Métodos para medir la precisión de los pronósticos

Instructor: Ing. Tomás Gálvez Martínez, MBA y CPhD

Webinar ¿Cómo medir la precisión

y efectividad de los Pronósticos?

CPD Certificado en

Pronósticos y Planeación de Demanda

Centro Ejecutivo de Logística S. C. www.celogis.com Av. Ricardo Margáin 575 Parque Corporativo Santa Engracia San Pedro Garza García, N. L. Tel (81) 8000 7227

Presentación Celogis y John Galt

Quién es CELOGIS

CELOGIS es un centro internacional de capacitación y consultoría, con sede en Monterrey, N. L., creado para fortalecer el desarrollo de ventajas competitivas de la Planeación de la Cadena de Suministro. Desde hace más de 15 años contribuimos con el crecimiento y la actualización de la comunidades empresariales, organizaciones públicas y privadas. Nuestros más de 2,000 clientes y nuestro amplio abanico de expertos, nos han permitido desarrollar proyectos de investigación y consultoría a nivel estratégico, estructural, de procesos y táctico. Quién es John Galt

John Galt Solutions es una empresa, con sede en Chicago, USA, que ofrece soluciones en Planeación de la Demanda y en Gestión de Inventarios de la Cadena de Suministro. Es propietario de Forecast Wizard y Atlas Planning Suite , un sistema que ofrece una amplia gama de soluciones. Tiene más de 5,000 clientes incluidos fabricantes, distribuidores, minoristas y proveedores de en una amplia gama de industrias: ropa, automóviles, bienes de consumo, alimentos y bebidas, energía, alta tecnología, productos farmacéuticos y de telecomunicaciones. Con estas soluciones, los líderes de la industria han mejorado sus resultados a través de mayores ingresos y reducción en sus costos de inventario.

Webinar | Precisión del Pronóstico

http://www.forecastxperttoolkit.com/sales_forecasting_software.shtml




http://www.atlasplanningsuite.com/index.html





Algunos de nuestros clientes


Currículum del instructor

Tomás Gálvez Martínez

Actualmente es el Presidente y Director General del Centro Ejecutivo de Logística S.C. empresa dedicada a la capitación y consultoría en Logística y Cadena de Valor y es Director del Máster en Logística y Dirección de Operaciones de la ENAE Business School de Murcia, España. Ha desarrollado proyectos de consultoría y capacitación para más de 400 empresas nacionales e internacionales como: PEMEX, COVI, CONVERMEX, SORIANA, WALMART, EDWARDS, GONHER, entre otras. En 1994 fundó el Centro de Logística y Comercio Internacional (CLCI) en el Tec de Monterrey y fue diseñador de los cursos de Logística y Distribución en la Maestría en Administración, en las carreras de Licenciatura de la División de Administración y Finanzas, para la Universidad Virtual y para el Programa CAPS (Círculo de Actualización Profesional de la misma institución. Fue Profesor de tiempo completo y de cátedra en las materias de: Estadística para Administración y Economía, Pronósticos para la toma de decisiones, Logística Empresarial, Sistemas de Distribución y Dirección Estratégica de Centros de Distribución en el Tecnológico de Monterrey. Ha escrito más de 20 artículos en el tema de pronósticos y planeación. Fue Presidente y organizador del “Foro Mundial de Logística” durante 6 años. Ha impartido conferencias en los temas de pronósticos y planeación de la cadena de suministro en México, España, Centro y Sudamérica y es profesor invitado por Universidades Internacionales en el mismo tema. Tiene un MBA, Estudios de Maestría en Ingeniería Industrial (MSC) por el Tec de Monterey y es candidato a Doctor en Administración con el tema de Pronósticos y Planeación de Demanda.


Medición el error de los pronósticos


Enfoque de medición


Enfoque 1.- ¿Con qué exactitud se ajusta el modelo a la serie de datos históricos?


Enfoque 2.- ¿Con qué exactitud el modelo pronostica el futuro?

Enfoques de medición


Alternativas de medición del error

¿Y cuántas medidas de error existen


Medición del error

Error del pronóstico . Es la desviación o diferencia que existe en un tiempo determinado entre el valor real y el valor pronosticado.

ttt YYE ˆ

Valor real

Valor pronosticado

Tiempo

100*ˆ

(%)t

tt

tY

YYEA

= |Valor real – Pronosticado|

Valor real

Error del pronóstico

Absoluto del error

*100


Medición del error – Enfoque 2

Precisión del pronóstico . Es una medida que describe que tan cerca está el pronóstico de la demanda real.

Precisión (%) = 1 – EA(%)

Precisión del pronóstico (Forecast accuracy)

Notas. • Si el valor real es igual al pronóstico la precisión es del 100% • Si el error es mayor al 100% la precisión es del 0% • Los límites de la precisión están entre 0 y 1


Medidas del error – Enfoque 2

Ejemplo de cálculo

SKU A

Pronóstico ( ) 75

Real ( ) 25

Error =( 25-75) = -50

Error Abs. (%) = Abs (-50/25) *100 = 200%

Precisión (accuracy)

0%

tY

tY

El pronóstico es mayor al valor real


Medidas del error – Enfoque 2

Ejemplo de cálculo

SKU A SKU B

Pronóstico ( ) 75 5

Real ( ) 25 50

Error =( 25-75) = -50 = (50 – 5) = 45

Error Abs. (%) = Abs (-50/25) *100 = 200%

=Abs(45/50) *100 = 90%


0% 10%

tY

tY El pronóstico es menor al

valor real



Ejemplo de cálculo

SKU A SKU B

Pronóstico ( ) 75 5

Real ( ) 25 50

Error =( 25-75) = -50 = (50 – 5) = 45

Error Abs. (%) = Abs (-50/25) *100 = 200%

=Abs(45/50) *100 = 90%


0% 10%

tY

tY

Observen que estos dos Sku´s tiene la misma magnitud del

error, pero el porcentaje de error es diferente



Ejemplo de cálculo

SKU A SKU B SKU C SKU D

Pronóstico ( ) 75 5 30 60

Real ( ) 25 50 70 70

Error -50 45 40 10

Error Abs. (%) 200% 90% 57.14% 14.28%


0% 10% 42.85% 85.71%

tY

tY

¿Por lo tanto qué les indica en la práctica el Forecast Accuracy?

Comentarios y respuestas entre los participantes…

Las más utilizadas!

n

YY

MSE

n

t

tt

1

2

n

Y

YY

MAPE

n

t t

tt

1

n

Y

YY

MPE

n

t t

tt

1



n

YY

RMSE

n

t

tt

1

2

t

n

t

t

t

tt

Y

YY

YY

WMAPE 1

*

Error Medio Cuadrado

Porcentaje de Error Medio

Absoluto

Raíz del Error Medio

Cuadrado


Absoluto Ponderado


(BIAS)

MSE (Mean Square Error): Es el promedio de los cuadrados del error de cada artículo o periodo y se utiliza para comparar la precisión entre diferentes métodos o criterios de pronóstico y seleccionar aquel con menor MSE.


Fórmulas de Selección

RMSE (Root Mean Square Error): Es la raíz del promedio de los cuadrados del error de cada artículo o periodo y también se utiliza para comparar y seleccionar la precisión de diferente métodos de pronóstico. La diferencia es que el resultado está en las unidades originales.


Fórmulas de Selección

MAPE (Mean Absolute Percentage Error): Es la media de los errores porcentuales en valor absoluto, no considera el signo del error sólo la magnitud. Es una de las medidas más utilizadas a nivel mundial, pero no necesariamente la mejor.


Fórmulas de interpretación

n

Y

YY

MAPE

n

t t

tt

1

MPE (Mean Percentage Error): Es la media del error porcentual. Es una métrica simple, que sirve para ver si el error del pronóstico es hacia arriba o hacia abajo. Mide el sesgo (bias) del pronóstico (positivo o negativo)



WMAPE (Weighted Mean Absolute Percentage Error): Es el MAPE ponderado por el peso de las ventas . De esta forma se minimizan los efectos de productos con grandes variaciones pero con poco impacto en las ventas. Es un indicador muy recomendado y por lo general se analiza en conjunto con el MAPE.



Errores y aciertos de la fórmulas de medición



Fórmulas de selección

Ejemplo de cálculo del error ENTRE familias o sku.

^ Sku o

Familia Ventas (Yt) Pronóstico

(Yt) Error (E) Error

2

A 25 75 = (25-75) = -50 2500 B 50 5 45 2025 C 70 30 40 1600 D 70 60 10 100

Sumatoria 215 6225

MSE = (6225/4) =

1556.25 RMSE 39.4493

¿Cuál es la interpretación de la medición del error?



Ejemplo de cálculo la precisión ENTRE familias o sku.

^ Sku o

Familia Ventas (Yt) Pronóstico

(Yt) Error (E) Error Abs.

(EA) EA/ Yt E/Yt

A 25 75 -50 50 2.00 -2.00

B 50 5 45 45 0.90 0.90

C 70 30 40 40 0.57 0.57

D 70 60 10 10 0.14 0.14

Sumatoria 215 3.61 -0.39

MAPE

= (3.61/4) *100

=90.4% WMAPE 67.4% MPE (sesgo) -9.6%

¿Cuál es la interpretación de cada medición del error?


Fórmulas de selección

Ejemplo de cálculo EN la familia o sku (mes)

^ Mes Ventas (Yt) Pronóstico

(Yt) Error (E) Error

2

Ene 1500 1800 -300 90000 Feb 1000 950 50 2500 Mar 800 785 15 225 Abr 150 25 125 15625 May 2500 2000 500 250000

Sumatoria 5950 358350

MSE 89587.5 RMSE 299.312

¿Cuál es la interpretación de cada medición?

Pronósticos y PD | MEX


25

Ejemplo de cálculo EN la familia o sku (mes)

^ Mes Ventas (Yt) Pronóstico

(Yt) Error

(E) Error

Abs. (EA) EA/ Yt

(EA/ Yt)*Yt E/Yt

Ene 1500 1800 -300 300 0.20 300.00 -0.20 Feb 1000 950 50 50 0.05 50.00 0.05 Mar 800 785 15 15 0.02 15.00 0.02 Abr 150 25 125 125 0.83 125.00 0.83 May 2500 2000 500 500 0.20 500.00 0.20

Sumatoria 5950 1.30 990 0.90

MAPE =(1.30/5)

*100=26.0% WMAPE 16.6% MPE (sesgo) 18.0%

¿Cuál es la interpretación de cada medición?

Pronósticos y PD | MEX

Fórmulas de precisión

26

Ejemplo de cálculo de la precisión en cada región

^ Región Ventas de

marzo (Yt) Pronóstico de

marzo (Yt) Error

(E) Error

Abs. (EA) EA/ Yt

Forecast Accuracy

1 1500 1800 -300 300 0.20 =(1-0.20)=0.80 2 1000 950 50 50 0.05 0.95 3 800 785 15 15 0.02 0.98 4 150 25 125 125 0.83 0.17 5 2500 2000 500 500 0.20 0.80

Precisión (%) = 1 – EA(%)

Preguntas: 1. ¿Qué representa para usted el promedio del Forecast Accuracy de las regiones?

¿Recomienda obtenerlo como un indicador de medición o efectividad? 2. ¿En caso contrario cuál sería su recomendación para llevar un indicador de

control de precisión?

• Si usted busca seleccionar un método de pronósticos que mejor ajusta a sus datos históricos, no use el MAPE, ni el WMAPE estos son indicadores de interpretación relativos y tienden a presentar sesgos. El MSE o la RMSE presentan mejores resultados para dicho efecto.

• Desarrolle su propio criterio de evaluación para juzgar la selección de un modelo, en cualquier caso es necesario analizar e interpretar las medidas que se presentaron en este seminario, y siempre dependerán de lo que se va a pronosticar y de la experiencia del pronosticador.

• Dependiendo del uso que se le dé en la empresa a las predicciones a corto, a medio y a largo plazo, la importancia del horizonte de predicción debe ser tomada en cuenta a la hora de definir un criterio de selección de modelos. Es posible que sea más adecuado un modelo de pronóstico que tengo menor efectividad en el corto y mayor al mediando plazo y viceversa.


Conclusiones


Lugar Fecha Horario Precio

México, DF 12 y 13 de abril. Viernes de 8:30 a 18:00 horas y sábado de 8:30 a 14:00 horas.

$850 dólares Guadalajara, Jal. 17 y 18 de mayo

CPD Certificado en



Módulo (Nivel) Monterrey, N. L. Horario Precio

Introducción al Pronóstico y Planeación de Demanda

26 y 27 de abril. Viernes de 8:30 a 18:00 horas y sábado de 8:30 a 14:00 horas.

$1340 dólares Métodos Econométricos con

aplicaciones Gerenciales

3 y 4 de mayo

Sales & Operations Planning (S&OP)

10 y 11 de mayo

•La modalidad presencial se realiza en Monterrey con las siguiente fechas

CPD On-line

Certificado en



Descripción del curso Fecha Precio

M1. Fundamentos de Planeación de Demanda 29 de abril

$ 175 por módulo o $1,050 dólares por la Certificación completa de 7 módulos.

M2. Cómo hacer un pronóstico de ventas 30 de abril

M3. Métodos de pronósticos para datos históricos 17 de mayo

M4. Métodos de pronósticos causa-efecto 18 de mayo

M5. Métodos avanzados de pronósticos 24 de mayo

M6. Métodos para pronosticar nuevos productos 25 de mayo

M7. Sales & Operations Planning Advanced 31 de mayo

•En La Certificación On-line se cursan 7 módulos por día

Sesión de preguntas

Centro Ejecutivo de Logística S. C. www.celogis.com

Av. Constelaciones No. 250 Col Contry CP 64860

Monterrey, N. L. México Tel (81) 1877 1925 y 1873 2062

Tomás Gálvez Martínez

Presidente y Director General [email protected]


Métodos para medir la precisión de los pronósticos

Documents

Transcript of Métodos para medir la precisión de los pronósticos