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INSTITUTO TECNOLGICO DE VERACRUZ.

ADMINISTRACIN DE OPERACIONES

EQUIPO INTEGRANTES:

Gonzlez Peralta Jessica DanielaMarn Rojas Teresita Miranda Torres Jessica MatildeSosa Medrano Iracema Valerio Varela Reyna Aurora Ing. Delia del CarmenTITULAR DE LA MATERIAI. T. V.

Media mvil ponderada Pronsticos PronosticarEs el arte y la ciencia de predecir los eventos futuros. Para ello se pueden hacer datos historicos y su proyeccin hacia el futuro mediante algn tipo de modelo matemticoEnfoques de pronsticosModelos de serie de tiemposModelo asociadoPromedio Mvil PonderadoModelo parecido al modelo promedio mvil simple, excepto que el pronostico para el siguiente periodo es un promedio ponderado de las ventas pasadas, en lugar del promedio aritmtico.El promedio mvil simple da igual importancia a cada uno de los componentes de la base de datos del promedio mvil. Es decir En el mtodo de promedio mvil simple, todas las demandas tienen la misma ponderacin en el promedio ( 1/n)El promedio mvil ponderado permite asignar cualquier importancia a cada elemento (demandas histricas que intervienen en el promedio), siempre y cuando la suma de todas las ponderaciones sea igual a uno. La formula para un promedio mvil ponderado es:Ft=W1At-1 + W2At-2++ WnAt-nDonde:

W1= Ponderacin dada a la ocurrencia real para el periodo t-1W2 = Ponderacin dada a la ocurrencia real para el periodo t-2Wn= Ponderacin dada a la ocurrencia real para el periodo t-nn= Numero total de periodos en el pronosticoAt+1= Ocurrencia real en el periodo pasado.

Por ejemplo Tal vez una tienda departamental se de cuenta de que en un periodo de cuatro meses, el mejor pronostico se deriva utilizando 40% de las ventas reales durante el mes ms reciente, 30% de dos meses antes, 20% de tres meses antes y 10% de hace 4 meses. Si las ventas reales fueron

MES 1MES 2MES 3MES 4MES 510090105 95?el pronstico para el mes 5 seraF5 = 0.40(95) + 0.30(105) + 0.20(90) + 1.10(100)= 38 + 31.5 + 18 + 10= 97.5Aunque quizs se ignoren muchos periodos (es decir, sus ponderaciones son de cero) y el esquema de ponderacin puede estar en cualquier orden (por ejemplo, los datos ms distantes pueden tener ponderaciones ms altas que los ms recientes), la suma de todas las ponderaciones debe ser igual a uno.

nWi = 1i=1Suponga que las ventas para el mes 5 resultaron ser de 110. Entonces, el pronstico para el mes 6seraF6 = 0.40(110) + 0.30(95) + 0.20(105) + 0.10(90)= 44 + 28.5 + 21 + 9= 102.5Eleccin de ponderacionesLa experiencia y las pruebas son las formas mas sencillas de elegir las ponderaciones. Por regla general, el pasado ms reciente es el indicador ms importante de lo que se espera en el futuro y, por lo tanto, debe tener una ponderacin ms all. Los ingresos o la capacidad de la planta del mes pasado, por ejemplo serian un mejor estimado para el mes prximo que los ingresos o la capacidad de a planta de hace varios mese.

No obstante, si los datos son estacionales, por ejemplo, las ponderaciones se deben establecer en forma correspondiente. Las ventas de trajes de bao en julio del ao pasado deben tener una ponderacin ms alta que las ventas de trajes de bao en diciembre (en el hemisferio norte).El promedio mvil ponderado tiene una ventaja definitiva sobre el promedio mvil simple en cuanto a que pude variar los efectos de los datos pasados. Sin embargo, es ms inconveniente y costoso de usar que el mtodo de suavizacin exponencial, que se analiza a continuacin.