tarea2

Pronosticos de demanda

Pronostico.


Es una serie de datos que en base a una serie de estudios determinan la demanda en un futuro de un determinado producto.

1.- ¿Qué significa pronosticar?Es predecir el futuro a partir de algunos indicios

2.- ¿Qué es un pronóstico?Es una inferencia a partir de ciertos datos

3.- ¿Cómo se define el pronóstico?Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependerá de los cambios en las variables externas al sistema de producción.

4.- ¿Cuáles son los antecedentes de los pronósticos?Tuvieron su origen en aspectos informales de la vida cotidiana. En otras épocas los Reyes, los Políticos y personas adineradas acudían a los clarividentes para que les comentaran acerca de sus vidas en el futuro. Al paso del tiempo estas ideas las adoptan los comerciantes y empresarios y se fue formalizando poco a poco para el concepto de los pronósticos hasta llegar a la que hoy se conoce como un importante tema.

5.- ¿Dónde se utilizan las técnicas de pronósticos en una empresa para determinar la demanda?Estas técnicas se utilizan en empresas para determinar la demanda futura de sus productos, y en base a esto planear y controlar la cantidad de productos que deberá producir.

6.- ¿Cuándo una empresa está en condiciones de optimizar?Cuando una empresa determina la demanda futura de sus pronósticos, esta en condiciones de optimizar el uso de todos sus recursos, lograr su objetivos y satisfacer la demanda de sus clientes oportunamente.

7.- ¿Quién utiliza las técnicas de pronósticos?Personal especializado y adscritos a las áreas de producción y mercadotecnia de las productoras o bienes .

8.- ¿Cuál es la validez de un pronóstico?No es la verdad absoluta respecto a algún evento en el futuro, un pronóstico solo es una aproximación a la realidad entre más se acerque a ella mejor será.

9.- En una Sistema de producción se presentan 2 grupos de problemas

a)Probabilidad de diseño
b)Probabilidad de la planeación



10.- ¿Cómo se agrupan las técnicas de pronósticos que utilizan en la actualidad?
Cualitativas
Cuantitativas
Combinación de ambas

(http://www.monografias.com/trabajos13/placo/placo.shtml)


Metodos para los pronosticos de demanda

REGRESION LINEAL

El ejemplomas simple de una aproximacion por minimos cuadrados es ajuntar una linea recta a un conjunto de observaciones definidas por puntos (X1,Y1),(X2,Y2)...(Xn,Yn).La expresion matematica para la linea recta es:


y=a0+a1x+e


Donde a0 y a1 son coeficientes que representan la interseccion con el eje y y la pendiente respectivamente , e es el error, o diferencia , entre el modelo y las observaciones, el cual se representa al reordenar la ecuacion .Asi, el error 0 o residuo es la discrepancia entre el valor verdadero de y y el valor aproximado , a0 + a1x , que predijo la ecuacion lineal

(Metodos numericos para ingenieros - Steven C. Charpa, Raymond P. Canale- Ed Mc Graw Hill- cuarta edicion)


AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)

Nos permite calcular los pronósticos de las ventas de la demanda para el siguiente periodo únicamente, la aproximación exponencial. Es una ponderación o valor de ajuste con cierto grado de error, que se puede estimar o determinar al emitir un pronóstico, este valor de ajuste fluctúa en ( 0.1 y 1). Si el valor de ponderación es pequeño el deslizamiento o ajuste será gradual y mínimo. Para asignar el valor de ajuste o de ponderación (a ) se debe tener en cuente lo siguiente:
La demanda en condiciones de estabilidad a = 0.1, 0.2 y 0.3
La demanda en condiciones de estabilidad promedio
La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos a = 0.7, 0.8 y 0.9.

Series de tiempo

Una serie de tiempo esta dado por un conjunto de observaciones que están ordenadas en el tiempo, y que estas pueden representar el cambio de una variable ya sea de tipo económica, física, química, biológica, etc, a lo largo esa historia.
El objetivo del análisis de una serie de tiempo es el conocimiento de su patrón de comportamiento, para así poder prever su evolución en el futuro cercano, suponiendo por supuesto que las condiciones no variarán significativamente.
Los pronosticos que se puedan realizar en base al análisis de este tipo de datos serviran para el desarrollo de nuevos planes para inversiones en agricultura por ejemplo, elaboración de nuevos productos por parete de las empresas, prevención de desastres por cambios en el clima, o captar turistas para la ciudad, etc.

Una serie temporal o cronologica es un conjunto e observaciones de una variable, ordenadas segu transcurre el tiempo.
En una serie de tiempo las observaciones no se deben ordenar de mayor a menor debidoa que se perderia el grueso de la informacion debido a que nos intersea detectar como se mueve la variable en el tiempo es muy importante respetar la secuencia temporal de las observaciones.La tendencia es un movimiento de larga duración que muestra la evolucion general de laserie en el tiempo.
La tedencia es un movimiento que puede ser estacionario o ascendente, y su recorrido, una linea recta o una curva.

Representación de la tendencia

La tendencia es un movimiento que puede ser estacionario o ascendente o descendete como se indica en la fig

Tendencias ascendente, estacionaria y descendente

Tambien son posibles algunas formas para la tendencia, que no necesariamente tiene una distribución de puntos en forma aproximadamente lienal sino como las que se muestran en la f


Líneas de tendencia de otras posibles formas.

Método Gráfico

Mediante este método muy elemental se detemina la tendencia a perttir de una representación grafica de la serie.la aplicaion de este metodo es como sigue
· Se representa graficamente la serie cronologica
· Se unen los extremos superiores de la serie, se hace los mismo con los inferiores
· Se obtiee dos lineas que encierran ala serie original
· Uniendo los punto medios de las distancias entre las dos dlineas o curvas se obtiene la tendencia. La linea o curva de rendencia obtenida tnedra un trazad mucho mas suave que la serie original.


Representacion tendencia estacionaria

(http://www.monografias.com/trabajos30/series-de-tiempo/series-de-tiempo.shtml)

Media móvil ponderada

Algunas veces quien hace los pronósticos desea utilizar una media móvil pero no quiere que todos los n periodos tengan el mismo peso. Una media móvil ponderada (MMP) es un modelo de media móvil que incorpora algún peso de la demanda anterior distinto a un peso igual para todos los periodos anteriores bajo consideración. Este

MMP=Demanda de cada periodo por un peso determinado, sumada a lo largo de todos los periodos en la media móvil
………….n
MMP = ∑ Ct Dt
………….T=1

Donde
0≤ C1≤1.0
n
∑ C1 =1.0
T=1

Este modelo permite un peso desigual de l demanda. Si son tres n periodos, como por ejemplo, es posible darle un peso al periodo mas resiente del doble de los otros periodos, al hacer: C1= 0.25, C2 =0.25, y C3 =0.50

Ejemplo:
Para Frigerware, un pronostico de la demanda para julio usando u modelo de tres periodos es donde la demanda del periodo mas reciente tenga un peso del doble de los dos periodos anteriores, tendrá la siguiente forma

………….3
MMP = ∑ Ct Dt = 0.25 (400) + 0.25(500) + 0.50(600)
………….T=1

MMP=525 (Administración de la producción de operaciones-Everett E. Adam, Jr.-Cuarta edición)