CASO APLICATIVO: USO DE PRON Ó STICOS EMPRESA NORTH PALLETS S.A.C

I. Introducci ó n:

La empresa North Pallets S.A.C está dedicada a la fabricación de parihuelas y

embalajes, también brinda servicio de tratamiento térmico a productos de madera en el

rubro de la agro-exportación. Su centro de operaciones se encuentra ubicado en el Parque

Industrial- La Esperanza.

Su misión es brindar al cliente los productos y servicios de manera oportuna, cumpliendo

con las especificaciones técnicas, de calidad y seguridad establecidas de forma recíproca.

Además, busca alcanzar la satisfacción del cliente, con un equipo de trabajo competente y

comprometido, en un proceso continuo de mejoramiento.

Su visión ser la empresa de fabricación de parihuelas y embalajes con la mejor entrega de

calidad en sus productos y servicios en la Macro Región Norte del Perú.

Para lograr esto, en el presente trabajo se ha buscado enfocar un problema en especial, que se

pueda resolver a través de la aplicación de un método aprendido en clase del curso

Planificación y control de las operaciones.

La aplicación del método deberá responder a los objetivos trazados y sobre todo deberá

responder de manera oportuna a la problemática suscitada en la empresa.

Por esto, se puede afirmar que el presente trabajo no es un trabajo descriptivo sino

puramente aplicativo, que se desarrollará en el transcurso del curso.

A continuación se explicará la situación problemática acontecida en la empresa North Pallets

y el método que se aplicará para su resolución.

i. Realidad Problemática:

En la empresa North Pallets no se cuenta con un sistema adecuado de pronóstico de

la demanda, que optimice el uso de todos sus recursos, logre sus objetivos y satisfaga

la demanda de sus clientes oportunamente.

Debido a que no cuenta con un sistema de pronóstico adecuado, en varias ocasiones

se encuentra en la disyuntiva de no saber la cantidad de materia prima que se

utilizará en un período determinado, ni el flujo de ventas que se espera para dicho

período. Ocasionando gastos innecesarios lo que se traduce en pérdidas económicas.

Su sistema de pronóstico es de tipo cualitativo, ya que se basa en la opinión de los

administradores del negocio, lo que no garantiza de ninguna manera el éxito del

pronóstico. Para esto se recomienda el uso de la combinación de pronósticos: tipo

cualitativo y cuantitativo.

ii. Problema:

¿La implementación de los pronósticos cualitativo y cuantitativo de manera

combinada puede mejorar el desempeño de la empresa North Pallets, pronosticando

en base a datos reales la demanda?

iii. Objetivos:

Específico:

Implementación de pronóstico tipo cualitativo y cuantitativo.

General:

Pronóstico real de la demanda.

Reducir gastos innecesarios usando pronósticos.

Conocimiento de la cantidad de materia prima que se requiere para un

período determinado.

II. Marco Teórico:

Pronosticar es el arte y la ciencia de predecir los eventos futuros. Puede

implicar el empleo de datos históricos y su proyección hacia el futuro mediante

algún modelo matemático.

Es importante tener en cuenta que realizar un pronóstico perfecto es

imposible. En un ambiente de negocios hay demasiados factores que no se

pueden prever con certeza. Es por esto que una buena estrategia es usar dos o

tres métodos y considerarlos con sentido común.

Gestión de la demanda:

El propósito del manejo de la demanda es coordinar y controlar las fuentes de

la demanda, con el fin de usar con eficiencia el sistema productivo y entregar el

producto a tiempo. Existen dos fuentes básicas de la demanda:

Demanda dependiente: demanda de un producto o servicio provocada

por la demanda de otros productos o servicios.

Demanda independiente: no deriva directamente de la demanda de

otros productos.

Patrones de la demanda:

Las observaciones repetidas de la demanda de un producto o servicio en el

orden en que se realizan forman un patrón que se conoce como serie de

tiempo. Los cinco patrones básicos de la mayoría de las series de tiempo

aplicables a la demanda son:

1. Horizontal. La fluctuación de los datos en torno de una media constante.

2. Tendencia. El incremento o decremento sistemático de la media de la serie a

través del tiempo.

3. Estacional. Un patrón repetible de incrementos o decrementos de la

demanda, dependiendo de la hora del día, la semana, el mes o la temporada.

4. Cíclico. Una pauta de incrementos o decrementos graduales y menos

previsibles de la demanda, los cuales se presentan en el transcurso de periodos

más largos (años o decenios).

5. Aleatorio. La variación imprevisible de la demanda.

Tipos de pronósticos:

Para los pronósticos de demanda se usan dos tipos generales de técnicas: los

métodos cualitativos y los métodos cuantitativos.

Métodos cualitativos: son subjetivas y se basan en estimados y

opiniones. Entre los métodos cualitativos figuran los métodos de juicio,

en los que las opiniones de gerentes y expertos, los resultados de las

encuestas de consumidores y las estimaciones del personal de ventas se

traducen en estimaciones cuantitativas.

Jurado de opinión ejecutiva: las opiniones de un grupo de

expertos o administradores de alto nivel, a menudo en

combinación con modelos estadísticos, se combinan para llegar a

una estimación grupal de la demanda.

Método Delphi: hay tres tipos de participantes en este método,

los que toman las decisiones, el personal y los entrevistados. El

panel del método Delphi debe representar a todos los grupos de

opinión del estado y a todas las áreas geográficas.

Composición de las fuerzas de ventas: en este enfoque cada

vendedor estima cuáles serán las ventas en su región.

Métodos cuantitativos: ente los métodos cuantitativos están los

métodos causales y el análisis de series de tiempo.

Análisis de series de tiempo: una serie de tiempo se basa en una

secuencia de datos puntuales igualmente espaciados (semanales,

mensuales, trimestrales, etc.).

Descomposición de una serie de tiempo:

- Tendencia: movimiento gradual, hacia arriba o hacia abajo,

de los datos en el tiempo.

- Estacionalidad: es un patrón de datos que se repite después

de un período de días, semanas, meses o trimestres.

- Ciclos: son patrones, detectados en los datos que ocurren

cada cierta cantidad de años. Están sujetos al ciclo comercial

y son de gran importancia para el análisis y planeación del

negocio a corto plazo.

- Variaciones aleatorias: señales generadas en los datos por

casualidad o por situaciones inusuales.

Modelos asociativos: los modelos asociativos, como la regresión

lineal, incorporan las variables o los factores que pueden influir

en la cantidad por pronosticar. Por ejemplo, un modelo

asociativo sobre las ventas de cortadoras de césped incluyen

factores como la construcción de nuevas viviendas, el

presupuesto de publicidad y los precios de los competidores.

El pronóstico causal, que se analiza mediante la técnica de la

regresión lineal, supone que la demanda se relaciona con algún

factor subyacente en el ambiente. Los modelos de simulación

permiten al encargado del pronóstico manejar varias

suposiciones acerca de la condición del pronóstico. Las técnicas

cualitativas y de series de tiempo, pues son las más comunes en

la planificación y control de la cadena de suministro.

Uso del análisis de regresión para pronosticar:

ẋ=∑xn

ȳ=∑ yn

b=∑xy−nẋȳ∑ x2−n ẋ2

a= ȳ−bẋ