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 ACTIVIDAD MOMENTO 2 MÉTODOS PROBABILÍSTICOS. Integrantes: Claudia Lorena Osorio Calderón Código 1.1!."!.## Tutor: $ladi%ir de &es's $anegas Angulo (ru)o: 1"*!1A+,,"  -I$/RSIDAD ACIOAL ABI/RTA 0 A DISTACIA -AD /SC-/LA D/ CI/CIAS B2SICAS3 I(/I/RIA ID-STRIAL  Pal%ira3 4 de O5tu6re de ,1*

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ACTIVIDAD MOMENTO 2

MÉTODOS PROBABILÍSTICOS.

Integrantes:

Claudia Lorena Osorio Calderón

Código 1.1!."!.##

Tutor:

$ladi%ir de &es's $anegas Angulo

(ru)o:

1"*!1A+,,"

 -I$/RSIDAD ACIOAL ABI/RTA 0 A DISTACIA -AD

/SC-/LA D/ CI/CIAS B2SICAS3 I(/I/RIA ID-STRIAL

 Pal%ira3 4 de O5tu6re de ,1*

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INTRODUCCION

/l )resente tra6a7o 5ontiene el re5ono5i%iento general de la a5ti8idad3 donde se

anali9a se a)rende el %ane7o ade5uado de los %;todos )ro6a6il<sti5os3a)li5=ndolo en un 5aso en es)e5<>i5o )ara reali9ar la res)e5ti8a inter)reta5ión de

los datos.

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OBJETIVOS

Objetivo General

Identi>i5ar3 5ono5er 5o%)render los 5on5e)tos a)li5a5iones de las 5adenas de

Mar?o83 teor<a de 5olas )rogra%a5ión no lineal

Objetivos específicos

Identi>i5ar los di>erentes algorit%os utili9ados )ara solu5ionar )ro6le%as de

Cadenas de Mar?o83 teor<a de 5olas )rogra%a5ión no lineal.

 

Pro)oner )lantear )ro6le%as de a)li5a5ión donde se utili5en los Modelos

Prototi)o )ara solu5ionar )ro6le%as de Cadenas de Mar?o83 teor<a de 5olas

)rogra%a5ión no lineal.

Reali9ar un 5uadro 5o%)arati8o entre Cadenas de Mar?o83 Teor<a de Colas

)rogra%a5ión no Lineal.

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PREGUNTAS ORIENTADORAS

Tópico de aportesrealizados

Respuestas a las preguntas orientadoras

Claudia Lorena Osorio

Calderón

¿La necesidad de proyección de la demanda puede

considerarse como reuerimiento general a lo largo del 

 proceso de planeación y control! 

La ne5esidad de )roe55ión de la de%anda si es i%)ortante)ara el )ro5eso de )lanea5ión 5ontrol3 )or@ue al tener 5ono5i%iento el an=lisis de la )roe55ión de la de%anda nos)er%ite anti5i)arnos en las ne5esidades @ue se de6en a7ustar el un )roe5to3 8isuali9ar la in8ersión a reali9ar la)rodu5ti8idad @ue tendr=.

¿"uede considerarse el pronóstico de los niveles dedemanda como de vital importancia para la planeación y 

control de todas las #reas de la empresa!  /l )ronósti5o de los ni8eles de de%anda se )uede 5onsiderar de 8ital i%)ortan5ia )ara la )lanea5ión 5ontrol de las =reasde la e%)resa )or @u; nos da la )osi6ilidad de tener un %aor %ane7o de la )rodu55ión o)ti%i9a5ión de los re5ursos3d=ndonos las 6ases )ara to%ar las de5isiones 5orre5tas @ueen5a%inen al desarrollo 5re5i%iento de la %is%a.¿$l utilizar las t%cnicas de pronósticos de u% manera

afectan la estructuración de planes y acciones! 

Las t;5ni5as de )ronósti5o a>e5tan la estru5tura5ión de )lanes

a55iones en la %edida si est=s se dan a 5orto3 %ediano olargo )la9o3 a @ue el tie%)o del )ronósti5o de)endees)e5ial%ente del )ro5eso o a55ión a desarrollar3 )or lo 5ual3su >or%a de %edi5ión a>e5ta la to%a de de5isiones en la)lanea5ión3 )or lo tanto los )ronósti5os de6en ade5uarse a los5a%6io 5ondi5iones )resentes @ue a>e5te dire5ta%ente el)ro5eso.¿"orue ser# ue al utilizar la regresión lineal se logra

 predecir el comportamiento de ciertas variable

&independiente ' dependiente(! 

La regresión lineal logra )rede5ir el 5o%)orta%iento de dos o%=s 8aria6les3 )or@ue esta t;5ni5a estad<sti5a de%uestra en>or%a %ate%=ti5a gr=>i5a la rela5ión @ue eiste entre la8aria6le de)endiente las 8aria6les inde)endientes eno6ser8a5iones reali9adas en un )er<odo de tie%)odeter%inado3 o sea @ue si o6ser8a%os la 5onse5uen5ia deuna a55ión deter%inada se )uede )rede5ir un resultado aes)erar.¿La utilización de la regresión lineal conlleva a ue el 

estudio debe ser empírico o científico!

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/l estudio de la regresión lineal )arte de un su)uesto oi)ótesis e%)<ri5a )ara llegar a una 5on5lusión utili9ando el%;todo 5ient<>i5o %odelo %ate%=ti5o3 o sea @ue reali9a una)redi55ión o esti%a5ión e%)<ri5a @ue 5on>ir%a en >or%a5uantitati8a3 )or lo tanto su estudio es e%)<ri5oE5ient<>i5o.¿$l encontrar resultados de una regresión lineal y 

confrontarla con los resultados de un promedio móvil se

logra evidenciar ue los resultados m#s confiables

resultan ser!

Si 5on>ronta%os los resultados o6tenido de una regresiónlineal 5on los de un )ro%edio %ó8il se o6ser8a @ue sonresultados alta%ente 5on>ia6les arro7ados )or la regresiónlineal3 a @ue el )ro%edio %ó8il )ro)or5iona una serieesti%ada a tie%)os lo 5ual au%enta su error en su )re5isión.

REALIZACION DE ACTIVIDAD

Los r=)idos 5a%6ios en la inno8a5ión de la )rodu55ión en el diseFo )rodu55ión de auto%ó8iles anlle8ado al )residente de la 5o%)aF<a a e)lorar %aneras de )rodu5ir %er5adear en %uni5i)ios deter5era 5ategor<a , los )rodu5tos auto%ó8il 4 )uertas3 auto%ó8il * )uertas @ue 5onsidera los )rodu5tos6anderas al re)resentar %aores ganan5ias de )rodu55ión3 )ara 5o%)ararlos 5on la %is%a 5antidadde )rodu5tos @ue no est=n teniendo la %is%a ganan5ias rota5ión en la )rodu55ión 5a%ioneta")uertas35a%ión , toneladas dentro del entorno donde se en5uentra u6i5ada la )lanta de )rodu55ión.

-sted 5o%o >uturo )ro>esional a8enta7ado es 5ontratado 5o%o asesor eterno )ara reali9ar un estudio )oder )ro)oner la )roe55ión @ue genere un )unto de e@uili6rio Go ganan5ias de los " )rodu5tosauto%ó8il 4 )uertas3 auto%ó8il * )uertas3 5a%ioneta " )uertas3 5a%ión , toneladas )ara los siguientes! %eses.

/le%ento a tener en 5uenta3 )rodu55ión unidades 8endidas ganan5ias H )er5i6idas de los )rodu5tosen ! %eses istóri5os.

Tabla história !" #r$!%ió& ' (a&a&ias !" la "&sa)bla!$ra !" a%t$s LE*N

Meses Automóvil 3puertas

Automóvil 5puertas

Camioneta 4puertas

Camión 2toneladas

Unidades $ Unidades $ Unidades $ Unidades $

1 70 120000 45 85000 19 19000 17 230

2 75 145000 42 70000 17 17000 19 250

3 73 130000 44 80000 19 19000 19 250

4 77 170000 42 70000 15 13000 18 240

5 75 145000 45 85000 17 17000 15 210

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6 78 190000 47 95000 15 13000 15 210

PROMEDIO DE VENTAS POR AUTOMOVIL

De a5uerdo a la gr=>i5a anterior se )uede de>inir @ue el )ro%edio de 8enta del

auto%ó8il 4 >ue de * unidades.

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De a5uerdo a la gr=>i5a anterior se )uede de>inir @ue el )ro%edio de 8enta delauto%ó8il * >ue de "" unidades.

De a5uerdo a la gr=>i5a anterior se )uede de>inir @ue el )ro%edio de 8enta delauto%ó8il " >ue de 1 unidades.

De a5uerdo a la gr=>i5a anterior se )uede de>inir @ue el )ro%edio de 8enta delauto%ó8il , >ue de 1 unidades.

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P$r l$ a&t"ri$r #$!")$s a&ali+ar ' !",i&ir -%" la )a'$r (a&a&ia la t%.$ "la%t$)ó.il / #%"rtas 'a -%" t%.$ %& #r$)"!i$ !" %&i!a!"s ."&!i!as !" 01 l$ -%"r"#r"s"&ta "& !i&"r$ 3145444 C6U5

Planear una lista de ele%entos @ue )ueden ser in5luidos en la estrategia de estudio atener en 5uenta )ara el desarrollo del 5aso.

I$/L/S D/ D/MADA: en este 5aso nos )er%ite 8er @ue los auto%ó8iles 4)uertas son %=s de%andados3 seguido )or los auto%ó8iles * )uertas3 losni8eles de de%anda %=s 6a7os son 5a%ioneta " )uertas 5a%ión , tonelada.

DIS/JOS D/ PLA/S K-T-ROS: los datos de la ta6la des5ri6en la istóri5ade )rodu55ión ganan5ias de la ensa%6ladora de6e re8elar lo @ue o5urra enel >uturo )ara ello se reali9a un )ro%edio una )ondera5ión a %=s tie%)o.

PRO0/CCIO/S D/ LA D/MADA: la ta6la el istorial lle8ado en laensa%6ladora )er%ite un 5ontrol de in8entarios3 5on lo 5ual se )uede reali9ar 5o%)ras e5onó%i5as 5ontrol de 5ostos3 )ronósti5os de los tie%)os de es)era3)re5ios 5ostos.

a5er un an=lisis de los " )rodu5tos en estudio en el %is%o 5uadro 5o%)arati8o en5ontrar las ra9ones )or las 5uales en estos %o%entos se an estado o6teniendodi5os resultados.

TIPO DE AUTO ANALISIS RAZONES DE RESULTADO

a%t$)ó.il /#%"rtas

/stos autos tienen una de%anda)ro%edio de * autos 8endidos lo @uegenera un in5re%ento en lasganan5ias ad@uiridas.

/ste auto es %=s a5e)tado)or los 5onsu%idores )or sudiseFo integrado surendi%iento.

a%t$)ó.il 1#%"rtas

/l )ro%edio de 8entas de este auto>ue de "" unidades 8endidas )or lo5ual sus ganan5ias no >ueron tanre)resentati8as >rente al auto%ó8il 4.

Por su gran n'%ero de)uertas )uede generar a la8ista del 5onsu%idor un %aor in5re%ento en gastos de%anteni%iento.

a)i$&"ta 7 /l )ro%edio de 8entas de este auto Al ser un auto de 6a7o 8alor se

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#%"rtas >ue de 13 situ=ndose dentro de losdos autos 5on %enos de%anda.

)uede 5on5luir @ue la 5alidadde este no sea la %e7or.

a)ió& 2t$&"la!as

/ste auto se sit'a en el )uesto 4 a@ue su de%anda )ro%edio >ue de 1igual @ue el auto " )ero sus

ganan5ias >ueron %aores.

 Al ser un 5a%ión su %er5ado%eta re>iere a e%)resas tra6a7adores @ue utili5en este

)ara la6ores en se5tores de5arga.

CONCLUSIONES

/l an=lisis del 5o%)orta%iento istóri5o de la de%anda se a5e 5on el o67eti8o de)ronosti5ar el 5o%)orta%iento >uturo3 5on un %argen ra9ona6le de seguridad al%o%ento de to%ar de5isiones i%)ortantes en la organi9a5ión.

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Bibli$(ra,8a

/tra<do de internet en: .unad.edu.5o3 5ontenido did=5ti5o del 5urso: 1"*!1 MÉTODOS PROBABILÍSTICOS