Dem Mgmt KOM Nov 08

Administración de

La Demanda

AdministraciAdministracióón den de

La DemandaLa Demanda2

Pedro [email protected]

Noviembre 2008

• Introducción a MRPII de Oliver Wight

• Introducción a la Administración de la Demanda

• Proceso de Administración de la Demanda

• Control de Inventarios y Formulaciones

• Planeamiento del Suministro, Plan de Ventas & Operaciones (S&Op), Ejecución del Suministro

• Administración de la Demanda en el Organigrama de la Empresa

• Modelos de Preparación de Pronósticos

• Encuesta a Empresas � Valor Agregado

AGENDA

Planeamiento Estratégico

Pronóstico de Ventas

Planeamiento y Ejecucióndel Suministro

Planeamiento de Ventas y Operaciones

Ejecución de Ventas& Administración de Demanda

Un solo Juego de Números

Planeamiento dela Capacidad

El concepto clave de MRPII

INTRODUCCIÓN A MRPII DE OLIVER WIGHT

? !

Cuando se maneja un negocio en base a procesos de planeamiento de corto plazo:

• Costos Adicionales• Re-procesos• Inventarios Elevados• Clientes no Satisfechos


El Sistema Informal :

PlaneamientoEstratégico

Planeamiento deVentas y

Operaciones

Pronóstico deVentas

Planeamientode Suministro

Ejecución delSuministro

Manejo de Demanday Suministro




Manejo de Demanday Suministro

� “DEDOS” ACUSADORES

� NUMEROS NO CONFIABLES

� DUPLICIDAD DE FUNCIONES

� RESPONSABILIDAD NO ES CLARA

� MAL PLANEAMIENTO

� MUCHO REPROCESO


? !Manufacturing Resource PlanningSe inició como un algoritmo Matemático para

calcular requerimientos de materiales y productos


Proveedores Clientes

Información

Ventas / Mktg / RH

Finanzas / Logística / etc...

PlaneamientoEstratégico

Manufacturing Resource Planning IIEvolucionó hasta abarcar todos los procesos de

planeamiento del negocio


• Planeamiento de Negocio Integrado

• Reducción de Costos e Inventarios

• Clientes Satisfechos • Incremento de la Productividad y

confiabilidad de los Procesos• Balance de demanda vs.

capacidad• Un solo juego de números de

planeamiento


• Planeamiento Estratégico• Pronóstico de Ventas• Planeamiento de la Capacidad de Suministro• Plan de Ventas y Operaciones (S&OP)• Planeamiento y Ejecución del Suministro• Ejecución de la Demanda• Control de Inventarios y Formulaciones


Este proceso es manejado por la Gerencia General, y consistebasicamente en definir los Objetivos, Metas, Estrategias y Medidas para el corto y mediano plazo los cuales son comunicados a toda la organización. Estos objetivos se traducen a su vez en planes de acción muy específicos quecada área desarrolla. Este proceso se realiza una vez al año y se revisa el progreso obtenido en forma periódica (mensual y trimestral) en toda la organización.

PLANEAMIENTO ESTRATEGICO









AGENDA

INTRODUCCIÓN A LA ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA

“EL FUTURO ES.....?”

HISTORIA

PLANES

Qué es el Pronóstico de la Demanda?

Para qué sirve un Proceso del Pronóstico de la Demanda?

Para identificar si existen diferencias entre la demanda y los objetivos

Para asegurar que los planes son entendidos en términos de volumen y cifras concretas

Si existen diferencias se analizan distintas propuestas para cerrarlas y alcanzar de esa manera los objetivos.


Quiénes participan del proceso?

Las Areas funcionales clave son:

• Ventas• Marketing • Logística• Finanzas

Las posiciones típicas involucradas son:

• Ventas: Gerente de Ventas y Gerente de Demanda• Marketing: Gerente de Marketing y Gerente de Marca• Finanzas: Analistas Financieros• Logística: Gerente de Planeamiento Logístico


OCT NOV DEC FYTD JAN FEB MAR JFM APR MAY JUN AMJ FYTOT OBJ

PLAN VENTAS 21 21 21 120 22 23 21 66 23 24 22 69 255 260

Actual 23 20 23 118

Diff 2 -1 2 -2

Principios del proceso del Pronóstico de la Demanda


Horizonte de planeamiento de 12-18 meses (por semana/ región)

4

OCT NOV DEC FYTD JAN FEB MAR JFM APR MAY JUN AMJ FYTOT OBJ

PLAN VENTAS 21 21 21 120 22 23 21 66 23 24 22 69 255 260

Actual 23 20 23 118

Diff 2 -1 2 -2

Principios del proceso de Demand Forecasting


Horizonte de planeamiento de 12-18 meses (por semana/ región)

4



Bases del

Planeamiento

5

a Suministro no

Restringido

b Basado en Planes

cBasado en aprendizaje:

supuestos documentados y

Forecast Accuracy

d Foco en A SKU’s y

B SKU’s

90% del Negocio


Pronóstico de

Iniciativas

6

aInformación de lanzamientos

en otras regiones de Ventas, Marketing y

Estudios de mercado

bEscenarios altos y bajos para

análisis y simulación si es

necesario

c Incluido en el Pronóstico

6 meses antes del lanzamiento



Aprobado por los

Gerentes de Ventas

y Marketing

7

Procesos de cambio

de acuerdo a las

políticas de S&OP

8

Medidas de performance

implementadas para mejorar

el proceso

9










AGENDA

El Pronóstico de la Demanda en el Planeamiento Integral del Negocio:

PROCESO DE ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA


Planeamiento de la Capacidad

Pronóstico de la Demanda

Planeamiento de Ventas y

Operaciones

Planeamiento y Ejecución del

Suministro

Ejecución de Ventas y Ejecución de

Demanda

Proceso del Pronóstico de Demanda

• Estimado de Ventas por SKU / marca / categoría• Documentación de Supuestos

ProcesoVentas históricas (por sku/marca/categoría

zona/ciudady modelos de regresión

Resultados yMedidas: forecast accuracy,

plan de ventas

Datos del Mercado:tamaños, shares,

estudios de consumidoresPlan de marketing

e iniciativas

Información del campo: clientes,

competencia (precios y actividades)

Inventarios en el mercado

19

24

JUL AUG SEP OCT NOV DEC JAN FEB MAR APR MAY

HISTORIA FORECASTa b

c


NECESIDAD DEDEMAND

FORECAST

N

SI

ANALISIS DE INFORMACION

PASODept Demand

Manager VENTASF&A Estudio de

Mercado

-------------------

Logistica MARKETING

ANALIZARDATOS

PREPARAR EL FORECAST

CON SUPUESTOS

DEMANDFORECAST

HECHO

REUNIR DATOS HISTORICOS DE VENTASCALCULAR

RESULTADOSDE FCST.

ACCURACY

PREPARAR PLANESDE ACTIVIDADES

REPORTAR INVENTARIOS

ESTIMADOSEN LOS CANALESDE DISTRIBUCION

PREPARARPLAN DE PRECIOS

PREPARARPLAN DE MARKETING

Y CAENDARIODE ACTIVIDADES

REPORTE DEACTIVIDADES DE LA

COMPETENCIA.

PREPARARPLANES

ALTERNATIVOS

BUSQUEDA DE INFORMACION

GENERACIONDEL FORECASTDE DEMANDAY VALIDACION

Inteligencia deLa Competencia

-------------------

ES NECESARIO

CAMBIAR LOSPLANES ?

REPORTE DEMERCADO Y CONSUMO

ESTIMADOS DE INICIATIVAS

REUNION PARAACORDAR EL

FORECAST

PROCESO DEL PRONÓSTICO DE DEMANDA

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

40.0

45.0

Jul-9

8

Sep-

98

Nov-

98

Ene-

99

Mar-9

9

May-9

9

Jul-9

9

Sep-

99

Nov-

99

Ene-

00

Mar-0

0

May-0

0

Jul-0

0

Sep-

00

Nov-

00

Ene-

01

Mar-0

1

May-0

1

Actuals Forecast

Xbar UCL

LCL UCL/3

LCL/3

Gráficos de Demanda Histórica

Formatos de Pronósticos de Demanda: Consumo Masivo

MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOS

MARCA XXX

Mar-01 Apr-01 May-01 Jun-01 Jul-01 Ago-01 Sep-01 Oct-01 Nov -01 Dic-01

ACTUALES / FORECAST 13.0 11.8 23.0 16.3 26.6 19.6 16.6 20.6 20.6 18.6

b) Base Forecast 13.0 13.0 13.0 16.0 16.0 16.0 16.0 16.0 16.0 16.0BLOQUES1) Precio

Cambios de Precio -3.0 -4.0 -4.0

Reducción Temporal de Precio 12.5 10.0

MERCADO

Crecimiento 0.3 0.3 0.3 0.3 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6 0.6

Actividades de la Competencia

Actividades del Trade 2.4 2.2 0.9 3.0 2.0

3) INITIATIVES

Introducción Iniciativa PA-26 0.3 0.3 0.3

Introducción Iniciativa MM-65 4.0 2.0 2.0

Formatos de Demand Forecasting: Consumo Masivo


Jun-00 Jul-00 Aug-00 Sep-00 Oct-00 Nov-00 Dec-00 Jan-01 Feb-01 Mar-01 Apr-01 May-01 Jun-01 Jul-01 Aug-01

Base 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3 13.3Precio 7.6 5.4 1.0 -4.3 10.0 7.6Ajust Inv Trade -0.5LanzamientoCompetenciaOtros -1.0 2.6 0.9 0.5 0.6 0.1 -0.3 -1.5Forecast 12.3 15.9 20.9 14.2 13.3 19.2 13.9 14.4 8.5 13.0 11.8 23.3 13.3 20.9 13.3Actual 12.3 15.9 20.9 14.2 13.1 19.2 13.9 14.4 8.5 13.0 11.8 23.0

Formato de Building Blocks: Actividades no Identificadas � “Otros”

Formatos de Demand Forecasting: Consumo Masivo

Para qué sirve el Proceso de Ejecución de la Demanda?

Tiene como objetivo el seguimiento del plan de ventas y operaciones en el mes en curso de tal manera de identificar las desviaciones del mismo y elevar las decisiones críticas de negocio al más alto nivelPara asegurar que los planes son entendidos en términos de volumen y cifras concretas

ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA � EJECUCION DE LA DEMANDA

La Ejecución de la Demanda en el Planeamiento Integral del Negocio:



Planeamiento de la Capacidad

Pronóstico de la Demanda

Planeamiento de Ventas y

Operaciones

Planeamiento y Ejecución del

Suministro

Ejecución de Ventas y Ejecución de

Demanda

EJECUCIÓN DE LA DEMANDA

(1) Controlar el Plande Ventas y Operacionesen el mes actual (cero)

? !

(2) Evaluar Alternativas

Definir los Tiempos Racionar las Ventas Suspender las Ventas

Re-programar Acordar con el cliente

(3) Recomendar Estrategia a la Gerencia

Clasificación de SKU´S ABC

Usados para enfocar el planeamiento en 20% de los SKU’s que generan 80% del negocio. Los “A” SKUsgeneran el 80% del volumen, utilidades y esfuerzos de servicio al cliente.

SKUs para nuevos productos deben ser incluidos 6 meses antes de su introducción. De esta manera se obtiene información diferenciada.


“A” SKUs: 75% hits dentro de rango de +-20%

“B” SKUs: 75% hits dentro de rango de +-25%

Objetivos adicionales: 75% hits dentro de rango de :a. Marcas con más de 1 SKU, +-10%b. Categorías con más de 1 marca, +- 5%c. Total Compañía, +-5%

Objetivos típicos de Pronósticos de Demanda


TOTAL Forecast Accuracy SKU´s +/- 25% - PERU

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

Jul-9 9 Aug-99 Sep-99 Oct-99 Nov-99 Dec-99 Jan-00 Feb-00 Mar-00 Ap r-00 May-00 Jun-00

FO

RE

CA

ST

AC

CU

RA

CY

(%

)

Actual Hoshin

FORECAST ACCURACY

FY 98/99 Jul-99 Aug-99 Sep-99 Oct-99 Nov-99 Dec-99 Jan-00 Feb-00 M ar-00 Apr-00 M ay-00 Jun-00 FYTD AVGActual 54% 55% 60% 60% 65% 70% 75% 70% 65% 79% 35% 65% 70% 58%Hoshin 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75% 75%GAP -21% -20% -15% -15% -10% -5% 0% -5% -10% 4% -40% -10% -17%



Brand XXX FORECAST ACCURACY - APR 01

50%

60%

70%

80%

90%

100%

110%

120%

130%

140%

150%

Jul-00 Aug-00 Sep-00 Oct-00 Nov-00 Dec-00 Jan-0 1 Feb-01 Mar-0 1 Apr-01 May-01 Jun-01

%

Actual Low er Limit Upper Limit

FORECAST ACCURACY

FY 98/99 Jul-00 Aug-00 Sep-00 Oct-00 Nov-00 Dec-00 Jan-01 Feb-01 M ar-01 Apr-01 M ay-01 Jun-01 FYTD AVGActual 94% 70% 94% 85% 115% 55% 76% 57% 69% 90% 84% 80%Lower Limit 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95% 95%Upper Limit 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105% 105%

GAP N/A -30% -6% -15% 15% -45% -24% -43% -31% -10% -16% -20%









AGENDA

(1) Exactitud de Inventarios ( Productos Terminados,Materias Primas)

MATERIAL X

SISTEMA DE PLANEAMIENTOY CONTROL

=Cantidad/Calidad/Ubicación

INVENTARIO FISICO = INVENTARIO DEL SISTEMA

CONTROL DE INVENTARIOS � ERI O IRA

ERI � Exactitud de los registros de inventariosIRA � Inventory Record Accuracy

CONTROL DE FORMULACIONES � BOM

(2) Exactitud de Listas de Materiales(Formulas / Factores de Uso)

PERFUMER

COMP B1ESCENCIA

X3ESCENCIA

X2ESCENCIA

X1

H2O

PERFUMER

COMP B1ESCENCIA

X3ESCENCIA

X2ESCENCIA

X1

H2O

=

FORMULASISTEMA DE PLANEAMIENTO

Y CONTROL

BOM � Bill of materials









AGENDA

“PODEMOS SOPORTAR EL ESTIMADO DE VENTAS ?”

“...ALTERNATIVAS ?”

?

?

?

PLANEAMIENTO DEL SUMINISTRO

?

?

?

Proporciona la Recomendación/Alternativaspara Soportar el Plan de Ventas

QUE ES PLANEAMIENTO DEL SUMINISTRO

Plan deVentas y Oper.

Pronóstico deDemanda


PLANEAMIENTO DEL SUMINISTRO � SOPORTA EL S&OP

PLANEAMIENTO DEVENTAS Y OPERACIONES(Sales & Operations Plan)

“ESTE ES EL PLAN....”“Adelante!”“Si

podemos!”

PLAN DE VENTAS Y OPERACIONES (S&OP)

Soporta el Plan Estratégicocon Planes Realistas

Plan Estratégico

S&OP - Plan deVentas y Oper.


Rol del Gerente General

�Dueño del Proceso

�Autoriza el Plan de Ventas y Suministro

�Maneja S&OP con “Un Solo Juego de Números”

�Asegura la Mejora Contínua


S&OPPronóstico deDemanda & Supuestos

Resultados &Medidas

El Plan Estratégico

Recom. de Suministro &Alternativas

EscenariosFinancieros

EL PLAN

-Plan de Ventas-Plan de Suministro-Supuestos Documentados-Pasos a seguir

INGRESOS &SALIDAS


PASODept Gerente

GeneralDemandManager Ventas Logistica F&A Marketing

NECES.DE

OBJETIVOS

RRHH Sistemas

PLANEAMIENTOESTRATEGICO

DEMANDFORECAST

PLAN CAPACSUMINISTRO

APROBACIONDEL PLAN

EJECUTARPLAN DE VENTAS

OBJETIVOS DENEGOCIO

ALCANZADOS

PLANEAMIENTO ESTRATEGICO DEL NEGOCIO

FORECASTING

PLAN DE VENTAS

Y OPERAC.

EJECUCION

REVISION DERESULTADOSDE NEGOCIO

S

N

EJECUTAR PLANDE SUMINISTRO

Inteligencia Comp

PREPARARPLANES

PREPARARPLANES

PREPARARPLANES

PREPARARPLANES

PREPARARPLANES

PREPARARPLANES

PREPARARPLANES

SE ALCANZOOBJETIVOS?


TOTAL SHAMPOOS SALES 1.3 1.1 1.2 3.62 1.1 0.6 0.7 2.40 0.6 0.4 0.5 1.52 0.7 0.7 0.8 2.09 9.63SUPPLY 4.1 0.0 4.1 8.25 0.0 0.7 0.0 0.65 0.0 0.0 0.0 0.00 0.0 0.0 0.0 0.00 8.90INVENT. 5.34 4.22 7.16 6.01 6.13 5.41 4.83 4.42 3.89 3.23 2.57 1.80

SKU 1 SALES 1.33 1.11 1.17 3.62 1.15 0.56 0.70 2.40 0.58 0.41 0.53 1.52 0.66 0.66 0.77 2.09 9.63SUPPLY 4.14 0.00 4.11 8.25 0.00 0.68 -0.02 0.65 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 8.90INVENT. 5.34 4.22 7.16 6.01 6.13 5.41 4.83 4.42 3.89 3.23 2.57 1.80

TOTAL ACONDICIONADOR SALES 0.0 0.0 0.0 0.00 1.0 1.1 0.7 2.83 0.5 0.3 0.5 1.30 0.6 0.6 0.6 1.76 5.88SUPPLY 0.0 0.0 0.0 0.00 2.8 1.3 4.0 8.11 -1.6 2.8 0.0 1.19 0.0 0.0 0.0 0.00 9.30INVENT. 0.0 0.0 0.0 1.8 2.0 5.3 3.2 5.6 5.2 4.6 4.1 3.4

SKU 1 SALES 0.00 1.04 1.06 0.72 2.83 0.52 0.32 0.46 1.30 0.56 0.56 0.64 1.76 5.88SUPPLY 0.00 2.80 1.29 4.03 8.11 -1.61 2.80 0.00 1.19 0.00 0.00 0.00 0.00 9.30INVENT. 1.76 1.98 5.29 3.16 5.64 5.18 4.62 4.06 3.42

SKU CODE Jul Aug Sep JAS Oct Nov Dec OND Jan Feb Mar JFM Apr May Ju n AMJ FYTOT


DRP

MPS

MRP

AlamcenTrujillo

AlmacenPuno

AlmacenArequipa

AlmacenCentral

Componentes

Ventas a Clientes

ProveedoresSS

Procesos dePlaneamiento

DistributionRequirementsPlanning

MasterProductionSchedule

MaterialsRequirementsPlanning

SupplierScheduling

Comprar

Producir

Distribuir

Procesos deEjecución

Plan deVentas yOperaciones

EJECUCION DEL SUMINISTRO






• Administración de la Demanda en el Organigramade la Empresa



AGENDA

1. Area De Planeamiento de Ventas � en Ventas

ADMINISTRACION DE LA DEMANDA EN EL ORGANIGRAMA DE LA EMPRESA

RH F&A MKTG LOGISTICA MANUFACTURA

Planeamiento de Ventas

VENTAS

GG

1. Area De Planeamiento de Ventas � en MKTG

RH F&A

Planeamiento de Ventas

MKTG LOGISTICA MANUFACTURA VENTAS

GG

3. Etapa de Implementación de Administración de la Demanda � reportando al Gerente General


4. Etapa de Transición � Reportando al Gerente de Ventas

RH F&A MKTG LOGISTICA & MANUFACTURA VENTAS Administración de la Demnda

GG

RH F&A MKTG LOGISTICA & MANUFACTURA

Administración de la Demanda

VENTAS

GG

RH F&A MKTG

Administración de la Demanda

LOGISTICA & MANUFACTURA VENTAS

GG

Etapa de Consolidación y Mejora � Reportando al Gerente de Logística


Etapa de Consolidación y Mejora � Estructura Matricial


Equipo Multifuncional

GG

F&AMKTG Logística Ventas



Equipo Multifuncional Administración de la Demanda


Estructura Matricial









AGENDA

Patrones de Datos Históricos en Demand Forecasting:

TendenciaTendenciaHorizontalHorizontal

EstacionalEstacional CCííclicoclico


Modelos para hacer Demand Forecasting

a = (a = (ΣΣxx²²ΣΣyy -- ΣΣxxΣΣxyxy ) / () / (nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²))

b = (b = (nnΣΣxyxy -- ΣΣxxΣΣyy ) / () / (nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²))

r = (r = (nnΣΣxyxy -- ΣΣxxΣΣyy ) / ) / \\ ((nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²) () (nnΣΣyy²² -- ((ΣΣyy) ) ²²) )

εε = D = D -- yy

El objetivo es minimizar El objetivo es minimizar εε²²

δδ εε²² = 0= 0

εε11 = D= D11 -- ( a + b x( a + b x 11 ))

y = a + y = a + bxbx

εε11 = y= y11 -- ( a + b x( a + b x 11 ))

Coeficiente de CorrelaciCoeficiente de Correlaci óón rn rIndica que tan buena es la relaciIndica que tan buena es la relaci óón entre las n entre las variablesvariables

Para efectos prPara efectos pr áácticos si r > 0.85 se asume una buena correlacicticos si r > 0.85 se asume una buena correlaci óón en n en forecastingforecasting

y = a + y = a + bxbx

r r εε [[--1, +1]1, +1]

I. Demanda futura como funciI. Demanda futura como funci óón de tiempo....n de tiempo....


Datos Años Demanda1 1971 582 1972 653 1973 734 1974 765 1975 786 1976 877 1977 888 1978 939 1979 99

10 1980 106

11 1981 109

55

65

75

85

95

105

115

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

RLRL

y = a + y = a + bxbx y = 55.13 + 4.94xy = 55.13 + 4.94x

I. Demanda futura como funciI. Demanda futura como funci óón de tiempo....n de tiempo....



r = (r = (nnΣΣxyxy -- ΣΣxxΣΣyy ) / ) / \\ ((nnΣΣxx²² -- ((ΣΣxx) ) ²²) () (nnΣΣyy²² -- ((ΣΣyy) ) ²²) )



Demanda futura como funciDemanda futura como funci óón de valores de demanda histn de valores de demanda hist óóricos: Anricos: An áálisis de Series de Tiempolisis de Series de Tiempo

D(tD(t+1) = f {+1) = f { D(tD(t), ), D(tD(t--1), 1), D(tD(t--2),.....}2),.....}

A su vez existen 2 modelos bA su vez existen 2 modelos b áásicos para calcular la demanda:sicos para calcular la demanda:

1) Promedios M1) Promedios M óóvilesviles

Promedio Móvil Promedio MóvilAño Demanda n= 3 períodos n= 6 períodos69 3270 4071 5072 28 40.773 30 39.374 44 36.075 40 34.0 37.376 25 38.0 38.777 52 36.3 36.278 48 39.0 36.579 40 41.7 39.880 44 46.7 41.5

Y = (32+40+50) / 3 = 40.7



2) 2) SuavizamientoSuavizamiento ExponencialExponencial

D(tD(t+1) = F {+1) = F {D(tD(t), ), D(tD(t--1), 1), D(tD(t--2),.....}2),.....}

F(tF(t+1) = +1) = FtFt + + αα ( ( DtDt -- FtFt))

Promedio Móvil Promedio Móvil Suavizamiento ExpAño Demanda n= 3 períodos n= 6 períodos α = 0.269 3270 40 32.0071 50 33.6072 28 40.7 36.8873 30 39.3 35.1074 44 36.0 34.0875 40 34.0 37.3 36.0776 25 38.0 38.7 36.8577 52 36.3 36.2 34.4878 48 39.0 36.5 37.9979 40 41.7 39.8 39.9980 44 46.7 41.5 39.9981 ?? 44.0 41.5 40.79

F(81) = 39.99 + 0.2F(81) = 39.99 + 0.2 ( 44.0 ( 44.0 -- 39.99) = 40.7939.99) = 40.79





2) 2) SuavizamientoSuavizamiento ExponencialExponencial �� F(tF(t+1) = +1) = FtFt + + αα ( ( DtDt -- FtFt))

20

25

30

35

40

45

50

55

69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80

Demanda α = 0.2 α = 0.8 α = 1

II. II. ForecastForecast por Causapor Causa

Se basan en la presunciSe basan en la presuncióón de que los valores de una variable tienen relacin de que los valores de una variable tienen relacióón con uno o mn con uno o máás factores.s factores.Demanda futura es funciDemanda futura es funcióón de factores:n de factores:D = D = f(ingresosf(ingresos, precio, , precio, precioprecio de competencia, publicidad, nuevos productos, etc.)de competencia, publicidad, nuevos productos, etc.)TambiTambiéén se resuelven usando Ann se resuelven usando Anáálisis de Regresioneslisis de Regresiones

Presupuesto DemandaAño de Construccion de Cemento

US $ MM Tons75 3.1 5076 6.6 12077 1.0 2578 5.7 7079 8.3 15080 10.1 12081 5.4 10082 7.0 14083 3.7 5084 6.4 90

85 8.0 123.19



0

20

40

60

80

100

120

140

160

1.0 3.1 3.7 5.4 5.7 6.4 6.6 7.0 8.0 8.3 10.1

II. II. ForecastForecast por Causapor Causa

Se basan en la presunciSe basan en la presuncióón de que los valores de una variable tienen relacin de que los valores de una variable tienen relacióón con uno o mn con uno o máás factores.s factores.Demanda futura es funciDemanda futura es funcióón de factores:n de factores:

D = D = f(ingresosf(ingresos, precio, , precio, precioprecio de competencia, publicidad, nuevos productos, etc.)de competencia, publicidad, nuevos productos, etc.)TambiTambiéén se resuelven usando Ann se resuelven usando Anáálisis de Regresioneslisis de Regresiones



y = 11.51 + 13.96xy = 11.51 + 13.96x

Suponiendo que el presupuesto de construcciSuponiendo que el presupuesto de construcci óón n para 1985 es de US $ 8 MM:para 1985 es de US $ 8 MM:

y = 11.51 + 13.96 (8.0)y = 11.51 + 13.96 (8.0)

y = 123.19 y = 123.19 tonstons

Presupuesto DemandaAño de Construccion de Cemento

US $ MM Tons75 3.1 5076 6.6 12077 1.0 2578 5.7 7079 8.3 15080 10.1 12081 5.4 10082 7.0 14083 3.7 5084 6.4 90

85 8.0 123.19




MM US M M TonPresupuesto Permisos de Demanda

Año Construcción Construccion Cemento75 3.1 4.1 50.076 6.6 16.2 120.077 1.0 9.6 25.078 5.7 1.2 70.079 8.3 20.4 150.080 10.1 2.4 120.081 5.4 15.6 100.082 7.0 25.8 140.083 3.7 2.0 50.084 6.4 3.2 90.0

F = a + b1 * x1 + b2 * x2

Regresiones Múltiples en modelos por causa

?


Regresiones Múltiples en modelos por causa

x1 x2 y y2 X1 ^2 X2 2̂ x1 * y x2 * y x1 * x2MM US M M Ton n 10

Presupuesto Permisos de DemandaAño Construcción Construccion Cemento

1 75 3.1 4.1 50.0 2500 9.61 16.81 155 205.0 12.712 76 6.6 16.2 120.0 14400 43.56 262.44 792 1944.0 106.923 77 1.0 9.6 25.0 625 1 92.16 25 240.0 9.64 78 5.7 1.2 70.0 4900 32.49 1.44 399 84.0 6.845 79 8.3 20.4 150.0 22500 68.89 416.16 1245 3060.0 169.326 80 10.1 2.4 120.0 14400 102.01 5.76 1212 288.0 24.247 81 5.4 15.6 100.0 10000 29.16 243.36 540 1560.0 84.248 82 7.0 25.8 140.0 19600 49 665.64 980 3612.0 180.69 83 3.7 2.0 50.0 2500 13.69 4 185 100.0 7.410 84 6.4 3.2 90.0 8100 40.96 10.24 576 288.0 20.48

55.0 57.3 100.5 915.0 99525.0 390.4 1718.0 6109.0 11381.0 622.4

ΣΣyy = = nana + b1+ b1ΣΣx1 + b2x1 + b2ΣΣx2x2ΣΣx1y = ax1y = aΣΣx1 + b1x1 + b1ΣΣx1x1²² + b2+ b2ΣΣx1x2x1x2ΣΣx2y = ax2y = aΣΣx2 + b1x2 + b1ΣΣx1x2 + b2x1x2 + b2 ΣΣx2 x2 ²²

F = 7.6 + 11.65 * x1 + 1.69 * x2

a 7.6b1 11.65b2 1.69

Si para el año 1985:x1 es 8 MM U$ X2 es 18 M permisos

F = 7.6 + 11.65 * 8 + 1.69 * 18F = 131.38 M Toneladas



Modelos para hacer DemandForecasting:Ajuste Estacional con RegresionLineal

MODELOS DE PREPARACIÓN DE PRONÓSTICOSVentas n 36

Mes M Unidadesx y xy x2 y2 RL y/RL Spi=AVG(Sp estac)1 Jan 307 307.0 1 94249.0 404.5 0.8 0.644 Sp12 Feb 257 514.0 4 66049.0 410.0 0.6 0.509 Sp23 Mar 290 870.0 9 84100.0 415.6 0.7 0.648 Sp34 Apr 323 1292.0 16 104329.0 421.1 0.8 0.691 Sp45 May 425 2125.0 25 180625.0 426.7 1.0 0.930 Sp56 Jun 589 3534.0 36 346921.0 432.2 1.4 1.170 Sp67 Jul 791 5537.0 49 625681.0 437.8 1.8 1.541 Sp78 Aug 643 5144.0 64 413449.0 443.3 1.5 1.320 Sp89 Sep 454 4086.0 81 206116.0 448.9 1.0 0.903 Sp910 Oct 725 7250.0 100 525625.0 454.4 1.6 1.408 Sp1011 Nov 547 6017.0 121 299209.0 460.0 1.2 1.068 Sp1112 Dec 605 7260.0 144 366025.0 465.5 1.3 1.171 Sp1225 Jan 316 7900.0 625 99856.0 537.7 0.626 Feb 251 6526.0 676 63001.0 543.2 0.527 Mar 338 9126.0 729 114244.0 548.8 0.628 Apr 370 10360.0 784 136900.0 554.3 0.729 May 472 13688.0 841 222784.0 559.9 0.830 Jun 593 17790.0 900 351649.0 565.4 1.031 Jul 777 24087.0 961 603729.0 571.0 1.432 Aug 702 22464.0 1024 492804.0 576.5 1.233 Sep 513 16929.0 1089 263169.0 582.0 0.934 Oct 766 26044.0 1156 586756.0 587.6 1.335 Nov 639 22365.0 1225 408321.0 593.1 1.136 Dec 668 24048.0 1296 446224.0 598.7 1.1

666.0 18057.0 355614.0 16206.0 10139471.0

a 398.9b 5.54942 r = 0.33 Muy bajo

y = a + bx 389.9 + 5.54x

RL Fcst R/L37 Jan 604.2 389 604.238 Feb 609.8 310 609.839 Mar 615.3 399 615.340 Apr 620.9 429 620.941 May 626.4 583 626.442 Jun 632.0 739 632.043 Jul 637.5 982 637.544 Aug 643.1 849 643.145 Sep 648.6 585 648.646 Oct 654.2 921 654.247 Nov 659.7 704 659.748 Dec 665.3 779 665.3

Fcst = RL * Spi

Se han escondido los datos del mes 13 al

mes 24


0

200

400

600

800

1000

1200

Jan

Mar

May Ju

l

Sep

Nov Jan

Mar

May Ju

l

Sep

Nov Jan

Mar

May Ju

l

Sep

Nov Jan

Mar

May Ju

l

Sep

Nov

Ventas /RL ES 0.3 ES 0.7

RecomendaciRecomendacióón n �� Usar una RegresiUsar una Regresióón Lineal con Estacionalidad para ser mn Lineal con Estacionalidad para ser máás agresivo en el s agresivo en el pronpronóóstico considerando que las ventas del astico considerando que las ventas del añño 1998 han sido mayores al ao 1998 han sido mayores al añño 1997.o 1997.

III. III. ForecastForecast por Juiciopor Juicio

Se basan en los estimados hechos por personas que tienen mucha Se basan en los estimados hechos por personas que tienen mucha experiencia en un negocio en particular.experiencia en un negocio en particular.

D = f est. (ingresos, precio, D = f est. (ingresos, precio, precioprecio de competencia, publicidad, nuevos productos, de competencia, publicidad, nuevos productos, etc.)etc.)

Son usados en negocios pequeSon usados en negocios pequeñños o cuando no se tiene informacios o cuando no se tiene informacióón n histhistóóricarica











AGENDA

ENCUESTA A EMPRESAS – VALOR AGREGADO

• Resultados de Encuestas a Empresas sobre oportunidades de mejora en la Administración de la Demanda

Bibliografía

A Managerial Guide to Business ForecastingDennis Ellis / Jay Nathan

Understanding Business ForecastingC.L. Jain

Pedro Sevil L.Gerente Solución Consumo MasivoTel. 313-6600 / [email protected]

Gracias !

Pedro Sevil L.Gerente Solución Consumo MasivoTel. 313-6600 / [email protected]

Dem Mgmt KOM Nov 08

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