Pronosticos de Demanda PCO
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Indice
1. Pronostico
2. Problemario de Inventarios
3. Glosario de PCP
4. Exámenes de Planeación y Control de la Producción 1 - IPN
5. Súper Vínculos WEB – Ingeniería Industrial
1. Pronostico.
Es una serie de datos que en base a una serie de estudios determinan la demanda en un futuro de un
determinado producto.
1.- ¿Qué significa pronosticar?
Es predecir el futuro a partir de algunos indicios
2.- ¿Qué es un pronóstico?
Es una inferencia a partir de ciertos datos
3.- ¿Cómo se define el pronóstico?
Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependerá de los cambios en
las variables externas al sistema de producción.
4.- ¿Cuáles son los antecedentes de los pronósticos?
Tuvieron su origen en aspectos informales de la vida cotidiana. En otras épocas los Reyes, los Políticos y
personas adineradas acudían a los clarividentes para que les comentaran acerca de sus vidas en el futuro. Al
paso del tiempo estas ideas las adoptan los comerciantes y empresarios y se fue formalizando poco a poco
para el concepto de los pronósticos hasta llegar a la que hoy se conoce como un importante tema.
5.- ¿Dónde se utilizan las técnicas de pronósticos en una empresa para determinar la demanda?
Estas técnicas se utilizan en empresas para determinar la demanda futura de sus productos, y en base a esto
planear y controlar la cantidad de productos que deberá producir.
6.- ¿Cuándo una empresa está en condiciones de optimizar?
Cuando una empresa determina la demanda futura de sus pronósticos, esta en condiciones de optimizar el
uso de todos sus recursos, lograr su objetivos y satisfacer la demanda de sus clientes oportunamente.
7.- ¿Quién utiliza las técnicas de pronósticos?
Personal especializado y adscritos a las áreas de producción y mercadotecnia de las productoras o bienes .
8.- ¿Cuál es la validez de un pronóstico?
No es la verdad absoluta respecto a algún evento en el futuro, un pronóstico solo es una aproximación a la
realidad entre más se acerque a ella mejor será.
9.- En una Sistema de producción se presentan 2 grupos de problemas
a)Probabilidad de diseño
b)Probabilidad de la planeación
10.- ¿Cómo se agrupan las técnicas de pronósticos que utilizan en la actualidad?
Cualitativas
Cuantitativas
Combinación de ambas
2. Problemario de Inventarios
TÉCNICA No. 1 PROMEDIO MÓVIL SIMPLE (PMS)
Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas para el siguiente periodo exclusivamente, como su
nombre lo indica es un promedio que se obtiene n datos; para definir en forma práctica cuál será el mejor
resultado, se deberá tomar en cuenta el de menor 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 práctica es 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 producto o 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 de 2003, para lo cual se debe considerar que n= 2, 3, 4. sabiendo
que los últimos meses el área de mercadotecnia ha registrado la int. histórica que se indica en la siguiente en
la siguiente tabla
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
Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
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
Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
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 45 unidades 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 de estos 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 debe considerar que n=2,3,4. A partir del mejor
pronóstico indique si la producción de codos de 90°x 25mm crece o decrece y en consecuencia indique que
acciones.
Cuando n= 2
Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)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
Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
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
Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
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 con respecto 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 el procedimiento 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 buscado
x = el periodo en el que se desea el pronóstico
Ejemplo:
Con los datos obtenidos en el problema anterior, se desea calcular los pronósticos de ventas para los meses
de Noviembre, Diciembre y Enero. Estos cálculos se deberán obtener mediante PMD.
Paso 3
Cuando n= 4
Periodos Mensuales
Demanda (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 4
a = 2(PMS) – PMD
a = 2 (37.50) – 30 = 45
a = 45
b = n/n-1 (PMS – PMD)
b = 15
Paso 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
Graficar
Tarea:
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 conveniente asignar a n valores de 3, 4 y 5,
además se tienen datos históricos de ventas de los últimos 9 años, el calculo del pronóstico se deben obtener
mediante PDM.
Cuando n= 3
Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
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
Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
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
Periodos Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
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 periodo únicamente, la
aproximación exponencial. Es una ponderación o valor de ajuste con 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 o ajuste será gradual y mínimo. Para asignar el valor de ajuste o de
ponderación (a ) se debe tener 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 de mercadotecnia está
interesado en conocer el pronóstico de ventas para l mes de octubre del 2003, su exigencia le conduce a
utilizar factores de conderación para a = 0.1, 0.2 y 0.3. para lo cual se cuenta con la siguiente información
histórica que se indica a continuación. El cálculo del pronóstico deseado se deberá obtener por AES.
para a = 0.1
Periodos
Mensuales
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
Periodos
Mensuales
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 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
Periodos
Mensuales
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 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
Tarea
Con 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
Periodos
Mensuales
Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a
(D-P)
(D-P)2
3
4
5
6
7
8
9
para a = 0.5
Periodos
Mensuales
Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a
(D-P)
(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 periodos futuros, teniendo como
antecedente datos históricos en cuanto a periodos y demanda. Para implementar esta técnica o método a la
solución de problemas de pronósticos de la demanda, 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 el menor error < (D-
P)2
3. Con los resultados obtenidos en el paso anterior, se calcula al Ajuste Exponencial Doble.
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 la demanda para el primer
trimestre del año 2003, para lo cual usará AED, considerándose 3 factores de ajuste: 0.2, 0.25 Y 0.35. La
demanda está expresada en miles. Tanto el gerente de mercado como el de producción de la empresa están
interesados en ver gráficamente el comportamiento 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
Periodos
Mensuales
Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a
(D-P)
(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
Periodos
Mensuales
Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) a (D-P) P´ = P + a
(D-P)
(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
Periodos
Mensuales
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 Cuadrados
Esta es otra técnica de tipo cuantitativo que permite el cálculo de los pronósticos para períodos 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 elevadas al cuadrado a un
valor mínimo: su objetivo es determinar los coeficientes a y b, que son conocidos 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 de mínimos cuadrados:
Fórmula general y Métodos simplificado.
1. Para aplicar este método en el cálculo de pronósticos de la demanda, se deben tener en 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 GENERAL
3. MÉTODO SIMPLIFICADO (PARES Y NONES)
El método simplificado como su nombre lo indica, en la práctica es más simple y se llega al resultado 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 el pronóstico de ventas
para el año 2003, teniendo como antecedentes los datos que se muestran 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. e. x son los períodos desde el primer dato histórico hasta el pronóstico a calcular
f. Solución por Fórmula General
g. Solución por Método Simplificado
Pares porque el número de períodos es par (6)
Períodos Ventas (miles) x xy x2
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 los asignados 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 el año 2003 y en
torno a éste resultado, se hará la planeación de los recursos a utilizar en el sistema; para lo cual cuenta con el
volumen de ventas anuales que se indican en la siguiente tabla.
El cálculo de éste pronóstico se deberá hacer a través de Fórmula General y Método Simplificado.
a.
Períodos Ventas (miles) x xy x2
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 General
g. Solución por Método Simplificado
Nones porque el número de períodos es impar (9)
Períodos Ventas (miles) x xy x2
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 en un 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 ESTACIONALIDAD
Esta 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 cada período.
El concepto de Índice de Estacionalidad se explicará con más detalle a partir del siguiente problema:
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 promedio
11. 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
Promedio 166.40 166.40 166.40 166.40 166.40 166.40
Pronóstico
Bimestral ajustado
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 ingenierías o de contabilidad. Incluye un cambio de
variedad de tareas establecidas con el propósito de diseñar, 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 la programación que se entregan
al mercado o al sector de la sociedad, geográfico o de la economía al cual se sirve y que pretenden lograr
directamente la finalidad de la organización.
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 al comercio. 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 los consumidores.
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 dependerá de 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 significa la acción de emprender una
cosa con un riesgo implícito.
Es necesario analizar algunas de las definiciones más trascendentes de la empresa, con el propósito de emitir
una definición con un enfoque administrativo:
Anthony Jay: Institución para el empleo eficaz de los recursos mediante un gobierno (junta directiva), para
mantener y aumentar la riqueza de los accionistas y proporcionarle seguridad y prosperidad a los empleados.
Modo de producción.- Es una etapa del desarrollo histórico de la humanidad. Cada etapa se conforma por las
relaciones de producción y distribución que se establecen entre los grupos humanos. Adicionalmente el modo
de producción también integra el grado de desarrollo en el que se encuentran el trabajo y los medios de
producción.
Producto.- Se entiende por producto a todo los bienes y servicios que aparecen como resultado de la actividad
económica.
Demanda.- Es la cantidad de bienes que los consumidores desean y pueden comprar en el mercado a un
precio dado y un periodo de tiempo determinado
Oferta.- 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 INDUSTRIAL
1. 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 el más conveniente. La información
con que se cuenta es la siguiente:
demanda de
vestidos de T R I M E S T R E S
noche
1º 2º 3º 4º TOTAL
1990 90 46 88 49 273
1991 111 60 114 64 349
1992 132 74 148 86 440
1993 142 68 181 94 485
1994 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 = 0.4
c. 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 que manejamos cuál
podría ser el factor a relacionar?
Con los siguientes datos
1990. 500
1991. 450
1992. 600
1993. 650
1994. 700
Departamento De Ciencias De La Ingeniería
Academias de investigación de operaciones – ingeniería industrial
Planeación y control de la producción I
1. OSRAM compañía dedicada a la fabricación de focos ha observado que en los últimos años han disminuido
las ventas de focos de 150 Watts de acuerdo con la siguiente información.
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 objeto de ver si se
justifica o no seguirlo produciendo, para lo cual debe elegir entre las siguientes técnicas.
a. Promedio móvil con n = 2
b. Aproximación exponencial con a = ½
2.- Una empresa fabricante de cosméticos desea saber si existe correlación entre gastos publicitarios y sus
ventas, si se cuenta con la siguiente información, además de pronosticar las 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 5.8
Publicitarios
3.- La empresa Prentice may Internacional desea conocer el pronóstico bimestral para 1998 utilizando 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 marca Nine 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 dicha relación 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 año 1995 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 información complementaria 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 1997 utilizando 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
Nota: En Todos Los Ejercicios, Grafíque Y Emita Sus Comentarios
5. Súper Vínculos WEB – Ingeniería Industrial
La enseñanza de la ingeniería frente a la privatización
http://www.monografias.com/trabajos12/pedense/pedense.shtml
Definición de Filosofía
http://www.monografias.com/trabajos12/wfiloso/wfiloso.shtml
Recensión del Libro Didáctica Magna
http://www.monografias.com/trabajos12/wpedag/wpedag.shtml
Ingeniería de métodos
http://www.monografias.com/trabajos12/ingdemet/ingdemet.shtml
Ingeniería de Medición
http://www.monografias.com/trabajos12/medtrab/medtrab.shtml
Control de Calidad
http://www.monografias.com/trabajos11/primdep/primdep.shtml
Investigación de mercados
http://www.monografias.com/trabajos11/invmerc/invmerc.shtml
Análisis Sistemático de la Producción 1
http://www.monografias.com/trabajos12/andeprod/andeprod.shtml
Aplicaciones del tiempo estándar en la Tutsi
http://www.monografias.com/trabajos12/ingdemeti/ingdemeti.shtml
Átomo
http://www.monografias.com/trabajos12/atomo/atomo.shtml
Entender el Mundo de Hoy
http://www.monografias.com/trabajos12/entenmun/entenmun.shtml
Gráficos de Control de Shewhart
http://www.monografias.com/trabajos12/concalgra/concalgra.shtml
Distribución de Planta
http://www.monografias.com/trabajos12/distpla/distpla.shtml
Mecánica Clásica
http://www.monografias.com/trabajos12/henerg/henerg.shtml
UPIICSA
http://www.monografias.com/trabajos12/hlaunid/hlaunid.shtml
Prácticas de Mecánica
http://www.monografias.com/trabajos12/pruemec/pruemec.shtml
Mecánica Clásica - Movimiento unidimensional
http://www.monografias.com/trabajos12/moviunid/moviunid.shtml
Glaxosmithkline - Aplicación de los resultados del Tiempo Estándar
http://www.monografias.com/trabajos12/immuestr/immuestr.shtml
Biología
http://www.monografias.com/trabajos12/biolo/biolo.shtml
Exámenes de Álgebra Lineal
http://www.monografias.com/trabajos12/exal/exal.shtml
México: ¿Adoptando Nueva Cultura?
http://www.monografias.com/trabajos12/nucul/nucul.shtml
Curso de Fisicoquímica
http://www.monografias.com/trabajos12/fisico/fisico.shtml
Prácticas de Laboratorio de Electricidad de Ingeniería
http://www.monografias.com/trabajos12/label/label.shtml
Prácticas del laboratorio de química de la Universidad
http://www.monografias.com/trabajos12/prala/prala.shtml
Problemas de Física de Resnick, Halliday, Krane
http://www.monografias.com/trabajos12/resni/resni.shtml
Teoría de al Empresa
http://www.monografias.com/trabajos12/empre/empre.shtml
Fraude del Siglo
http://www.monografias.com/trabajos12/frasi/frasi.shtml
Autor: Iván Escalona Moreno Karla Ortiz Van Steenberghe
Ocupación: Estudiante Materia: Planeación y Control de la Producción 1 Clasificación: Ingeniería Industrial Estudios Universitarios: Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias sociales y Administrativas (U.P.I.I.C.S.A.) del Instituto Politécnico Nacional (I.P.N.) Ciudad de Origen: México, Distrito Federal Fecha de elaboración e investigación: 03 de Abril del 2003 Profesor que revisó trabajo: Alcantar Maya Abel (Catedrático de Academia de Investigación de Operaciones (IO) de la U.P.I.I.C.S.A.)
Leer más: http://www.monografias.com/trabajos13/placo/placo.shtml#ixzz2cTzwtnLe