PRONOSTICOS DE DEMANDA DE PRODUCTOS · PDF filemensual, trimestral, anual). PROMEDIO MOVIL...

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DIRECCION DE

OPERACIONES I

TEMA 2

PRONOSTICOS

ADMINISTRACION DE LA DEMANDA

• Es una función compartida entre las áreas de comercialización y producción, la primera es la encargada de captar la información sobre el mercado, predecir la demanda de los bienes y servicios, en tanto que el área de operaciones esta encargada de apoyar y validar dicha información.

• Demanda: Es la Cantidad de bienes y servicios que en un determinado periodo, desean adquirir los consumidores (Mercado)

• Factores de la demanda:

– Capacidad de compra(niveles de ingreso)

– Voluntad de compra (necesidad del merc)

– Influencia periodos anteriores

PRONOSTICOS

• Distintos tipos de organizaciones , seapoyan en el uso de pronósticos, parapredecir la demanda de productos oservicios.

• El Pronosticar infiere predecir

– Es el arte o la ciencia de predecir acontecimientos futuros.

• Pronostico (Empresa)

• Es una estimación al futuro del nivel dedemanda esperada ( $ Unid., Kg.)

• Consideraciones:

• Siendo estimación están sujetos error

• Su utilidad depende de la base de datos Hist.

• Son mas exactos para grupos grandes de datos

HORIZONTE DE TIEMPO EN PRONOSTICO

PRONOSTICO A CORTO PLAZOSe utiliza para planear las compras, programación de planta, niveles de producción.Lapso hasta un año, generalmente menor a tres meses.

PRONOSTICO A MEDIANO PLAZOSe utiliza para planear las producción, presupuestos, ventas. Lapso de tres meses a tres años.

PRONOSTICO A LARGO PLAZOSe utiliza para planear nuevos productos, localización, expansión y desarrollo. Lapso de tres años o más.

TIPO DE PRONOSTICOS

• Pronóstico económicos. predicen las tasas de inflación,

oferta de dinero, nuevas construcciones, y otros indicadoresde planeación.

• Pronósticos tecnológicos. Tienen que ver con tasas de

progreso tecnológico, que puedan dar por resultado elnacimiento de productos novedosos, que requieren nuevasplantas y equipos.

• Pronósticos de demanda. Son proyecciones de la

demanda para bienes o servicios de una compañía. Estospronósticos, también llamados pronósticos de ventas,conducen la producción de una compañía, la capacidad ylos sistemas de programación, y sirven como insumos a laplaneación financiera, de mercado y de personal.

MODELOS DE PRONOSTICOS

• CUALITATIVOS(Subjetivos)

– Basados en la intuición y juicio de personas conocedoras del tema

– No requieren necesariamente de datos históricos

– Llevan tiempo su elaboración y son costosos

– Amplia experiencia

• CUANTITATIVOS

– Basados en datos históricos

– Se requiere de una secuencia uniforme de datos temporales

– No consideran otros tipos de factores externos.

– Experiencia mínima

– Conlleva menor tiempo y de menor costo su elaboración

Existen dos enfoques generales para pronosticar la demanda

ETAPAS EN PRONOSTICOS CUANTITATIVOS

– Captación de los Datos.

– Análisis de la validez de los datos

– Análisis del patrón de comportamiento de losdatos.

– Selección de un método de pronostico.

– Selección de un modelo o técnica depronostico.

– Elaboración del pronostico.

– Comprobación de la pertinencia delpronostico.

PATRON DE COMPORTAMIENTO

PATRON DE COMPORTAMIENTO CONSTANTE

0123456789

101112

0 2 4 6 8 10 12 14

AÑOS

DE

MA

ND

A

Se refiere al conjunto de datos observados en diferentes periodos y su manera de reflejar su movimiento

PATRON DE COMPORTAMIENTO

PATRON DE COMPORTAMIENTO ESTACIONAL

0

1

2

3

4

5

6

0 2 4 6 8 10 12 14

PERIODO

DE

MA

ND

A

PATRON DE COMPORTAMIENTO

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

14,00

16,00

18,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

Humedad

PATRON DE COMPORTAMIENTO

PATRON DE COMPORTAMIENTO CON TENDENCIA

0

5

10

15

20

25

30

0 2 4 6 8 10 12 14

PERIODO

DE

MA

ND

A

Tendencias ascendentes y descendentes

MODELOS DE SERIES DE TIEMPO

• ENFOQUE SIMPLE– Supone que la demanda del próximo periodo es

igual a la demanda del último periodo. Toma el ultimo valor de una serie, como pronostico.

X1,X2,…………….Xn-1,Xn

• PROMEDIOS MOVILES SIMPLE– Considera un mínimo de valores de una serie,

para efectuar el proceso de pronosticar. Agrupaperiodos de 2, 3 a 4 meses o más. Para ventascon tendencia de tipo constante.

PRONOSTICO

Una serie tiempo se basa en la secuencia de puntos

de datos separados de manera uniforme (semanal,

mensual, trimestral, anual).

PROMEDIO MOVIL SIMPLE

i

Xi

PM(i)

i

1i

El número de periodos a tomar se hará tomando en cuenta la mayor o menor variación en las ventas o demandas reales.

Pm (3) = x1+x2+x3

3

Pm (4) = x1+x2+x3+x4

4

Pm (2) = x1+x2

2

SELECCION DE MEJOR ALTERNATIVA ???

* Para definir en forma práctica cuál será el mejor resultado, se deberá tomar en cuenta el de menor error al cuadrado < (D-P)2* Donde:

D = DemandaP = Promedio

PROMEDIO MOVIL SIMPLEEJEMPLO 1

PERIODOS MENSUALESDEMANDA (expresado miles

de dolares $)

JULIO 25

AGOSTO 28

SEPTIEMBRE 29

OCTUBRE 28

NOVIEMBRE 30

DICIEMBRE 32

ENERO

PROMEDIO MOVIL SIMPLEEJEMPLO 2

PERIODOS MENSUALESDEMANDA (expresado miles

de dolares $)

ENERO 15

FEBRERO 25

MARZO 30

ABRIL 45

MAYO 32

JUNIO 40

JULIO

MODELOS DE SERIE DE TIEMPO• PROYECCIONES CON TENDENCIA

– Esta técnica ajusta una línea de tendencia a la serie de datos históricos y entonces proyecta la línea hacia el futuropara realizar previsiones a mediano y largo plazo.

– Se desarrollan diferentes ecuaciones matemáticas (lineal, Cuadrática y Exponencial)

– Se utiliza el método de mínimos cuadrados.

Donde:

bxay

_22

__

xnx

yxnxyb __

xbya

b= Pendiente de la rectaX= Valor de la variable independienteY= Valor de la variable independiente

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Demanda

Demanda

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Demanda

Ecuacion Lineal

SERIES TEMPORALES

Llamado también ajuste de curvas es una ecuación dada en un grafico,

dependiendo del grado de correlación que mas se ajuste al conjunto de

datos.

AJUSTE LINEAL : y=a + bx

AJUSTE LOGARITMICO : y=a + b lnx

AJUSTE EXPONENCIAL : y =aebx

AJUSTE POTENCIAL : y =axb

Modelo Ajuste Lineal Y=a+bX

Año Demanda (unds)

2008 15

2009 25

2010 35

2011 40

2012 ?

2013 ?

2014 ?

SE TIENEN LOS SGTES DATOS HISTORICOS:

A) CALCULAR LA DEMANDA FUTURA PARA LOS AÑOS 2012, 2013 Y 2014

B) REALIZAR LA GRAFICA DE LA DEMANDA REAL Y EL MODELO UTILIZADO (Y=a+bX)

Modelo Ajuste Lineal Y=a+bX

SE TIENEN LOS SGTES DATOS HISTORICOS:

A) CALCULAR LA DEMANDA FUTURA PARA LOS AÑOS 2012, 2013, 2014 y 2015

B) REALIZAR LA GRAFICA DE LA DEMANDA REAL Y EL MODELO UTILIZADO (Y=a+bX)

Año Demandas

2005 15

2006 25

2007 35

2008 55

2009 50

2010 70

2011 65

TEMA #1:

Introducción a la Dirección de OperacionesTEMA #2:

Pronosticos

TEMA # 3 : Procesos

PRIMERPARCIAL: Viernes 11 de septiembre