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Administracin de la ProduccinTema 7.Pronsticos

Pronsticos Mtodos CualitativosMtodos CuantitativosErrores en el pronsticoPaquetes de computo para pronsticoSeleccin de modelos de pronsticoEjemplos de aplicacinAdministracin de la Produccin. Equipo 2

14 de Mayo de 2015Equipo 2:

lvarez Chias Alma YsicaMartnez Rojas SergioRamrez Prez SilviaTrejo Gmez Humberto Froylan

Administracin de la Produccin. Equipo 2

Profesor: Humberto Rafael Crdenas Robles14 de Mayo de 2015PronosticarEs el arte y la ciencia de predecir los eventos futuros. Pueden implicar el empleo de datos histricos y su proyeccin hacia el futuro mediante algn tipo de modelo matemtico. Puede ser una prediccin subjetiva o intuitiva; o puede ser una combinacin de stas, es decir, un modelo matemtico ajustado mediante el buen juicio del administrador.PronsticosAdministracin de la Produccin. Equipo 214 de Mayo de 2015

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2Horizontes de tiempo en el pronsticoPor lo general, un pronstico se clasifica por el horizonte de tiempo que cubre. El horizonte de tiempo se clasifica en tres categoras:Pronstico a corto plazo. Este pronstico tiene una extensin de tiempo de hasta 1 ao, pero casi siempre es menor de 3 meses. 2. Pronstico a mediano plazo. Por lo general, un pronstico a mediano plazo, o a plazo intermedio, tiene una extensin de entre 3 meses a 3 aos.

3. Pronstico a largo plazo. Casi siempre su extensin es de 3 aos o ms. Los pronsticos a largo plazo se emplean para planear la fabricacin de nuevos productos, gastos de capital, ubicacin o expansin de las instalaciones, y para investigacin y desarrollo.

La importancia estratgica del pronstico.Los buenos pronsticos son de importancia crucial para todos los aspectos del negocio:

Recursos HumanosLa contratacin, la capacitacin y el despido de los trabajadores dependen de la demanda anticipada. Si el departamento de recursos humanos debe contratar trabajadores adicionales sin previo aviso, la cantidad de capacitacin declina y se afecta la calidad de la fuerza de trabajoCapacidadCuando la capacidad es inadecuada, los faltantes que resultan pueden significar entregas poco confiables, prdida de clientes y prdida de la participacin en el mercado.

Administracin de la cadena de suministroLas buenas relaciones con el proveedor y, por ende, las ventajas de precio en materiales y partes dependen de pronsticos adecuados.

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 214 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2SIETE PASOS EN EL SISTEMA DE PRONSTICOSDeterminar el uso de pronstico: Disney usa los pronsticos de la asistencia al parque para dirigir el personal, las horas de entrada, la disponibilidad de paseos y los suministros de comida.

2. Seleccionar los aspectos que se deben pronosticar: Para Disney World hay seis parques principales. La cifra primordial que determina la mano de obra, el mantenimiento y la programacin es la asistencia diaria.

3. Determinar el horizonte de tiempo del pronstico: Es a corto, mediano o largo plazos? Disney desarrolla pronsticos diarios, semanales, mensuales, anuales y quinquenales.

4. Seleccionar los modelos de pronstico: Disney usa una variedad de modelos estadsticos que analizaremos, incluyendo promedios mviles, y anlisis de regresin. Tambin emplea modelos de juicio, o no cuantitativos.

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 25. Recopilar los datos necesarios para elaborar el pronstico: El equipo de pronstico de Disney emplea a 35 analistas y 70 trabajadores de campo para encuestar a 1 milln de personas y/o negocios cada ao. Tambin utiliza una compaa llamada Global Insights para elaborar los pronsticos de la industria de los viajes y recopilar datos sobre tasas de cambio, llegadas a Estados Unidos, ofertas de aerolneas, tendencias en Wall Street, y programas vacacionales en las escuelas.

6. Realizar el pronstico.

7. Validar e implementar los resultados: En Disney, los pronsticos se revisan diariamente a los niveles ms altos para asegurar la validez del modelo, de los supuestos y de los datos. Se aplican las medidas de error, y despus se usan los pronsticos en la programacin del personal a intervalos de 15 minutos. 14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2ENFOQUES DE PRONOSTICOS

Los pronsticos cuantitativos utilizan una variedad de modelos matemticos que se apoyan en datos histricos y/o en variables causales para pronosticar la demanda. Los pronsticos cualitativos o subjetivos incorporan factores como la intuicin, las emociones, las experiencias personales y el sistema de valores de quien toma las decisiones para llegar a un pronstico.

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2Mtodos cualitativosJurado de opinin ejecutiva: Bajo este mtodo, las opiniones de un grupo de expertos o administradores de alto nivel, a menudo en combinacin con modelos estadsticos, se combinan para llegar a una estimacin grupal de la demanda.

2. Mtodo Delphi: Hay tres tipos de participantes en el mtodo Delphi: los que toman las decisiones, el personal, y los entrevistados. Los que toman las decisiones suelen formar un grupo de 5 a 10 expertos que estarn elaborando el pronstico. El personal ayuda a stos al preparar, distribuir, recopilar y resumir las serie de cuestionarios y los resultados de las encuestas. Los entrevistados forman un grupo de personas, a menudo localizadas en distintos sitios, cuyos juicios se valoran. Este grupo proporciona entradas a los que toman las decisiones antes de hacer el pronstico.

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 23. Composicin de la fuerza de ventas: En este enfoque, cada vendedor estima cules sern las ventas en su regin. Despus, estos pronsticos se revisan para asegurar que sean realistas. Luego se combinan en los niveles distrital y nacional para llegar a un pronstico global.

4. Encuesta en el mercado de consumo: Este mtodo solicita informacin a los clientes o posibles consumidores acerca de sus planes de compra futuros. Puede ayudar no slo a preparar el pronstico, sino tambin a mejorar el diseo del producto y la planeacin de nuevos productos. Sin embargo, los mtodos de encuesta en el mercado de consumo y composicin de la fuerza de ventas adolecen de un optimismo exagerado que surge de la informacin de los clientes.

METODOS CUANTITATIVOS14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2Son 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.

Existen cuatro mtodos:

SimplistaPromedios mviles Modelos de serie de tiemposSuavizacin exponencialProyeccin de tendenciasEnfoque simplista14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2Promedios MvilesLa manera mas fcil de pronosticar es asumir que la demanda del siguiente periodo esJustamente igual a la demanda en el periodo mas reciente.Son tiles si se asume que la demanda mas o menos va ser constante en un periodo de tiempo.

Prom. Mviles= Demanda en "n" periodos previos"n"14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2Promedios Mviles

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2Promedios Mviles ponderadosCuando existe una tendencia o patrn, los pesos pueden ser utilizados para poner mas nfasis en los valores recientes.Prom. Mviles ponderados = (peso para el periodo n) Demanda para el periodo n Pesos

Suavizacin exponencial14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2Este mtodo es muy utilizado por los bancos, compaas manufactureras, mayoristas y otras organizaciones. El valor adecuado de la constante de suavizacin hace la diferencia entre el pronostico exacto y el inexacto.

Pronostico Nuevo =Pronostico del ultimo periodo + (demanda Real del ultimo periodo - pronostico del ultimo periodo)

La siguiente tabla ayuda a ilustrar este concepto. Cuando =0.5, se puede observar que el nuevo pronostico se basa en casi en su totalidad en la demanda de los ltimos tres o cuatro periodos. (datos recientes cuando es alta) (datos anteriores cuando es baja)

Ejemplo:14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2En enero, un agente de viajes que se especializa en cruceros, pronostico una demanda en febrero para 142 cruceros de una semana. La demanda real de febrero fue de 153 cruceros. Utilizando una contante de suavizacin de .20, podemos pronosticar la demanda de marzo usando el modelo de suavizacin exponencial.

Pronostico nuevo marzo=142+.02(153-142)=144.2

Por lo que la demanda para el mes de marzo es de 144 cruceros por semana.Proyeccin con tendenciaEsta tcnica ajusta una lnea de tendencia a una serie de puntos de datos histricos, y despus proyecta la lnea hacia el futuro para pronsticos con un rango de mediano a largo plazo.

Se utilizara un mtodo estadstico preciso como mnimos cuadrados, una lnea de mnimos cuadrados se describe en trminos de su interseccin y su pendiente, es posible expresar la lnea en la siguiente ecuacin:

= a + bx

= Valor calculado de la variable a predecir. (llamada la variable dependiente)b = Pendiente de la lnea de regresin.X = La variable independiente.

Formula para encontrar b

Formula para encontrar a:

Ejemplo de su aplicacin:

Calculo de x: calculo de y:Calculo de b:

Calculo de a:Proyeccin con tendenciaProyeccin con tendenciaPara estimar la demanda de los siguientes aos 1994 y 1995 se sustituyen las variables en la formula:

= a + bx = 56.7 + 10.54 (x)

Demanda en 1994 = 56.70 + 10.54 (8) = 141.02 mega wattsDemanda en 1995 = 56.70 + 10.54 (9) = 151.56 mega wattsErrores en los pronsticosDESVIACION MEDIA ABSOLUTA

Una medida del error global del pronostico para un modelo es la desviacin media absoluta (MAD) esta se calcula al sumar los valores absolutos de los errores individuales del pronostico y dividindolos entre el numero de periodos.MAD = ERRORES DEL PRONOSTICO"n"ERROR MEDIO CUADRADO (EMC)

Este enfoque penaliza los errores mayores de pronsticos, ya que eleva cada uno al cuadrado. Esto es importante pues en ocasiones pudiera ser preferible una tcnica que produzca errores moderados a otra que por lo regular tenga errores pequeos pero que ocasionalmente arroje algunos en extremo grandes. La ecuacin para el clculo del EMC, es la siguiente:

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2

PORCENTAJE DE ERROR MEDIO ABSOLUTO (PEMA)

Este enfoque es til cuando el tamao o magnitud de la variable de pronstico es importante en la evaluacin de la precisin del pronstico. El PEMA proporciona una indicacin de que tan grandes son los errores de pronstico comparados con los valores reales de la serie. 14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2PORCENTAJE DE ERROR MEDIO

A veces resulta necesario determinar si un mtodo de pronstico est sesgado (pronstico consistentemente alto o bajo). En estos casos, se emplea el Porcentaje Medio de Error (PME), que se calcula encontrando el error en cada periodo, dividiendo esto entre el valor real de ese periodo y promediando despus estos porcentajes de error.

Si un enfoque de pronstico no est sesgado, la ecuacin del PME producir un porcentaje cercano a cero. Si el resultado es un porcentaje negativo grande, el mtodo de pronstico est sobrestimado de manera consistente. Si el resultado es un porcentaje positivo grande, el mtodo de pronstico esta subestimado de forma consistente.

Ejemplo:14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2

PAQUETES DE COMPUTO PARA PRONSTICOTipos de programas informticos de inters para los pronosticadores:

Paquetes estadsticos.Incluyen anlisis de regresin y otras tcnicas que se utilizan con frecuencia los pronstico

Paquetes de pronsticosDiseados especficamente para aplicaciones de pronstico.

PAQUETES ESTADSTICOS.MinitabSAS (Sistema de anlisis estadstico: Statistical Analysis System)SPSS (paquete estadstico para las ciencias sociales: Statistical Package for the Social Sciences)EviewsCrystal Ball PredictorHojas de clculo (Excel).

PAQUETES DE PRONSTICOS

TSP (Micro TSP)Total Forecasting SystemEasy Forecasting PlusForecast MasterForecast ProExpert ChoiceForecasting HP

SELECCIN DE MODELOS DE PRONSTICOSPara una adecuada seleccin del mtodo de pronstico, se sugieren varios factores a considerar. Se debe contemplar el nivel de detalle. Por ejemplo, podramos preguntarnos:

Se requiere de un pronstico de detalles especficos?O se necesita conocer el estado futuro de algn factor global o general?Se precisa el pronstico de algn punto en el futuro cercano, o para un punto en el futuro distante?Hasta qu grado son apropiados los mtodos cualitativos y cuantitativos?

ELEMENTOS A CONSIDERAR PARA SELECCIONAR UN MODELO DE PRONSTICO

a) Horizonte de proyeccinSe refiere al nmero de periodos, meses o aos a proyectar a partir de los datos histricos disponibles.

b) Incertidumbre alrededor del pronsticoSignifica que el modelo a escoger depender tambin de la naturaleza del fenmeno estudiado.ELEMENTOS A CONSIDERAR PARA SELECCIONAR UN MODELO DE PRONSTICO

c) Confiabilidad y magnitud de los datosImplica que debemos tener una idea precisa de la manera en que fueron generadas u obtenidas las observaciones de la serie temporal o variable bajo estudio, a efecto de poder utilizarlas para efectos de prediccin.

d) Costo asociado al proceso de prediccinCosto asociado no slo en trminos econmicos -en forma de horas-hombre y tiempo mquina o equipo dedicado al proceso de prediccin, asimismo el costo asociado a la capacitacin del personal a cargo de dicha funcin a nivel de la empresa u organizacin, para la comprensin y aplicacin de una determinada tcnica.14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2EJEMPLOS DE APLICACINLos pronsticos ayudan a planear. Cada pronstico va asociado a la planeacin de una o de diversas variables. Se puede usar en la ciencia, la tecnologa o la salud, en el desarrollo de nuevos productos, en estudios de mercado y en la economa.PRONSTICO DE:PLANEACIN DE:DemandaProduccin y logstica, InventariosVentasMercadotecnia, InventariosFlujo EfectivoInversin, CostosDeportesEntretenimientoClimaAgricultura, Pesca, Eventos14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2EJEMPLOS DE APLICACINMercadotecniaTamao del mercadoParticipacin en el mercadoTendencia de PreciosDesarrollo de nuevos productosProduccinCosto de materia primaCosto de mano de obraDisponibilidad de mano de obraRequerimientos de mantenimientoCapacidad de ProduccinFinanzasTasas de intersCuentas de pagos lentosRecursos HumanosNmero de trabajadoresRotacin de personalTendencia de ausentismoTendencia de llegadas tardePlaneacin EstratgicaFactores EconmicosCambios de preciosCostosCrecimiento de lneas de produccin14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2APLICACIONES DE PRONSTICOS EN LA DEMANDAHorizonte de tiempoCorto plazo(0-3 meses)Mediano Plazo(3 meses- 2 aos)Largo Plazo(ms de 2 aos)Nivel de PronsticoProductos y servicios IndividualesVentas Totales/ Familias de Productos y ServiciosVentas Totalesrea de DecisinManejo de InventariosPrograma de ensamble FinalPrograma de fuerza de trabajoMPSPlaneacin de puestos directivosPlaneacin de la produccinMPSProcuracinDistribucin Localizacin de InfraestructuraPlaneacin de la capacidadGerencia de ProcesosTcnica de PronsticoSeries de tiempo/Registro Lineal/Pronstico cualitativoRegresin Lineal/Pronstico CualitativoRegresin Lineal/ Pronstico Cualitativo14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2EJEMPLO PRCTICODatos de la empresa:

1) Giro de la empresa: Giro Restaurantero.2) Producto o servicio que comercializa: Baguette.3) Mercado que satisface la empresa: Universidades.

Se requiere un pronstico de Ventas de agosto a diciembre del 2010

Aspectos condicionantes de las ventas:

Ingreso promedio mensual de los alumnos forneosTemporada de VacacionesPrecio del producto de $45

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2EJEMPLOS DE APLICACINModelo a Seguir: Mnimos Cuadrados Ordinarios (MCO), mtodo en el que se utilizan los datos muestrales para encontrar la ecuacin de regresin estimada.

Dado el anlisis anterior, para el caso de la empresa el modelo de MCO a calcular fue el siguiente: = b0 + b1 x1 + b2 x2 + b3 x3, donde = ventas promedio de la empresa en pesos, x1= ingreso promedio mensual de los alumnos forneos, x2= temporada de vacaciones (1=no periodo vacacional 0=si periodo vacacional), y x3= precio promedio del baguette en pesos.

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2EJEMPLO PRCTICO

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2EJEMPLO PRCTICODentro de la evaluacin del pronostico se recomienda tambin, realizar anlisis extras sobre el error del pronostico que den mas informacin a la empresa; estos anlisis extras pueden ser la Desviacin Absoluta Media (DAM), el Porcentaje de Error Medio Absoluto (PEMA) y el Porcentaje de Error Medio (PME)

14 de Mayo de 2015Administracin de la Produccin. Equipo 2EJEMPLO PRCTICOAs, las medidas de DAM, PEMA y PME se definen a continuacin segn Hanke y Wichern (2006):

DAM: Sirve para medir el error del pronostico en las mismas unidades que la serie original.

PEMA: Sirve para analizar la magnitud o tamao de la variable de pronostico y es importante para la evaluacin de la precisin del mismo.

PME: Sirve para saber si un pronostico no esta sesgado, produciendo un porcentaje cercano a cero.PREGUNTAS

Administracin de la Produccin. Equipo 214 de Mayo de 2015GRACIAS Administracin de la Produccin. Equipo 2

14 de Mayo de 2015