Indice

1. Pronostico

2. Problemario de Inventarios

3. Glosario de PCP

4. Exámenes de Planeación y Control de la Producción 1 - IPN

5. Súper Vínculos WEB – Ingeniería Industrial

1. Pronostico.

Es una serie de datos que en base a una serie de estudios determinan la demanda en un futuro de un

determinado producto.

1.- ¿Qué significa pronosticar?

Es predecir el futuro a partir de algunos indicios

2.- ¿Qué es un pronóstico?

Es una inferencia a partir de ciertos datos

3.- ¿Cómo se define el pronóstico?

Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependerá de los cambios en

las variables externas al sistema de producción.

4.- ¿Cuáles son los antecedentes de los pronósticos?

Tuvieron su origen en aspectos informales de la vida cotidiana. En otras épocas los Reyes, los Políticos y

personas adineradas acudían a los clarividentes para que les comentaran acerca de sus vidas en el futuro. Al

paso del tiempo estas ideas las adoptan los comerciantes y empresarios y se fue formalizando poco a poco

para el concepto de los pronósticos hasta llegar a la que hoy se conoce como un importante tema.

5.- ¿Dónde se utilizan las técnicas de pronósticos en una empresa para determinar la demanda?

Estas técnicas se utilizan en empresas para determinar la demanda futura de sus productos, y en base a esto

planear y controlar la cantidad de productos que deberá producir.

6.- ¿Cuándo una empresa está en condiciones de optimizar?

Cuando una empresa determina la demanda futura de sus pronósticos, esta en condiciones de optimizar el

uso de todos sus recursos, lograr su objetivos y satisfacer la demanda de sus clientes oportunamente.

7.- ¿Quién utiliza las técnicas de pronósticos?

Personal especializado y adscritos a las áreas de producción y mercadotecnia de las productoras o bienes .

8.- ¿Cuál es la validez de un pronóstico?

No es la verdad absoluta respecto a algún evento en el futuro, un pronóstico solo es una aproximación a la

realidad entre más se acerque a ella mejor será.

9.- En una Sistema de producción se presentan 2 grupos de problemas

a)Probabilidad de diseño

b)Probabilidad de la planeación

10.- ¿Cómo se agrupan las técnicas de pronósticos que utilizan en la actualidad?

Cualitativas

Cuantitativas

Combinación de ambas

2. Problemario de Inventarios

TÉCNICA No. 1 PROMEDIO MÓVIL SIMPLE (PMS)

Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas para el siguiente periodo exclusivamente, como su

nombre lo indica es un promedio que se obtiene n datos; para definir en forma práctica cuál será el mejor

resultado, se deberá tomar en cuenta el de menor error al cuadrado < (D-P)2.

Estos n datos están en función de cómo queramos promediar u obtener resultados, con menor o mayor

exactitud; n puede valores comprendidos entre 2,3,4,5....etc. en la práctica es recomendable utilizar bloques

de información que en promedio tengan 10 ó mas datos, lo cual no permitirá una mejor interpretación o visión

del comportamiento de ese producto o pronóstico.

Ejemplo:

La empresa Barcel S.A. de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas (o de la demanda ) para uno de sus

productos de mayor demanda en el mercado se le conoce como "chicharrones Barcel ", este pronóstico de la

demanda si requiere para el mes de octubre de 2003, para lo cual se debe considerar que n= 2, 3, 4. sabiendo

que los últimos meses el área de mercadotecnia ha registrado la int. histórica que se indica en la siguiente en

la siguiente tabla

Cuando n= 2

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

Enero 30 - - -

Febrero 35 - - -

Marzo 28 32.5 -4.5 20.25

Abril 20 31.5 -11.5 132.25

Mayo 25 24 1 1

Junio 30 22.5 7.5 56.25

Julio 35 27.5 7.5 56.25

Agosto 40 32.5 7.5 56.25

Septiembre 50 37.5 12.5 156.25

Octubre ¿? 45 S = 478.5

Cuando n= 3

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

Enero 30 - - -

Febrero 35 - - -

Marzo 28 - - -

Abril 20 31 -11 121

Mayo 25 27.66 -2.66 7.07

Junio 30 24.33 5.66 32.14

Julio 35 25 10 100

Agosto 40 30 10 100

Septiembre 50 35 15 225

Octubre ¿? 41.66 S 585.21

Cuando n= 4

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

Enero 30 - - -

Febrero 35 - - -

Marzo 28 - - -

Abril 20 - - -

Mayo 25 28.25 -3.25 10.56

Junio 30 27 3 9

Julio 35 25.75 9.25 85.56

Agosto 40 27.5 12.5 156.25

Septiembre 50 32.5 17.5 306.25

Octubre ¿? 38.75 S 567.62

Nota: En base a esta técnica podemos decir en conclusión que el mejor pronóstico es de 45 unidades porque

(D-P)2 es menor con respecto a los otros datos.

Tarea:

La empresa Alfa fabricante de conexiones de plástico, desea estimar la demanda de uno de estos productos

que se llama codo de 90°x 25mm. Esto es para el mes de marzo de 2003 p/ lo cual cuenta con la información

histórica que se indica. Para efectuar los cálculos se debe considerar que n=2,3,4. A partir del mejor

pronóstico indique si la producción de codos de 90°x 25mm crece o decrece y en consecuencia indique que

acciones.

Cuando n= 2

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

Noviembre 10 - - -

Diciembre 20 - - -

Enero 20 15 5 25

Febrero 30 20 10 100

Marzo 32 25 7 49

Abril 27 31 -4 16

Mayo 18 29.5 -11.5 132.25

Junio 30 22.5 7.5 56.25

Julio 25 24 1 1

Agosto 22 27.5 -5.5 30.28

Septiembre 15 23.5 -8.5 72.25

Octubre 17 18.5 -1.5 2.25

Noviembre 16 16 0 0

Diciembre 20 16.5 3.5 12.85

Enero 18 18 0 0

Febrero 20 19 1 1

Marzo ¿? 19 S 497.5

Cuando n= 3

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

Noviembre 10 - - -

Diciembre 20 - - -

Enero 20 - - -

Febrero 30 16.67 13.33 177.6389

Marzo 32 23.34 8.66 74.9956

Abril 27 27.34 -0.34 0.1156

Mayo 18 29.67 11.67 136.1889

Junio 30 25.67 4.33 18.7489

Julio 25 25 0 0

Agosto 22 24.34 2.34 5.4756

Septiembre 15 25.67 -10.67 113.8489

Octubre 17 20.67 -.367 13.4687

Noviembre 16 18 -2 4

Diciembre 20 16 4 16

Enero 18 17.67 0.33 .1089

Febrero 20 18 2 4

Marzo ¿? 11.34 S 564.6402

Cuando n= 4

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

Noviembre 10 - - -

Diciembre 20 - - -

Enero 20 - - -

Febrero 30 - - -

Marzo 32 20 12 144

Abril 27 25.5 1.5 2.25

Mayo 18 27.25 -9.25 85.5625

Junio 30 26.75 3.25 10.5625

Julio 25 25 -1.75 3.0625

Agosto 22 23.75 -3 9

Septiembre 15 23 -8.75 76.5625

Octubre 17 19.75 -6 36

Noviembre 16 17.5 -3.75 14.0625

Diciembre 20 17 2.5 6.25

Enero 18 17.75 1 1

Febrero 20 18.5 2.25 5.0625

Marzo ¿? S 393.375

En conclusión, el mejor pronóstico es de 18.5 unidades porque (D-P)2 es menor con respecto a los otros

datos.

TÉCNICA No. 2 PROMEDIO MÓVIL DOBLE (PMD)

Ésta es otra técnica cuantitativa que sirve para calcular el pronóstico de la demanda o de las ventas para

periodos futuros, para su aplicación y cálculos es recomendable seguir el procedimiento que se indica.

Procedimiento:

Se calcula el PMS, considerándose el conjunto de datos y los valores asignados para n

Se determina el mejor pronóstico con antecedente en le menor error al cuadrado < (D-P)2 .

Se calcula el promedio móvil doble

Se calculan los valores correspondientes a:

a = 2(PMS) – PMD

b = n/n-1 (PMS – PMD)

Se calcula el pronóstico para el periodo deseado, mediante la siguiente expresión:

y = a + b(x)

donde

y = pronóstico deseado o buscado

x = el periodo en el que se desea el pronóstico

Ejemplo:

Con los datos obtenidos en el problema anterior, se desea calcular los pronósticos de ventas para los meses

de Noviembre, Diciembre y Enero. Estos cálculos se deberán obtener mediante PMD.

Paso 3

Cuando n= 4

Periodos Mensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P)

Enero 30 - -

Febrero 35 - -

Marzo 28 32.5 -

Abril 20 31.5 -

Mayo 25 24.0 32

Junio 30 22.5 27.75

Julio 35 27.5 23.25

Agosto 40 32.5 25

Septiembre 50 37.5 30

Octubre ¿?

Paso 4

a = 2(PMS) – PMD

a = 2 (37.50) – 30 = 45

a = 45

b = n/n-1 (PMS – PMD)

b = 15

Paso 5

ynov = a + b(x) = 45+15 (2) = 75 unidades

ydic = a + b(x) = 45+15 (3) = 90 unidades

yene = a + b(x) = 45+15 (4) = 105 unidades

Graficar

Tarea:

Cocinas Integrales Mexicanas S.A desea calcular el pronóstico de venta para una cocina "NOVA", el

pronóstico se requiere para el año 2003, así mismo, se estima conveniente asignar a n valores de 3, 4 y 5,

además se tienen datos históricos de ventas de los últimos 9 años, el calculo del pronóstico se deben obtener

mediante PDM.

Cuando n= 3

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

1984 20

1985 25

1986 28

1987 30

1988 31

1989 32

1990 38

1991 41

1992 45

1993 40

1994 38

1995 42

1996 46

1997 30

1998 38

1999 40

2000 38

Cuando n= 4

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

1984 20

1985 25

1986 28

1987 30

1988 31

1989 32

1990 38

1991 41

1992 45

1993 40

1994 38

1995 42

1996 46

1997 30

1998 38

1999 40

2000 38

Cuando n= 5

Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

1984 20

1985 25

1986 28

1987 30

1988 31

1989 32

1990 38

1991 41

1992 45

1993 40

1994 38

1995 42

1996 46

1997 30

1998 38

1999 40

2000 38

TÉCNICA No. 3 AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)

Nos permite calcular los pronósticos de las ventas de la demanda para el siguiente periodo únicamente, la

aproximación exponencial. Es una ponderación o valor de ajuste con cierto grado de error, que se puede

estimar o determinar al emitir un pronóstico, este valor de ajuste fluctúa en ( 0.1 y 1). Si el valor de

ponderación es pequeño el deslizamiento o ajuste será gradual y mínimo. Para asignar el valor de ajuste o de

ponderación (a ) se debe tener en cuente lo siguiente:

La demanda en condiciones de estabilidad a = 0.1, 0.2 y 0.3

La demanda en condiciones de estabilidad promedio

La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos a = 0.7, 0.8 y 0.9.

Ejemplo:

PHP es una empresa que se dedica a la fabricación de artículos higiénicos, el gerente de mercadotecnia está

interesado en conocer el pronóstico de ventas para l mes de octubre del 2003, su exigencia le conduce a

utilizar factores de conderación para a = 0.1, 0.2 y 0.3. para lo cual se cuenta con la siguiente información

histórica que se indica a continuación. El cálculo del pronóstico deseado se deberá obtener por AES.

para a = 0.1

Periodos

Mensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a

(D-P)

(D-P)2

Mayo 100 100 0 0 100 0

Junio 120 100 20 2 102 400

Julio 130 102 28 2.8 104.8 784

Agosto 120 104.8 152 1.52 106.32 231.04

Septiembre 140 106.32 37.68 3.36 109.68 1134.34

Octubre ¿? 109.68

S 2549.38

para a = 0.2

Periodos

Mensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a

(D-P)

(D-P)2

Mayo 100 100 0 0 100 0

Junio 120 100 20 4 104 400

Julio 130 104 26 5.2 109.2 76

Agosto 120 109.2 10.8 2.16 111.36 116.64

Septiembre 140 11.36 28.64 5.72 117.08 820.24

Octubre ¿? 117.88

S 2012.88

para a = 0.3

Periodos

Mensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a

(D-P)

(D-P)2

Mayo 100 100 0 0 100 0

Junio 120 100 20 6 106 400

Julio 130 106 24 7.2 113.2 576

Agosto 120 113.2 6.8 2.04 115.24 46.24

Septiembre 140 115.24 24.76 7.42 122.66 613.05

Octubre ¿? 122.66

Tarea

Con los siguientes datos calcule el pronóstico de ventas o de la demanda para el periodo 9, considere factores

de ajuste 0.3 y 0.5; los datos históricos de ventas así como los periodos se indican a continuación:

para a = 0.3

Periodos

Mensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a

(D-P)

(D-P)2

3

4

5

6

7

8

9

para a = 0.5

Periodos

Mensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a

(D-P)

(D-P)2

3 16 16 0 0 0 0

4 18 16 2 1 4 4

5 20 17 3 1.5 9 9

6 12 18.5 -6.5 -3.25 42.25 42.25

7 16 15.25 .75 .37 .56 .5625

8 20 15.62 4.38 2.18 19.18 19.1844

9 17.8

S 74.996

TÉCNICA No. 4 AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)

Técnica cuantitativa que permite calcular los pronósticos de la demanda para periodos futuros, teniendo como

antecedente datos históricos en cuanto a periodos y demanda. Para implementar esta técnica o método a la

solución de problemas de pronósticos de la demanda, se recomienda seguir el procedimiento:

1. Se calcula el pronóstico mediante el ajuste exponencial simple, teniendo en cuenta los valores del factor

del ajuste.

2. Se selecciona el mejor pronóstico obtenido en el paso anterior, teniendo en cuenta el menor error < (D-

P)2

3. Con los resultados obtenidos en el paso anterior, se calcula al Ajuste Exponencial Doble.

a = 2(AES) – AED

b = a /a -1 (AES – AED)

4. Con los datos anteriores se calcula los siguientes parámetros

5. Calcular el pronóstico final

y = a + b(x)

donde

y = pronóstico deseado o buscado (final).

x = el periodo en el que se desea el pronóstico.

Ejemplo:

Chocolates "Tin larín" S.A, esta interesada en conocer el pronóstico de ventas o de la demanda para el primer

trimestre del año 2003, para lo cual usará AED, considerándose 3 factores de ajuste: 0.2, 0.25 Y 0.35. La

demanda está expresada en miles. Tanto el gerente de mercado como el de producción de la empresa están

interesados en ver gráficamente el comportamiento de la demanda de este producto a través de:

Datos o reg. históricos

El mejor pronóstico obtenido por AES

El mejor pronóstico obtenido por AED

Los resultados obtenidos para el primer trimestre del año del 2003-02-23

para a = 0.2

Periodos

Mensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a

(D-P)

(D-P)2

Junio 150 150 0 0 150 0

Julio 180 150 30 6 156 900

Agosto 200 156 44 8.8 164.8 1936

Septiembre 120 164.8 -44.8 -8.96 155.84 2007.04

Octubre 140 155.84 -15.84 -3.10 152.67 250.9

152.67 S 5093.95

para a = 0.25

Periodos

Mensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a

(D-P)

(D-P)2

Junio 150 150 0 0 150 0

Julio 180 350 30 7.5 157.5 900

Agosto 200 157.5 42.5 10.62 168.12 1806.25

Septiembre 120 168.12 -48.125 -12.03 156.09 2316.02

Octubre 140 156.09 -16.09 -4.02 152.07 259.0

152.07 S 5281.25

para a = 0.36

Periodos

Mensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a

(D-P)

(D-P)2

Junio 150

Julio 180

Agosto 200

Septiembre 120

Octubre 140

Técnica 5: Mínimos Cuadrados

Esta es otra técnica de tipo cuantitativo que permite el cálculo de los pronósticos para períodos futuros, para

lo cual requiere de registros históricos que sean consistentes, reales y precisos.

Esta técnica como su nombre lo indica se trata de sacar el total de las desviaciones elevadas al cuadrado a un

valor mínimo: su objetivo es determinar los coeficientes a y b, que son conocidos como coeficientes de

regresión, donde x es la variable independiente (tiempo), y es la variable dependiente (pronóstico de la

demanda).

En la práctica se pueden utilizar dos métodos para calcular los pronósticos a través de mínimos cuadrados:

Fórmula general y Métodos simplificado.

1. Para aplicar este método en el cálculo de pronósticos de la demanda, se deben tener en cuenta las

siguientes expresiones matemáticas:

donde:

n = tamaño de la muestra o el número de períodos

x = período en el que se desea el pronóstico

y = el pronóstico

2. FÓRMULA GENERAL

3. MÉTODO SIMPLIFICADO (PARES Y NONES)

El método simplificado como su nombre lo indica, en la práctica es más simple y se llega al resultado de forma

más rápida. Las expresiones a usar son:

donde:

n = tamaño de la muestra o el número de períodos

x = período en el que se desea el pronóstico

y = el pronóstico

¿Cuándo será par y cuando será non?

Pares: Debemos entender por pares el numero de períodos expresados de dos en dos (2, 4, 6, 8...)

Nones: Es cuando los períodos considerados en los cálculos son impares (1, 3, 5, 7, 9...)

Ejemplo:

Panasonic, empresa internacional en su área de pilas desechables, desea calcular el pronóstico de ventas

para el año 2003, teniendo como antecedentes los datos que se muestran en la tabla. El cálculo del

pronóstico se deberá emitir mediante la formula general y corroborarse con el método simplificado que

corresponda.

a.

Períodos Ventas (miles) x xy x2

1990 85 1 85 1

1991 89 2 178 4

1992 92 3 276 9

1993 95 4 380 16

1994 93 5 465 25

1995 98 6 588 36

Σ 552 21 1972 91

b. c. Cálculo del pronóstico

d. e. x son los períodos desde el primer dato histórico hasta el pronóstico a calcular

f. Solución por Fórmula General

g. Solución por Método Simplificado

Pares porque el número de períodos es par (6)

Períodos Ventas (miles) x xy x2

1990 85 -5 -425 25

1991 89 -3 -267 9

1992 92 -1 -92 1

0 0 0

1993 95 1 95 1

1994 93 3 279 9

1995 98 5 40 25

Σ 552 0 80 70

NOTA: A x se le asignan valore impares por que es un problema par.

*los períodos se cuentan a partir de 1993 con números consecutivos impares de los asignados a x en un

principio hasta llegar a 2003:

96-7 2000-15

97-9 2001-17

98-11 2002-19

99-13 2003-21

Sabritas S.A de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas para uno de sus productos en el año 2003 y en

torno a éste resultado, se hará la planeación de los recursos a utilizar en el sistema; para lo cual cuenta con el

volumen de ventas anuales que se indican en la siguiente tabla.

El cálculo de éste pronóstico se deberá hacer a través de Fórmula General y Método Simplificado.

a.

Períodos Ventas (miles) x xy x2

1987 120 1 120 1

1988 121 2 242 4

1989 117 3 351 9

1990 118 4 472 16

1991 124 5 620 25

1992 125 6 750 36

1993 120 7 840 49

1994 118 8 944 64

1995 130 9 1170 81

å 1093 45 5509 285

b. c.

d. Cálculo del pronóstico

e. f. Solución por Fórmula General

g. Solución por Método Simplificado

Nones porque el número de períodos es impar (9)

Períodos Ventas (miles) x xy x2

1987 120 -4 -480 16

1988 121 -3 -363 9

1989 117 -2 -234 4

1990 118 -1 -118 1

1991 124 0 0 0

1992 125 1 125 1

1993 120 2 240 4

1994 118 3 354 9

1995 130 4 520 16

Σ 1093 0 44 60

NOTA: A x se le asignan valores consecutivos

*los períodos se cuentan a partir de 1992 con números consecutivos de los asignados a x en un principio

hasta llegar a 2003:

96-5 2000-9

97-6 2001-10

98-7 2002-11

99-8 2003-12

TÉCNICA 6: ÍNDICES DE ESTACIONALIDAD

Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas cuando existe estacionalidad o ciclos y también se

utiliza cuando en cada período existen diferencias de ventas muy marcadas, razón por la cual se hace

necesario calcular un índice que nos permitirá un ajuste por cada período.

El concepto de Índice de Estacionalidad se explicará con más detalle a partir del siguiente problema:

Ejemplo:

Teniendo como referencia la información histórica que se indica en la siguiente tabla, determine el pronóstico

para el año 2003 y ajústelo mediante índices de estacionalidad.

Períodos

(anuales)

B I M E S T R E S Total

1o 2o 3o 4o 5o 6º

1991 80 120 130 100 90 120 640

1992 55 140 140 105 95 125 660

1993 84 160 150 105 94 125 718

1994 83 170 155 110 93 130 741

1995 81 175 160 100 92 140 748

å 383 765 735 520 464 640 3507

Solución:

1. Hacer sumatorias horizontales y verticales en su caso.

2. Calcular los promedios por bimestre (en este caso)

3. Cálculo del promedio total

4. Cálculo de los indices de estacionalidad

Períodos Ventas x xy x2

1991 640 1 640 1

1992 660 2 1320 4

1993 718 3 2154 9

1994 741 4 2964 16

1995 748 5 3740 25

Σ 3507 15 10818 55

5.

6. 7. Cálculo del pronóstico

8. 9. Calcular el pronóstico para el año 2003

10. Calcular el pronóstico promedio

11. Ajuste del pronóstico bimestral por los IE

Períodos

(anuales)

B I M E S T R E S

1o 2o 3o 4o 5o 6º

IE 0.665 1.308 1.257 0.889 0.793 1.094

Pronostico

Promedio 166.40 166.40 166.40 166.40 166.40 166.40

Pronóstico

Bimestral ajustado

por IE

108.992 217.651 209.164 147.929 131.955 182.04

3. Glosario de PCP

Ingeniería Industrial: Consiste en todas las actividades de control de ingeniería y administración que no se

pueden designar claramente como funciones de otras ingenierías o de contabilidad. Incluye un cambio de

variedad de tareas establecidas con el propósito de diseñar, establecer y mantener los sistemas

administrativos para una eficiente operación.

Planeación. Es un proceso racional que busca prever posibilidades o condiciones futuras y tomar una serie de

decisiones para llegar a ellas. Requiere del establecimiento de objetivos y políticas, así como la fijación de

programas y la determinación de métodos específicos.

Producción.- Son los bienes y servicios producidos para ser usados fuera de la programación que se entregan

al mercado o al sector de la sociedad, geográfico o de la economía al cual se sirve y que pretenden lograr

directamente la finalidad de la organización.

Control.- Comprobación, verificación, fiscalización, examen, registro, inspección, preponderancia, dominio,

mando, poder. Quien controla una cosa.

Mercado.- Conjunto de grupos de compra venta. Lugar o edificio público destinado al comercio. Conjunto de

consumidores y productores de un artículo o línea de artículos.

Elementos del mercado.-

Lugar

Proveedores

Empresas

Compradores

Dinero

Productos

Bienes y/o servicios

Sistema.-

Conjunto de elementos que intervienen entre sí para lograr un fin específico.

Sistema productivo.-

Entrada, insumo, salida (bien y o servicio)

Enfoque sistemático.-

Nos permite visualizar, diagnosticar posibles soluciones a problemas.

Demanda.-

Es la cantidad de productos, bienes y o servicios que se requieren por parte de los consumidores.

Pronosticar.-

Es predecir el futuro a partir de algunos indicios.

Pronóstico.-

Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependerá de los cambios en

las variables externas al sistema de producción.

Técnicas de pronósticos.

Cualitativas

Cuantitativas

Combinación de ambas

Empresa.-

Empresa es un termino nada fácil de definir, ya que a este concepto de le dan diferentes enfoques

(económico, jurídico, filosófico, social, etc.). En su más simple acepción significa la acción de emprender una

cosa con un riesgo implícito.

Es necesario analizar algunas de las definiciones más trascendentes de la empresa, con el propósito de emitir

una definición con un enfoque administrativo:

Anthony Jay: Institución para el empleo eficaz de los recursos mediante un gobierno (junta directiva), para

mantener y aumentar la riqueza de los accionistas y proporcionarle seguridad y prosperidad a los empleados.

Modo de producción.- Es una etapa del desarrollo histórico de la humanidad. Cada etapa se conforma por las

relaciones de producción y distribución que se establecen entre los grupos humanos. Adicionalmente el modo

de producción también integra el grado de desarrollo en el que se encuentran el trabajo y los medios de

producción.

Producto.- Se entiende por producto a todo los bienes y servicios que aparecen como resultado de la actividad

económica.

Demanda.- Es la cantidad de bienes que los consumidores desean y pueden comprar en el mercado a un

precio dado y un periodo de tiempo determinado

Oferta.- Es la cantidad de mercancías o servicios que entran en le mercado a un precio dado y en periodo de

determinado tiempo.

4. Exámenes de Planeación y Control de la Producción 1 - IPN

DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA

ACADEMIAS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES – INGENIERÍA INDUSTRIAL

1. La compañía confecciones modernas, a través de su departamento de PCP desea estimar su pronóstico de

la demanda para el año 1998 a través de varias técnicas y poder escoger el más conveniente. La información

con que se cuenta es la siguiente:

demanda de

vestidos de T R I M E S T R E S

noche

1º 2º 3º 4º TOTAL

1990 90 46 88 49 273

1991 111 60 114 64 349

1992 132 74 148 86 440

1993 142 68 181 94 485

1994 142 79 195 106 522

Las técnicas a considerar son:

a. Promedio móvil ajustado por tendencia para n = 2

b. Aproximación exponencial ajustada por tendencia para L = 0.4

c. series de tiempo a través de la ecuación de la recta

¿Cuál técnica escogería y porqué?

2.- Con la técnica seleccionada, calcule el pronóstico para el tercer trimestre del año 2000. De acuerdo a los

índices obtenidos analice los resultados y haga un comentario explicativo.

3.- Determine la correlación de la ecuación de la recta.

¿Cómo sabemos que hay una buena relación entre las variables y acuerdo al producto que manejamos cuál

podría ser el factor a relacionar?

Con los siguientes datos

1990. 500

1991. 450

1992. 600

1993. 650

1994. 700

Departamento De Ciencias De La Ingeniería

Academias de investigación de operaciones – ingeniería industrial

Planeación y control de la producción I

1. OSRAM compañía dedicada a la fabricación de focos ha observado que en los últimos años han disminuido

las ventas de focos de 150 Watts de acuerdo con la siguiente información.

Año 1991 1992 1993 1994 1995 1996

Ventas 228.8 158.9 176.4 165.1 145.6 130.3

El director de la compañía desea estimar el pronóstico de la demanda para 1998 con objeto de ver si se

justifica o no seguirlo produciendo, para lo cual debe elegir entre las siguientes técnicas.

a. Promedio móvil con n = 2

b. Aproximación exponencial con a = ½

2.- Una empresa fabricante de cosméticos desea saber si existe correlación entre gastos publicitarios y sus

ventas, si se cuenta con la siguiente información, además de pronosticar las ventas para 1997, si se invertirán

$ 7000.00 en publicidad.

Año 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996

Ventas 385 577 685 731 769 923 1154

(miles $)

Gastos 1.5 2.6 3.6 3.8 4.3 5.0 5.8

Publicitarios

3.- La empresa Prentice may Internacional desea conocer el pronóstico bimestral para 1998 utilizando la

técnica de mínimos cuadrados.

Mes 1994 1995 1996

ENERO 19 25 30

FEBRERO 20 24 29

MARZO 21 23 28

ABRIL 22 22 27

MAYO 23 21 26

JUNIO 22 20 25

JULIO 21 21 26

AGOSTO 20 22 27

SEPTIEMBRE 19 23 28

OCTUBRE 18 24 29

NOVIEMBRE 24 25 30

DICIEMBRE 21 22 28

NOTA: EN TODOS LOS EJERCICIOS, GRAFÍQUE Y EMITA SUS COMENTARIOS

1. De acuerdo con la opinión de algunos directivos de "la granada S.A." las ventas de vestidos para dama tipo

junior están relacionados con las ventas de Zapatillas de la marca Nine West. Si es cierta dicha relación se

incrementará la producción para otoño e invierno por considerarlas altas en ventas. Utilice la técnica

correspondiente para conocer si dicha relación es buena.

AÑO Venta de Vestidos Ventas de Zapatillas

1989 1350 955

1990 1390 960

1991 1448 970

1992 1500 1005

1993 1550 1025

1994 1623 1100

2. La Empresa la manzana S.A., ha proporcionado sus ventas reales correspondientes al año 1995 y desea

calcular sus ventas para el segundo semestre de 1996. Utilizando la técnica de aproximación exponencial, con

factores de ponderación de un 30 y 50%. La información complementaria es la siguiente:

Periodo Ventas Reales

J 960

A 970

S 950

O 935

N 926

D 943

3. La empresa www.monografias.com desea conocer el pronóstico mensual para 1997 utilizando la técnica de

mínimos cuadrados (índices estaciones)

AÑO ENERO FEB MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGO SEPT. OCT NOV- DIC

1991 23 21 20 24 22 25 20 26 25 28 27 30

1992 26 21 22 20 24 22 25 26 26 20 27 30

1993 19 22 23 26 21 24 24 25 28 21 25 21

Nota: En Todos Los Ejercicios, Grafíque Y Emita Sus Comentarios

5. Súper Vínculos WEB – Ingeniería Industrial

La enseñanza de la ingeniería frente a la privatización

http://www.monografias.com/trabajos12/pedense/pedense.shtml

Definición de Filosofía

http://www.monografias.com/trabajos12/wfiloso/wfiloso.shtml

Recensión del Libro Didáctica Magna

http://www.monografias.com/trabajos12/wpedag/wpedag.shtml

Ingeniería de métodos

http://www.monografias.com/trabajos12/ingdemet/ingdemet.shtml

Ingeniería de Medición

http://www.monografias.com/trabajos12/medtrab/medtrab.shtml

Control de Calidad

http://www.monografias.com/trabajos11/primdep/primdep.shtml

Investigación de mercados

http://www.monografias.com/trabajos11/invmerc/invmerc.shtml

Análisis Sistemático de la Producción 1

http://www.monografias.com/trabajos12/andeprod/andeprod.shtml

Aplicaciones del tiempo estándar en la Tutsi

http://www.monografias.com/trabajos12/ingdemeti/ingdemeti.shtml

Átomo

http://www.monografias.com/trabajos12/atomo/atomo.shtml

Entender el Mundo de Hoy

http://www.monografias.com/trabajos12/entenmun/entenmun.shtml

Gráficos de Control de Shewhart

http://www.monografias.com/trabajos12/concalgra/concalgra.shtml

Distribución de Planta

http://www.monografias.com/trabajos12/distpla/distpla.shtml

Mecánica Clásica

http://www.monografias.com/trabajos12/henerg/henerg.shtml

UPIICSA

http://www.monografias.com/trabajos12/hlaunid/hlaunid.shtml

Prácticas de Mecánica

http://www.monografias.com/trabajos12/pruemec/pruemec.shtml

Mecánica Clásica - Movimiento unidimensional

http://www.monografias.com/trabajos12/moviunid/moviunid.shtml

Glaxosmithkline - Aplicación de los resultados del Tiempo Estándar

http://www.monografias.com/trabajos12/immuestr/immuestr.shtml

Biología

http://www.monografias.com/trabajos12/biolo/biolo.shtml

Exámenes de Álgebra Lineal

http://www.monografias.com/trabajos12/exal/exal.shtml

México: ¿Adoptando Nueva Cultura?

http://www.monografias.com/trabajos12/nucul/nucul.shtml

Curso de Fisicoquímica

http://www.monografias.com/trabajos12/fisico/fisico.shtml

Prácticas de Laboratorio de Electricidad de Ingeniería

http://www.monografias.com/trabajos12/label/label.shtml

Prácticas del laboratorio de química de la Universidad

http://www.monografias.com/trabajos12/prala/prala.shtml

Problemas de Física de Resnick, Halliday, Krane

http://www.monografias.com/trabajos12/resni/resni.shtml

Teoría de al Empresa

http://www.monografias.com/trabajos12/empre/empre.shtml

Fraude del Siglo

http://www.monografias.com/trabajos12/frasi/frasi.shtml

Autor: Iván Escalona Moreno Karla Ortiz Van Steenberghe

Ocupación: Estudiante Materia: Planeación y Control de la Producción 1 Clasificación: Ingeniería Industrial Estudios Universitarios: Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias sociales y Administrativas (U.P.I.I.C.S.A.) del Instituto Politécnico Nacional (I.P.N.) Ciudad de Origen: México, Distrito Federal Fecha de elaboración e investigación: 03 de Abril del 2003 Profesor que revisó trabajo: Alcantar Maya Abel (Catedrático de Academia de Investigación de Operaciones (IO) de la U.P.I.I.C.S.A.)

Leer más: http://www.monografias.com/trabajos13/placo/placo.shtml#ixzz2cTzwtnLe