Aunque no creo que nadie de verdad use este método en la vida real para pronosticar

5/16/2018 Aunque no creo que nadie de verdad use este método en la vida real para pronosticar - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/aunque-no-creo-que-nadie-de-verdad-use-este-metodo-en-la-vida-real-para-pronosticar 1/31

Aunque no creo que nadie de verdad use este método en la vida real para pronosticar, por quees demasiado sencillo y es lo que su nombre indica: sencillamente un promedio. Sin embargo,si me parece útil como operación para manejar un indicador de gestión... pero bueno queridolector, eso tendrá que valorarlo usted, en su debido momento .

En el Promedio Móvil de n periodos, se toma el promedio de n momentos en el tiempo para darel pronóstico del tiempo n+1, luego se corre un periodo se recalcula el promedio se da el

pronóstico para el momento n+2, y así, tal como se puede apreciar en el ejemplo.

Con este método, sólo se cuenta con pronóstico para un sólo periodo en el futuro, por obviasrazones. Cómo se puede ver en la gráfica, el pronóstico fluye como un valor intermedio de los puntosreales.

Promedio Móvil Ponderado:

Es lo mismo, sólo que al calcular el promedio ya no se hará de forma aritmética, si no comopromedio ponderado, es decir de la siguiente manera:Pronóstico=ValorReal1 * %1 + ValorReal2 %2 + ValorReal3 * %3 + ... + ValorRealn * %n

Y %1+%2+%3+...+%n=100%. De esta manera se le puede dar más importancia a los valoresmás recientes y menos a los más antiguos



TÉCNICA No. 1 PROMEDIO MÓVIL SIMPLE (PMS)Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas para el siguiente periodoexclusivamente, como su nombre lo indica es un promedio que se obtiene n datos; paradefinir en forma práctica cuál será el mejor resultado, se deberá tomar en cuenta el demenor error al cuadrado < (D-P)2.Estos n datos están en función de cómo queramos promediar u obtener resultados, con

menor o mayor exactitud; n puede valores comprendidos entre 2,3,4,5....etc. en la prácticaes recomendable utilizar bloques de información que en promedio tengan 10 ó mas datos,lo cual no permitirá una mejor interpretación o visión del comportamiento de ese productoo pronóstico.

Ejemplo:La empresa Barcel S.A. de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas (o de la demanda )para uno de sus productos de mayor demanda en el mercado se le conoce como"chicharrones Barcel ", este pronóstico de la demanda si requiere para el mes de octubre de2003, para lo cual se debe considerar que n= 2, 3, 4. sabiendo que los últimos meses el áreade mercadotecnia ha registrado la int. histórica que se indica en la siguiente en la siguientetabla

Cuando n= 2



Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2

Enero 30 - - -

Febrero 35 - - -

Marzo 28 32.5 -4.5 20.25

Abril 20 31.5 -11.5 132.25

Mayo 25 24 1 1

Junio 30 22.5 7.5 56.25

Julio 35 27.5 7.5 56.25

Agosto 40 32.5 7.5 56.25

Septiembre 50 37.5 12.5 156.25

Octubre ¿? 45 S = 478.5

Cuando n= 3


Enero 30 - - -

Febrero 35 - - -

Marzo 28 - - -

Abril 20 31 -11 121

Mayo 25 27.66 -2.66 7.07

Junio 30 24.33 5.66 32.14

Julio 35 25 10 100

Agosto 40 30 10 100

Septiembre 50 35 15 225

Octubre ¿? 41.66 S 585.21



Cuando n= 4


Enero 30 - - -

Febrero 35 - - -

Marzo 28 - - -

Abril 20 - - -

Mayo 25 28.25 -3.25 10.56

Junio 30 27 3 9

Julio 35 25.75 9.25 85.56

Agosto 40 27.5 12.5 156.25

Septiembre 50 32.5 17.5 306.25

Octubre ¿? 38.75 S 567.62

Nota: En base a esta técnica podemos decir en conclusión que el mejor pronóstico es de 45unidades porque (D-P)2 es menor con respecto a los otros datos.

Tarea:La empresa Alfa fabricante de conexiones de plástico, desea estimar la demanda de uno deestos productos que se llama codo de 90°x 25mm. Esto es para el mes de marzo de 2003 p/lo cual cuenta con la información histórica que se indica. Para efectuar los cálculos se debeconsiderar que n=2,3,4. A partir del mejor pronóstico indique si la producción de codos de90°x 25mm crece o decrece y en consecuencia indique que acciones.

Cuando n= 2


Noviembre 10 - - -

Diciembre 20 - - -

Enero 20 15 5 25

Febrero 30 20 10 100



Marzo 32 25 7 49

Abril 27 31 -4 16

Mayo 18 29.5 -11.5 132.25

Junio 30 22.5 7.5 56.25

Julio 25 24 1 1

Agosto 22 27.5 -5.5 30.28

Septiembre 15 23.5 -8.5 72.25

Octubre 17 18.5 -1.5 2.25

Noviembre 16 16 0 0

Diciembre 20 16.5 3.5 12.85

Enero 18 18 0 0

Febrero 20 19 1 1

Marzo ¿? 19 S 497.5

Cuando n= 3


Noviembre 10 - - -

Diciembre 20 - - -

Enero 20 - - -

Febrero 30 16.67 13.33 177.6389

Marzo 32 23.34 8.66 74.9956

Abril 27 27.34 -0.34 0.1156

Mayo 18 29.67 11.67 136.1889

Junio 30 25.67 4.33 18.7489



Julio 25 25 0 0

Agosto 22 24.34 2.34 5.4756

Septiembre 15 25.67 -10.67 113.8489

Octubre 17 20.67 -.367 13.4687

Noviembre 16 18 -2 4

Diciembre 20 16 4 16

Enero 18 17.67 0.33 .1089

Febrero 20 18 2 4

Marzo ¿? 11.34 S 564.6402

Cuando n= 4


Noviembre 10 - - -

Diciembre 20 - - -

Enero 20 - - -

Febrero 30 - - -

Marzo 32 20 12 144

Abril 27 25.5 1.5 2.25

Mayo 18 27.25 -9.25 85.5625

Junio 30 26.75 3.25 10.5625

Julio 25 25 -1.75 3.0625

Agosto 22 23.75 -3 9

Septiembre 15 23 -8.75 76.5625

Octubre 17 19.75 -6 36



Noviembre 16 17.5 -3.75 14.0625

Diciembre 20 17 2.5 6.25

Enero 18 17.75 1 1

Febrero 20 18.5 2.25 5.0625

Marzo ¿? S 393.375

En conclusión, el mejor pronóstico es de 18.5 unidades porque (D-P)2 es menor conrespecto a los otros datos.

TÉCNICA No. 2 PROMEDIO MÓVIL DOBLE (PMD)Ésta es otra técnica cuantitativa que sirve para calcular el pronóstico de la demanda o de las

ventas para periodos futuros, para su aplicación y cálculos es recomendable seguir elprocedimiento que se indica.Procedimiento:

Se calcula el PMS, considerándose el conjunto de datos y los valores asignados para n Se determina el mejor pronóstico con antecedente en le menor error al cuadrado < (D-

P)2 . Se calcula el promedio móvil doble Se calculan los valores correspondientes a:

a = 2(PMS) – PMD

b = n/n-1 (PMS–

PMD) Se calcula el pronóstico para el periodo deseado, mediante la siguiente expresión:

y = a + b(x)donde y = pronóstico deseado o buscadox = el periodo en el que se desea el pronóstico

Ejemplo:Con los datos obtenidos en el problema anterior, se desea calcular los pronósticos de ventaspara los meses de Noviembre, Diciembre y Enero. Estos cálculos se deberán obtener

mediante PMD.Paso 3Cuando n= 4

Periodos MensualesDemanda (D) Pronósticos (P) (D-P)

Enero 30 - -

Febrero 35 - -

Marzo 28 32.5 -



Abril 20 31.5 -

Mayo 25 24.0 32

Junio 30 22.5 27.75

Julio 35 27.5 23.25

Agosto 40 32.5 25

Septiembre 50 37.5 30

Octubre ¿?

Paso 4a = 2(PMS) – PMDa = 2 (37.50) – 30 = 45a = 45 b = n/n-1 (PMS– PMD) b = 15Paso 5 ynov = a + b(x) = 45+15 (2) = 75 unidades ydic = a + b(x) = 45+15 (3) = 90 unidades yene = a + b(x) = 45+15 (4) = 105 unidades

GraficarTarea:Cocinas Integrales Mexicanas S.A desea calcular el pronóstico de venta para una cocina"NOVA", el pronóstico se requiere para el año 2003, así mismo, se estima convenienteasignar a n valores de 3, 4 y 5, además se tienen datos históricos de ventas de los últimos 9años, el calculo del pronóstico se deben obtener mediante PDM.

Cuando n= 3


1984 20

1985 25

1986 28

1987 30

1988 31

1989 32



1990 38

1991 41

1992 45

1993 40

1994 38

1995 42

1996 46

1997 30

1998 38

1999 40

2000 38

Cuando n= 4


1984 20

1985 25

1986 28

1987 30

1988 31

1989 32

1990 38

1991 41

1992 45

1993 40



1994 38

1995 42

1996 46

1997 30

1998 38

1999 40

2000 38

Cuando n= 5


1984 20

1985 25

1986 28

1987 30

1988 31

1989 32

1990 38

1991 41

1992 45

1993 40

1994 38

1995 42

1996 46

1997 30



1998 38

1999 40

2000 38

TÉCNICA No. 3 AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)Nos permite calcular los pronósticos de las ventas de la demanda para el siguiente periodoúnicamente, la aproximación exponencial. Es una ponderación o valor de ajustecon cierto grado de error, que se puede estimar o determinar al emitir un pronóstico, este valor de ajuste fluctúa en ( 0.1 y 1). Si el valor de ponderación es pequeño el deslizamiento oajuste será gradual y mínimo. Para asignar el valor de ajuste o de ponderación (a ) se debetener en cuente lo siguiente:

La demanda en condiciones de estabilidad a = 0.1, 0.2 y 0.3

La demanda en condiciones de estabilidad promedio La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos a = 0.7, 0.8 y

0.9.

Ejemplo:PHP es una empresa que se dedica a la fabricación de artículos higiénicos, el gerente demercadotecnia está interesado en conocer el pronóstico de ventas para l mes de octubre del2003, su exigencia le conduce a utilizar factores de conderación para a = 0.1, 0.2 y 0.3. paralo cual se cuenta con la siguiente información histórica que se indica a continuación. Elcálculo del pronóstico deseado se deberá obtener por AES.

para a = 0.1

PeriodosMensuales

Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a(D-P)

(D-P)2

Mayo 100 100 0 0 100 0

Junio 120 100 20 2 102 400

Julio 130 102 28 2.8 104.8 784

Agosto 120 104.8 152 1.52 106.32 231.04

Septiembre 140 106.32 37.68 3.36 109.68 1134.34

Octubre ¿? 109.68

S 2549.38

para a = 0.2

PeriodosMensuales


(D-P)2



Mayo 100 100 0 0 100 0

Junio 120 100 20 4 104 400

Julio 130 104 26 5.2 109.2 76

Agosto 120 109.2 10.8 2.16 111.36 116.64

Septiembre 140 11.36 28.64 5.72 117.08 820.24

Octubre ¿? 117.88

S 2012.88

para a = 0.3

PeriodosMensuales


(D-P)2

Mayo 100 100 0 0 100 0

Junio 120 100 20 6 106 400

Julio 130 106 24 7.2 113.2 576

Agosto 120 113.2 6.8 2.04 115.24 46.24

Septiembre 140 115.24 24.76 7.42 122.66 613.05

Octubre ¿? 122.66

TareaCon los siguientes datos calcule el pronóstico de ventas o de la demanda para el periodo 9,considere factores de ajuste 0.3 y 0.5; los datos históricos de ventas así como los periodos se

indican a continuación:para a = 0.3

PeriodosMensuales


(D-P)2

3

4

5



6

7

8

9

para a = 0.5

PeriodosMensuales


(D-P)2

3 16 16 0 0 0 0

4 18 16 2 1 4 4

5 20 17 3 1.5 9 9

6 12 18.5 -6.5 -3.25 42.25 42.25

7 16 15.25 .75 .37 .56 .5625

8 20 15.62 4.38 2.18 19.18 19.1844

9 17.8

S 74.996

TÉCNICA No. 4 AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)

Técnica cuantitativa que permite calcular los pronósticos de la demanda para periodosfuturos, teniendo como antecedente datos históricos en cuanto a periodos y demanda. Paraimplementar esta técnica o método a la solución de problemas de pronósticos de lademanda, se recomienda seguir el procedimiento:

1. Se calcula el pronóstico mediante el ajuste exponencial simple, teniendo en cuenta los valores del factor del ajuste.

2. Se selecciona el mejor pronóstico obtenido en el paso anterior, teniendo en cuenta elmenor error < (D-P)2

3. Con los resultados obtenidos en el paso anterior, se calcula al Ajuste ExponencialDoble.

a = 2(AES) – AED b = a /a -1 (AES– AED)

4. Con los datos anteriores se calcula los siguientes parámetros

5. Calcular el pronóstico final



y = a + b(x)donde y = pronóstico deseado o buscado (final).x = el periodo en el que se desea el pronóstico.

Ejemplo:Chocolates "Tin larín" S.A, esta interesada en conocer el pronóstico de ventas o de lademanda para el primer trimestre del año 2003, para lo cual usará AED, considerándose 3factores de ajuste: 0.2, 0.25 Y 0.35. La demanda está expresada en miles. Tanto el gerentede mercado como el de producción de la empresa están interesados en ver gráficamente elcomportamiento de la demanda de este producto a través de:

Datos o reg. históricos El mejor pronóstico obtenido por AES El mejor pronóstico obtenido por AED Los resultados obtenidos para el primer trimestre del año del 2003-02-23

para a = 0.2

PeriodosMensuales


(D-P)2

Junio 150 150 0 0 150 0

Julio 180 150 30 6 156 900

Agosto 200 156 44 8.8 164.8 1936

Septiembre 120 164.8 -44.8 -8.96 155.84 2007.04

Octubre 140 155.84 -15.84 -3.10 152.67 250.9

152.67 S 5093.95

para a = 0.25

PeriodosMensuales


(D-P)2

Junio 150 150 0 0 150 0

Julio 180 350 30 7.5 157.5 900

Agosto 200 157.5 42.5 10.62 168.12 1806.25

Septiembre 120 168.12 -48.125 -12.03 156.09 2316.02

Octubre 140 156.09 -16.09 -4.02 152.07 259.0



152.07 S 5281.25

para a = 0.36

PeriodosMensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a(D-P) (D-P)2

Junio 150

Julio 180

Agosto 200

Septiembre 120

Octubre 140

Técnica 5: Mínimos CuadradosEsta es otra técnica de tipo cuantitativo que permite el cálculo de los pronósticos paraperíodos futuros, para lo cual requiere de registros históricos que sean consistentes, reales y precisos.Esta técnica como su nombre lo indica se trata de sacar el total de las desviaciones elevadasal cuadrado a un valor mínimo: su objetivo es determinar los coeficientes a y b, que sonconocidos como coeficientes de regresión, donde x es la variable independiente(tiempo), y es la variable dependiente (pronóstico de la demanda).En la práctica se pueden utilizar dos métodos para calcular los pronósticos a través demínimos cuadrados: Fórmula general y Métodos simplificado.

1. Para aplicar este método en el cálculo de pronósticos de la demanda, se deben teneren cuenta las siguientes expresiones matemáticas:

donde:

n = tamaño de la muestra o el número de períodos

x = período en el que se desea el pronóstico

y = el pronóstico

2. FÓRMULA GENERAL3. MÉTODO SIMPLIFICADO (PARES Y NONES)

El método simplificado como su nombre lo indica, en la práctica es más simple y se llega alresultado de forma más rápida. Las expresiones a usar son:



donde:

n = tamaño de la muestra o el número de períodos

x = período en el que se desea el pronóstico

y = el pronóstico

¿Cuándo será par y cuando será non?Pares: Debemos entender por pares el numero de períodos expresados de dos en dos (2, 4,6, 8...)Nones: Es cuando los períodos considerados en los cálculos son impares (1, 3, 5, 7, 9...)

Ejemplo:Panasonic, empresa internacional en su área de pilas desechables, desea calcular elpronóstico de ventas para el año 2003, teniendo como antecedentes los datos que semuestran en la tabla. El cálculo del pronóstico se deberá emitir mediante la formula general y corroborarse con el método simplificado que corresponda.

a.

Períodos Ventas (miles) x xy x2

1990 85 1 85 1

1991 89 2 178 4

1992 92 3 276 9

1993 95 4 380 16

1994 93 5 465 25

1995 98 6 588 36

Σ 552 21 1972 91

b.

c. Cálculo del pronóstico



d.

a. x son los períodos desde el primer dato histórico hasta el pronóstico a calcular

b. Solución por Fórmula Generalc. Solución por Método Simplificado

Pares porque el número de períodos es par (6)


1990 85 -5 -425 25

1991 89 -3 -267 9

1992 92 -1 -92 1

0 0 0

1993 95 1 95 1

1994 93 3 279 9

1995 98 5 40 25

Σ 552 0 80 70

NOTA: A x se le asignan valore impares por que es un problema par.

*los períodos se cuentan a partir de 1993 con números consecutivos impares de losasignados a x en un principio hasta llegar a 2003:

96-7 2000-15

97-9 2001-17

98-11 2002-19

99-13 2003-21



Sabritas S.A de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas para uno de sus productos en elaño 2003 y en torno a éste resultado, se hará la planeación de los recursos a utilizar en elsistema; para lo cual cuenta con el volumen de ventas anuales que se indican en la siguientetabla.

El cálculo de éste pronóstico se deberá hacer a través de Fórmula General y MétodoSimplificado.

a.


1987 120 1 120 1

1988 121 2 242 4

1989 117 3 351 9

1990 118 4 472 16

1991 124 5 620 25

1992 125 6 750 36

1993 120 7 840 49

1994 118 8 944 64

1995 130 9 1170 81

å 1093 45 5509 285

b.

c.

d. Cálculo del pronóstico

e.

f. Solución por Fórmula Generalg. Solución por Método Simplificado

Nones porque el número de períodos es impar (9)




1987 120 -4 -480 16

1988 121 -3 -363 9

1989 117 -2 -234 4

1990 118 -1 -118 1

1991 124 0 0 0

1992 125 1 125 1

1993 120 2 240 4

1994 118 3 354 9

1995 130 4 520 16

Σ 1093 0 44 60

NOTA: A x se le asignan valores consecutivos

*los períodos se cuentan a partir de 1992 con números consecutivos de los asignados a x enun principio hasta llegar a 2003:

96-5 2000-9

97-6 2001-10

98-7 2002-11

99-8 2003-12

TÉCNICA 6: ÍNDICES DE ESTACIONALIDADEsta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas cuando existe estacionalidad o ciclos y también se utiliza cuando en cada período existen diferencias de ventas muy marcadas,razón por la cual se hace necesario calcular un índice que nos permitirá un ajuste por cadaperíodo.



El concepto de Índice de Estacionalidad se explicará con más detalle a partir del siguienteproblema:

Ejemplo:Teniendo como referencia la información histórica que se indica en la siguiente tabla,determine el pronóstico para el año 2003 y ajústelo mediante índices de estacionalidad.

Períodos

(anuales)

B I M E S T R E S

Total

1o 2o 3o 4o 5o 6º

1991 80 120 130 100 90 120 640

1992 55 140 140 105 95 125 660

1993 84 160 150 105 94 125 718

1994 83 170 155 110 93 130 741

1995 81 175 160 100 92 140 748

å 383 765 735 520 464 640 3507

Solución:

1. Hacer sumatorias horizontales y verticales en su caso.

2. Calcular los promedios por bimestre (en este caso)

3. Cálculo del promedio total



4. Cálculo de los indices de estacionalidad

Períodos Ventas x xy x2

1991 640 1 640 1

1992 660 2 1320 4

1993 718 3 2154 9

1994 741 4 2964 16

1995 748 5 3740 25

Σ 3507 15 10818 55

5.

6.

7. Cálculo del pronóstico

8.

9. Calcular el pronóstico para el año 2003

10. Calcular el pronóstico promedio11. Ajuste del pronóstico bimestral por los IE

Períodos

(anuales)

B I M E S T R E S

1o 2o 3o 4o 5o 6º

IE 0.665 1.308 1.257 0.889 0.793 1.094



Pronostico

Promedio166.40 166.40 166.40 166.40 166.40 166.40

Pronóstico

Bimestralajustado por IE

108.992 217.651 209.164 147.929 131.955 182.04

3. Glosario de PCP

Ingeniería Industrial: Consiste en todas las actividades de control de ingeniería y administración que no se pueden designar claramente como funciones de otras ingenieríaso de contabilidad. Incluye un cambio de variedad de tareas establecidas con el propósito dediseñar, establecer y mantener los sistemas administrativos para una eficiente operación.Planeación. Es un proceso racional que busca prever posibilidades o condiciones futuras y tomar una serie de decisiones para llegar a ellas. Requiere del establecimiento de objetivos

y políticas, así como la fijación de programas y la determinación de métodos específicos.Producción.- Son los bienes y servicios producidos para ser usados fuera de laprogramación que se entregan al mercado o al sector de la sociedad, geográfico o de laeconomía al cual se sirve y que pretenden lograr directamente la finalidad de laorganización.Control.- Comprobación, verificación, fiscalización, examen, registro, inspección,preponderancia, dominio, mando, poder. Quien controla una cosa.Mercado.- Conjunto de grupos de compra venta. Lugar o edificio público destinado alcomercio. Conjunto de consumidores y productores de un artículo o línea de artículos.Elementos del mercado.-

Lugar Proveedores Empresas Compradores Dinero Productos Bienes y/o servicios

Sistema.-Conjunto de elementos que intervienen entre sí para lograr un fin específico.Sistema productivo.-

Entrada, insumo, salida (bien y o servicio)Enfoque sistemático.-Nos permite visualizar, diagnosticar posibles soluciones a problemas.Demanda.-Es la cantidad de productos, bienes y o servicios que se requieren por parte de losconsumidores.Pronosticar.-Es predecir el futuro a partir de algunos indicios.Pronóstico.-Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependeráde los cambios en las variables externas al sistema de producción.

Técnicas de pronósticos. Cualitativas



Cuantitativas Combinación de ambas

Empresa.-Empresa es un termino nada fácil de definir, ya que a este concepto de le dan diferentes

enfoques (económico, jurídico, filosófico, social, etc.). En su más simple acepción significala acción de emprender una cosa con un riesgo implícito.Es necesario analizar algunas de las definiciones más trascendentes de la empresa, con elpropósito de emitir una definición con un enfoque administrativo: Anthony Jay: Institución para el empleo eficaz de los recursos mediante un gobierno (juntadirectiva), para mantener y aumentar la riqueza de los accionistas y proporcionarleseguridad y prosperidad a los empleados.Modo de producción.- Es una etapa del desarrollo histórico de la humanidad. Cada etapa seconforma por las relaciones de producción y distribución que se establecen entre los gruposhumanos. Adicionalmente el modo de producción también integra el grado de desarrollo enel que se encuentran el trabajo y los medios de producción.

Producto.- Se entiende por producto a todo los bienes y servicios que aparecen comoresultado de la actividad económica.Demanda.- Es la cantidad de bienes que los consumidores desean y pueden comprar en elmercado a un precio dado y un periodo de tiempo determinadoOferta.- Es la cantidad de mercancías o servicios que entran en le mercado a un precio dado y en periodo de determinado tiempo.

4. Exámenes de Planeación y Control de la Producción 1 - IPN

DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ACADEMIAS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES – INGENIERÍA INDUSTRIAL1. La compañía confecciones modernas, a través de su departamento de PCP desea estimar

su pronóstico de la demanda para el año 1998 a través de varias técnicas y poder escoger elmás conveniente. La información con que se cuenta es la siguiente:demanda de vestidos de T R I M E S T R E Snoche1º 2º 3º 4º TOTAL1990 90 46 88 49 2731991 111 60 114 64 3491992 132 74 148 86 4401993 142 68 181 94 4851994 142 79 195 106 522

Las técnicas a considerar son:a. Promedio móvil ajustado por tendencia para n = 2 b. Aproximación exponencial ajustada por tendencia para L = 0.4c. series de tiempo a través de la ecuación de la recta

¿Cuál técnica escogería y porqué?2.- Con la técnica seleccionada, calcule el pronóstico para el tercer trimestre del año 2000.De acuerdo a los índices obtenidos analice los resultados y haga un comentario explicativo.3.- Determine la correlación de la ecuación de la recta.¿Cómo sabemos que hay una buena relación entre las variables y acuerdo al producto quemanejamos cuál podría ser el factor a relacionar?

Con los siguientes datos



1990. 5001991. 4501992. 6001993. 6501994. 700

Departamento De Ciencias De La Ingeniería Academias de investigación de operaciones– ingeniería industrialPlaneación y control de la producción I1. OSRAM compañía dedicada a la fabricación de focos ha observado que en los últimosaños han disminuido las ventas de focos de 150 Watts de acuerdo con la siguienteinformación.

Año 1991 1992 1993 1994 1995 1996

Ventas 228.8 158.9 176.4 165.1 145.6 130.3

El director de la compañía desea estimar el pronóstico de la demanda para 1998 con objetode ver si se justifica o no seguirlo produciendo, para lo cual debe elegir entre las siguientestécnicas.

a. Promedio móvil con n = 2 b. Aproximación exponencial con a = ½

2.- Una empresa fabricante de cosméticos desea saber si existe correlación entre gastospublicitarios y sus ventas, si se cuenta con la siguiente información, además de pronosticarlas ventas para 1997, si se invertirán $ 7000.00 en publicidad.

Año 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 Ventas 385 577 685 731 769 923 1154(miles $)Gastos 1.5 2.6 3.6 3.8 4.3 5.0 5.8Publicitarios

3.- La empresa Prentice may Internacional desea conocer el pronóstico bimestral para 1998utilizando la técnica de mínimos cuadrados.

Mes 1994 1995 1996

ENERO 19 25 30

FEBRERO 20 24 29

MARZO 21 23 28

ABRIL 22 22 27

MAYO 23 21 26

JUNIO 22 20 25

JULIO 21 21 26



AGOSTO 20 22 27

SEPTIEMBRE 19 23 28

OCTUBRE 18 24 29

NOVIEMBRE 24 25 30

DICIEMBRE 21 22 28

NOTA: EN TODOS LOS EJERCICIOS, GRAFÍQUE Y EMITA SUS COMENTARIOS

1. De acuerdo con la opinión de algunos directivos de "la granada S.A." las ventas de vestidos para dama tipo junior están relacionados con las ventas de Zapatillas de la marcaNine West. Si es cierta dicha relación se incrementará la producción para otoño e invierno

por considerarlas altas en ventas. Utilice la técnica correspondiente para conocer si dicharelación es buena.

AÑO Venta de Vestidos Ventas de Zapatillas

1989 1350 955

1990 1390 960

1991 1448 970

1992 1500 1005

1993 1550 1025

1994 1623 1100

2. La Empresa la manzana S.A., ha proporcionado sus ventas reales correspondientes al año1995 y desea calcular sus ventas para el segundo semestre de 1996. Utilizando la técnica de

aproximación exponencial, con factores de ponderación de un 30 y 50%. La informacióncomplementaria es la siguiente:

Periodo Ventas Reales

J 960

A 970

S 950



O 935

N 926

D 943

3. La empresa www.monografias.com desea conocer el pronóstico mensual para 1997utilizando la técnica de mínimos cuadrados (índices estaciones)

AÑO ENERO FEB MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGO SEPT. OCT NOV- DIC

1991 23 21 20 24 22 25 20 26 25 28 27 30

1992 26 21 22 20 24 22 25 26 26 20 27 30

1993 19 22 23 26 21 24 24 25 28 21 25 21

Aunque no creo que nadie de verdad use este método en la vida real para pronosticar

Documents

Transcript of Aunque no creo que nadie de verdad use este método en la vida real para pronosticar