Post on 04-Jan-2016
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Administración y Pronóstico
de la Demanda
Pronóstico
- Planificación corporativa de largo plazo.
- Fundamento para cálculo de PP y controlar costos.- Nuevos productos.
- Selección de procesos, capacidades y distribución de instalaciones.
- Producción, programación e inventarios.
Tácticos
Estratégicos
Toma de decisiones a largo plazo
Toma de decisiones a corto plazo
Satisfacer expectativas de
tiempo de espera de clientes.
Toma de decisiones para satisfacer
estratégicamente la demanda.
Administración de la
Demanda
Coordinar y controlar todas las fuentes de la
demanda, para el uso eficiente del sistema
productivo y entregar el producto a tiempo.
Dependiente: Demanda de un producto o servicio provocada
por la demanda de otros productos o servicios.
Independiente: No se deriva directamente de la demanda de
otros productos.Una empresa NO puede hacer
mucho respecto a la Demanda
Dependiente, pero si puede
hacer mucho con la
Independiente!!!
Papel Activo
Papel Pasivo
Influir en la DEMANDA
Responder a la DEMANDA
Tipos de Pronóstic
os
Cualitativo
Análisis de Series
de Tiempo
Relaciones
Causales
Simulación
Subjetivas y se basan en estimados
y opinionesInformación
demanda pasada para predecir
DEMANDA FUTURA
La demanda se relaciona con algún
factor subyacente en el ambiente.
Permiten manejar varias suposiciones
acerca de la condición del pronóstico.
Componentes de la Demanda
Demanda promedio para el períodoTendencia
Elementos estacionales
Elementos cíclicos
Variación aleatoria
Autocorrelación
Elecciones políticas, guerras, condiciones económicas, presiones
sociológicas.
Son provocadas por acontecimientos fortuitos, es
probable que la demanda varíe de una semana a otra.
El valor esperado en un momento dado tiene una correlación muy
alta con sus propios valores anteriores.
Una tendencia lineal es una relación continua directa.
Las líneas de tendencia se ajustan a los factores estacionales y
pueden influir en el pronostico final.
Distribución porcentual de lo que se espera sea requerido.
Análisis de Series de Tiempo
El horizonte de tiempo
que se va a pronosticar
La disponibilidad de los datos
La precisión requerida
El Presupuesto
para el pronóstico
Disponibilidad de personal calificado
El modelo de pronóstico que una
empresa debe elegir depende de:
Los modelos de pronósticos de series de tiempo tratan de predecir el futuro con base en información anterior.
Los términos corto, mediano y largo plazo, son relativos al contexto donde se emplean.
Pronósticos a corto plazo: Decisiones tácticasPronósticos a mediano plazo: Efectos estacionalesPronósticos a largo plazo: Tendencias generales
• Análisis de Regresión Lineal• Descomposición de una Serie de
Tiempo• Promedio Móvil Simple• Promedio Móvil Ponderado• Suavización Exponencial• Errores de Pronósticos• Fuentes de Error• Medición de Errores
Análisis de Series de Tiempo
Análisis de Regresión
Lineal Relación funcional entre dos o mas variables
correlacionadas. Se pronostica una variable con base en otra. Se refiere a la clase de regresión especial en la que la
relación entre las variables forman una recta.
Es útil para el pronóstico de Largo
Plazo de sucesos importantes así
como la planificación agregada.
Su principal restricción es, que se supone que los datos pasados y las proyecciones a futuro caen sobre una recta. Aunque esto no limita su aplicación, en ocasiones, si se utiliza un PERIODO MAS CORTO, aun es
posible usar dicho análisis.
Puede haber segmentos mas cortos del período mas largo que sean mas o menos lineales.
Descomposición de una Serie de
Tiempo
Implica datos ordenados en forma cronológica que pueden contener
uno o mas componentes de la demanda: tendencia, estacional,
cíclico, autocorrelación o aleatorio.
Significa identificar y separar los datos de la serie de tiempo
en estos componentes.
Promedio Móvil Simple
Utilizado cuando la demanda de un producto no crece ni baja con rapidez,
y si no tiene características estacionales. Esto elimina las
fluctuaciones aleatorias del pronóstico.
Aunque los promedios de
movimientos casi siempre son
centrados, es mas conveniente utilizar
datos anteriores para predecir el
período siguiente de manera directa.
Promedio Móvil Ponderado
Permite asignar cualquier importancia a cada elemento, siempre y cuando la suma de todas las ponderaciones sea igual a uno.
Suavización ExponencialLos hechos mas recientes son mas indicativos del futuro que los del pasado mas distante. Si esta premisa es válida, lo mas lógico y fácil sería utilizar éste método.
Errores de PronósticoEl término ERROR se refiere a la diferencia entre el valor del pronóstico y lo que ocurrió en realidad. En estadística éstos errores se conocen como residuales. Siempre y cuando el valor del pronóstico se encuentre dentro de los límites de confianza . Este en verdad no es un ERROR.
• Cuando se comete un error constante. No incluir variables correctas, aplicar la recta de tendencia errónea.
Sesgados
• Aquellos que no explica el modelo de pronóstico utilizado.
Aleatorios
Fuentes de Error
Medición de Errores
Varios términos comunes son: error estándar, error cuadrado medio (varianza) y desviación absoluta
media.
Pronostico de Relaciones Causales
Recurre a variables independientes distintas del tiempo.
Cualquier variable independiente debe ser un indicador guía.
Se trata de una relación causal en la que un hecho, causa otro.
El primer paso es encontrar los hechos que realmente sean la causa.
Investigación de MercadosSe utiliza para la investigación de productos con el objetivo de buscar nuevas ideas, conocer los gustos y preferencias y otros productos competitivos.
Grupos de ConsensoReuniones abiertas con intercambio libre de ideas de todos los niveles gerenciales e individuales.
Analogía HistóricaAnalizar un producto existente o genérico como modelo.
Técnicas Cualitativas de Pronóstico
Método DELPHI
Oculta la identidad de los individuos que participan en el estudio. Todos tienen el mismo
peso.
Este método, evita que los empleados de niveles inferiores se sientan intimidados por los niveles
mas altos de la gerencia.
Administración de Operaciones III
Lic. Noé Armando CerínAdministrador de Empresas
Chiquimula, Octubre de 2015