, impro"e planning andcompetiti"e strateg%#

Introduccin:

En el mundo globali+ado % con mercados tan competidos como los&ue en!rentamos )o%, las empresas se "en obligadas a buscar ma%oreciencia en sus procesos de negocio# -n proceso de negocio!undamental en las empresas, es pronosticar la demanda de susproductos o ser"icios para establecer el plan de "entas % operacinde la empresa# .os procesos del negocio orientados al suministro/compras, produccin % distribucin0 estn en!ocados a garanti+ardisponibilidad de ser"icios o productos con eciencia % al mejor costo,% su desempe2o depende de &ue las reas de mercadotecnia %"entas pronosti&uen lo mejor posible la demanda# En este sentido, un

tema &ue actualmente interesa es cmo pronosticar con ms certe+ala demanda de productos o ser"icios# En ltima instancia, el 4*ito de


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cual&uier empresa depende en gran parte de la )abilidad &ue susejecuti"os tengan para predecir % preparar sus condiciones !uturas5de a&u &ue mientras ms precisos sean sus pronsticos de "entas,ma%or ser la simplicacin &ue logren en su importante labor deplaneacin del !uturo /6udick % Sc)ae!er, 17890#

:ara el n de pronosticar e*isten "arios m4todos de solucin depronsticos en los &ue se inclu%en di!erentes "ariables con susrespecti"os ajustes o constantes cu%a aplicabilidad depende delconte*to organi+acional % de los datos )istricos &ue tenga la

empresa, es necesario reali+ar la determinacin de los coecientes,"arian+a, errores % distribuciones de los datos % segn criteriospreestablecidos dentro de un rango compara para "er si el modelopara determinar el pronstico es el correcto, es decir el &ue seacomoda o es ms acertado con la demanda real

&b'etivos:

General

;esol"er los ejercicios del captulo 13 de Krajewski de

Administracin de operacionesEspecfcos

Emplear los conocimientos ad&uiridos en clase para la solucinde los ejercicios

Entender los di!erentes tipos de pronsticos Entender los di!erentes tipos de pronosticar la demanda

(etodologa

.a solucin de ejercicios se logr mediante la aplicacin de los

conocimientos ad&uiridos en clase % la in"estigacin pre"ia de losm4todos de pronosticar la demanda, los ejercicios se resol"ieron conlos siguientes m4todos$

;egresin lineal 64todo de series de tiempo :romedio m"il simple Sua"i+acin e*ponencial 64todo de ponderaciones


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Desarrollo

Ejercicio 1

1# .a due2a de una tienda de computadoras al&uila impresoras a algunos desus mejores clientes# A)ora le interesa elaborar un pronstico de susoperaciones de al&uiler para poder comprar la cantidad correcta desuministros para sus impresoras# A continuacin se presentan los datoscorrespondientes a las 19 ltimas semanas#

SemanaAl&uileres

1


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Iulio ?3Agosto >Jo"iembre 38D ?1


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CtdicD /?=3>38D =1

b0 Apli&ue un promedio m"il de cuatro meses % pronosti&ue las "entas paralos meses comprendidos entre ma%o % diciembre

6es

Hentas/millones dedlares0 uatro meses

Enero ?=Jo"iembre 3< ?1Giciembre

$es)uesta

Ctma%D /


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c0 ompare el desempe2o de los dos m4todos, utili+ando la des"iacin mediaabsoluta como criterio de desempe2o# LMu4 m4todo recomendaraB

|3124|+|3727|+|4732|+|5338|+|6246|+|5454|+|3656|+|3251|+2941 9

DMA 3=

DMA=7+10+15+15+16+0+20+19+12

9

G6A# 3 D 18D 13

DMA .4=|3726|+|4730|+|5336|+|6242|+|5450|+|3654|+|3251|+|2946|

8

DMA=11+17+17+20+4+18+19+17

8

G6A# = D 1?#=D 1?

Se recomendara utili+ar el m4todo de tres semanas %a &ue este tiene una menordes"iacin es decir se obtendran "alores ms preciso &ue con el m4todo de las =semanas

d0 ompare el desempe2o de los dos m4todos, usando el error porcentualmedio absoluto como criterio de desempe2o# LMu4 m4todo recomendaraB

6es Hentas/millones dedlares0

res meses Et

Error

porcentualabsoluto /NEtNFGt0199

Enero


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Octubre 3> ?> PJo"iembre 3< ?1 P17 ?7Giciembre


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6esHentas/millones dedlares0

res meses Et

Errorporcentualabsoluto /NEtNFGt0199

EtQ9,@99 % @90 /1P 9#8? D @


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3D 3#? ?9#= D ?3#7 D ?=

CjulD At t

CjulD 793 ?= D 7?8

Pronstico )ara %gosto: *+,-./012 3 *07

Ejercicio >

># El ommmunit% Cederal Zank de Got)an, Alabama, instal recientemente unnue"o cajero automtico para o!recer ser"icios bancarios con"encionales %atender solicitudes de pr4stamo % transacciones de in"ersin# El manejo dela nue"a m&uina es un poco complicado, por lo cual a la gerencia leinteresa lle"ar un registro de su utili+acin en el pasado % pro%ectar el usoen el !uturo# Si el uso pro%ectado es sucientemente amplio, tal "e+ seanecesario ad&uirir ms m&uinas#

Al nal de abril, el uso promedio mensual era de >99 clientes % la tendenciase2alada >9 clientes por mes# .as ci!ras de uso real correspondientes a

ma%o, junio % julio son >@9, 819 % 879, respecti"amente# -se elsua"i+amiento e*ponencial ajustado a la tendencia, con D9#3 % WD9#99 clientes

XD >9 clientes

Pronstico )ara (ao:

A1D Gt /1P 0 /AtP1 tP10

A1D 9#3 />@90 /1P 9#30 />99 >90

A1D < D >>>

1D W /At P AtP10 /1 P W0 tP1

1D 9#< />>> P >990 /1 Y 9#9

1D 13#< =@ D >1#1

Cma%oD A1 1

Cma%oD >>> >1 D 8


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A1D Gt /1P 0 /AtP1 tP10

A1D 9#3 /8190 /1P 9#30 />>> >10

A1D 9

CjunD A1 1

CjunD 89 D 8@ % ]D 9#1

tendencia incremento de 2 or ao (#t=2)

AoDemanda =0,6 -=0,1

# Dt

1 45

49 1

2 5050 1,47

3 5252 1,50

4 5655 1,66

5 5857 1,74

6

romedio 52,2ronotico Error Error Error Error " abo!uto

Et=AE

|E|E (|Et|/At) /1990

A t= D t+(1)(A t1+Tt1) Tt= (A tA t1 )+(1 )Tt1


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cuadrticoAbo!uto

414,00 16,00 4 8,89

50 (0)0,0 0 .

52 0,47 0,22 0,47 0,90

53 2,69 7,22 2,69 4,80

57 1,42 2,00 1,42 2,45

59

#ota!8,41 25,47 8,58 17,04

De&iacion'edia

abo!uta(D'A) 1,716Errorcuadrticoetandar('*E) 5,09

Error 'edio "abo!uto('A+E)

3,41

/i"0 :romedio m"il de tres a2os#

Ao

Demanda

rom/mo&i! Error

# A

1 45

2 50

3 52

4 56 497,00

5 5852,67 5,33

t= Ft+1=A t

TtEEt=AF |E

(|Et|/Dt) /1990

|n

(|Et|/At)(100) )

Et=AF


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6 55,33

De&iacion'ediaabo!uta(D'A) 6,17

Errorcuadrticoetandar('*E)

38,72


10,84

Error Error cuadrticoErrorAbo!uto

Error "abo!uto

7,00 49,00 712,50

5,33 28,44 5,339,19

12,33 77,44 12,3321,69

/"0 :romedio m"il ponderado de tres a2os, usando ponderaciones de /3F>0,/0 % /1F>0, % asignando una ma%or ponderacin a los datos ms recientes#

Ao Demandarom/mo&i!onderado

t A

1 452 50

|n

(|Et|/At)(100) )

EEt=A |E (|Et|/At) /1990


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3 52

4 5650,17

5 5853,67

6 56,33


Errorcuadrticoetandar('*E)

26,40


0,09

ErrorErrorcuadrtico

ErrorAbo!uto

Error "abo!uto

5,83 34,03 5,830,10

4,33 18,78 4,330,07

10,17 52,81 10,160,18 tota!

/"i0 6odelo de regresin, ^ D = 3#


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1 45 45,8

2 50 49

3 52 52,2

4 56 55,4

5 58 58,6

6 61,8

ErrorErrorcuadratico

ErrorAbo!uto

Error "abo!uto

.0,8 0,64 0,81,78

1 1 12,00

.0,2 0,04 0,20,38

0,6 0,36 0,61,07

.0,6 0,36 0,61,03

(0,00) 2,4 3,2

6,27 tota!


Error cuadrticoetandar('*E) 0,48Error 'edio "abo!uto('A+E)

1,25

a 6i la (%D /desviacin media absoluta2 es el criterio de desem)e;o

seleccionado )or la administracin< =>u? m?todo de )ronstico deber@

elegirA

Se escogera el m4todo de regresin lineal por&ue el "alor es menor % eso nosindica &ue esta ms pr*imo al "alor real#

EEt=A|E (|Et|/At) /

1990

|n

(|Et|/At)(100) )


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b 6i el (6 /error cuadr@tico medio2 es el criterio de desem)e;o

seleccionado )or la administracin< =>u? m?todo de )ronstico deber@

elegirA

Se escogera el m4todo de regresin lineal por&ue el "alor no es tan ma%or a lacomparacin del resto de m4todos % eso nos indica &ue est ms pr*imo al "alorreal#

c 6i el (%P /error )orcentual medio absoluto2 es el criterio de

desem)e;o seleccionado )or la administracin< =>u? m?todo de

)ronstico deber@ elegirA

El m4todo de regresin lineal por&ue tiene un porcentaje de error menor al resto dem4todos

Ejercicio @

@# .os siguientes datos corresponden a las "entas de calculadoras,e*presadas en unidades, en una tienda de artculos electrnicos en lasltimas cinco semanas#

Semana Hentas1 =>< =73 =3= ?9? ?3

-se el sua"i+amiento e*ponencial ajustado a la tendencia con D9,< % WD9,


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1D 9#< /=8 P =?0 /1 Y 9# D

B= ym x

n

Z D P9,9?>1

$es)uesta

y=B+mx

y=0,0561+0,896x

b0 LE*iste una relacin !uerte entre ^ % _B E*pli&ue#

r= n (x y ) x y

n (x2

)( x)2

n (y2

)( y )2


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r D 9,>8

$es)uesta

Jo e*iste una relacin !uerte entre ^ % _ %a &ue el coeciente de correlacines de 9,>8 lo &ue representa &ue e*iste una correlacin mediana, es decir)a% una relacin mediana lineal entre m4todo actual % el propuesto#

EIE;''O 1=

O)io Swiss 6ilk :roducts !abrica % distribu%e )elados en O)io, Kentuck% %`est Hirginia# .a compa2a desea e*pandir sus operaciones, abriendo otraplanta en el norte de O)io# El tama2o de la nue"a planta se calcular en!uncin de la demanda esperada de )elado en el rea atendida por dic)aplanta# Actualmente se est reali+ando un estudio de mercado paradeterminar cul ser esa demanda# O)io Swiss desea estimar la relacinentre el costo de !abricacin por galn % el nmero de galones "endidos enun a2o para determinar la demanda de )elado % por consiguiente, eltama2o de la nue"a planta# Se )an recopilado los siguientes datos$

a0 Gesarrolle una ecuacin de regresin para pronosticar el costo porgaln, en !uncin del nmero de galones producidos#

m=n (x y ) x y

n (x2 )( x )2

m D P9,


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B= ym x

n

Z D 11


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3 ,0 /miles de galones vendidos2

y=1121,2110,2819(325)

$es)uesta

Y = 1029,59

Conclusiones

El ni"el actual de competencia del mercado es mu% !uete % e*istegran cantidad de competidores, por lo &ue una "entaja competiti"a esla in!ormacin, entre ms e*acta ser muc)o mejor, los pronsticosparte !undamental de la in!ormacin &ue debe tener una organi+acindebe ajustarse o ser lo ms parecidos a la demanda real de estamanera se reduce el entorno de incertidumbre, se planica de mejormanera la produccin reduciendo costoso % siendo ms competentes#

Es de suma importancia &ue la organi+acin tenga un modeloadecuado para pronsticos, esto se logra mediante la determinacinde coecientes &ue dependiendo de sus "alores nos darn una ideade &ue tan acertado es el m4todo con!orme a los datos )istricos dela empresa

BibliograEa


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Viteri Moya, J.R, 2015, gestin de la rod!""in "on en#o$!e sist%&i"o, '!ito,

("!ador, )T(

*ee + ra+esi, *. . /200.Administracion de operaciones, procesos y cadena de

valor .M%i"o earson (d!"a"in .

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