TEMARIO PROCESOS DE FABRICACION

___________________________________________________________________________________ INSTITUTO TECNOLOGICO DE CHIHUAHUA II Administracin de las operaciones I

II. PRONSTICO DE LA DEMANDA.

2.1 CARACTERSTICAS DE LA DEMANDA.

Qu es la demanda?

La demanda se define como la cantidad y calidad de bienes y servicios que pueden ser adquiridos en los diferentes precios del mercado por un consumidor (demanda individual) o por el conjunto de consumidores (demanda total o de mercado), en un momento determinado. La demanda es una funcin matemtica con variables como las sig:

Qdp = cantidad demandada del bien o servicio. P = precio del bien o servicio. I = ingreso del consumidor. G = gustos y preferencias. N = nmeros de consumidores. Ps = precios de bienes. Pc = precio de bienes complementarios.

Demanda independiente.

Se entiende por demanda independiente aquella que se genera a partir de decisiones ajenas a la empresa, por ejemplo la demanda de productos terminados acostumbra a ser externa a la empresa en el sentido en que las decisiones de los clientes no son controlables por la empresa (aunque s pueden ser influidas). Tambin se clasificara como demanda independiente la correspondiente a piezas de recambio.

Demanda dependiente.

Es la que se genera a partir de decisiones tomadas por la propia empresa, por ejemplo an si se pronostica una demanda de 100 coches para el mes prximo (demanda independiente) la Direccin puede determinar fabricar 120 este mes, para lo que se precisaran 120 carburadores, 120 volantes, 480 ruedas, etc. La demanda de carburadores, volantes, ruedas es una demanda dependiente de la decisin tomada por la propia empresa de fabricar 120 coches.

Caracterstica de la Demanda.

A continuacin se presentan algunas preguntas que se deben considerar antes de decidir sobre la tcnica de pronstico ms adecuada para un problema en particular.1. Por qu se requiere un pronstico? 2. Quin utilizara el pronstico? 3. Cules son las caractersticas de los datos disponibles? 4. Qu espacio de tiempo se pronosticara? 5. Cules son los requerimientos mnimos de datos? 6. Cul es la precisin deseada? 7. Cul ser el costo del pronstico?

Para una buena seleccin de la tcnica del pronstico adecuada, el pronosticador deber poder hacer lo siguiente:

1. Definir la naturaleza del problema de pronstico. 2. Explicar la naturaleza de los datos bajo investigacin. 3. Describir las capacidades y limitaciones de las tcnicas de pronstico potencialmente tiles. 4. Desarrollar algunos criterios predeterminados sobre los cuales se pueda tomar la decisin de la seleccin.

Un factor principal que influye en la seleccin de una tcnica de pronstico consiste en la identificacin y comprensin de patrones histricos en los datos. Si se pueden reconocer patrones de tendencia, cclicos o estacinales, entonces se pueden seleccionar las tcnicas con la capacidad de utilizar eficazmente estos patrones.

Importancia estratgica del Pronstico en la Demanda.

Qu es un pronstico? Es una tcnica que permite predecir lo que ocurrir en el futuro. El pronstico depender de los cambios en las variables externas al sistema.

Los pronsticos son estimaciones de la ocurrencia, la cronologa o la magnitud de futuros eventos inciertos.

Cualquier actividad encaminada a un fin en la cual los resultados futuros estn asociados a la incertidumbre, involucra al pronstico. Esta no se trata de que si debe pronosticar o no; se trata de que se debe pronosticar y cmo hacerlo. Los pronsticos segn el horizonte de tiempo pueden ser de largo plazo, mediano plazo o corto plazo. Hay dos razones por las cuales se hace necesario el pronstico: 1)El pronstico que se hace para ayudar a identificar un problema.2)Los pronsticos se hacen para solucionar un problema.

Cul es la validez de un pronstico?

No es la verdad absoluta respecto a algn evento en el futuro, un pronstico solo es una aproximacin a la realidad entre ms se acerque a ella mejor ser.

Historia de los pronsticos.

Tuvieron su origen en aspectos informales de la vida cotidiana. En otras pocas los Reyes, los Polticos y personas adineradas acudan 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 pronsticos hasta llegar a la que hoy se conoce como un importante tema.

Muchas de las tcnicas de pronostico que se utilizan actualmente se desarrollaron en el siglo XIX; un ejemplo de ello son los anlisis de regresin. Con el desarrollo de tcnicas de pronstico ms complejas, junto con el advenimiento de las computadoras, los pronsticos recibieron ms atencin durante los aos recientes. Este desarrollo es en especial cierto desde la proliferacin de la pequea computadora personal. Ahora todos los administradores posen la capacidad de utilizar tcnicas de anlisis de datos muy complejas para fines de pronstico, y una comprensin de dichas tcnicas es esencial hoy en da para los Administradores de Empresas.

Al crecer la preocupacin de los Administradores por el proceso de pronstico, se continan desarrollando nuevas tcnicas de pronstico. Esta atencin se enfoca de manera particular en los errores, que son parte inherente de cualquier procedimiento de pronstico. Es raro que los pronsticos coincidan al pie de la letra con el futuro, una vez llegado este, quienes pronostican solo pueden intentar que los inevitables errores sean tan pequeos como sea posible.

Importancia del pronstico.

Los pronsticos son importantes al momento de tomar una decisin, en cualquier aspecto que sea, para que con la misma y con unas bases estadsticas slidas nos permitan eliminar cualquier posible error al tomar una decisin.

En vista de las imprecisiones inherentes al proceso, Por qu es necesario pronosticar? La respuesta es que todas las organizaciones operan en una atmsfera de incertidumbre y que, a pesar de este hecho, se deben tomar decisiones que afecten el futuro de la organizacin.

Las tcnicas de pronstico que pueden emplearse para complementar el sentido y la capacidad administrativa de los que toman las decisiones son elementos de juicio en el proceso de pronstico. Quienes toman la decisin lo harn mejor si a partir de la comprensin de las tcnicas de pronstico, tanto cualitativa como cuantitativa, las utilizan de manera adecuada, en vez de que se vean forzados a planear el futuro sin el beneficio de esta valiosa informacin complementaria.

Meta del pronstico.

La meta de cualquier sistema de pronsticos es proporcionar pronsticos con la exactitud necesaria, a tiempo y a un costo razonable. Un pronstico oportuno est determinado por su utilizacin. El trueque bsico de los pronsticos se hace entre la respuesta al cambio y a la estabilidad, es decir, si se experimenta una demanda anormalmente alta una semana debe decidirse si se requiere ms producto la siguiente semana. Si la demanda alta refleja un cambio en el patrn de demanda, debe aumentarse la produccin, pero si fue slo una fluctuacin aleatoria, no se aumenta. Un buen sistema de pronsticos reaccionar ante los cambios reales e ignorar las variaciones al azar.

Pasos a seguir en el pronstico.

Todos los procedimientos formales de pronstico comprenden la extensin de las experiencias del pasado al futuro incierto. De ah la suposicin de que las condiciones que generaron los datos anteriores son indistinguibles de las condiciones futuras, con excepcin de aquellas variables reconocidas de manera explcita por el modelo de pronstico. Por ejemplo, si se esta pronosticando el ndice de desempeo de los empleados en el trabajo, usando slo como pronstico la calificacin del examen de admisin, se asume que el ndice de desempeo en el trabajo de cada persona se afecta slo por dicho examen. Considerando que la suposicin de pasado y futuro indistinguibles no se cumple, resultarn pronsticos imprecisos, a menos que se modifiquen a juicio de quien se pronostica. La aceptacin de que las tcnicas de pronsticos funcionan sobre datos generados en sucesos histricos pasados conduce a la identificacin de cuatro pasos en el proceso de pronstico:

1. Recopilacin de datos.Sugiere la importancia de obtener datos adecuados y asegurarse que son correctos. Con frecuencia este paso es el mayor reto de todo el proceso de pronstico y el ms difcil de controlar, ya que los pasos siguientes se efectan sobre los datos, sean o no relevantes para el problema en cuestin. Siempre que se hace necesario obtener datos pertinentes en una organizacin, abundan los problemas de recopilacin y control de calidad. 2. Reduccin o condensacin de datos. La reduccin de datos con frecuencia es necesaria ya que en proceso de pronstico es posible tener muchos o muy pocos datos. Algunos datos pueden no ser pertinentes al problema, por lo que reduciran la precisin del pronstico. Otros datos pueden ser los adecuados, pero slo en ciertos periodos histricos. Por ejemplo, en el pronstico de ventas de automviles compactos podra desearse emplear slo datos de ventas de automviles a partir del embargo petrolero de la dcada de 1970, en vez de datos de los ltimos 50 aos. 3. Construccin del modelo. La construccin del modelo, implica ajustar los datos reunidos en un modelo de pronstico que sea el adecuado para minimizar el error del pronstico. Entre ms sencillo sea el modelo, ser mejor para lograr la aceptacin del proceso por parte de los administradores que toman las decisiones en la empresa. Con frecuencia se debe establecer un balance entre un enfoque de pronstico complejo que ofrezca ligeramente ms precisin y un enfoque sencillo que sea fcil de entender y ganar el apoyo de quienes toman las decisiones, de manera que lo utilicen efectivamente. Es obvio que los elementos de juicio forman parte de este proceso de seleccin. 4. Extrapolacin del modelo. Consiste en la extrapolacin en s del modelo de pronstico, lo cual ocurre una vez que se recolectaron y tal vez redujeron, los datos adecuados y que se seleccion un modelo de pronstico apropiado. Es comn que quien realiz el pronstico revise la precisin del proceso mediante el pronstico de periodos recientes de los que se conocen los valores histricos reales. Es entonces cuando se observan los errores de pronstico y se resumen de algn modo. Ciertos procedimientos de pronsticos, suman los valores absolutos de los errores y pueden reportar esta suma, o dividirla entre el nmero de intentos de pronstico para obtener el error de pronstico promedio. Otros procedimientos obtienen la suma de cuadrados de los errores, que se compara luego con cifras similares de mtodos de pronstico alternativos. Algunos procedimientos tambin rastrean y reportan la magnitud de los trminos de error sobre el periodo de pronstico. El examen de los patrones de error conduce con frecuencia al analista a la modificacin del procedimiento de pronstico, el cual genera despus pronsticos ms precisos.

Dnde se utilizan las tcnicas de pronsticos en una empresa?

Estas tcnicas 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 deber producir.

Costos de los errores de los pronsticos.

Las empresas que fabrican productos con largo ciclo de vida y ventas slidas estn menos interesadas en el costo de los errores en los pronsticos, porque es probable que en estos casos, los pronsticos se hallen cerca de las ventas reales. No obstante, cuando el pronstico de ventas que recibe la gerencia tiene un gran error estndar, los gerentes necesitan considerar los costos de sobreestimacin y subestimacin de las ventas.

Clasificacin de los pronsticos.

Por su plazo De corto plazo De mediano plazo De largo plazo

Segn el entorno a pronosticar Micro Macro

Segn el procedimiento empleado Cualitativo Cuantitativo

1. Pronstico a corto plazo. Este tiene un lapso de hasta un ao, pero es generalmente menor a tres meses. Se utiliza para planear las compras, programacin de planta, niveles de fuerza laboral, asignaciones de trabajo y niveles de produccin.2. Pronstico a mediano plazo. Un pronstico de rango mediano, o intermedio, generalmente con un lapso de tres meses a tres aos. Es valioso en la planeacin de produccin y presupuestos, planeacin de ventas, presupuestos de efectivo, y el anlisis de varios planes de operacin.3. Pronstico a largo plazo. Generalmente con lapsos de tres aos o ms, los pronsticos a largo plazo se utilizan para planear nuevos productos, desembolsos de capital, localizacin e instalaciones o su expansin, y la investigacin y el desarrollo.

El pronstico de la demanda es por ejemplo, estimar las ventas de un producto durante determinado periodo futuro. Los ejecutivos calculan primero la demanda en toda la industria o mercado para luego predecir las ventas de los productos de la compaa en ellos. El pronstico de la demanda da origen a varias clases de proyecciones. Un pronstico puede referirse a una industria entera, a una lnea de productos o bien a una marca individual. Puede aplicarse a la totalidad de un mercado o a un segmento en particular. La estimacin puede basarse en factores generales o en un plan especfico de comercializacin. Por lo tanto, para que un pronstico se entienda y sea til, es importante aclarar exactamente qu cosa describe.

Existen diferentes tipos de modelos formales para realizar pronsticos de la demanda. stos se han dividido en dos grandes grupos para su estudio, uno es el anlisis cuantitativo y otro el acceso cualitativo. Los pronsticos cualitativos o subjetivos incorporan factores importantes tales como la intuicin, emociones, experiencias personales del que toma la decisin y, sistemas de valores para alcanzar un pronstico. Los pronsticos cuantitativos, manejan una variedad de modelos matemticos que utilizan datos histricos (series de tiempo) y/o variables causales para pronosticar la demanda.

Usos de los pronsticos.

a) Mercadotecnia: Tamao del mercado Participacin en el mercado Tendencia de precios Desarrollo de nuevos productos

b) Produccin: Costo de materia prima Costo de mano de obra Disponibilidad de materia prima Disponibilidad de mano de obra Requerimientos de mantenimiento Capacidad disponible de la planta para la produccin

c) Finanzas: Tasas de inters Cuentas de pagos lentos

d) Recursos Humanos: Nmero de trabajadores Rotacin de personal Tendencias de ausentismo Tendencia de llegadas tarde

e) Planeacin Estratgica: Factores econmicos Cambios de precios Costos Crecimiento de lneas de productos

Tipos de pronsticos.

1. Pronsticos econmicos: marcan el ciclo del negocio al predecir las tasas de inflacin, oferta de dinero, nuevas construcciones, y otros indicadores de planeacin.2. Pronsticos tecnolgicos: tienen que ver con las tasas de progreso tecnolgico, que pueden dar por resultado el nacimiento de productos novedosos, que requieren nuevas plantas y equipo3. Pronsticos de demanda: son proyecciones de la demanda para los productos o servicios de una compaa. Estos pronsticos, tambin llamados pronsticos de ventas, conducen la produccin de una compaa, la capacidad, y los sistemas de programacin, y sirven como insumos a la planeacin financiera, de mercado y de personal.

2.2 MTODOS CUALITATIVOS PARA LOS PRONSTICOS.

Historia de los mtodos cualitativos.

A partir del siglo XIX y principios del XX lo que ahora denominamos mtodos cualitativos fueron empleados conscientemente en la investigacin social.

Los mtodos cualitativos tienen una rica historia en la sociologa norteamericana, incluso aunque hasta el momento no hayan sido objeto de una amplia aceptacin. El empleo de mtodos cualitativos se divulg primero en los estudios de los investigadores asociados con la Universidad de Chicago produjeron detallados estudios de observacin participante sobre la vida urbana; ricas historias de vida de criminales y delincuentes juveniles y un estudio clsico sobre la vida de los inmigrantes y sus familias en Polonia y los Estados Unidos basado en documentos personales. Antes de la dcada de 1940, quienes se consideraban estudiosos de la sociedad ya estaban familiarizados con la observacin participante, la entrevista en profundidad y los documentos personales.

Por importantes que fueran estos primeros estudios, el inters en la metodologa cualitativa declin hacia el final de la dcada de 1940 y principios de la de 1950, por el surgimiento de los mtodos cuantitativos. Desde la dcada de 1960 resurgi el empleo de los mtodos cualitativos.

Los pronsticos cualitativos son los que no requieren de una abierta manipulacin de datos sino que hacen uso del juicio de quien pronostica. Por su naturaleza stos suelen ser subjetivos incorporan factores importantes tales como la intuicin, emociones, experiencias personales del que toma la decisin, y sistema de valores para alcanzar un pronstico y no utilizan modelos matemticos. Las tcnicas cualitativas se usan cuando no se tiene disponibilidad de informacin histrica o los datos son escasos, por ejemplo cuando se introduce un producto nuevo al mercado. Usan el criterio de la persona y ciertas relaciones para transformar informacin cualitativa en estimados cuantitativos.

En los siguientes puntos se listan las caractersticas clave de los datos que provienen de pronsticos cualitativos:

Por lo general el pronstico se basa en un juicio personal o en alguna informacin cualitativa externa. El pronstico tiende a ser subjetivo; toda vez que suele desarrollarse a partir de la experiencia de las personas involucradas, con frecuencia estar sesgado con base en la posicin potencialmente optimista o pesimista de dichas personas. Una ventaja de este mtodo radica en que casi siempre permite obtener algunos resultados con bastante rapidez. En ciertos casos, la proyeccin cualitativa es especialmente importante, ya que puede constituir el nico mtodo disponible. Estos mtodos suelen utilizarse para productos individuales o familias de productos, y rara vez para mercados completos

Los mtodos cualitativos de pronsticos utilizan el juicio de los gerentes, su experiencia, los datos relevantes y un modelo matemtico implcito. Como el modelo es implcito, si dos gerentes distintos utilizan los mtodos cualitativos, es frecuente que lleguen a pronsticos con variaciones importantes.

Los pronsticos cualitativos deben utilizarse cuando los datos del pasado no resulten confiables como indicadores de las condiciones del futuro. Cuando ocurre lo anterior, los datos del pasado deben compensarse mediante un juicio antes de poder desarrollar un pronstico. Tambin debe utilizarse el pronstico cualitativo para la introduccin de nuevos productos cuando no se dispone de una base de los datos histricos.

Los mtodos cualitativos casi siempre se utilizan para pronsticos a mediano y largo plazo que involucren situaciones como diseo del proceso o capacidad de las instalaciones. En el caso de estas decisiones, los datos del pasado casi nunca estn disponibles o, cuando as es, pueden indicar un patrn poco estable.

Los mtodos cualitativos se pueden usar cuando:

La informacin de la variable que se est pronosticando no es cuantificable no est disponible o no son aplicables los datos histricos.

Algunos de los mtodos ms comunes de pronstico cualitativo son los siguientes:

1. Investigacin de Mercados: Se usa para evaluar y probar hiptesis acerca de mercados reales. Suelen ser cuestionarios estructurados que se envan a los clientes potenciales del mercado solicitando en ellos opinin acerca de productos o productos potenciales que intentan muchas veces averiguar la probabilidad de que los consumidores demanden ciertos productos o servicios. En resumen, una investigacin de mercado consiste en los siguientes pasos:

a. Desarrollar cuestionario con preguntas que proporcionen informacin necesaria para el desarrollo del pronstico, por ejemplo edad o ingresos o con qu frecuencia se consumira el producto. Si se aplica a distribuidor seran necesarios el tamao de la tienda y la proyeccin del nmero de artculos que comprara.b) Llevar a cabo la encuesta, ya sea por correo, fax, telfono, en revista, etc.c) Tabular y analizar los resultados e interpretarlos cuidadosamente.

La exactitud de ste mtodo puede ser excelente, dependiendo del cuidado que se haya puesto en el trabajo.

2. Delphi: inventado por la RAND Corporacin para emplearse en pronsticos ambientales, tambin puede aplicarse en la prediccin de ventas, se utiliza sobre todo con productos que son verdaderamente innovadores o importantes en adelantos tecnolgicos. La tcnica Delphi representa un intento por obtener pronsticos tecnolgicos ms precisos y significativos. Se utilizan paneles con expertos en el mercado especfico y de diferentes campos, los cuales intentan transferir al anlisis su conocimiento individual respecto de los factores que afectan la demanda, interactuando entre s para tratar de llegar a un consenso en cuanto al pronstico de la demanda. ste mtodo permite que cada experto realice sus pronsticos individuales annimamente, especificando las razones que lo llevaron a dicha proyeccin, despus el conjunto de stos se distribuye entre todos los expertos, lo cual permite que cada uno modifique sus proyecciones en base a la informacin de los dems. La idea es repetir sta serie de pasos hasta alcanzar un consenso.

Proceso usual en la tcnica Delphi:

a) Se selecciona un grupo de expertos en un rea en particular, un comit de expertos coordina esta tcnica, y el facilitador determina los participantes, escribe los cuestionarios y analiza los resultados. Los miembros del comit pueden ser expertos de diferentes campos. Por ejemplo uno puede tener orientacin hacia las ventas y otro ser economista. Ellos ofrecen diversos puntos de vista y consideran muchos factores en el proceso.

b) Se solicita a los expertos la realizacin de un pronstico sobre lo que creen que ocurrir, y cuando, en diversas reas de nuevos descubrimientos y adelantos. Se pide a los miembros del comit que entreguen pronsticos annimos de eventos especficos y, lo que es ms importante, sus razones para hacer este pronstico. Las preguntas deben ser ambiguas y simples. En lugar de pregunta si las ventas sern altas, debe preguntarse si estarn arriba de un valor dado. Las preguntas deben tener una sola respuesta, si se necesitan respuestas mltiples, debe hacerse una pregunta para cada una.

c) Se recopilan las respuestas, y los resultados combinados son presentados a miembros del grupo. Las respuestas se resumen, se modifica el cuestionario y se regresa a los miembros del comit, a quienes se pide que repitan el proceso. El resultado de cada ronda debe reflejar los resultados de la anterior; con el cuestionario actualizado se mandan las estadsticas resumidas, es decir, la media, la mediana y el rango.

d) Con base a esta informacin, se elaboran nuevas estimaciones del futuro. El procedimiento continua hasta que los miembros del comit llegan a un acuerdo razonable por lo general tres o cuatro rondas son suficientes para alcanzar con un consenso y el resumen de resultados se informa a los participantes y se usa para tomar la decisin.

e) Este proceso puede repetirse varias veces. El mtodo Delphi tiene varias ventajas, entre ellas est el hecho de que se incluye la participacin de personas muy diferentes, incluso de distintas localidades, y elimina el dominio de personalidades fuertes, dando a todos la misma oportunidad de participar; las respuestas annimas permiten una expresin ms libre de las ideas.

f) Una vez que comienza a perfilarse la convergencia de opiniones, los resultados pueden usarse como un pronstico aceptable.

La mayor desventaja es el tiempo necesario para llevar a cabo el estudio Delphi, muchas veces ms de un mes; no obstante los mtodos electrnicos (fax y correo electrnico) pueden acelerar el proceso.

El mtodo Delphi tiene las ventajas siguientes:

a) Queda documentado no slo el resultado sino el proceso que se sigui.b) Los expertos interactan en forma annimac) Se evitan divagaciones.

Las dificultades son:

a) El coordinador debe permanecer ``neutral'' respecto a la discusin. b) Puede haber dificultad en captar la atencin de los expertos.c) Gracias a la tecnologa es posible acelerar la lentitud que va de la mano del correo. d) Muchas veces las opiniones ``delatan'' al experto, dificultando el anonimato.

3. Analoga por ciclo de vida: Se utiliza a la hora de lanzar un producto nuevo y se basa en el hecho de que casi todos los productos y servicios tienen un ciclo de vida bien definido, ste mtodo tiene una aplicacin muy especial. Generalmente las ventas presentan un crecimiento durante la etapa temprana que sigue a la introduccin del producto en el mercado. En cierto punto, el producto o servicio madura, lo que implica un bajo o nulo crecimiento adicional, hasta que, en un momento dado, la demanda va bajando hasta el punto donde ya no es ofertado. Un claro ejemplo se da con los productos relacionados con una moda por ejemplo los restaurants de comida rpida (McDonalds, Burger King, KFC, etc.) lanzan nuevas promociones que incluyen productos relacionados con la pelcula de Disney que ha sido recientemente estrenada o est prxima a serlo, durante la fase temprana la demanda va creciendo hasta alcanzar la madurez, en la que la demanda no vara mucho para decaer posteriormente cuando la pelcula comienza a pasar de moda o sale una nueva. Los siguientes conceptos son importantes a la hora de considerar el ciclo de vida:

Marco de tiempo y duracin del crecimiento y la madurez Velocidad del crecimiento y decadencia Tamao de la demanda global, sobre todo durante la fase de madurez

4. Valoracin o juicio informado: es uno de los mtodos de pronsticos de mayor uso, sin embargo, tambin es de los menos confiables. Stephen Chapman nos proporciona un ejemplo sobre un ejecutivo de ventas y su equipo de vendedores, en ste, el ejecutivo solicita a cada vendedor que desarrolle una proyeccin de ventas para su rea, tomando como marco temporal cierto periodo futuro. Luego, el ejecutivo combina las proyecciones individuales en un pronstico de ventas global para la compaa. Las razones por las que ste mtodo suele ser poco fiables son variadas, entre ellas destacan las siguientes:

Los vendedores pueden utilizar dicho pronstico como oportunidad para establecer metas optimistas. Miedo por parte de los vendedores de que sus pronsticos se utilicen como una cuota de ventas, lo que los puede llevar a establecer una cifra menor de la que ellos creen poder vender. Los acontecimientos recientes, por ejemplo una buena o mala semana de ventas, bombardeo meditico acerca de una inminente debacle en la demanda de servicios o productos por la crisis econmica, etc. pueden influenciar de tal manera que sus proyecciones sern muy pesimistas o muy optimistas.

Los mtodos anteriores suelen ser usados en la industria y, en ocasiones, la opinin de los expertos suele ser precisa y podra llegar a ser nuestra nica opcin para proyecciones, sin embargo, nos encontramos con inconvenientes como los antes mencionados o como el tiempo que tardan en realizarse (en el caso de los estudios de mercado) o los costosos que suelen ser (como en el caso del mtodo Delphi).

2.3 MTODOS CUANTITATIVOS PARA LOS PRONSTICOS.

Los pronsticos cuantitativos manejan una variedad de modelos matemticos que utilizan datos histricos y/o variables causales para pronosticar la demanda.

En los ltimos aos, el papel del pronstico con base en el juicio ha cambiado. Antes de la llegada de las tcnicas modernas de pronstico y del poder de las computadoras, el juicio del administrador era la nica herramienta de pronstico disponible. No existe evidencia de que los pronsticos basados solo en juicios no sean tan precisos como aquellos que emplean la aplicacin de tcnicas cuantitativas.

El ser humano posee un conocimiento nico e informacin interior que no estn disponibles en los mtodos cuantitativos. Sin embargo de manera sorprendente estudios empricos y experimentos de laboratorio han demostrado que sus pronsticos no son ms precisos que los de los mtodos cuantitativos. El ser humano tiende a ser optimista y subestimar la incertidumbre del futuro. Adems el costo del pronstico con mtodos de juicio es a menudo considerablemente ms alto que cuando se utilizan mtodos cuantitativos.

Debido a que siempre ha sido cambiante el mundo en el que operan las organizaciones, siempre ha existido la necesidad de hacer pronsticos. Sin embargo en los ltimos aos, se ha incrementado la confianza en las tcnicas que abarcan una compleja manipulacin de datos.

Una nueva tecnologa y nuevas disciplinas aparecieron de la noche a la maana; la actividad gubernamental se intensifico en todos los niveles; la competencia se hizo ms cerrada en muchas reas; en casi todas las industrias se implanto el comercio internacional; crecieron y se crearon nuevas agencias de ayuda y servicios.

Las computadoras, junto con las tcnicas cuantitativas que hacen posible, se han vuelto ms que recomendables en las organizaciones modernas: se han vuelto esenciales. Las dificultades antes expuestas generan una enorme cantidad de datos y una tremenda necesidad de extraer informacin sutil de estos datos. Las herramientas modernas de pronstico, junto con la capacidad de la computadora se han hecho indispensables para las organizaciones que operan en el mundo moderno.

Los mtodos cuantitativos se usan cuando:

a) Hay informacin disponible de la variable al pronosticar.b) Se puede cuantificar la informacin.c) Es una hiptesis razonable que el patrn de comportamiento ocurrido en el pasado continuara en el futuro.

Una ventaja de los mtodos cuantitativos es que se pueden aplicar cuando contamos con informacin estadstica de la variable.

La informacin podra obtenerse a travs de un sistema de administracin de los servicios de informacin, pero ms probablemente, se obtendra a travs de alguna fuente informal apropiada. Para hacer un pronstico, el pronosticador adoptara un procedimiento especfico tomando en consideracin el costo de las diversas posibilidades, el tiempo disponible antes de que se estime el pronstico y alguna idea de la precisin probable de los mtodos que pueden aplicar en forma competente. El pronosticador tambin debe tomar en cuenta la importancia de mejorar la precisin del pronstico.

Tipos de pronsticos:

1. Promedio mvil. El trmino mvil indica que conforme se tiene disponible una nueva observacin de la serie de tiempo, se remplaza la observacin ms antigua y se calcula un nuevo promedio.

Ecuacin=n/nt

Dnde:n = valores de datos ms recientesnt = nmero de datos

Ejemplo:

En el siguiente cuadro se indican los datos de la serie de tiempo de las ventas de gasolina.

Promedio mvil (1 3 semanas) = 17 + 21 + 19 = 19 3Promedio mvil (2 4 semanas) = 21 + 19 + 23 = 21 3Analizando el error de la semana 3 tenemos valores de 23 19 es igual a 4 siendo este error la diferencia entre el valor calculado y el real obtenido. Por lo tanto el pronstico para la semana 4, con datos de 18 - 21= -3

Una consideracin de importancia al seleccionar un mtodo de pronsticos es la exactitud del mismo, evidentemente deseamos que los errores sean lo ms pequeos posible. El promedio de la suma de los errores al cuadrado se conoce como error cuadrtico medio por sus siglas en ingles MSE.

MSE para 3 semanas = 92 = 10.22 9

Analizando los datos del problema anterior para las ventas de gasolina, calcular: a) Los promedios mviles de 4 y de 5 semanas de la serie de tiempo.b) El MSE (error cuadrtico medio) para los promedios mviles de 4 y 5 semanasc) Cual podra ser el mejor nmero de semanas de datos medios a usar en el clculo de promedios mviles

Respuestas para a)

Promedio mvil (1 4 semanas) = 17 + 21 + 19 + 23 = 20 4Promedio mvil (2 5 semanas) = 21 + 19 + 23 + 18 = 20.25 4

MSE para 4 semanas = 77. 1875 = 9.6484 8Respuestas para b)

Promedio mvil (1 5 semanas) = 17 + 21 + 19 + 23 + 18 = 19.65Promedio mvil (2 6 semanas) = 21 + 19 + 23 + 18 + 16 = 19.4 5

MSE para 5 semanas = 51.84 = 7.4057 7Respuestas para c) el de 5 semanas.

2. Promedios mviles ponderados. Implica seleccionar diferentes ponderaciones para cada valor de datos y a continuacin obtener como pronostico el promedio ponderado de los N valores de datos ms recientes.

Ejemplo:

Si utilizamos los datos del problema para la venta de gasolina tenemos. (Promedios mviles ponderados)

Para la semana 4 = 3/6 (19) + 2/6 (21) + 1/6 (17) = 19.33Para el promedio mvil ponderado, la suma de las ponderaciones es igual. Para determinar si una combinacin particular de un numero de valores y ponderaciones nos da un pronstico ms exacto que cualquier otra combinacin, debemos seguir utilizando el criterio de MSE como medida de la exactitud del error cuadrtico medio.

Ejemplo:

Utilizando de nueva cuenta los datos de la serie de tiempo de las ventas de gasolina del problema anterior calcular lo siguiente:

a) Un promedio mvil ponderado de 3 semanas para la serie de tiempo utilizando un coeficiente de ponderacin de para la observacin ms reciente 1/3 para la segunda ms reciente y 1/6 para la 3era mas reciente.b) El error MSE del promedio ponderado de la parte del inciso a). Prefiere usted este promedio mvil ponderado al promedio mvil sin ponderar.Recuerde que el MSE del promedio medio sin ponderar es de 10.22c) Suponga que se le permite escoger cualquier ponderacin siempre que sume 1 podra usted encontrar siempre un conjunto de coeficiente de ponderacin que pudiera hacer que el error cuadrtico medio MSE para el promedio ponderado sea mejor que sin ponderar, Por qu si o porque no?

Promedios mviles ponderados.

Para la semana 4) = 1/2 (19) + 1/3 (21) + 1/6 (17) = 19.33

Promedios mviles ponderados

Para la semana 5) = 1/2 (23) + 1/3 (19) + 1/6 (21) = 21.33

MSE = 103.42 = 11.49 Valor Ponderado y el MSE = 10.22 Sin ponderar 9

b) se prefiere sin ponderar ya que es menor el errorc) Si se puede ya que:

1/2 (19) + 1/3 (21) + 1/6 (17) = 19.331/3 (19) + 1/3 (21) + 1/3 (17) = 191/8 (19) + 2/8 (21) + 5/8 (17) = 18.251/5 (19) + 1/5 (21) + 3/5 (17) = 18.20

Al realizar el procedimiento con la ultima ponderacin obtenemos un MSE = 9.92 y sin ponderar un MSE = 10.22; por lo tanto si es posible encontrar mejores condiciones ponderando que sin ponderar

Errores de los pronsticos.

Una medida simple del error del pronstico consiste en calcular la desviacin de los valores reales de lo pronosticado. Las desviaciones variarn positiva o negativamente, pero deben tender a promediar aproximadamente a cero si el pronstico es correcto.

Error del pronstico = demanda real demanda pronosticada.

Los errores individuales de los pronsticos se resumen en un estadstico tal como el error promedio, error cuadrado medio, o desviacin absoluta media (DAM).La diferencia entre lo pronosticado y lo real se denomina error:

1. Fuentes de Error: uso de datos histricos para proyectar el futuro, as como utilizacin del modelo incorrecto.2. Medicin del Error: varianza o promedio de la suma de los errores al cuadrado.

El error del pronstico se define tambin como la diferencia entre el valor observado de la serie de tiempo en el periodo t y el pronstico para el periodo t, en smbolos:

Error cuadrtico medio (MSE) o (MCE):

El MSE (error cuadrtico medio por sus siglas en ingles), se usa para determinar cul de las tcnicas de pronstico es la ms adecuada para usarse en la proyeccin de los datos, ya que se considera la que tiene el menor MSE o MCE.

Es el promedio de los cuadrados de los errores de pronstico, lo cual se representa por la siguiente ecuacin:

2.4 PRONSTICOS EN EL SECTOR SERVICIOS.

Sector servicios o sector terciario es el sector econmico que engloba todas aquellas actividades econmicas que abarca las actividades relacionadas con los servicios materiales no productores de bienes. Empez a principios del siglo XIV. No compran bienes materiales de forma directa, sino servicios que se ofrecen para satisfacer las necesidades de la poblacin.

Incluye subsectores como comercio, transportes, comunicaciones, finanzas, turismo, hotelera, ocio, cultura, espectculos, la administracin pblica y los denominados servicios pblicos, los presta el Estado o la iniciativa privada (sanidad, educacin, atencin a la dependencia), etc.

Dirige, organiza y facilita la actividad productiva de los otros sectores (sector primario y sector secundario). Aunque se lo considera un sector de la produccin, propiamente su papel principal se encuentra en los dos pasos siguientes de la actividad econmica: la distribucin y el consumo.

El sector primario o agrario est formado por las actividades econmicas relacionadas con la transformacin de los recursos naturales en productos primarios no elaborados. Por lo usual, los productos primarios son utilizados como materia prima en las producciones industriales. Las principales actividades del sector primario son la agricultura, la minera, la ganadera, la silvicultura, la apicultura, la acuicultura, la caza y la pesca.

El sector secundario es el conjunto de actividades que implican transformacin de alimentos y materias primas a travs de los ms variados procesos productivos. Normalmente se incluyen en este sector siderurgia, las industrias mecnicas, la qumica, la textil, la produccin de bienes de consumo, el hardware informtico, etc. La construccin, aunque se considera sector secundario, suele contabilizarse aparte pues, su importancia le confiere entidad propia.

Existe otro sector conocido como sector terciario, es el sector econmico que se dedica a la prestacin de servicios a las personas y a las empresas de tal manera que puedan dedicar su tiempo a trabajar o al ocio, sin necesidad de hacer todas las tareas que requiere la vida en una sociedad desarrollada.

El sector servicios es la actividad productiva mas importante en los pases industriales, ya que tanto en trminos de produccin como de empleo representa entre el 60 y el 70% del conjunto de la economa.

Desde la dcada de 1980, ha surgido una creciente preocupacin por el grado de eficiencia con el que operan numerosas actividades incluidas en este sector, algunas de ellas son esenciales para el adecuado desarrollo de los dems sectores.

Los servicios incluyen actividades muy heterogneas, como transportes, telecomunicaciones, comercio, hostelera, sanidad, educacin, servicios financieros, servicios a empresas privadas y pblicas.

Los servicios se han clasificado de diversas formas siguiendo criterios que permiten agruparlos siguiendo criterios segn su contribucin o sus relaciones con la actividad econmica. Destacamos:

1. Servicios de mercado y los no destinados a la venta: cuya diferencia reside en que las transacciones se realicen con criterios mercantiles o se suministren por el sector pblico gratuitamente para el consumidor o a precios no relacionados con sus costos de produccin.

2. Servicios intermedios en los procesos productivos de otras actividades econmicas o servicios destinados al consumo final.

En el anlisis del sector servicios surgen al menos, 3 problemas que conviene sealar.

a. En algunas actividades (adems educacin y sanidad) la produccin se mide por el valor de las entradas utilizando lo que implica que difcilmente se puede ver como evoluciona su productividad.

b. En la mediacin de las magnitudes econmicas siempre surge el problema de la adecuada contabilizacin de las variaciones en la calidad de los productos.

c. Hay que tener en cuenta que la informacin estadstica no se contabiliza en el sector terciario aquellas actividades de servicios que se desarrollan en el seno de las empresas de los dems sectores productivos, pero en cambio se reflejan en el valor de estos.

Evolucin del sector.

La mayora de las actividades del sector servicio han permanecido aisladas de las competencia internacional, la importancia que tienen en la produccin y el empleo no se refleja en el comercio exterior.

Las exportaciones superan las importaciones, aunque la tendencia a la expansin de las importaciones en relacin tanto a la produccin como al comercio total de bienes y servicios. Esta evolucin se explica por el comportamiento del sector turstico.

Tres son las principales tendencias observadas en el sector en las 3 ltimas dcadas:

a. La participacin de los servicios en la produccin nacional valorada a precios crecientes, ha registrado una expansin sustancial. En trminos reales apenas ha aumentado su participacin en la produccin. El sector suele reducir o mantener su participacin en la produccin real en las etapas de expansin econmicas y aumentarla en las fases de crisis econmicas.

b. El empleo del sector ha crecido de forma sostenida, tanto en trminos absolutos como relativos. A estas tendencias observadas en la participacin de los servicios, comunes a todos los pases aunque con diferente intensidad, se ha tratado de encontrar respuestas mediante los factores relacionados con la evolucin de la demanda y de la oferta de la economa. Desde el lado de la demanda, se ha supuesto la existencia de una elasticidad, renta de los servicios superior a la de los bienes de forma que en el curso del crecimiento econmico hubiera una tendencia natural al aumento de la importancia relativa de los servicios en la produccin y el empleo.

c. En el tiempo del gasto en bienes y servicios dependen no slo de la elasticidad sino tambin del progreso tcnico y de los precios relativos. Estos tres factores estn muy interrelacionados y condicionarn la forma concreta en la que los consumidores satisfacen sus necesidades. Como el progreso tcnico se ha materializado ms en la produccin de los bienes que de los servicios, los precios relativos han evolucionado encareciendo los servicios.

Desde el lado de la oferta, conforme un pas experimente un crecimiento econmico sostenido y aumenta su nivel de renta, se produce un encarecimiento de los servicios en relacin a las dems actividades econmicas.

Los servicios de los pases desarrollados tienen precios superiores a los vigentes en los pases econmicamente ms retrasados. Se dispone de dos explicaciones diferentes:

1. Se fundamenta en la diferencia internacional de productividad entre sectores. Los pases ricos tienen, comparativamente con los pases retrasados, un mayor nivel de productividad en la produccin de bienes que en la de servicios.

2. Se basa en la deteccin de factores. La deteccin de factores permite comprender que algunos servicios, los intensivos en capital, como las telecomunicaciones, sean ms caros o presenten una calidad muy baja en los pases econmicamente ms atrasados.

Estas explicaciones permiten comprender las regularidades empricas observadas en la evolucin de los servicios. El menor crecimiento de la productividad de los servicios y el aumento de la produccin a un ritmo similar al de los restantes sectores conducen a unas mayores necesidades de empleo.

Especializacin productiva y comercial.

Los servicios podemos agruparlos segn estn destinados a la venta o a las producciones que se suministran al margen del mercado. En el periodo 1964-92, los servicios no destinados a la venta han duplicado en trminos nominales su participacin en la produccin nacional, creciendo a un ritmo muy superior al resto de los servicios. La mayor parte de esa expansin se debe a su encarecimiento.

La expansin de los servicios no destinados a la venta se explica por los cambios que se han producido en el sector pblico, asociados a la reorganizacin de las aduanas pblicas y a la creciente ascensin por el sector pblico de tareas educativas, sanitarias y asistenciales.

El predominio del sector terciario frente a los otros dos en las economas ms desarrolladas permite hablar del proceso de terciarizacin.

El sector de servicios o sector terciario se compone de las reas "suaves" de la economa tales como:

1. Comercio (mayorista, minorista, franquicias)2. Actividades financieras (banca, seguros, bolsa y otros mercados de valores)3. Servicios personales, los ms importantes de los cuales son los que se identifican con el estado de bienestar (especialmente educacin y sanidad).

Otros ejemplos de empresas de servicios:

1. Empresas de cualquier sector, como la gestin y administracin de empresas (incluyendo el nivel ejecutivo), la publicidad y las consultoras y asesoramientos econmico, jurdico, tecnolgico, de inversiones, etc.2. Funcin pblica, administracin pblica, actividades de representacin poltica y de servicios a la comunidad, como las actividades en torno a la seguridad y defensa (ejrcito, polica, proteccin civil, bomberos, etc.) y las actividades en torno a la justicia (jueces, abogados, notarios, etc.)3. Hotelera y las actividades en torno al turismo, las actividades en torno al ocio, la cultura, el deporte y los espectculos, que incluyen las llamadas industrias audiovisuales o de imagen y sonido (industria musical, industria cinematogrfica y similares, como los videojuegos); la industria editorial se incluye, con las artes grficas, entre los sectores industriales (es decir, en el sector secundario)4. Transporte y comunicacin (segn se trasladen mercancas o informacin), medios de comunicacin, especialmente los medios de comunicacin de masas o sociales (periodismo escrito -prensa-, radio y televisin).5. Telecomunicaciones, especialmente los medios personales (telefona), otras aplicaciones de las tecnologas de la informacin y la comunicacin (TIC), especialmente la informtica e Internet.6. Servicios pblicos, las empresas de servicio pblico a menudo se consideran parte del sector terciario cuando proporcionan servicios a las personas, si bien cuando se crea la infraestructura de la empresa de servicio pblico a menudo se considera parte del sector secundario, aunque el mismo negocio puede estar implicado en ambos aspectos de la operacin. Las economas tienden a seguir una progresin de desarrollo que las lleve de una gran confianza en la agricultura hacia el desarrollo de la industria (p.ej. automviles, textil, construccin naval, acero, minera) y finalmente hacia una estructura basada en el servicio. Mientras que la primera economa para seguir esta trayectoria en el mundo moderno fue la del Reino Unido, la velocidad en la cual otras economas han hecho ms adelante la transicin basada en los servicios, a veces llamados postindustriales, se ha acelerado sobre sta.

La industria tiende para ser ms abierta al comercio internacional y a la competencia que el sector servicios. Consecuentemente, ha aumentado la tendencia a que las primeras economas industriales sufran ataques competitivos por parte de los pases que se industrializaron ms tarde, p.ej. porque los costos de produccin, especialmente de trabajo, son ms bajos en stas segundas. La contraccin resultante de la fabricacin en las economas principales puede explicar su mayor confianza en el sector servicios.

Por lo tanto, los pronsticos en el sector servicios presentan desafos inusuales. La lnea tcnica importante en el sector comercial es el seguimiento de la demanda manteniendo registros adecuados de corto plazo; Por ejemplo, una peluquera para hombres espera picos en el flujo de trabajo los viernes y sbados. Sin duda. La mayor porte de las peluqueras cierran domingo y lunes y muchas requieren personal de apoyo viernes y sbado. Por su parte, un restaurante en el centro de la ciudad quiz necesite dar seguimiento a convenciones y das festivos, para que sus pronsticos a corto plazo resulten efectivos.

Las tiendas de especialidad son como las floreras, llegan a tener patrones de demanda poco comunes y estos variaran de acuerdo a los das festivos. Considerando los patrones especiales de demanda, muchas empresas de servicios mantienen registros de sus ventas, con notas que refieren no solo el da de la semana, si no tambin acontecimientos inesperados, como el clima, con el objetivo de identificar patrones y correlaciones que influyen en la demanda.

Los restaurantes de comida rpida, estn conscientes no solo de las variaciones en la demanda por semana, da y hora si no, incluso de las variaciones cada 15 minutos que influyen en las ventas. En consecuencia necesitan pronsticos detallados de la demanda.

Los pronsticos son una parte crucial de la funcin del administrador de operaciones .Los pronsticos de la demanda dirigen los sistemas de produccin capacidad y programacin de la empresa y afectan las funciones de planeacin financiera, el mercado y al personal.

Para que las empresas sean competitivas deben administrar sus recursos en forma ptima, siendo la planeacin por medio de pronsticos una de las principales actividades a desarrollar.

2.5 PRONSTICOS PARA EMPRESAS EN CREACIN. Creacin de una empresa, pasos que se deben seguir:

1. Suponemos que ya se tiene una idea clara:

Es lo primero que hay que tener en cuenta y puede ser determinante para el xito o el fracaso de la empresa. Incluso el negocio ms sencillo en apariencia puede terminar antes de empezar por culpa de una idea mal definida o poco desarrollada. La idea debe ser realista y poder presentarse como viable. No se trata de encontrar un negocio que revolucione el mercado, sino de detectar un hueco, una oportunidad que nadie haya aprovechado.

2. Plan de negocio:

Consiste en plasmar la idea en papel de una forma sintetizada, pero sin dejar cabos sueltos, dejando claros que objetivos quiere alcanzar la empresa y cuando piensa lograrlo, es decir, la estrategia que utilizara. Sirve para estudiar y planificar la viabilidad tcnica, econmica y financiera del proyecto. Debe ser ante todo realista y tener en cuenta el entorno econmico y el mercado en el que se va a competir. Es tambin la tarjeta de presentacin del empresario ante posibles colaboradores, entidades, inversores

El emprendedor, en cualquier caso, debe hacer acopio de toda la informacin que pueda estar relacionada con la puesta en marcha de su negocio, para que no queden huecos en su constitucin.

3. Debe incluir:

Hay que tener claro a qu mercado se dirige la empresa y quines sern sus clientes potenciales. Identificar los datos principales del mercado, sus previsiones de crecimiento, competencia, estructura, segmentacin. Prever las barreras de entrada, competidores Debe contemplar toda la normativa legal aplicable a la actividad que va a desarrollar la empresa y los permisos y autorizaciones que deber tramitar.

a. Descripcin de la empresa y del servicio que va a realizar. Referir la experiencia y objetivos del servicio que ofrece. Si se posee la patente, la localizacin de la empresa y los criterios por los que lo ha elegido.

b. Estudio de mercado, demostrar que existe una oportunidad de negocio. Servir como base para disear las estrategias. Es una labor de investigacin a partir de datos externos.

c. Plan de mercadeo, se debe dejar claro cmo vamos a prestar el servicio. Polticas, estrategias para darlo a conocer al mercado y cmo motivar al potencial cliente para que acuda a nuestra empresa. Definir la cobertura del mercado que se va a realizar. Elaborar un listado de posibles clientes. Describir las tcnicas del servicio, polticas de descuento y formas de cobro. Establecer las lneas de publicidad y relaciones pblicas. Disear las campaas de mercado con sus objetivos.

Por lo tanto el pronstico de la empresa deber ser el anlisis realizado con mucho detenimiento y el estudio de mercado realizado para saber la posible demanda del artculo o servicio a proporcionar.

2.6 USO DE SOFTWARE EN PRONSTICOS.

Elaboracin de Pronsticos con software especfico.

En muchas aplicaciones de los pronsticos a corto plazo, las computadoras son indispensables. Con frecuencia, las empresas tienen que preparar pronsticos para cientos o incluso miles de productos o servicios en forma reiterada. Por ejemplo, una amplia red de instalaciones de servicio mdico necesita calcular pronsticos de la demanda de cada uno de sus servicios en cada departamento. Esta operacin implica grandes volmenes de datos que deben ser manipulados con frecuencia. Los analistas tienen que examinar las series de tiempo que corresponden a cada producto o servicio a fin de elaborar un pronstico.

Existen dos tipos de paquetes de cmputo de ayuda para determinar el proceso de pronstico eficientemente:

1. Paquetes estadsticos que incluyen anlisis de regresin y otras tcnicas que se utilizan con frecuencia en los pronsticos; y 2. Paquetes de pronstico diseados especficamente para aplicaciones de este tipo.

Paquetes de cmputo para pronstico.

En la dcada pasada el desarrollo que ha tenido el mayor impacto en el pronstico es el de los paquetes de programas de cmputo diseados especficamente para tratar en forma directa diferentes mtodos de pronstico.

Se han desarrollado cientos de paquetes estadsticos y de pronstico tanto para macro como para microcomputadoras (o computadoras personales, a las que con frecuencia se les llama PCs). Los administradores con PCs sobre sus escritorios y el conocimiento de tcnicas de pronstico, ya no dependen de un equipo de trabajo para realizar sus pronsticos. Los administradores modernos estn aprovechando la ventaja de la facilidad y disponibilidad de mtodos complejos de pronstico que proporcionan las computadoras personales.

En esta seccin, se mencionan algunos de los paquetes de cmputo estadsticos y de pronstico ms utilizados. Con frecuencia se utilizan paquetes estadsticos que funcionan en macrocomputadoras, e incluyen partes que tratan directamente varios mtodos de pronstico.

Tres de los paquetes ms populares son:

1. Minitab: presenta mens y cuadros de dilogo, manteniendo el lenguaje de comandos para agregar velocidad y flexibilidad. 2. Statistical Package for the Social Sciences (SPSS): paquete estadstico para las ciencias sociales. 3. Statistical Anlisis System (SAS): sistema de anlisis estadstico.

En aos recientes, se desarrollo un nuevo tipo de paquetes de cmputo para macrocomputadoras, dirigido especficamente a las necesidades de los administradores. Algunos de los diversos paquetes especficamente diseados para funcionar en microcomputadoras, y que se comercializan en la actualidad son:

1. Autobox 3.0 de Automatic Forecasting Systems, Inc. 2. Business and economic forecasting: decision support system software de John Wiley.3. Easy forecaster plus 1 o 2 Del Institute of Business Forecasting. 4. Cast de Scientific System, Inc. 5. Micro BJ de Stratix 6. Forecasting de Hewlett Packard 7. MICCROFIT3 de Oxford University Press.8. Forecast Pro de Business Forecast Systems, Inc

El control de los pronsticos.

El control del pronstico comprende la supervisin y control de los pronsticos realizados para asegurar que se estn llevando a cabo de manera adecuada. En la actualidad, la forma ms usada para monitorear los pronsticos es el empleo de una seal de rastreo (Tracking Signal), la cual debe mantenerse dentro de los lmites de control de rastreo (Tracking Control Limits) para que el modelo de pronstico seleccionado siga siendo vlido. De esta manera, cuando la seal de rastreo sobrepasa los lmites de control, debe detenerse el proceso de pronstico y volver a absorber la demanda e igualarla de manera ms exacta (correccin del modelo y/o mtodo de pronstico).

Los especialistas siempre estn tratando de hacer mejores estimaciones acerca de lo que ocurrir en el futuro al afrontar la incertidumbre. El propsito fundamental de los pronsticos es hacer buenas estimaciones en las cuales basar los modelos para la toma de decisiones. Los pronsticos constituyen la problemtica fundamental dentro de la gestin de la actividad de una empresa debido a la complejidad de los problemas encontrados cuando se pronostica y a su impacto sobre todas las decisiones de la empresa.

Una situacin muy particular presenta la previsin de la demanda de piezas de repuesto, dada la gran cantidad de surtidos que se deben proporcionar, el elevado grado de variabilidad en la demanda de estas producciones y la importancia que posee la disponibilidad de estas piezas para el equipamiento que las utiliza, ya que la disponibilidad en tiempo de las mismas garantiza la continuidad del proceso productivo en el cual est inmiscuido el equipamiento que la utiliza dentro de una determinada empresa. Es por ello, que se debe asegurar un elevado nivel de precisin en la previsin de la demanda de este tipo de productos.

Presentacin de los resultados del pronstico.Para presentar los resultados del pronstico, se parte del conocimiento de la funcin de densidad probabilstica que sigue la demanda histrica. Luego, considerando que el pronstico debe ser una proyeccin no desviada de lo que se espera que suceda, se basarn los pronsticos en probabilidades. Al basar los pronsticos en probabilidades se pueden planear las contingencias y se aprecia de manera apropiada el riesgo inherente en cada decisin. Si se carece de estas estimaciones, el plan no puede prever de manera apropiada los imprevistos o, lo que es peor, se fijar en niveles mnimos para que se le pueda exceder.

Aplicacin y seguimiento.

Una vez decidida la mejora que mayor acercamiento logra a los niveles de precisin deseada y necesaria se pasa a la aplicacin prctica de la misma. La aplicacin debe estar unida a un seguimiento constante que retroalimente al sistema, para tomar las medidas necesarias en caso de presentarse alguna perturbacin (variaciones no deseadas con respecto a lo previsto).

Los mtodos de la empresa deben ser evaluados contra las caractersticas del sistema; es por ello que la clave final para el xito es el seguimiento durante su aplicacin. Es necesario auditar peridicamente los resultados conseguidos con relacin a los proyectados, vigilar los obstculos para el xito, y restablecer las orientaciones.

Durante el seguimiento del comportamiento del sistema juega un papel fundamental, en el determinar la existencia de errores durante la realizacin del pronstico, lo cual se puede obtener mediante la ejecucin de una prueba de pronstico. Este es un paso sencillo y muy importante que da la medida de cuan til ha sido el pronstico realizado para la empresa. Este paso, de forma general, consiste en determinar, transcurrido un tiempo similar al Tiempo Medio Entre Fallos (TMEF) o al Tiempo Medio Hasta el Fallo (TMHF) calculado para el artculo, el estado de los portadores de la mejora para comprobar si la mejora propuesta est arrojando los resultados para los cuales ha sido diseada.

Jess Elas Gonzlez Njera, M.C. Agosto 2013 Pgina 1

Hoja1SemanaVenta (miles de galones)Pronosticos de promedios movilError de pronosticoError de pronostico al cuadrado1172213194231941651821-3961620-416720191181818009221841610202000111520-52512221939Total092

Hoja1SemanaVenta (miles de galones)Pronosticos de promedios movilError de pronosticoError de pronostico al cuadrado11722131942351820-2461620.25-4.2518.0625720191181819.25-1.251.56259221841610201911111520-525122218.753.2510.5625Total-3.2577.1875

Hoja1SemanaVenta (miles de galones)Pronosticos de promedios movilError de pronosticoError de pronostico al cuadrado1172213194235181832461619.6-3.612.9672019.40.60.3681819.2-1.21.449221939102018.81.21.44111519.2-4.217.6412221939Total16.8375.84

Hoja1SemanaVenta (miles de galones)Pronosticos de promedio movil ponderadoError de pronosticoError de pronostico al cuadrado11722131942319.333.6713.4451821.33-3.3311.1161619.83-3.8314.6972017.832.174.6981818.33-0.330.1192218.333.6713.44102020.33-0.330.11111520.33-5.3328.44122217.834.1717.36Total0.50103.42