3.Pronósticos de La Demanda

8/17/2019 3.Pronósticos de La Demanda

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Administración de la demanda

El propósito del maneo de la demanda escoordinar y controlar todas las fuentes de lademanda, con el )n de poder usar con e)ciencia elsistema producti+o y entregar el producto a

tiempo

T i p o s

d e

d e m a n

d a

Dependiente

Independiente


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Administración de la demanda1os pronósticos sonc2lculos de acti+idadesfuturas. Pueden referirsea la aceptación de 3nnue+o producto, a los

cam-ios en la demandau otro factor 4ue in5uyadirectamente en laplaneación de la

producción. 1aimportancia de lospronósticos 6e7actos6 esf2cil de apreciar sie7aminamos las

decisiones 4ue de ellos

Por eemplo lae7pansión de laplanta. los+ol8menes deproducción, elni+el dein+entario, etc.estar2n -asados,

en algunamedida, en lospronósticos de+entas.


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Administración de la demanda

Adoptar un papel activo para infuir en lademanda. 1a empresa puede presionar a su fuerza de +entas,ofrecer incenti+os tanto a los clientes como a su personal, crearcampa9as para +ender sus productos y -aar precios. Estas accionespueden incrementar la demanda. Por el contrario, es posi-le

disminuir la demanda mediante aumentos de precios o la reducciónde los esfuerzos de +entas.

Adoptar un papel pasivo y simplemente

responder a la demanda. E7isten +arias razones por las4ue una empresa no trata de cam-iar la demanda sino 4ue la aceptatal como llega. Si una compa9ía funciona a toda su capacidad, tal +ezno 4uiera 0acer nada en cuanto a la demanda. Otras razones puedenser 4ue la compa9ía no tenga el poder de cam-iar la demandade-ido al gasto en pu-licidad


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Tipos de pronósticos

%ualitati+os

Modelos causales Simulaciones

Series de tiempos

E7periencia /atos0istóricos

%orrelación /ist.


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Tipo de Demanda

/emanda promedio

'endencia

Estacionalidad

%iclicidad

:leatoriedad

:uto correlación


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Técnicas cualitativas depronóstico

'écnicas acumulati+as

In+estigación de mercados

;rupos de consenso

:nalogía 0istórica

Método de /elfos


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Técnicas acumulativas

/eri+a un pronóstico a tra+és de lacompilación de las entradas dea4uellos 4ue se encuentran al )nalde la erar4uía y 4ue tratan con lo4ue se pronostica. Por eemplo, unpronóstico general de las +entasse puede deri+ar com-inando lasentradas de cada uno de los+endedores 4ue est2n m2s cerca

de su territorio.


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Investigación de mercados

Se esta-lece para recopilar datos de +ariasformas ??@@@.youtu-e.com?@atc0#+ABC

t$DF'DEE

http://www.youtube.com/watch?v=VZt2YJNTYEEhttp://www.youtube.com/watch?v=VZt2YJNTYEEhttp://www.youtube.com/watch?v=VZt2YJNTYEEhttp://www.youtube.com/watch?v=VZt2YJNTYEE


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Grupos de consenso

Intercam-io li-re en las untas. 1a idea es 4ue ladiscusión en grupo produzca meores pronósticos4ue cual4uier indi+iduo.1os participantes pueden ser eecuti+os,+endedores o clientes.


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Analogía istórica

Relaciona lo pronosticado con un artículo similar.Es importante al planear nue+os productos enlos 4ue las proyecciones se pueden deri+armediante el uso del 0istorial de un producto

similar.


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!étodo de Del"os

3n grupo de e7pertos responde un cuestionario.3n moderador recopila los resultados y formula uncuestionario nue+o 4ue se presenta al grupo. Porlo tanto, e7iste un proceso de aprendizae para el

grupo mientras reci-e información nue+a y noe7iste ninguna in5uencia por la presión del grupoo indi+iduos dominantes.

0ttp>??@@@.youtu-e.com?@atc0#+A7l%g;moFGH(

http://www.youtube.com/watch?v=xlCgGmoN0F4http://www.youtube.com/watch?v=xlCgGmoN0F4


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. Elegir los e7pertos a participar. /e-e 0a-er gran +ariedad depersonas con conocimientos en distintas 2reas.

$. Por medio de un cuestionario


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Actividad evaluativa

. /esarrollar un cuadro comparati+odonde se muestren las +entaas ydes+entaas de cada una de estas

técnicas.

$. Mostrar un eemplo en el cual

particularmente se apli4ue una delas técnicas y muestre la posi-lemetodología y los resultados

esperados.


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#eries de tiempos

1os modelos de pronósticos de series de tiempotratan de predecir el futuro con -ase en lainformación pasada. Por eemplo, las cifras de+entas recopiladas durante las 8ltimas seis

semanas se pueden usar para pronosticar las+entas durante la séptima semana.


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#eries de tiempos


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Promedio móvil simple%uando la demanda deun producto no crece ni-aa con rapidez, y si notiene característicasestacionales, unpromedio mó+il puede

ser 8til para eliminar las5uctuaciones aleatoriasdel pronóstico. :un4uelos promedios de

mo+imientos casisiempre son centrados,es m2s con+enienteutilizar datos pasadospara predecir el periodosiguiente de manera


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':11ER

• 1a empresa Metalsur 0a estado produciendodurante meses un tipo de Jerramienta manual,se desean efectuar pronósticos para programar la

producción, para los pró7imos periodos.


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Promedio móvil simple

1a fórmula de un promedio mó+ilsimple es>


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Promedio !óvil Ponderado

Mientras 4ue el promediomó+il simple da igualimportancia a cada uno delos componentes de la

-ase de datos delpromedio mó+il, unpromedio mó+il ponderadopermite asignar cual4uier

importancia a cadaelemento, siempre ycuando la suma de todaslas ponderaciones seaigual a uno.


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1a fórmula para un promedio mó+il ponderado es>



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/e acuerdo a los datos del eercicio KG$,determine el pronostico para el mes de :gosto

AG,*

AG,$ AG,$

AG,

•



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#uavi$ación %&ponencialEn estos métodos, al agregar

cada nue+a pieza de datos, seelimina la o-ser+ación anterior yse calcula el nue+o pronóstico.En muc0as aplicaciones


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. 1os modelos e7ponenciales son sorprendentemente precisos.

$. Hormular un modelo e7ponencial es relati+amente f2cil.

&. El usuario puede entender cómo funciona el modelo.

(. Se re4uieren muy pocos c2lculos para utilizar el modelo.

*. 1os re4uerimientos de almacenamiento en la computadora son-aos de-ido al uso limitado de datos 0istóricos.

. Es f2cil calcular las prue-as de precisión relacionadas con eldesempe9o del modelo.

#uavi$ación %&ponencial


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1a ecuación para un solo pronóstico deuniformidad e7ponencial es simplemente

#uavi$ación %&ponencial


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An'lisis de regresiónlineal

Puede de)nirse la regresión como una relaciónfuncional entre dos o m2s +aria-les correlacionadas.Se utiliza para pronosticar una +aria-le con -ase en laotra. Por lo general, la relación se desarrolla a partir de

datos o-ser+ados.


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1a principal restricción al utilizar el pronóstico deregresión lineal es, como su nom-re lo implica,4ue se supone 4ue los datos pasados y lospronósticos futuros caen so-re una recta.


1a regresión lineal seutiliza tanto para

pronósticos deseries de tiempocomo para pronósticosde relacionescausales.


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Ecuación de la recta

Secante de la recta

Pendiente de la recta

Error est2ndar


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Ecuación de la recta

Pendiente de la recta

%orte con la ordenada

-

a


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Eercicio


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Eercicio


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1as +ariaciones estacionales son a4uellas 4uetienen lugar dentro de una tendencia general delas +entas, 4ue corresponden a 5uctuaciones enlas +entas durante un a9o .

(ariación estacional

las +entas cu-ren unn8mero signi)cati+o

de a9os. en loscuales adem2s de latendencia anual delas +entas sepronostican las+entas para cadaperiodo del a9o


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(ariación estacionalPromedios #imples


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Esta estimación, por periodo, puede austarsemediante un índice de temporada 4ue se o-tienedi+idiendo el promedio del período respecti+oentre el promedio anual por periodo.



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• Mediante uno de los métodos demínimos cuadrados se o-tiene el+alor pronosticado anual éste se

di+ide por el n8mero de periodos yse multiplican por el índice de cadaperíodo. El resultado )nal

corresponde al pronóstico para cadauno de los períodos.


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Mediante el control de Pronostico se intentadeterminar si el pronóstico se des+ía de losresultados de-ido a la aleatoriedad o de uncam-io esencial en el proceso.

)ontrol de Pronostico

El error de pronosticoes la diferencia entre

la demanda real y elpronostico.matem2ticamente, .


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:l o-ser+ar el error enun periodo aislado nose o-tiene información8til, los errores seo-ser+an en toda la0istoria del sistema depronostico.


El error de pronosticoes la diferencia entrela demanda real y elpronostico.

matem2ticamente, .


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1os errores se pueden clasi)car en

. Sesgados.• Huentes> Fo incluir las +aria-les correctas

• Relaciones e4ui+ocadas entre las +aria-les

• El uso de la recta de tendencia errónea

• %am-io en la demanda estacional.

• 1a e7istencia de alguna tendencia nodetectada

$. :leatorios.

:4uellos 4ue el modelo de pronostico nopuede e7plicar

%rror del pronostico

!edición del error


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!edición del error

. Error Estandar

$. /es+iación Media :-soluta

!edición del error


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!edición del errorDesviación !edia A*soluta

t A F8mero del periodo A A /emanda real para el periodo

F A /emanda pronosticada para elperiodon A F8mero total de período

%uando los errores 4ue ocurren en el pronóstico tienen unadistri-ución normal


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!edición del error

M:/ A G.Ndes+iaciones

est2ndar

!edición del error


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!edición del error#e0al de #eguimiento

'S

Es una medida 4ue indica si el promediopronosticado sigue el paso de cual4uier cam-io0acia arri-a o 0acia a-ao en la demanda.

%omo se utiliza en el pronóstico, la se9al deseguimientoes el número de des+iaciones a-solutas medias 4ueel +alor pronosticado se encuentra por encima o porde-ao de la ocurrencia real

RSHE A 1a suma corriente de los errores pronosticados, considerandola naturaleza del error


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!edición del error#e0al de #eguimiento

RSHE A 1a suma corriente de los errores pronosticados, considerandola naturaleza del error


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)ontrol de Pronostico.

#uma de los errores depronostico

Se supone 4ue el proceso tiene una componente aleatoriaentonces de-e ser cercano a cero, entonces el pronostico se

comporta adecuadamente



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)ontrol de PronosticoEemplo>

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