Universidad Politcnica Metropolitana de HidalgoLibertad, esperanza, soberana y desarrollo

Estudio sobre diferentes tipos de pronsticosAlumno:Petrel Josu Lugo ParedesMateria:Logstica de produccinMtro. Eduardo Cruz AldanaGrupo 4 A

Estudio sobre diferentes tipos de pronsticosLos pronsticos son una parte esencial en el proceso de produccin, este inclusive podra llamarse como el primer paso dentro de la planeacin en las actividades administrativas para la produccin e inventarios. Ya que se trata de encontrar una aproximacin a las demandas de los siguientes periodos, y aunque se tiene en mente que no ser exactamente es comportamiento debido a diversos factores externos o internos, se hace para que la produccin pueda ser algo ptimo y pueda la empresa estar al tanto de la situacin de produccin e inventarios.Aun bajo los principios de que los pronsticos pocas veces son perfectos, ya que los factores externos es algo que toda empresa debe admitir como una realidad. Tambin est la tendencia creer que la demanda obtendr una estabilidad, pero eso nunca es preciso, a pesar de esos inconvenientes, se siguen pasos para planear un inventario ptimo.En una enumeracin de siete pasos que explica Heizer y Render (2004), 1determinar el uso del pronstico, 2 seleccionar los aspectos que se deben pronosticar, 3 determinar el horizonte del pronstico, 4 seleccionar los modelos de pronstico, 5revivir los datos necesarios para elaborar el pronstico, 6 obtener el pronstico, 7 validar e implantar los resultados (p. 106). Es preciso hacer caso a la sugerencia expuesta anteriormente ya que un pronstico aunque no sea completamente certero es la aproximacin prxima, claro, si es que este ha sido elaborado de la manera correcta para situacin adecuada, como es el caso de no poder usar un promedio simple sin otro tipo de anlisis si lo que se desea vender es helado, ya que sabemos que en temporadas de frio ser mucho menor que en tiempo de calor. Es por ello que un pronstico debe ser un anlisis detallado de como el producto tiene su papel en el mercado.Existen cuatro patrones de demanda de un producto o servicio, la cual es representada por lo general en una grfica, la cual muestra tendencias las cuales pueden ser: Estacionalidad: la demanda de cada ao va dependiendo del periodo, como por ejemplo fiestas, condiciones climticas, costumbres, etc. Ejemplo: los trajes de bao durante el verano, aumenta la demanda. Variacin aleatoria: ocurre cuando los factores que afectan la demanda en periodos especficos y ocurren aleatoriamente. Puede ser el precio del pollo, que en momentos sube y puede bajar de un momento a otro. Ciclo: durante un largo periodo que puede llegar a aos e incluso dcadas, sufre aumentos y descensos ondulatorios segn se influye en la demanda. El precio del oro, es un ejemplo de que puede existir poca variacin por aos. Tendencia: sigue un patrn casi lnea en la demanda. Como la venta de un nuevo telfono celular.Las tcnicas de pronsticos pueden estar divididas en dos grandes categoras; las cuantitativas y las cualitativas, segn Hoffmann (2007) las cualitativas pueden hacer uso de nmeros, utilizan una metodologa que no es matemtica. Las tcnicas cualitativas se sustentan en el criterio, la intuicin y la evaluacin subjetiva (p. 100). En muchos casos resulta preferible un modelo cuantitativo por el deseo de un nmero exacto, pero en casos como un nuevo lanzamiento a veces es preferible basarse en la intuicin, lo que sera acudir a un modelo cualitativo. Es importante realizar investigaciones de mercado, crear grupos de consenso, etcAlgunas de las tcnicas cualitativas, comnmente usadas dentro del mercado son: Investigacin de mercado: se establece una recopilacin de varios datos como encuestas, entrevistas, etc. para posteriormente investigar hiptesis acerca del mercado y sabe cmo dar un mejor impacto a su producto. Grupos de consenso: es la reunin de un grupo directivo para discutir acerca del producto y determinar estrategias de produccin en base a la experiencia. Analoga histrica: es la relacin del producto con otros similares, como un nuevo cereal para nios, se compara con la vente de otros que a estn en el mercado y se aproxima un impacto (generalmente son para productos nuevos). Mtodo de Delfos: se presenta un cuestionario a un grupo de expertos. No debe existir influencia por parte del encuestador o un grupo.Los anlisis de series de tiempo los explica Chase, Jacobs y Aquilano (2006) Con base en la idea de que el historial de los eventos a travs del tiempo se puede utilizar para proyectar el futuro. (p. 470). Son mtodos usados con regularidad y algunos de estos mtodos son: Promedio mvil simple: se estima un plazo de tiempo aproximado de 6 a 12 meses, por lo general en este modelo se utilizan datos semanales. Estos datos deben de ser estacionarios (sin tendencia ni temporalidad). Para un mejor resultado debe usarse en un periodo de corto a mediano plazo. Promedio mvil ponderado y suavizacin exponencial simple: en este modelo se necesitan de 5 a 10 observaciones ya que es un proceso ms complejo, los datos deben de ser estacionarios. Este modelo se usa en un periodo a corto plazo. Suavizacin exponencial con tendencia: al igual que el anterior se necesitan al menos de 5 a 10 observaciones. El patrn que deben cumplir los datos es que sean Estacionarios y de tendencias. Es comnmente usado para corto plazo. Regresin lineal: se emplean al menos de 10 a 20 observaciones, para determinar la temporalidad, son por lo menos 5 observaciones por cada temporada. Se emplean patrones de datos estacionarios, tendencias y temporalidad. El horizonte para este pronstico es de corto a mediano plazo.El modelo para el tipo de pronstico que cada una de las empresa deben utilizar va a depender de: el tiempo que se va a pronosticar, la disponibilidad que se tiene de los datos, la precisin que se est requiriendo, la cantidad de presupuesto para desarrollar en producto en base a pronsticos y la disponibilidad o capacitacin de personal para que realice el proyecto.Para saber si el pronstico empleado est apegado a la realidad de las demandas anteriores, se emplean tcnicas de precisin de pronsticos, los cuales nos sirven para apreciar mejor el funcionamiento del modelo empleado. Lo ms simple para llegar a la cuenta del error del pronstico es: al valor real, restarle el valor pronosticado. Con lo cual se obtiene la cifra de diferencia y ampla la visin del funcionamiento del mtodo. Hanna, Stair y Render (2006) nos dicen que una medida de prediccin es la desviacin media absoluta (MAD), que se calcula tomando la suma de los valores absoluto de los errores pronosticados individualmente y se la divide entre el nmero de errores (p. 154) que en mi opinin es un mtodo que ayuda mucho al momento de comparar entre los diferentes tipos e modelos, ya que en muchas ocasiones es mucha la inversin que se emplea en un producto y es por ello muy importante reducir lo mayor posible el nivel de los errores.Debido a la falta de exactitud se pueden producir errores, lo cual puede refiere a la diferencia entre los resultados del pronstico y lo que ocurre realmente en la demanda dentro del mercado. Krajewski (2000) Los errores de pronostico se clasifican en dos formas: ya sea como errores de sesgo o como errores aleatorios (p.518). Lo cual refiere como error de sesgo; aquellas ocasiones en que al momento de hacer el pronstico no se consideraron todos los datos como lo podrn ser las estacionalidades, tendencias, causando que el pronstico sea demasiado alto o demasiado bajo haciendo que se aleje a la realidad del mercado y causando rezaga o falta en los inventarios. El erro aleatorio; es ms comn, ya que este es a causa de los factores externos, aquellos que solo el cliente tiene el control y para el cual cada empresa debe estar preparado haciendo el mejor trabajo posible para reducir este tipo de error. En la conclusin que los mtodos de pronsticos es una de las mejores herramientas para poder tener una aproximacin a la demanda real y estar preparado para ofrecer el producto y servicio en el momento preciso. Tomando en cuenta un margen a equivocarse, pero esforzarse para que ese error sea el mnimo.Este mtodo es de gran ventaja cuando se sabe qu proceso ocupar en que tiempo y forma, haciendo que la productividad de la empresa mejore.

Bibliografia.Chase, Richard B. Jacobs, Robert & Aquilano, Nicholas j. 2009. Administracin de operaciones, produccin y cadena de suministro. Mxico. McGRAW-HILL / INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V. ISBN: 978-970-10-7027-7

Fogaty, Donald, Blackstone, John H. & Hoffman, Thomas H. 2007 Administracin de la produccin e inventarios. 12 edicin. Mxico. Grupo editorial Patria S.A. DE C.V. ISBN 978-968-26-1224-4

Heizer, Jay & Render, Barry. 2004. Principios de administracin de operaciones. 2 edicin. Mxico: Pearson Educacin. ISBN 0-13-101613-X

Krajewski, Lee J. 2000. Administracin de operaciones: estrategia y anlisis. 5 edicin. Pearson Educacin. ISBN 968-444-411-7

Render, Barry.2006.MTODOS CUANTITATIVOS PARA LOS NEGOCIOS. / Barry Render, Ralph M. Stair, Michael E. Hanna. Mxico. Pearson Educacin,. (T56.R39E).