TRABAJO:DESARROLLO DE LA UNIDAD 2PRONOSTICO DE LA DEMANDA

INDICE:

2.1 IMPORTANCIA ESTRATGICA DEL PRONSTICO. 2.2 CARACTERISTICAS DE LA DEMANDA.2.3 METODOS CUALITATIVOS.2.4 MODELOS CUANTITATIVOS.2.5 MONITOREO Y CONTROL DE LOS PRONSTICOS2.6 PRONSTICOS CON COMPUTADORA

2.1 IMPORTANCIA ESTRATGICA DEL PRONSTICO. Qu es un pronstico? Un pronstico es una prediccin de eventos futuros que se utiliza con propsitos de planificacin. Las cambiantes condiciones de los negocios como resultado de la competencia mundial, el rpido cambio tecnolgico y las crecientes preocupaciones por el medio ambiente han ejercido presiones sobre la capacidad de una empresa para generar pronsticos precisos. Tales pronsticos son necesarios como un elemento auxiliar para determinar que recursos se necesitan, programar los recursos ya existentes y adquirir recursos adicionales. Los pronsticos precisos permiten que los programadores utilicen de forma eficiente la capacidad de las mquinas, reduzcan los tiempos de produccin y recorten los inventarios. Ejemplo: El gerente de un restaurante de comida rpida necesita pronosticar el nmero de clientes que llegaran a diferentes horas del da, y los productos que solicitaran, pues solo as podr programar correctamente el nmero requerido de cocineros y empleados de mostrador. Los mtodos de pronstico suelen basarse en modelos matemticos que utilizan los datos histricos disponibles, en mtodos cuantitativos extrados de la experiencia administrativa o en una combinacin de ambos.

2.2 CARACTERISTICAS DE LA DEMANDA. El reto de pronosticar la demanda del cliente es una tarea difcil porque la demanda de bienes y servicios suele variar considerablemente. Por ejemplo, es previsible que la demanda de fertilizante para el csped aumente en los meses de primavera y verano; sin embargo, en los fines de semana especficos en los que la demanda es ms intensa, esta depende de factores incontrolables, como el clima. Otros patrones son ms previsibles. As pues la demanda semanal de cortes de cabello en una barbera de la localidad, puede ser bastante estable de una a otra semana, aun cuando la demanda diaria sea ms intensa los sbados por la maana y ms floja los lunes y martes. Para pronosticar la demanda en este tipo de situaciones es necesario descubrir los patrones bsicos a partir de la informacin disponible.Factores que afectan la demanda. Factores externos. Son los factores que estn fuera del alcance de la gerencia. Por ejemplo reglamentaciones de gobierno que afectan las actividades econmicas, leyes que limiten la utilizacin de ciertas materias primas Indicadores tempranos, causaran especulacin y aumento de precio en materias primas (Ej. Se anuncia escasez de acero y aumento en construccin) Indicadores coincidentes. Como cifras de desempleo, etc. Factores internos. Las decisiones internas sobre el diseo de los productos o servicios, los precios y las promociones publicitarias, el diseo de envases, las cuotas o incentivos para el personal de ventas, etc.

2.3 METODOS CUALITATIVOS. Cuando se carece de datos histricos adecuados, como en los casos que se presenta un nuevo producto o se espera un cambio en la tecnologa, las empresas confan en la experiencia y buen juicio administrativo para generar pronsticos. Son Utilizados para el desarrollo de pronsticos de ventas. Estos modelos generalmente se basan en juicios respecto a los factores causales subyacentes a la venta de productos y servicios en particular y en opiniones sobre la posibilidad relativa que otros factores causales sigan presentes en el futuro y puedan involucrar diversos niveles de complejidad, desde encuestas de opinin cientficamente conducidas a estimaciones intuitivas respecto a eventos futuros.2.4 MODELOS CUANTITATIVOS. Los modelos cuantitativos de pronsticos son modelos matemticos que se basan en datos histricos. Estos modelos suponen que los datos histricos son relevantes para el futuro. Casi siempre puede obtenerse informacin pertinente al respecto.

2.5 MONITOREO Y CONTROL DE LOS PRONSTICOS

Los especialistas siempre estn tratando de hacer mejores estimaciones acerca de lo que ocurrir en el futuro al afrontar la incertidumbre. El propsito fundamental de los pronsticos es hacer buenas estimaciones en las cuales basar los modelos para la toma de decisiones. Los pronsticos constituyen la problemtica fundamental dentro de la gestin de la actividad de una empresa debido a la complejidad de los problemas encontrados cuando se pronostica y a su impacto sobre todas las decisiones de la empresa.Una situacin muy particular presenta la previsin de la demanda de piezas de repuesto, dada la gran cantidad de surtidos que se deben proporcionar, el elevado grado de variabilidad en la demanda de estas producciones y la importancia que posee la disponibilidad de estas piezas para el equipamiento que las utiliza, ya que la disponibilidad en tiempo de las mismas garantiza la continuidad del proceso productivo en el cual est inmiscuido el equipamiento que la utiliza dentro de una determinada empresa. Es por ello, que se debe asegurar un elevado nivel de precisin en la previsin de la demanda de este tipo de productos.En este artculo se presenta un procedimiento general para la previsin de la demanda de las piezas de repuesto basado en su fiabilidad operacional a partir de la filosofa que caracteriza al sistema y considerando la influencia del mismo en el mejoramiento de la Gestin del Mantenimiento del equipamiento.Seguimiento de la implantacin del procedimiento.En consecuencia, el contenido de cada uno de ellos, plantea los pasos a desarrollar para prever la demanda de piezas de repuesto basado en su fiabilidad, llegndose, en ocasiones, a definir las tcnicas especficas a utilizar.Panorama general de los mtodos de pronsticoFiabilidad:es la probabilidad de que un item (sistema o elemento) realice satisfactoriamente la misin especificada, durante un perodo determinado y bajo un conjunto dado de condiciones operativas.Patrones de Fallos:Durante dcadas, la sabidura convencional sugera que la mejor forma de optimizar el desempeo de activos fsicos era restaurarlos o reponerlos a intervalos fijos. Esto se basaba en la premisa de que hay una correlacin directa entre la cantidad de tiempo (nmero de ciclos) que el equipo est en servicio, y la probabilidad de que falle. Esto sugiere que la expectativa es que la mayora de los tems operarn confiablemente por un perodo X, y luego se desgastan.Proceso de mejora de la previsin de la demandaEl procedimiento comienza con la definicin de la filosofa, la cual debe ser el punto de mira del sistema ya que constituye la poltica que regir permanentemente su desempeo.Luego se realiza la determinacin de la situacin actual con el fin de definir, basndose en el anlisis de una serie de indicadores, las caractersticas que presenta el sistema de previsin de la demanda en ese momento, para posteriormente, en funcin de dicha situacin, proponer algunas mejoras que permitan hacer ms eficiente el proceso de previsin. Una vez planteadas las mejoras, se debe comprobar si con ellas se alcanzan los niveles de precisin deseados y necesarios y proponer nuevas mejoras si las anteriores no son suficientes o pasar a la aplicacin de las mismas en caso contrario. La aplicacin debe estar unida a un seguimiento constante que retroalimente al sistema, para tomar las medidas necesarias en caso de presentarse alguna perturbacin.2.6 PRONSTICOS CON COMPUTADORA

En muchas aplicaciones de los pronsticos a corto plazo, las computadoras son indispensables. Con frecuencia, las empresas tienen que preparar pronsticos para cientos o incluso miles de productos o servicios en forma reiterada. Por ejemplo, una amplia red de instalaciones de servicio mdico necesita calcular pronsticos de la demanda de cada uno de sus servicios en cada departamento. Esta operacin implica grandes volmenes de datos que deben ser manipulados con frecuencia. Los analistas tienen que examinar las series de tiempo que corresponden a cada producto o servicio a fin de elaborar un pronstico.Existen muchos paquetes de software para pronstico que pueden usarse en computadoras de cualquier tamao y ofrecen una amplia variedad de capacidades de pronstico y de formatos para mostrar los resultados. La tarea ms laboriosa en el desarrollo de un buen modelo consiste en ajustarlo a los datos. Para esta operacin es necesario determinar los valores de ciertos parmetros del modelo, a fin de que los pronsticos tengan la mayor precisin posible. Los paquetes de software proporcionan diversos grados de ayuda a este respecto. Las tres categoras de paquetes de software que resultan apropiadas para esto son:1. Sistemas manuales, en los cuales el usuario selecciona la tcnica de pronstico y especifica los parmetros necesarios para un determinado modelo de pronstico;2. Sistemas semiautomticos, en los cuales el usuario especifica la tcnica de pronstico, pero el software determina los parmetros para el modelo, de modo que puedan obtenerse los pronsticos ms precisos; y3. Sistemas automticos, en los cuales el software examina los datos y sugiere no slo la tcnica apropiada, sino tambin los mejores parmetros para el modelo.

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