Universidad Politcnica de Lzaro

Crdenas

Nombre de la Asignatura: Pronsticos

en la cadena de suministros.

Nombre del alumno: Ricardo De Jess

Flores Ramrez.

Nombre del Docente: Janeth De los

Santos Snchez.

Ing. Logstica y Transporte 2

3er cuatrimestre.

Lzaro crdenas Michoacn

22/05/2015.

Introduccin.

Uno de los primeros pasos de cualquier proceso de planeacin y presupuestario

es la elaboracin de un buen pronstico, principalmente de la demanda y de las

ventas. De este pronstico depende la planeacin de la produccin, 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 informacin muy valiosa y

determinante para alcanzar las metas de cualquier organizacin.

La elaboracin del pronstico puede ser simple o compleja, dependiendo de

distintos factores. Muchas veces la demanda (o lo que se vaya a pronosticar) es

afectada por factores cclicos y estacionales, y otras veces influyen elementos de

muy difcil previsin. En cualquier caso la experiencia y el conocimiento del

mercado son vitales, pero a veces esto no es suficiente para la elaboracin de un

buen pronstico. El optimismo o pesimismo del planeador podran afectar sus

proyecciones, por lo que resulta de gran utilidad el empleo de tcnicas que

permiten medir la tendencia, la estacionalidad, entre otras caractersticas de la

demanda a lo largo del tiempo. El uso de estas tcnicas junto con la experiencia y

grado de conocimiento del planeador, le pueden llevar a lograr mejores

pronsticos, con los cuales podr realizar una correcta planeacin de las

actividades productivas.

Para el rea de ventas de cualquier empresa es fundamental conocer estos

mtodos: poder seleccionar un mtodo de pronstico apropiado, emplearlo y

obtener conclusiones de l. En este sentido la tecnologa ha contribuido

suministrando herramientas muy valiosas a la hora de procesar la informacin.

Contenido Introduccin ................................................................................................................................. 2

Mtodos de pronsticos cuantitativos ................................................................................. 4

Promedio ingenuo ...................................................................................................................... 5

Promedio simple ......................................................................................................................... 6

Promedio mvil simple ............................................................................................................. 7

Promedio mvil ponderado ..................................................................................................... 8

Suavizamiento exponencial simple. ...................................................................................... 9

Suavizamiento exponencial doble. ...................................................................................... 10

Suavizamiento exponencial de Winter para tendencia y estacionalidad. ................. 11

Tendencia lineal. ....................................................................................................................... 13

Medicin del error en el pronstico. ................................................................................... 15

Errores de pronstico MAD. .................................................................................................. 15

Errores de pronstico MAPE. ............................................................................................... 16

Errores de pronstico MSD. .................................................................................................. 17

Componentes de la demanda. .............................................................................................. 18

Conclusin. ................................................................................................................................ 19

Bibliografa. ................................................................................................................................ 20

Mtodos de pronsticos cuantitativos

Los modelos cuantitativos de pronsticos son modelos matemticos que se basan

en datos histricos. Estos modelos suponen que los datos histricos son

relevantes en el futuro. Casi siempre puede obtenerse informacin pertinente al

respecto. Aqu, analizaremos varios modelos cuantitativos, la precisin del

pronstico, pronsticos a largo plazo y pronsticos a corto plazo.

En los siguientes ejemplos se muestran ejercicios de pronsticos tomando en

cuenta que si no hay frmula planteada el ejemplo te da T=mes, y solo se siguen

las indicaciones de las parte de arriba de las grficas.

Promedio ingenuo

Pronstico t = resultado del mes anterior.

Pronstico t = resultado del mes anterior.

0

20

40

60

80

100

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Xi 52

Fi -

Promedio simple

Pronstico t = promedio de meses anterior.

Promedio mvil simple

Pronstico t = promedio de n=3 meses anteriores.

Promedio mvil ponderado

(Pesos 0.6, 0.3, 0.1)

Pronstico t = Resultado mes anterior*0.6 + Res. de hace dos meses*0.3 + Res de

hace tres meses*0.1

Pronstico t = Resultado mes anterior*0.6 + Res. de hace dos meses*0.3 + Res.

de hace tres meses*0.1

Suavizamiento exponencial simple.

(Alfa =0.2)

Asigna la ponderacin mayor a los valores observados ms recientes, y

ponderaciones decrecientes a los valores ms antiguos.

Minitab usa el promedio de las primeros 6 observaciones (o N, si N < 6) para el

valor inicial estimado en tiempo uno.

Los valores subsecuentes se calculan con la frmula:

Pronstico t = Resultado mes anterior*Alfa + (1-Alfa) *pronstico del mes anterior.

F1 = promedio de las primeras 6 observaciones.

Suavizamiento exponencial doble.

Considera la tendencia

Lt es el nivel en tiempo t, alfa es el peso para el nivel

Tt es el nivel de tendencia en tiempo t, g es el peso para la tendencia t

Y es el valor observado en tiempo t, Yest es el valor estimado un paso adelante

en tiempo t.

Los valores de estimaciones iniciales son:

S1= X1 T1 = X2 - X1

Las proyecciones o pronsticos se obtienen con las siguientes ecuaciones:

St equivalente del valor suavizado exponencial nico

Beta coeficiente de suavizamiento, anlogo a alfa

Tt tendencia suavizada en la serie de datos.

M nmero de perodos a pronosticar 1,2,3

Suavizamiento exponencial de Winter para tendencia y

estacionalidad.

Modelo aditivo, la variacin aleatoria permanece constante durante la tendencia o

en el tiempo.

Modelo multiplicativo, la variacin aleatoria se incrementa durante la tendencia o

en el tiempo.

Tendencia lineal.

El mtodo ms empleado para describir una tendencia lineal es el de mnimos

cuadrados, para encontrar una lnea de mejor ajuste para un conjunto de puntos.

Y = a + bX

Y = valor pronosticado en un periodo X

a = valor de la tendencia cuando X = 0

b = pendiente de la recta de tendencia

X = periodo (codificado)

n

xb

n

ya

xxn

yxxynb

22

Se puede calcular el coeficiente de determinacin, a fin de evaluar qu tan

correcta es la estimacin de la recta de regresin.

El coeficiente de determinacin r se calcula como:

Tambin es posible calcular intervalos de confianza para la estimacin. Para ello

es necesario calcular el error estndar de la estimacin.

2222

2

2

yynxxn

yxxynr

2

2

n

xybyaySe

Medicin del error en el pronstico.

Errores de pronstico MAD. Es el promedio de las desviaciones absolutas de los valores reales menos

los pronosticados.

Errores de pronstico MAPE.

Es el porcentaje de error promedio absoluto de las desviaciones de los

valores reales menos pronstico entre valor real.

Errores de pronstico MSD.

Es el promedio de las desviaciones al cuadrado de los valores reales menos

pronstico (amplifica las diferencias grandes).

Componentes de la demanda.

Se entiende como Demanda a la cantidad de bienes o servicios que los compradores o consumidores estn dispuesto a adquirir para satisfacer sus necesidades o deseos, quienes adems, tienen la capacidad de pago para realizar la transaccin a un precio determinado y en un lugar establecido. Se puede apreciar que la Demanda revela un conjunto de partes que la conforman. Esas partes son las siguientes: Cantidad De Bienes Y Servicios: Se refiere a un cierto nmero de unidades que los compradores estaran dispuestos a comprar o que han sido adquiridas.

Compradores O Consumidores: Son las personas empresas u organizaciones que adquieren determinados productos para satisfacer sus necesidades o deseos.

Necesidades Y Deseos: La necesidad humana es el estado en el que se siente la privacin de algunos factores bsicos (alimento, vestido, abrigo, seguridad, sentido de pertenencia, estimacin, etc.). En cambio los deseos consisten en anhelar los satisfactores especficos para estas necesidades profundas.

Disposicin A Adquirir El Producto O Servicio: Se refiere a la determinacin que tiene el individuo, empresa u organizacin por satisfacer su necesidad o deseo.

Capacidad De Pago: Es decir, que el individuo, empresa u organizacin tiene los medios necesarios para realizar la adquisicin.

Precio Dado: Es la expresin en valor expresado, por lo general, en trminos monetarios que tienen los bienes y servicios.

Lugar Establecido: es el espacio fsico o virtual (como el Internet) en el que los compradores estn dispuestos a realizar la adquisicin.

Conclusin.

Los pronsticos nos brindan informacin con cierto grado de probabilidad de que

se espera que pueda pasar en el futuro, por eso son una buena herramientas en

las empresas tanto grandes como pequeas. Al igual que los pronsticos los

inventarios tambin son parte importante en la toma de decisiones, y forma parte

fundamental en toda organizacin pues a si se optimizan los recursos con la que

la empresa cuenta.

Bibliografa. http://www.monografias.com/trabajos70/demanda-modelos-pronosticos/demanda-modelos-pronosticos2.shtml http://www.auladeeconomia.com

http://www.academia.edu/7754013/Modelos_de_Prono_sticos_e_Inventarios