INTRODUCCIÓN

En la materia de administración de operaciones se examinan diversos tipos de pronósticos

que en la actualidad en cualquier negocio o empresa son necesarios para saber que se

debe hacer en estos casos para que cada día se prospere y se tenga el éxito para que la

empresa no desparezca, de esta manera que tenga un desarrollo sustentable. Por lo tanto

en esta capitulo si se puede mencionar de esta forma presentamos una variedad de

modelos de los pronósticos. Nuestro propósito es demostrar que hay muchas maneras

para que las y los que se encargan de pronosticar tengan muy buenos métodos para

realizar con éxito su tarea.

P

or lo tanto antes de comenzar un proyecto o alguna actividad uno de los primeros pasos

de cualquier proceso de planeación y presupuestación es la elaboración de un buen

pronóstico, principalmente de la demanda y de las ventas, ya que sin ellos nos pueden

lograr las cosas, además es muy importante conocer que para que nuestra empresa o

negocio tenga futuro necesitamos saber qué es lo que quieren los clientes, si no se toma

en cuenta este factor principal de seguro que en muy poco tiempo no existirá nada , o

como dicen, debut y despedida, “más claro ni el agua “. De este pronóstico depende la

planeación de la producción, de las compras, de los requerimientos de mano de obra, de

los recursos financieros, etc., por lo que, sin lugar a duda, se convierte en información muy

valiosa y determinante para alcanzar las metas de cualquier organización.

Entonces para la elaboración del pronóstico puede ser simple o compleja, dependiendo de

distintos factores, por lo tanto en este tema se trataran los métodos mas usados para

poder resolver los problemas que se nos presentan en la vida actual, estos son algunos

ejemplos: método de grupo nominal, encuesta a la fuerza de ventas de la empresa,

encuesta a los clientes, analogías de ciclos de vida, método DELPHI e investigación de

mercados. Muchas veces la demanda (o lo que se vaya a pronosticar) es afectada por

factores cíclicos y estacionales, y otras veces influyen elementos de muy difícil previsión.

En cualquier caso la experiencia y el conocimiento del mercado son vitales, pero a veces

esto no es suficiente para la elaboración de un buen pronóstico. El optimismo o pesimismo

del planeador podrían afectar sus proyecciones, por lo que resulta de gran utilidad el

empleo de técnicas que permiten medir la tendencia, la estacionalidad, entre otras

características de la demanda a lo largo del tiempo.

METODOS CUALITATIVOS

"Los pronósticos cualitativos son aquellos que utilizan el juicio, intuición, resumen, o

técnicas comparativas para producir estimados cuantitativos acerca del futuro" (Ronald H.

Ballou. 1998. p. 277).

TIPOS DE METODOS

MÉTODO DE GRUPO NOMINAL: OPINIONES DE LOS GERENTES Y EJECUTIVOS

La suposición básica de este método es que, un grupo estructurado de gente conocedora

del asunto será capaz de llegar a un pronóstico por consenso. El proceso funciona de la

manera siguiente:

ENCUESTA A LA FUERZA DE VENTAS DE LA EMPRESA

La estimación de ventas futuras regionales o por zona de operación de un negocio, se

obtienen individualmente a partir de cada uno de los miembros de la fuerza de ventas.

Estas estimaciones se combinan a fin de elaborar una estimación de las ventas en todos

las regiones o zonas de venta del negocio.

VOTACION DE IDEAS

DISCUSIÓN DE LAS IDEAS PRESENTADAS

EXPOSICION DE IDEAS

DESCRIPCION DE IDEAS

SERIE DE PREGUNTAS

FORMACION DEL GRUPO

ENCUESTA A LOS CLIENTES

Las estimaciones de ventas futuras se pueden obtener directamente de los clientes, a

quienes se encuesta individualmente para determinar los volúmenes de productos que la

empresa pretende adquirir en cada periodo en el futuro y se prepara un pronóstico de

ventas combinando las respuestas individuales de los clientes.

Este método puede ser el preferido en empresas con relativamente pocos clientes, como

los proveedores de la industria automotriz y los contratistas para las fuerzas armadas.

ANALOGÍAS DE CICLOS DE VIDA

También es conocido como analogía histórica. Este método liga la estimación de las

ventas futuras de un producto con el conocimiento de las ventas de un producto similar. A

la estimación de las ventas de un producto se aplica el conocimiento de las ventas de un

producto similar durante varias etapas de su ciclo de vida.

E. MÉTODO DELPHI

En el inicio de la década de 1950 la fuerza aérea de los EEUU auspició un estudio de la

Rand Corporation, llamado proyecto Delphi, que tenía que ver con el uso de las opiniones

de expertos en asuntos de la defensa del país y, posteriormente, con temas de

investigación y desarrollo, para obtener mejores perspectivas de situaciones o

circunstancias futuras de interés estratégico de largo alcance.

JURADO DE OPINIÓN EJECUTIVA

Se agrupan las opiniones de un grupo de expertos de alto nivel o de directivos, a menudo

en combinación con modelos estadísticos. Hay que tener en mente las desventajas de la

interacción grupal en este sentido: que haya mucha gente no garantiza que haya

opiniones conocedoras realmente del tema; las posiciones muy probablemente escondan

intereses personales o simplemente no sean enunciadas por miedo a contrariar a la

mayoría.

ESTUDIO DE MERCADO

Requiere información de los clientes sobre sus intenciones futuras de compra. Esto incluye

tanto sus preferencias, experiencia con el producto, y necesidades, como una definición

del precio máximo que estarían dispuestos a pagar ó la cantidad que demandarían a un

determinado precio.

FORMACION DEL GRUPO

REUNION DE OPINIONES

INFORMACION A LOS MIEMBROS

RESULTADO

INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

La investigación de mercados es una herramienta administrativa que utiliza medios

científicos y prácticos, aprovechando la estadística y el análisis para suministrar

información para tomar mejores decisiones en una empresa; además de constituirse en

una herramienta básica de captura de información para la toma de decisiones en las

empresas. También se puede definir como una herramienta de administración moderna

para que los gerentes puedan resolver sus problemas y tomar decisiones lo mas

acertadamente posible, minimizando riesgos.

1Definición del problema

2Estipulación de las hipótesis

3Selección del tipo de investigación

4Selección de los instrumentos de prueba

5Desarrollo de un plan de análisis

6Recolección de datos

7Análisis preliminar

8Análisis estadístico

9Conclusiones

CONCLUSIÓN

Después de haber concluido el tema sobre los métodos cualitativos para los

pronósticos nosotros entendimos que para muchas empresas, para salir adelante tienen

que estar al día con al avance de la tecnología para poder subsistir, ya que con el paso del

tiempo se requiere que las cosas se hagan de distinto manera para poder atraer a sus

clientes, y mucho más si se quieren tener más, para ello las empresas usan unas técnicas

muy importantes y toman muy en cuenta lo que la gente espera de ellos. Por lo con las

diferentes variables que existen para realizar el pronóstico en las empresas su

funcionamiento puede ser efectivo. Los gerentes deben conocer cuál es la demanda del

producto para así poder saber con que cuenta en su inventario y así poder planificar su

producción, mercadeo, gastos/costos, etc. Si las diversas ecuaciones matemáticas se

utilizan adecuadamente la producción de la compañía será efectiva, pero para esto se

tiene que conocer más afondo sobre otros métodos más sofisticados.

Cuando los directivos o el que sea que este encargado de las organizaciones

enfrentan la necesidad de tomar decisiones en una empresa de incertidumbre, los

diferentes tipos de pronósticos que tienen disponibles les ayudan a hacer predicciones a

largo o corto plazo; a largo plazo son del interés de la alta dirección y a corto plazo de los

gerentes de nivel medio y de primer nivel.

Los procedimientos de pronóstico pueden también clasificarse de acuerdo con su

tendencia a ser más cuantitativos o cualitativos. En una técnica cualitativa no se requiere

de una manipulación abierta de datos, sólo se utiliza " buen juicio, intuición, sentido común

y experiencia " de la persona que hace el pronóstico, y lo realiza mentalmente

manipulando los datos históricos recopilados.

Ya por ultimo pudimos entender para que nos servían los métodos para los pronósticos

como son: el método DELPHI, investigación de mercados y lo más importante que nos

pareció fue la de encuesta a los clientes, por donde comprendimos que una empresa no

puede estar viva si no tiene relación con los clientes, ya sean muchos o pocos, y para

tener más, para esto sirven estos maravillosos métodos que nos ayudaran a lograr los

objetivos a los que nos proponemos.

INTRODUCCIÓN

En este capítulo, examinamos diversos tipos de pronósticos y presentamos una variedad

de modelos de los pronósticos. Nuestro propósito es demostrar que hay muchas maneras

para que los encargados pronostiquen. También se proveerá una descripción del

pronóstico de ventas del negocio y describimos cómo preparar, supervisar, y juzgar

exactitud de un pronóstico. Los buenos pronósticos son una parte esencial de

operaciones eficientes del servicio y de la manufactura. El pronóstico es el arte y la

ciencia de acontecimientos futuros que predicen.

DESARROLLO

Estos métodos se basan en el análisis y procesamiento de información, la cual casi

siempre es histórica, dando pronósticos numéricos como fechas de introducción,

características de nuevas tecnologías o niveles de adopción. Operan mejor en el mediano

y corto plazo porque la información disponible se analiza estadísticamente asumiendo

continuidad y estabilidad de los cambios tecnológicos.

MODELOS CUANTITATIVOS

Los modelos cuantitativos de pronósticos son modelos matemáticos que se basan en

datos históricos. Estos modelos suponen que los datos históricos son relevantes para el

futuro.

Casi siempre puede obtenerse información pertinente al respecto.

Aquí, analizaremos varios modelos cuantitativos, la precisión del pronóstico,

pronósticos a largo plazo y pronósticos a corto plazo.

Esta información pasada se encuentra en forma numérica. Las fuentes usuales

son los registros de la propia empresa o información oficial de diverso origen:

gobierno, asociaciones de empresarios o profesionistas, organismos

internacionales.

Se debe tener cuidado, sobre todo cuando la información proviene de la propia

empresa (aunque en la proveniente de otras fuentes también hay que cuidarse),

que haya sido cuantificada de manera uniforme.

Para información sobre costos, por ejemplo, hay que asegurarse que los costos

incluyan los mismos conceptos en todos los años que vamos a utilizar; de no ser

así es preciso tratar previamente los datos.

Para aplicar los métodos cuantitativos es preciso convencernos,

razonablemente, de que se cumple la, llamada Hipótesis de Continuidad. Este

supuesto es que los factores externos en los que se dieron los datos históricos

no cambiarán en el futuro para el que estamos pronosticando. Estos factores

son, en forma

destacada:

· Economía en general.

· Competencia en el mercado (oferta).

· Estado del mercado (demanda).

· Estado tecnológico del producto (``ciclo de vida del producto'').

Esta continuidad del ambiente nunca se da en forma perfecta, sino en forma

gradual. Se requiere buen juicio para suponer que las violaciones a la

continuidad no van a afectar a los resultados de la aplicación del método de

pronóstico.

Dentro de los métodos cuantitativos tenemos los siguientes :

Modelos cuantitativos de pronóstico:

1.- Regresión lineal.

Modelo que utiliza el método de los mínimos cuadrados para identificar la

relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes,

presentes en un conjunto de observaciones históricas.

En la regresión simple, solo hay una variable independiente; en la regresión

múltiple, hay más de una variable independiente, en por ejemplo, un pronóstico

de ventas, son las ventas. Una modelo de regresión no necesariamente tiene

que estar basado en una serie de tiempo, pues en estos casos el conocimiento

de los valores futuros de la variable independiente (llamada también variable

causal) se utiliza para predecir valores futuros de la variable dependiente. Por lo

general, la regresión lineal se utiliza en pronósticos a largo plazo.

2.- Promedios móviles:

Modelos de pronósticos del tipo de series de tiempo a corto plazo que pronostica

las ventas para el siguiente periodo. En este modelo, el pronóstico aritmético de

las ventas reales para un determinado número de los periodos pasados más

recientes es el pronóstico para el siguiente periodo.

3.- Promedio móvil ponderado:

Modelo parecido al modelo de promedio móvil arriba descrito, excepto que el

pronóstico para el siguiente periodo es un promedio ponderado de las ventas

pasadas, en lugar del promedio aritmético.

4.- Suavización exponencial:

Modelo también de pronóstico de series de tiempo a corto plazo que pronostica

las ventas para el siguiente periodo. En este método, las ventas pronosticadas

para el último periodo se modifican utilizando la información.

5.- Suavización exponencial con tenencia.

El modelo de suavización exponencial arriba descrito, pero modificado para

tomar en consideración datos con un patrón de tendencia. Estos patrones

pueden estar presentes en datos a mediano plazo. También se conoce como

suavización exponencial doble, ya que se suavizan tanto la estimación del

promedio como la estimación de la tendencia utilizando dos constantes de

suavización.

Series de Tiempo

METODO DE TENDENCIAS EN SERIES DE TIEMPO

Procedimiento:

1 IDENTIFIQUE VARIABLE DEPENDIENTE (Y) Y LA INDEPENDIENTE (X) Y CODIFICARLA DE SER NECESARIO

2 CREAR LA COLUMNA (X.Y) EL CUAL CONSISTE EN LA MULTIPLICACION DE LA VARIABLE DEPENDIENTE Y LA VARIABLE INDEPENDIENTE

3 CREAR LA COLUMNA DE (X.X)

24 CREAR LA COLUMNA DE Y

5 SUME LAS COLUMNAS

6 HALLE EL PROMEDIO DE X Y EL PROMEDIO DE Y

7 HALLE LA PENDIENTE (B) -- --

E XY - N X Yb = -------------------------

2 -- 2

EX - N(X)

8 HALLE EL INTERCEPTO (A) DONDE -- --

a = y- b x

9 Establesca la ecuación de regresión y haga el pronóstico

T = a + bX

Nota :MES (TIEMPO) ES LA VARIABLE INDEPENDIENTE Y DEMANDA ES LA VARIABLE DEPENDIENTENOTA : SE CODIFICA MESES EN NUMEROS PARA EFECTO DE COMPUTOS

2X Y XY X

MES CODIFICACION DemandaENERO 1 22 22 1FEBRERO 2 21 42 4MARZO 3 25 75 9ABRIL 4 27 108 16MAYO 5 35 175 25

-- ---- ----- ----15 130 422 55

-- 15X= ----- = 3 5

-- 130Y= ------ =26 5

422 -(5)(3)(26) 422- 390b= ---------------------------- = ---------------- =3.2

2 55-4555 - (5)(3)

-- --a = y - ( b )(x)

a = 26 - (3.2)(3)=16.4

T=a+bX

T=16.4 + 3.2X

Pronóstico para el mes de Julio

T = 16.4 + 3.2(7)=16.4 + 22.4=39 unidades

Para pronósticos a corto plazo, se usan mucho los métodos de series de tiempo. Una serie

de tiempo es simplemente una lista cronológica de datos históricos, para la que la

suposición esencial es que la historia predice el futuro de manera razonable. Existen

varios modelos y métodos de series entre los cuales elegir, y que incluyen el modelo

constante, de tendencia y estacional, dependiendo de los datos históricos y de la

comprensión del proceso fundamental.

Es común representar a las series de tiempo por medio de una ecuación matemática que

describa los valores de la variable observada como una función del tiempo o

equivalentemente como una curva en una gráfica en la que la coordenada vertical

representa la variable Y la coordenada horizontal representa el tiempo. El análisis consiste

en encontrar el patrón del pasado y proyectarlo al futuro.

Patrones o componentes de una serie de tiempo

Cuando se tienen datos para hacer un pronóstico, la herramienta más útil es ¡graficarlos!

La gráfica que queremos es la de los datos contra el tiempo. En el eje horizontal ponemos

los tiempos y en el sentido vertical señalamos el punto cuya altura corresponda a la

magnitud de la observación que tengamos para cada tiempo.

Por regla general, los datos se encuentran aquí espaciados en el tiempo. Las diferentes

formas que toma el arreglo de los datos en la gráfica nos indican cómo debemos proceder

en el pronóstico.

Las características que, de manera primordial, buscamos en la gráfica son las

regularidades que permitan la proyección del comportamiento observado en el pasado

hacia el futuro.

Los patrones regulares que nos son útiles son de varios tipos.

Patrón horizontal o estacionario. Se presentan como un valor constante (recta

horizontal) alrededor del cual los datos oscilan de forma irregular. Es el patrón de

datos más simple, la mejor manera de pronosticar en una situación como ésta es

estimar la altura de la línea horizontal y usar ese valor como pronóstico.

Datos con tendencia. Se presentan como una línea lisa (una recta o una curva

suave) que sube o baja monótonamente y los datos oscilan erráticamente alrededor

de ella. La manera de pronosticar que se ocurre primero, en este caso, es la de

calcular una ecuación para la línea y usar ese valor para pronóstico.

Datos estacionales. Muchas series de datos presentan este tipo de comportamiento

repetitivo.

Enfoque simple.

También llamado pronostico empírico. Uno de los métodos más sencillos es usar el último

dato como pronostico para el siguiente periodo. Es decir el pronóstico de la demanda para

el siguiente periodo es igual a la demanda observada en el periodo actual.

Por ejemplo si la demanda real para el miércoles ha sido 35 clientes, la demanda para el

jueves será 35 clientes. Si la demanda real del jueves es 42 clientes, la demanda

pronosticada para el viernes será de 42 clientes.

Este método puede tomar en cuenta una tendencia de la demanda. El incremento (o

decremento) observado en la demanda de los dos últimos periodos se usa para ajustar la

demanda actual con miras a elaborar un pronóstico.

Por ejemplo:

Si la demanda fue de 120 unidades en la última semana y de 108 unidades la semana

anterior, el incremento de la demanda fue de 12 unidades en una semana por lo cual el

pronóstico para la sig. Semana será de 120 + 12 = 132 unidades. Si la demanda real de la

semana siguiente resulta ser de 127 unidades, entonces el siguiente pronóstico será de

127 + 7 = 134 unidades.

Ejercicio:

Sacar el pronóstico con el enfoque simple para una fábrica de pastas dentales:

a) si la demanda del mes de mayo fue de 380 cajas saque el pronóstico del mes de junio.

b) Si la demanda real del mes de junio fue de 398 cajas cual será el pronóstico para el

mes de julio tomando en cuenta la tendencia.

Respuestas

a) 380 cajas para el mes de junio

b) 416 cajas para el mes de julio

Estimación del promedio

El patrón horizontal de una serie de tiempo se basa en la media de las demandas. Por lo

tanto el pronóstico se obtendrá sacando el promedio de una serie de datos a través del

tiempo.

Por ejemplo:

Si deseáramos sacar un pronóstico para la semana 11 por medio del promedio bastara

sumar el total de Cajas y dividirlos entre el número de semanas dando como resultado

58.5 Cajas es decir 585 piezas.

MÉTODOS PARA SERIES DE DATOS HORIZONTALES.

Métodos de suaviza miento o alisamiento.- Son técnicas de pronósticos que son

apropiadas para series de tiempo más o menos estables y que presentan un patrón

horizontal, es decir, las que no muestran efectos importantes de tendencia , cíclicos o

estaciónales. Dentro de éstas técnicas de pronósticos tenemos los siguientes métodos.

Promedio Móvil simple

Este consiste en promediar sólo las últimas observaciones. Conforme avanza el tiempo

dejamos fuera del promedio a los datos más viejos y vamos incorporando datos nuevos.

Por eso recibe el nombre de promedio móvil.

Un promedio móvil tiene un parámetro que es la amplitud del promedio, es decir, cuántos

datos ponemos en el promedio. Si el valor de este parámetro es grande, el suavizado es

mayor; si es pequeño el suavizado es menor.

En términos matemáticos, el cálculo de los promedios móviles se realiza de la siguiente

manera:

Se considera que:

X t = F t + 1

Donde:

X t = Es el promedio móvil de n términos de x calculados hasta el período t

F t + 1 = representa el pronóstico de x en el período t + 1

X i = valor real de x (accidentes, ventas, demanda, etc.) en el período i

n = número de periodos de demanda a ser incluidos (orden del promedio móvil )

? = Sumatoria

El promedio móvil hasta el período t se usa para el pronóstico del período t + 1

El error correspondiente a cualquier pronóstico está representado por la diferencia entre el

valor real observado y el valor pronosticado. Este puede ser positivo o negativo,

dependiendo de si el pronóstico es demasiado bajo o es demasiado alto.

Una consideración importante al utilizar cualquier método de pronóstico es la precisión del

pronóstico. Es evidente que lo que se desea es que los errores de lo s pronósticos sean

reducidos. Unas de las herramientas estadísticas más usadas como medidas del error

para evaluar la precisión de los métodos de pronósticos son:

· La desviación absoluta de la media (DAM).

· El error medio cuadrático (EMC).

DAM = Suma de los valores absolutos de todos los errores de los pronósticos

Numero de errores absolutos tomados

ECM = suma cuadrática del error del pronóstico

Numero de errores al cuadrado tomados

EJEMPLO. Con la información mostrada en la siguiente tabla, Elabore promedios móviles

de 3 y de 5 términos para calcular el número de accidentes pronosticados para la

decimotercera semana y explique

¿Cuál de los dos promedios móviles, el de 3 o el de 5 términos, ofrece mejores

pronósticos

Note que el promedio móvil va desechando los datos viejos conforme incorpora a los

nuevos. Además mantiene la misma ``importancia'' para la última observación a lo largo

del tiempo.

Usando promedios móviles de 3 términos el número de accidentes pronosticados para la

decimotercera semana es de 251.

Y de 220 accidentes si usamos promedios móviles de 5 términos. Para evaluar la precisión

de estos pronóstico y poder decidir cuál de los 2 resultados ofrece el mejor pronóstico,

haremos uso de la desviación absoluta media ( DAM ) como medida de error.

Conviene usar promedios móviles de 5 términos, en virtud a que presenta menor DAM en

los cálculos

Promedio Móvil Ponderado

En el método anterior de los promedios móviles simples cada observación del cálculo del

promedio móvil recibe la misma ponderación o peso.

En la técnica de promedios móviles ponderados, implica la selección de pesos distintos

para cada valor de los datos para después calcular en calidad de pronóstico un promedio

ponderado. En donde la observación más reciente es la que recibe mayor ponderación y el

peso disminuye para los valores más antiguos... Por ejemplo, utilizando la serie de tiempo

de la información del cuadro anterior, se procede a ilustrar el cálculo de un promedio móvil

ponderado de 3 términos, en donde la observación más reciente recibe un peso de 3

tantos el que se asigna a la observación más antigua, y la siguiente observación más

antigua recibe un peso del doble que la más antigua. El pronóstico para el promedio móvil

ponderado para la cuarta semana se calcularía de la siguiente manera:

Obsérvese que, para el promedio móvil ponderado, la suma de los pesos es igual a 1.

Alisamiento o suaviza miento exponencial

El alisamiento exponencial es una técnica de pronóstico en la que se utiliza un promedio

ponderado de una serie de valores anteriores o pasados para pronosticar el valor de la

serie de tiempo en el período siguiente.

Se usa para pronósticos a corto y mediano plazo, la expresión matemática aplicada para

este modelo es la siguiente:

CONCLUSIÓN

En este tema de los métodos cuantitativos para los pronósticos, es muy importante

entender por qué estos métodos se basan en el análisis y procesamiento de información,

la cual casi siempre es histórica, dando pronósticos numéricos como fechas de

introducción, características de nuevas tecnologías o niveles de adopción. Operan mejor

en el mediano y corto plazo porque la información disponible se analiza estadísticamente

asumiendo continuidad y estabilidad de los cambios tecnológicos.