CONTROL DE PRODUCCIN Pronsticos - Medidas de Ajuste
Ana Martin A.
Universidad de los Andes
1
Agenda
1. Introduccin 2. Mtodos de pronstico 3. Etapas del pronstico 4. Criterios de seleccin 5. Convenciones de notacin 6. Medidas de ajuste 7. Investigacin y casos de estudio
2
3
Introduccin Mi preocupacin radica en el futuro, ya que planeo pasar el resto de mi vida ah
Charles F. Kettering
Qu es un pronstico?
Estimacin anticipada del valor de una variable, basada en:
El comportamiento histrico. La relacin con otras variables. La opinin de expertos
4
Introduccin Motivacin
Semestre 2012-20 2013-10 2013-20 2014-10 2014-20 2015-10
Calificacin 3.50 3.32 3.67 3.58 3.52 3.49
Pronosticar la calificacin promedio del curso de Control de Produccin para el semestre 2015-20
5
Introduccin La funcin del pronstico
Restricciones Recursos Disponibles
Informacin del Mercado Tecnologa
Entradas Investigacin de
mercado Historia de la demanda
Publicidad Opiniones
Salidas Demanda Esperada
Por producto
Por cliente
Por regin
Funcin de Pronstico
6
Introduccin Generalidades
Elementos
Variables
Horizonte
Periodo
Frecuencia de revisin
Caractersticas
Agregados son ms exactos
Tcnicas cuantitativas son ms
tiles
Son equivocados
Tienen alguna medida de confianza
y de error
7
Mtodos de Pronstico Subjetivos o Cualitativos:
Son aquellos mtodos basados en el juicio humano, entre ellos encontramos:
Agregados de la Fuerza de Ventas.
Encuestas al Cliente. Juicio de Opinin Ejecutiva. Mtodo Delphi.
Son aquellos mtodos en los que el pronstico se deriva de un anlisis de datos:
Modelos Causales
Modelos de Series de Tiempo
Objetivos:
8
Etapas del Pronstico
Definicin de objetivos
Recoleccin datos histricos
Seleccin del mtodo
Clculo del pronstico
Evaluacin del pronstico
Datos Histricos
Modelo Matemtico
Evaluacin Humana
Pronstico de Demanda Clculo del Error
Seleccin del modelo Modificacin
Pronstico Estadstico Demanda real
9
Criterios de Seleccin Comportamiento de la demanda
Demanda con tendencia
Demanda con estacionalidad
Demanda estacionaria
10
Criterios de Seleccin Otros Criterios Complejidad del modelo Precisin y ajuste del modelo
Tips: Tener en cuenta la etapa del ciclo de vida del producto Realizar pronsticos agregados Establecer una base de datos histrica No son un objetivo que se tiene que cumplir. Siempre estn sujetos
a error
11
Convenciones de Notacin Definiciones Dt : Valores de la demanda observados en el perodo t
Ft: Pronstico calculado para el perodo t, hecho en t-1.
Ft, t+ W : Pronstico calculado en t para W perodos en el futuro.
et: Error de pronstico en cualquier periodo t. Diferencia entre el pronstico para el periodo y la demanda real para el mismo periodo.
et = Ft Dt
T: Horizonte de planeacin. Nmero de perodos en los cuales se calcul un pronstico
12
Medidas de Ajuste Evaluacin de mtodos de pronstico
neME t -0.3
180
190
200
210
220
230
240
250
0 5 10 15
Dem
anda
Tiempo
Dt
Ft
t Dt Ft et 1 206 226 20
2 211 231 20
3 225 190 -35
4 205 195 -10
5 232 212 -20
6 206 216 10
7 212 228 16
8 205 185 -20
9 208 238 30
10 225 215 -10
11 218 228 10
12 220 205 -15
13
Medidas de Ajuste
180
190
200
210
220
230
240
250
0 2 4 6 8 10 12 14
Dem
anda
Tiempo
Dt
Ft
20 + 20 - 35 + 15 - 10 = 0
LA SOLUCIN..
neMAD t 18
Qu est pasando?
14
Medidas de Ajuste
neMAD t 18 n
eMAD t 18
SON IGUALES?
nDeMAPE tt /
Ahora supongamos que utilizamos la MAD para medir que tan ajustado fue el pronstico
15
Medidas de Ajuste En resumen:
neME t
neMAD t
nDeMAPE tt /
neMSE t 2
Error Medio
Error Medio Absoluto
Error porcentual absoluto
Error cuadrtico medio
MADMSE
e
e
25.1||
VV Desviacin estndar del
error
Los indicadores no son suficientes para determinar si un mtodo de pronstico es adecuado!!!! Ningn indicador es mejor que otro!!!!!!!
16
Medidas de Ajuste
Error Medio (ME) 0
Error Medio Absoluto (MAD) 0
Error Porcentual Medio Absoluto (MAPE) 0 (0 10% aceptable)
Error Cuadrtico Medio (MSE) 0 Desviacin Estndar (e) 0
Evaluacin de mtodos de pronstico
Tiempo
Erro
r
17
Medidas de Ajuste Uso de las medidas Las siguientes tablas muestran el resultado utilizando dos mtodos de
pronsticos diferentes. Cul de los dos mtodos seleccionara?. t Dt Ft et |et| (et)2 % 1 50 47
2 35 40
3 42 45
4 45 41
5 45 47
6 55 60
7 56 50
8 46 50
9 42 40
10 57 54
t Dt Ft et |et| (et)2 % 1 50 47
2 35 31
3 42 40
4 45 42
5 45 46
6 55 58
7 56 60
8 46 48
9 42 44
10 57 60
18
Medidas de Ajuste t Dt Ft et |et| (et)2 % 1 50 47 -3 3 9 0,06
2 35 40 5 5 25 0,14
3 42 45 3 3 9 0,07
4 45 41 -4 4 16 0,09
5 45 47 2 2 4 0,04
6 55 60 5 5 25 0,09
7 56 50 -6 6 36 0,11
8 46 50 4 4 16 0,09
9 42 40 -2 2 4 0,05
10 57 54 -3 3 9 0,05
t Dt Ft et |et| (et)2 % 1 50 47 -3 3 9 0,06
2 35 31 -4 4 16 0,11
3 42 40 -2 2 4 0,05
4 45 42 -3 3 9 0,07
5 45 46 1 1 1 0,02
6 55 58 3 3 9 0,05
7 56 60 4 4 16 0,07
8 46 48 2 2 4 0,04
9 42 44 2 2 4 0,05
10 57 60 3 3 9 0,05
ME 0,1 MAPE 0,08 ME 0,3 MAPE 0,06 MAD 3,7 MSE 15,3 MAD 2,7 MSE 8,1
19
Medidas de Ajuste
0
10
20
30
40
50
60
70
0 2 4 6 8 10 12
Dem
anda
Tiempo
Mtodo 1
Dt
Ft
0
10
20
30
40
50
60
70
0 2 4 6 8 10 12
Dem
anda
Tiempo
Mtodo 2
Dt
Ft
20
Medidas de Ajuste
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
0 2 4 6 8 10 12Erro
r
Tiempo
Mtodo 1
Errores
-5-4-3-2-1012345
0 2 4 6 8 10 12Err
or
Tiempo
Mtodo 2
Errores
21
Los indicadores no son suficientes
Preguntarse si: Los errores se distribuyen ms o menos igual alrededor del cero
(0) Hay rachas, sesgos o tendencias
En un buen mtodo de pronstico los errores deben verse
aleatorios (no patrn discernible) y distribuidos alrededor del cero
Cul es el mejor mtodo? Medidas de Ajuste
22
Investigacin y Casos de Estudio Medicin del Impacto
23
Investigacin y Casos de Estudio Comparacin de las Medidas
24
Investigacin y Casos de Estudio Comparacin para un sector determinado
25
Investigacin y Casos de Estudio Nuevas propuestas
26
Investigacin y Casos de Estudio Caso de estudio
Top Related