L/O/G/O Planificacin y Control de la Produccin I Ing. Karla
Dvila
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www.themegallery.com Reflexin del da
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www.themegallery.com Objetivos 2 Analiza los mtodos de
pronsticos de demanda para establecer sus diferencias y principios
bsicos Fomenta el respeto, la tolerancia, el espritu critico a
travs del trabajo en equipo para su formacin profesional
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www.themegallery.com Contenidos Mtodos Casuales Mtodos de serie
de tiempos
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www.themegallery.com Mtodos Cuantitativos: En general utilizan
un modelo subyacente (L,C y mediano plazo) reas que dependen
directamente de los pronsticos de la empresa? Programa de
produccin. Poltica de inventarios. Capacidad Productiva de la
Planta. Presupuestos. Mtodos de produccin. Desarrollo de nuevos
productos. Ing. Karla Elisabeth Dvila
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Mtodos Causales Son los que consideran otras variables, adems
del tiempo, u otras variables en vez del tiempo. Regresin Lineal
simple: cuando se considera una sola variable independiente que no
sea el tiempo. Regresin lineal mltiple: cuando se considera ms de
una variable (Una de ellas puede ser el tiempo) Ing. Karla
Elisabeth Dvila
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www.themegallery.com caractersticas Se basa en el concepto de
relacin entre variables. Parte de un supuesto importante de
causalidad y que la variable causal puede ser medida de manera
precisa. Si se desarrollan indicadores lideres apropiados, este
mtodo ofrece resultados exitosos en cuanto a pronsticos Se basa en
el concepto de relacin entre variables. Parte de un supuesto
importante de causalidad y que la variable causal puede ser medida
de manera precisa. Si se desarrollan indicadores lideres
apropiados, este mtodo ofrece resultados exitosos en cuanto a
pronsticos
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www.themegallery.com Continua.........
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www.themegallery.com Enfoques del pronstico Causal Modelos de
entrada salida : Pueden ser modelos muy grandes y complejos, ya que
analizan el flujo de los bienes y servicios a travs de la economa
completa, requiriendo una cantidad importante de informacin,
haciendo que su desarrollo sea largo y costoso. Utilizndose
generalmente para proyectar necesidades para mercados enteros o
para segmentos de la economa y no para productos especificos.
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www.themegallery.com Modelos economtricos: Implican el anlisis
estadsticos de varios sectores de la economa, su uso es similar al
de los modelos de entrada salida Modelos de simulacin: simulacin
mediante el uso de computadoras, se puede utilizar para productos
individuales, aunque la recopilacin de la informacin suele ser
costosa y lenta. Modelos economtricos: Implican el anlisis
estadsticos de varios sectores de la economa, su uso es similar al
de los modelos de entrada salida Modelos de simulacin: simulacin
mediante el uso de computadoras, se puede utilizar para productos
individuales, aunque la recopilacin de la informacin suele ser
costosa y lenta.
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www.themegallery.com Regresin: Mtodo estadstico para
desarrollar una relacin analtica definida entre dos o ms variables.
El supuesto, como en otros modelos causales, es que una de las
variables causa que la otra se mueva. Con frecuencia la variable
independiente, o causal, se denomina indicador libre Regresin:
Mtodo estadstico para desarrollar una relacin analtica definida
entre dos o ms variables. El supuesto, como en otros modelos
causales, es que una de las variables causa que la otra se mueva.
Con frecuencia la variable independiente, o causal, se denomina
indicador libre
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www.themegallery.com de T + usados por los paquetes de
pronsticos vinculados con la proyeccin de demanda de producto Todos
parten de un supuesto comn: que la demanda pasada sigue cierto
patrn.
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www.themegallery.com de T Implica el supuesto de que la nica
variable real independiente en el pronstico de de T, es
precisamente el T. Se basa en informacin interna (ventas). Son los
+ usados x los responsables de operaciones para realizar planes de
produccin razonables.
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www.themegallery.com Patrones Aleatorio Parte del supuesto de
que la demanda siempre posee un elemento aleatorio Tendencia Estos
pueden ser o y tiene naturaleza lineal o no lineal Cclico Del cual
un caso muy especial, pero muy comn es el patrn estacional
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www.themegallery.com Patrn aleatorio Fuente: Chapman, S. N.
(2006)
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www.themegallery.com Patrn de tendencia Fuente: Chapman, S. N.
(2006)
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www.themegallery.com Mtodos de anlisis de T series de tiempo.
Ajuste de lneas rectas: Mnimos Cuadrados: Proporciona la recta para
la cual la suma de los cuadrados de las distancias a los puntos es
mnima. Y = a + bX Donde: a =X 2 * Y - X XY/ N* X 2 (X) 2 b = N*XY -
X* Y/ N* X 2 (X) 2 Ing. Karla Elisabeth Dvila
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www.themegallery.com Anlisis de series: Consideran como nica
variable independiente el tiempo, es decir se supone que el nico
factor que controla la magnitud de la demanda es el tiempo: -
Ajuste de lneas(Recta, curva exponencial y curva potencial)
-Promedio mvil (Simple, con ajuste de tendencia y ponderado)
-Promedio ponderado exponencial(simple y con ajuste) Ing. Karla
Elisabeth Dvila
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www.themegallery.com Pronstico? Pronsticos Vs Planeacin: El
primero trata de lo que se piensa que suceder en el futuro, El
segundo se refiere a lo que pensamos deba suceder Pronostico de
demanda: Es una estimacin cuantitativa de la demanda futura de
productos o servicios Ing. Karla Elisabeth Dvila
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www.themegallery.com Aspectos de + importancia Demanda
potencial: - Es la cantidad total del producto, servicio que
demanda la sociedad. Demanda solvente: - Depende del precio y del
ingreso per cpita Ing. Karla Elisabeth Dvila
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www.themegallery.com Volumen de Ventas: -Es la cantidad vendida
de un determinado producto o servicio. Volumen de produccin: Es la
cantidad producida del producto o servicio
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www.themegallery.com Periodo de Pronostico: Es el periodo (de
tiempo) al cual corresponde el pronstico: Semanales, mensuales,
anuales, etc. Horizonte de Pronstico: - Indica qu tan lejos, hacia
el futuro est el periodo pronosticado. Por ejemplo, si en enero del
2012, se pronostica la demanda de enero del 2013, el periodo ser de
un mes y el horizonte de un ao. Ing. Karla Elisabeth Dvila
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www.themegallery.com Principios a)La probabilidad de no cometer
errores en los pronsticos es cero. b)Cuanto ms corto sea el
periodo, mayor ser el error porcentual del pronstico. c)Cuanto ms
largo sea el horizonte, mayor ser el error porcentual del
pronstico. d)Cuanto ms especifico sea el pronstico, mayor ser el
error porcentual, es decir, el error ser menor si englobamos muchos
productos o servicios y ser mayor si se refiere a uno solo. Ing.
Karla Elisabeth Dvila
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www.themegallery.com Bibliografa Bowerma, B. L., OConnell, R.
T., & Koehler, A. B. (2007). Pronsticos, serie de tiempos y
regresin, un enfoque aplicado. Mxico: Cengage Learning Editores.
Chapman, S. N. (2006). Planificacin y Control de la Produccin.
Mxico: Pearson Educacin. Render, B. (2004). Principios de
Administracin de Operaciones. Mxico: Pearson Educacin