CONTROL DE PRODUCCIN Pronsticos - Medidas de Ajuste

Ana Martin A.

Universidad de los Andes

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Agenda

1. Introduccin 2. Mtodos de pronstico 3. Etapas del pronstico 4. Criterios de seleccin 5. Convenciones de notacin 6. Medidas de ajuste 7. Investigacin y casos de estudio

2

3

Introduccin Mi preocupacin radica en el futuro, ya que planeo pasar el resto de mi vida ah

Charles F. Kettering

Qu es un pronstico?

Estimacin anticipada del valor de una variable, basada en:

El comportamiento histrico. La relacin con otras variables. La opinin de expertos

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Introduccin Motivacin

Semestre 2012-20 2013-10 2013-20 2014-10 2014-20 2015-10

Calificacin 3.50 3.32 3.67 3.58 3.52 3.49

Pronosticar la calificacin promedio del curso de Control de Produccin para el semestre 2015-20

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Introduccin La funcin del pronstico

Restricciones Recursos Disponibles

Informacin del Mercado Tecnologa

Entradas Investigacin de

mercado Historia de la demanda

Publicidad Opiniones

Salidas Demanda Esperada

Por producto

Por cliente

Por regin

Funcin de Pronstico

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Introduccin Generalidades

Elementos

Variables

Horizonte

Periodo

Frecuencia de revisin

Caractersticas

Agregados son ms exactos

Tcnicas cuantitativas son ms

tiles

Son equivocados

Tienen alguna medida de confianza

y de error

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Mtodos de Pronstico Subjetivos o Cualitativos:

Son aquellos mtodos basados en el juicio humano, entre ellos encontramos:

Agregados de la Fuerza de Ventas.

Encuestas al Cliente. Juicio de Opinin Ejecutiva. Mtodo Delphi.

Son aquellos mtodos en los que el pronstico se deriva de un anlisis de datos:

Modelos Causales

Modelos de Series de Tiempo

Objetivos:

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Etapas del Pronstico

Definicin de objetivos

Recoleccin datos histricos

Seleccin del mtodo

Clculo del pronstico

Evaluacin del pronstico

Datos Histricos

Modelo Matemtico

Evaluacin Humana

Pronstico de Demanda Clculo del Error

Seleccin del modelo Modificacin

Pronstico Estadstico Demanda real

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Criterios de Seleccin Comportamiento de la demanda

Demanda con tendencia

Demanda con estacionalidad

Demanda estacionaria

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Criterios de Seleccin Otros Criterios Complejidad del modelo Precisin y ajuste del modelo

Tips: Tener en cuenta la etapa del ciclo de vida del producto Realizar pronsticos agregados Establecer una base de datos histrica No son un objetivo que se tiene que cumplir. Siempre estn sujetos

a error

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Convenciones de Notacin Definiciones Dt : Valores de la demanda observados en el perodo t

Ft: Pronstico calculado para el perodo t, hecho en t-1.

Ft, t+ W : Pronstico calculado en t para W perodos en el futuro.

et: Error de pronstico en cualquier periodo t. Diferencia entre el pronstico para el periodo y la demanda real para el mismo periodo.

et = Ft Dt

T: Horizonte de planeacin. Nmero de perodos en los cuales se calcul un pronstico

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Medidas de Ajuste Evaluacin de mtodos de pronstico

neME t -0.3

180

190

200

210

220

230

240

250

0 5 10 15

Dem

anda

Tiempo

Dt

Ft

t Dt Ft et 1 206 226 20

2 211 231 20

3 225 190 -35

4 205 195 -10

5 232 212 -20

6 206 216 10

7 212 228 16

8 205 185 -20

9 208 238 30

10 225 215 -10

11 218 228 10

12 220 205 -15

13

Medidas de Ajuste

180

190

200

210

220

230

240

250

0 2 4 6 8 10 12 14

Dem

anda

Tiempo

Dt

Ft

20 + 20 - 35 + 15 - 10 = 0

LA SOLUCIN..

neMAD t 18

Qu est pasando?

14

Medidas de Ajuste

neMAD t 18 n

eMAD t 18

SON IGUALES?

nDeMAPE tt /

Ahora supongamos que utilizamos la MAD para medir que tan ajustado fue el pronstico

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Medidas de Ajuste En resumen:

neME t

neMAD t

nDeMAPE tt /

neMSE t 2

Error Medio

Error Medio Absoluto

Error porcentual absoluto

Error cuadrtico medio

MADMSE

e

e

25.1||

VV Desviacin estndar del

error

Los indicadores no son suficientes para determinar si un mtodo de pronstico es adecuado!!!! Ningn indicador es mejor que otro!!!!!!!

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Medidas de Ajuste

Error Medio (ME) 0

Error Medio Absoluto (MAD) 0

Error Porcentual Medio Absoluto (MAPE) 0 (0 10% aceptable)

Error Cuadrtico Medio (MSE) 0 Desviacin Estndar (e) 0

Evaluacin de mtodos de pronstico

Tiempo

Erro

r

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Medidas de Ajuste Uso de las medidas Las siguientes tablas muestran el resultado utilizando dos mtodos de

pronsticos diferentes. Cul de los dos mtodos seleccionara?. t Dt Ft et |et| (et)2 % 1 50 47

2 35 40

3 42 45

4 45 41

5 45 47

6 55 60

7 56 50

8 46 50

9 42 40

10 57 54

t Dt Ft et |et| (et)2 % 1 50 47

2 35 31

3 42 40

4 45 42

5 45 46

6 55 58

7 56 60

8 46 48

9 42 44

10 57 60

18

Medidas de Ajuste t Dt Ft et |et| (et)2 % 1 50 47 -3 3 9 0,06

2 35 40 5 5 25 0,14

3 42 45 3 3 9 0,07

4 45 41 -4 4 16 0,09

5 45 47 2 2 4 0,04

6 55 60 5 5 25 0,09

7 56 50 -6 6 36 0,11

8 46 50 4 4 16 0,09

9 42 40 -2 2 4 0,05

10 57 54 -3 3 9 0,05

t Dt Ft et |et| (et)2 % 1 50 47 -3 3 9 0,06

2 35 31 -4 4 16 0,11

3 42 40 -2 2 4 0,05

4 45 42 -3 3 9 0,07

5 45 46 1 1 1 0,02

6 55 58 3 3 9 0,05

7 56 60 4 4 16 0,07

8 46 48 2 2 4 0,04

9 42 44 2 2 4 0,05

10 57 60 3 3 9 0,05

ME 0,1 MAPE 0,08 ME 0,3 MAPE 0,06 MAD 3,7 MSE 15,3 MAD 2,7 MSE 8,1

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Medidas de Ajuste

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 10 12

Dem

anda

Tiempo

Mtodo 1

Dt

Ft

0

10

20

30

40

50

60

70

0 2 4 6 8 10 12

Dem

anda

Tiempo

Mtodo 2

Dt

Ft

20

Medidas de Ajuste

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

0 2 4 6 8 10 12Erro

r

Tiempo

Mtodo 1

Errores

-5-4-3-2-1012345

0 2 4 6 8 10 12Err

or

Tiempo

Mtodo 2

Errores

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Los indicadores no son suficientes

Preguntarse si: Los errores se distribuyen ms o menos igual alrededor del cero

(0) Hay rachas, sesgos o tendencias

En un buen mtodo de pronstico los errores deben verse

aleatorios (no patrn discernible) y distribuidos alrededor del cero

Cul es el mejor mtodo? Medidas de Ajuste

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Investigacin y Casos de Estudio Medicin del Impacto

23

Investigacin y Casos de Estudio Comparacin de las Medidas

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Investigacin y Casos de Estudio Comparacin para un sector determinado

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Investigacin y Casos de Estudio Nuevas propuestas

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Investigacin y Casos de Estudio Caso de estudio