Unidad II: Pronosticos

Elaborado por: Ing. Oscar Danilo Fuentes Espinoza

CARRERA DE INGENIERIA INDUSTRIAL

Asignatura: PCP I

Unidad II: Pronósticos

Docente: Ing. Oscar Danilo Fuentes Espinoza


Contenido a desarrollar

1.Planeacion y pronósticos2. Caracterización de los pronósticos3. Horizontes de tiempo en los pronósticos4.Selección de un modelo de pronósticos5. Proceso del pronósticos6. Variaciones en el comportamiento de la demanda7. Pronósticos cualitativos8. Pronósticos cuantitativos


Bibliografía recomendada para la unidad:

1. Holton Wilson J, Keating Barry (2007). Pronósticos en los negocios con ForecastX basado en Excel. México: McGrawHill.

2. Narasimhan S,McLeavey D, Billington P. Planeación de la producción y control de inventarios. México: McGrawHill.

3. Chase, Jacobs, Aquilano. Administración de la producción y operaciones. México. McGrawHill


Objetivos de la Unidad

• Explicar los conceptos claves de pronósticos.

• Identificar los componentes de una serie de tiempo.

• Utilizar los métodos mas importantes para pronosticar la demanda en el contexto de la administración de operaciones.


1.Planeación y pronósticos

Los pronósticos son estimaciones cuantitativas de la demanda futura de productos o servicios.

Las siguientes actividades de una empresa dependen directamente de los pronósticos de demanda.

• Programación de producción, • Política de inventarios,



• Capacidad productiva de la planta,• Presupuestos, • Sistema de distribución, • Métodos de producción• Desarrollo de nuevos productos.



Para pronosticar la demanda de productos existentes, nos podemos basar en:

La demanda de períodos anteriores y de alguna manera extrapolar el comportamiento de la misma hacia el futuro.



En este caso, será indispensable asegurarse de que las condiciones futuras permanecerán idénticas a las del pasado o que por lo menos se asemejaran.



En la elaboración de los pronósticos de demanda también es importante considerar el ciclo de vida de los productos.

.



Por ejemplo el crecimiento de un determinado producto puede ser exponencial (pendiente creciente) durante la parte inicial del producto y potencial (pendiente decreciente) en la parte central del ciclo.

.



Para pronosticar la demanda de productos nuevos hay básicamente dos alternativas:

Extrapolar la demanda de un producto similar (si lo hay) o

Utilizar métodos cualitativos de pronósticos.



Conceptos.

En el campo de los pronósticos es importante diferenciar varios aspectos o conceptos que comúnmente se confunden:

2. Demanda potencial: es la cantidad total del producto o servicio que demanda la sociedad.



Por ejemplo:

Si un país tiene 100 millones de habitantes y estos en promedio desean comprar 3 pares de zapatos, entonces:

La demanda potencial de zapatos seria de 300 millones de pares al año.



2. Demanda solvente: como los productos o servicios no se regalan, muchas personas de bajos recursos desean pero no pueden comprar 3 pares de zapatos al año.

En otras palabras el precio del producto y el ingreso per cápita reducen la demanda de su valor potencial a una demanda solvente.



2. Demanda solvente:

Consecuentemente se puede decir que:

La demanda potencial es una sola (para determinado nivel poblacional) y esta directamente relacionada con las necesidades de la población, mientras que

La demanda solvente depende del precio y del ingreso per cápita.



3. Volumen de ventas: es la cantidad vendida de un determinado producto o servicio.

Si nunca ocurren faltas de existencia, el volumen de ventas será igual a la demanda solvente.

Si ocurren faltas de existencias, el volumen de ventas será menor a la demanda solvente (a no ser que dichas faltas no impliquen ventas perdidas).



3. Volumen de ventas:

Es importante señalar que lo que se debe pronosticar es la demanda y no las ventas, lo que implica que, en la presencia de falta de existencias, los datos pasados de ventas no sirven para la elaboración de pronósticos de demanda, a no ser que se haga algún tipo de ajuste.



3. Volumen de producción: es la cantidad producida de un determinado producto o servicio.

En el caso de los servicios, se puede afirmar que el volumen de ventas siempre es igual al volumen de producción.

Sin embargo en el caso de los productos esto no será necesariamente verdadero, ya que los inventarios cumplen precisamente la función de desacoplar las actividades de ventas y producción:



3. Volumen de producción:

Puede venderse mas que lo producido si el inventario final es menor que el inicial y puede venderse menos que lo producido si el inventario final es mayor que el inicial.

Los datos de producción solamente serán idénticos a los datos de demanda, cuando no ocurran faltas de existencias, ni variaciones en los niveles iniciales y finales de los inventarios.



4. Período del pronósticos: es el período de tiempo al cual corresponde el pronósticos, por lo tanto, se puede tener pronósticos semanales, mensuales, anuales, etc.

5. Horizonte del pronósticos: indica que tan lejos hacia el futuro esta el período pronosticado.

Por ejemplo si en enero 2011 se pronostica la demanda de enero de 2012, el período será de 1 mes y el horizonte 1 año.



Principios de los pronósticos:2. La probabilidad de no cometer errores en los

pronósticos es cero (0). Consecuentemente, nuestro objetivo nunca debe ser pronosticar exactamente la demanda, sino elaborar pronósticos con un error mínimo e intentar evaluar dicho error.

2. Cuanto mas corto sea el período, mayor será el error porcentual del pronósticos



Principios de los pronósticos:

3.Cuanto mas largo sea el horizonte, mayor será el error porcentual del pronósticos.

4. Cuanto mas especifico sea el pronósticos, mayor será el error porcentual, es decir, el error será menor si englobamos muchos productos o servicios y será mayor si se refiere a un solo producto o servicio.


2. Caracterización de los pronósticos

1. Normalmente están equivocados:

Por extraño que parezca, esta es probablemente la característica mas ignorada y significativa de casi todos los métodos de pronósticos.

El sistema de planeación debe ser lo suficientemente solido para ser capaz de reaccionar ante errores de pronósticos no anticipados.



2. Un buen pronósticos es mas que un simple numero:

Dado que los pronósticos generalmente están equivocados, un buen pronósticos incluye cierta medida de error.

Esto puede ser mediante un rango, o una medición de error como sería la variación de la distribución del error de pronósticos.



3. Los pronósticos agregados son mas exactos:

Recuerde, a partir de las estadísticas:

La variación del promedio de una colección de variables aleatorias independientes distribuidas de manera idéntica es menor que la variación de cada una de las variables aleatorias, esto es,

La variación de la muestra media es menor que la variación de población.



3. Los pronósticos agregados son mas exactos:

Este mismo fenómeno se presenta en los pronósticos. En una base porcentual,

El error cometido en las ventas pronosticadas para una línea completa de productos generalmente es

menor que el error cometido en el pronósticos de ventas para una articulo individual.



4. Entre mas lejano sea el horizonte de pronósticos, menos exacta será la predicción:

Esta característica es muy intuitiva. Puede predecirse el valor que tendrá mañana el Dow Jones Industrial Average con mayor exactitud que el del próximo año.



5. Los pronósticos no deben usarse para excluir información conocida:

Una técnica particular puede resultar en pronósticos razonablemente exactos en la mayoría de las ocasiones.

Sin embargo, puede haber información disponible concerniente a la demanda futura que no se mostro en la historia pasada de la serie.



5. Los pronósticos no deben usarse para excluir información conocida:

Por ejemplo, la compañía puede estar planeando una venta promocional especial para un articulo en particular, por lo que la demanda probablemente será mayor que la normal.

Esta información debe incluirse manualmente en el pronósticos.


3. Horizontes de tiempo en los pronósticos

Los problemas de pronósticos se pueden clasificar de acuerdo a varias dimensiones, una de ellas es el horizonte de tiempo.

Los pronósticos a corto plazo son cruciales para la planeación día a día, y normalmente son medidos en días o semanas.



Los pronósticos a corto plazo son de utilidad para:

• La administración de inventarios,

• Planes de producción que pueden derivarse de un MRP y

• La planeación de requerimiento de recursos.



El mediano plazo se mide en semanas y meses.

Los patrones de ventas para las disponibilidades y requerimientos de trabajadores y familias de productos son problemas de pronósticos a mediano plazo que se presentan en la administración de las operaciones.



La producción a largo plazo y las decisiones de fabricación, son parte de la estrategia global de fabricación de la compañía.

Un ejemplo es planear a largo plazo las necesidades de capacidad.

Cuando se espera que las demandas se incrementen, la compañía debe planificar la construcción de nuevas instalaciones y/o el reajuste de las instalaciones existentes con nuevas tecnologías.



Las decisiones de planeación de capacidad pueden requerir del despido de personal en algunas circunstancias.



Corto plazo (días/semanas): ventas a corto plazo, programas de turno, requerimiento de recursos.

Mediano plazo(semanas/meses): ventas de familia de productos, requerimientos de mano de obra, requerimientos de recursos

Largo plazo (meses/anos): Necesidades de capacidad, patrones de venta a largo plazo, tendencias de crecimiento


4. Selección de un modelo de pronósticos

Si se dispone de pocas series de tiempo o registros históricos es conveniente utilizar métodos cualitativos.

Si se dispone de registros históricos es conveniente utilizar métodos cuantitativos.


5. Proceso del pronósticos

1. Especificar objetivos

2. Determinar que se va a pronosticar

3. Especificar dimensiones de tiempo



4. Consideraciones relativas a los datos

5. Selección de los métodos de pronósticos que van a utilizarse



6. Someter a pruebas los métodos que se seleccionaron

7. Preparar o elaborar pronósticos

8.Presentacion de los pronósticos

9. Dar seguimiento a los resultados



1. Especificar objetivos:

A la administración le atañe especificar los objetivos con la mayor claridad posible, como, por ejemplo, el pronósticos de artículos para la planeación de la producción, la planeación de la capacidad del taller o la planeación de mercadotecnia.



2. Que pronosticar?

Las unidades de medida o cuantificación, como cantidades o ingresos, y el marco de tiempo (anual, trimestral, mensual o semanal), deben establecerse en forma clara.

Los pronósticos trimestrales o semestrales se obtienen para la planeación de la capacidad o la planeación de inventarios en general, en tanto que los pronósticos semanales son mas adecuados para la planeación de materiales.



3. Dimensiones de tiempo.

Los pronósticos a largo plazo, correspondientes a la planeacion de recursos, varían entre uno y cinco años.

Los pronósticos trimestrales son mas adecuados para observar la estacionalidad, en tanto que los mensuales y semanales son apropiados para integrar operaciones mas detalladas en el taller.



4. Consideraciones con respecto a la base de datos.

El tipo de datos con que se desea contar depende del uso que se les dará.

Por consiguiente, cualquier unidad que sea de utilidad, como la cantidad de unidades/semana o el volumen de dinero/semana, debe extraerse, de manera consistente, de la base de datos.



4. Consideraciones con respecto a la base de datos.

Cualquier cambio que tenga lugar en las unidades de medición o cuantificación tiene que registrarse con claridad.

De ser necesario, la variabilidad en la demanda tiene que medirse con la misma unidad de tiempo e identificarse claramente.



5. Selección de un modelo de pronósticos. Para patrones de demanda estables, que surgen durante el período de madurez del ciclo de vida útil de un producto, resultan adecuados los promedios móviles o bien las técnicas de suavizamiento exponencial único.



5. Selección de un modelo de pronósticos. Cuando un producto se encuentra en sus etapas iniciales de crecimiento, o en los períodos de dispersión del producto, quizás sea mas adecuado el suavizamiento exponencial doble.



5. Selección de un modelo de pronósticos. Se ha descubierto que los modelos de regresión, junto con los índices de estacionalidad, son mas efectivos para fines de pronósticos a mediano plazo..



6. Someter el modelo a prueba. Un modelo tiene que ser validado antes de poderse utilizar con propósitos de pronósticos.

Por tanto, hay que utilizar una parte de los datos disponibles para estructurar el modelo, en tanto los datos restantes se deben utilizar para someter el modelo a prueba y validarlo a fin de asegurarse de que representa el proceso de manera fidedigna.



7. Preparación del pronósticos. La administración puede adoptar uno o dos modelos al mismo tiempo.

Por ejemplo, las unidades de pronósticos para el período siguiente resultaran de utilidad para la planeacion de actividades en el taller, y un pronósticos trimestral será útil para la planeacion de la capacidad e inventario.

En tales casos, estos pronósticos tendrán que conciliarse, en la medida de lo posible.



8. Presentación del pronósticos. La gente no querrá utilizar el pronósticos si no cree lo que contiene o si no entiende de que manera se obtuvo.

En consecuencia, los pronósticos tienen que presentarse al usuario de tal manera que incluyan explicaciones acerca de la forma en que se obtuvieron, donde se encontraron los datos y los supuestos implícitos que se derivan de ellos.



9. Seguimiento de los resultados. Debido a que los pronósticos se usan en el proceso de toma de decisiones administrativas, cualquier desviación de lo pronosticado debe observarse con todo cuidado mediante las técnicas de seguimiento.


6. Variaciones en el comportamiento de la demanda

La demanda presenta diversos tipos de variaciones, cuando se analiza respecto al tiempo.

Estas variaciones pueden ser:

1. Variaciones debido a la tendencia: el simple hecho de que la demanda este aumentando o disminuyendo consistentemente conduce a que cada semana, cada mes y cada año esta misma demanda sea diferente.



1. Variaciones debido a la tendencia: En este caso, la demanda varia porque hay una tendencia y esta podrá seguir una línea recta, una curva exponencial o cualquier otro tipo de línea.



2. Variaciones cíclicas: son aquellas que se repiten periódicamente cada determinado numero de días, semanas, meses o años.



2. Variaciones cíclicas:

Como ejemplos podemos mencionar las variaciones que se observan cada 5 años debido al cambio de presidente en Nicaragua o al aumento de la demanda de las tiendas de autoservicio durante los fines de semana.



3. Variaciones estacionales: son un tipo especial de variación cíclica, para la cual el ciclo es igual a un año.



3. Variaciones estacionales:

Las variaciones estacionales se observan siempre en los mismos meses o en las mismas estaciones del año.

Es mas fácil predecir las variaciones estacionales que las demás variaciones cíclicas.



4. Variaciones provocadas por otras variables que no sean el tiempo: estas son todas aquellas variaciones provocadas por variables como la inflación, la tasa de crecimiento del PIB, la paridad córdoba-dólar, el gasto en publicidad, el precio del producto, el nivel de vida de la población, etc.



5. Variaciones aleatorias: son todas aquellas variaciones que ocurren al azar y que, por definición, no pueden predecirse.

Ejemplos:

• las variaciones provocadas por eventos no esperados (ciclones, terremotos),

• cambios en los gustos de los consumidores o

• la irregularidad misma de los hábitos de compra en los consumidores.


7. Pronósticos cualitativos

Los pronósticos cualitativos o subjetivos se basan en el juicio humano. Existen varias técnicas para solicitar opiniones y con base en estas se puede pronosticar:

1. Agregados de la fuerza de venta: al pronosticar la demanda de un producto, una buena fuente de información subjetiva es la fuerza de ventas de la compañía.



Para desarrollar un pronósticos con la fuerza de ventas, los miembros de esta presentan sus estimados de ventas de los productos que venderán durante el próximo año.

Estos estimados pueden ser números individuales o varios números, como estimados pesimistas, mas probables y también optimistas.



Los gerentes de ventas deben entonces agregar cálculos individuales para llegar a pronósticos generales en torno a cara región geográfica o grupo de productos.



El agregado de fuerza de ventas puede ser inexacto cuando la compensación al personal de ventas se basa en cubrir una cuota.

En ese caso, existe un claro incentivo para que la fuerza de ventas realice deliberadamente una estimación a la baja.



2 Encuestas al cliente.

Estas pueden señalar tendencias futuras y cambiar los patrones de preferencias. Sin embargo, para que las encuestas y los planes de muestreo sean efectivos, deben diseñarse con mucho cuidado para garantizar que los datos resultantes sean estadísticamente imparciales y representativos de la base de clientes.



3 Juicio de opinión ejecutiva.

Cuando no existe registro del pasado, como en el caso de nuevos productos, la opinión de un experto puede ser la única fuente de información para preparar pronósticos.

El enfoque aquí es combinar sistemáticamente las opiniones de los expertos para obtener un pronósticos..




Para la planeacion de nuevos productos, es necesario solicitar las opiniones del personal en las áreas de mercadotecnia, finanzas y producción. La combinación de pronósticos individuales puede hacerse de varias formas..




Una es realizar las entrevistas de pronósticos directamente a los ejecutivos y desarrollar un pronósticos a partir de los resultados que se obtengan de estas. Otra es solicitar a los ejecutivos que se reúnan como grupo y lleguen a un consenso.



4 Método Delphi

El método Delphi, al igual que el método del juicio de opinión ejecutiva, se basa en solicitar las opiniones de los expertos. La diferencia radica en la forma en la que se combinan las opiniones individuales.

El método se denomina así por el oráculo de Delfos de la antigua Grecia, que supuestamente tenia el poder de predecir el futuro.



4 Método Delphi

El método Delphi intenta eliminar algunas carencias inherentes a la dinámica de grupos, en la que las personalidades de algunos miembros del grupo dominan las de otros miembros.

Se solicita a un grupo de expertos que exprese sus opiniones, de preferencia por medio de una encuesta de muestra individual.


8. Pronósticos cuantitativos

1) Métodos de análisis de series de tiempo: son aquellos que consideran como única variable independiente el tiempo, es decir, se supone que el único factor que controla la magnitud de la demanda es el tiempo.

2) Métodos causales: son aquellos que consideran otras variables además del tiempo, u otras variables en vez del tiempo.



Los métodos de análisis de series de tiempo se pueden clasificar en tres grupos:

1) Promedios móviles (simple, con ajuste de tendencia y ponderado)

2) Promedio ponderado exponencialmente (simple y con ajuste de tendencia)

3) Ajuste de líneas (recta, curva exponencial y curva potencial).





Se pueden clasificar en:

1) Regresión lineal simple: cuando se considera una sola variable independiente que no sea el tiempo

2) Regresión lineal múltiple: cuando se considera mas de una variable (una de ellas puede ser el tiempo)

Elaborado por: Ing. Oscar Danilo Fuentes EspinozaGRACIAS

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