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Gestión Logística
El Entorno de los Negocios
GlobalizaciónCompetencia
Precios bajosCalidadEstrategia
ConcentraciónMedio Ambiente
Tecnificación
Desafíos a los que se enfrentan las Empresas
Intensa CompetenciaGlobalización de los MercadosImportancia de la EstrategiaAlta variedad de ProductosMás ServiciosEnfasis en la CalidadFlexibilidadAvances TecnológicosInvolucramiento de los trabajadoresPreocupación por el Medio Ambiente
Necesidades imperiosas:
Productividad Competitividad
Gestión Logística(Definición del CSCMP)
La Gestión Logística es la parte de la Administración de Cadenas de Suministros que “planea, implementa y controla la eficiencia de los flujos directos e inversos y el almacenamiento de las mercancías, los servicios y la información relativa entre el punto de origen y el punto de consumo con el fin de satisfacer los requerimientos de los clientes”.
Supply Chain Management (SCM)Definición del CSCMP (2003)
SCM comprende “la planificación y administración de todas las actividades de adquisiciones y compras, conversión y de
administración de logística. Incluye también, la coordinación y colaboración entre canales, los cuales pueden ser proveedores, intermediarios, proveedores de logística y clientes. En esencia,
SCM integra las actividades de suministro y demanda dentro de y entre las compañías”
En otras palabras, SCM es la estrategia a través de la cual se gestionan todas las actividades y empresas de la cadena de suministros
Flujo de Movimientos
¿Qué hace la Logística?
La Logística es el proceso de Diseño (estratégico), Planificación (táctico) y Programación (operativo) de flujos y almacenamiento de bienes y servicios. Esto plantea diferencias con la cadena de suministros.Implica funciones básicas de la organización como son:
la gestión de aprovisionamientos, la gestión de la producción y la gestión de la distribución física.
“Logística ha emergido como el eje conductor de las nuevas relaciones económicas – sincronizando y controlando en forma dinámica todas las actividades de la cadena de abastecimiento (Supply Chain) – y estableciendo compañías inteligentes y países inteligentes como los protagonistas principales en el mundo global”
Dr. John Kasarda, 2005
¿Qué hace la Logística?La Logística genera valor en las transacciones
Valor = F (servicio al cliente ; rapidez de respuesta)
Según Agarwal y Shankar (2002) la Rapidez de Respuesta depende de:
Velocidad de entrega Confiabilidad en la entrega Introducción de nuevos productos Tiempo de desarrollo de nuevos productos Tiempo del ciclo de fabricación (lead time manufacture) Respuesta al cliente
Proveedor
Inventario
Distribuidor
Fabricante
Cliente
Datos de investigación de mercadoInformación de programaciónDatos de ingeniería y diseño
Flujo de pedido y flujo de caja
Ideas y diseño para satisfacer al cliente finalFlujo de materialFlujo de crédito
Proveedor
Proveedor
Inventario
InventarioCliente
ClienteInventario
Impactos MacroeconómicosUtilidad Económica
Utilidad de PosesiónUtilidad de EstadoUtilidad de LugarUtilidad de Tiempo
Impactos Económicos de la Logística
Importancia creciente de la LogísticaReducción de las Regulaciones EconómicasAvances tecnológicosEl poder de los distribuidoresGlobalización de los Mercados
Logística y Competitividad En el anuario de Competitividad Mundial (IMD – Lausanne, Suiza) Figuran 49 economías industrializadas y emergentes Usa 286 criterios diferentes, agrupados en cuatro factores de
competitividad Se recopilan datos duros de organizaciones internacionales y
regionales, e instituciones privadas Datos de encuesta de opinión para ejecutivos (alrededor de 4000)
Los tres primeros lugares se reparten entre: USA, Finlandia y SingapurChile se encuentra en el lugar 24Brasil se encuentra en el lugar 31Méjico en el 36Argentina en el 43Bolivia, no figura
Logística y Competitividad
Desempeño Económico
Eficiencia Gubernamental
Eficiencia Comercial Infraestructura
Economía nacional Finanzas Públicas Productividad Infraestructura Básica
Comercio Internacional Política Fiscal Mercado Laboral Infraestructura
Tecnológica
Inversión Internacional Marco Institucional Mercados
FinancierosInfraestructura
Científica
Empleo Marco Comercial Prácticas de Administración
Salud y Medio Ambiente
Precios Educación Impacto de la Globalización Sistema de Valor
¿Cuántos de estos factores tienen que ver con la Logística?
Modelo General de Competitividad
Recurso Humano
CompetenciasConocimiento, experiencia,
habilidadTecnologías
Precios Calidad
Competitividad
Gerencia
Logística y Competitividad
Tenemos la oportunidad
Es fundamental nuestra manera de enfrentarla
La Logística es clave para el éxito a nivel global
La conectividad cambia las reglas del juego
Comprenda a los clientesSe deben crear empresas impulsadas por los clientes
Principios de la Logística
Determine los segmentosMicromarketing
Determine la demanda del mercadoPlanifique en función de la demanda
Abastecimiento.
Transporte. Almacén Materias Primas Transporte entre almacenes y planta
Manufactura. Transporte y manejo entre procesos y plantas
Transporte entre plantas, almacenes y al consumidor
Adm. de centros de servicio (CD). Transporte de partes y refacciones entre planta y
CD.
Estructura de la Cadena Logística
Proveedores
Logística inbound
Producción
Logística outbound
Servicio al Cliente
Cantidad. localización, % de asignación, aspectos locales (economía, regulaciones, etc.)
Número de almacenes, localización, función, capacidad, medios de transporte, cantidad de unidades, contratistas, regulaciones y leyes
Capacidad, cantidad de plantas, grado de desacople de procesos, flexibilidad, tecnología, aspectos locales de la localización
Centros de distribución (cantidad, capacidad, funciones), transporte (cantidad, medios, contratos), aspectos locales
Centros de servicio (cantidad, capacidad, funciones, localización, autonomía), mercado local
Factores Estructurales de la Cadena Logística
Proveedores
Logística inbound
Producción
Logística outbound
Servicio al Cliente
Costo, calidad, confiabilidad, flexibilidad, tiempo de entrega, tiempo de respuesta
Costo de transporte. inventario de M.P., espacio de almacén, tiempo de respuesta, desperdicio.
Calidad, variabilidad del proceso, retrabajo, desperdicio, tiempo de ciclo, costos directos, nivel de inventario, desempeño en la entrega
Costo de transporte, costo de emitir ordenes, tiempo de entrega, tiempo de respuesta, desperdicio, inventario
Costo del servicio, tiempo de respuesta, nivel de inventario, niveles de satisfacción
Indicadores Clave de la Cadena Logística
Proveedores
Logística inbound
Producción
Logística outbound
Servicio al Cliente
Enlaces EDI, sistema de evaluación de proveedores, integración sistema de negocios
Rastreo, tecnología de carga y descarga, sistema de administración de almacenes, trazabilidad
CAD/CAM, robótica, control de procesos, sistema de calidad, sistemas de planificación
CRM, integración de plantas y centros de servicio, sistema de administración de servicios
Tecnologías de Información de la Cadena Logística
Rastreo, tecnología de carga y descarga, sistema de administración de almacenes, trazabilidad
Proveedores
Logística inbound
Producción
Logística outbound
Servicio al Cliente
Objetivo de la Logística
Satisfacción de las necesidades expresadas o latentes en las mejores condiciones económicas y para un nivel de servicio
determinado, es decir: cumplir con los requerimientos de los clientes al menor costo.
Planificación Estratégica Logística
Definir Misión
Análisis Interno y Externodel sistema logístico:
A/O/F/D
Establecer Objetivos: Servicio al consumidor Configuración de red Coordinación/Organización Inventarios Tecnología de información Transporte Otros
GenerarEstrategias
Definir Indicadoresde Desempeño claves
Identificar Riesgosy Elaborar Planes
PlanificarImplementación
Ejecución
Esquema de Planificación Estratégica Logística
Misión de la Logística Determina el propósito fundamental o razón de ser de la organización
logística en la organización, definiendo dirección. Debe derivarse de la misión general y objetivos de la empresa. Es dinámico. Debe incorporar conceptos que involucren el mercado, nivel de
servicio al consumidor, criterios de éxito, políticas y capacidades a explotar.
Ejemplo:“Proporcionar un servicio de adquisición y distribución de productos de alta calidad, de manera oportuna y a costos competitivos a través de: sistemas de administración de la demanda excelentes, manteniendo inventarios en todo el sistema logístico, con un sistema de administración y monitoreo de status de pedidos centralizado, planificando y controlando de manera centralizada todos los componentes necesarios para completar una orden y utilizando modelos para planear la configuración de la red logística considerando el costo total.”
Análisis de A/O/F/D
El análisis interno de la situación actual del sistema logístico resulta en un diagnóstico de sus fortalezas y debilidades. Este debe incluir: los productos y sus demandas, la estructura de la red logística, sistemas de planificación y control, niveles de servicio al cliente, costos totales de la logística y utilización de activos, entre otros.
El análisis externo del medio ambiente relevante del sistema logístico, arrojará un diagnóstico de las amenazas y oportunidades existentes. Entre los conceptos relevantes a incluir se encuentran: los mercados, tendencias de la industria, regulaciones medioambientales, de transporte, laborales y de seguridad e higiene, la economía, evaluación de fuentes de energía, disponibilidad de tecnologías, entre otros.
Definir Objetivos Logísticos
Los objetivos de logística, al igual que las estrategias, deben servir de soporte y ser concordantes con los de la organización, especialmente con los de operaciones y marketing.
El proceso para establecerlos es iterativo e involucra todos los niveles organizacionales.
Gopal & Cahill (1999) sugieren definir objetivos y estrategias a nivel general y luego para cada una de las siguientes áreas de logística: configuración de la red, organización y coordinación, servicio al consumidor, inventarios y tecnología de información.
Bowersox (2001) recomienda definirlos para el abastecimiento, operaciones y distribución.
Ejemplos de objetivos logísticos
Como sistema logístico Rentabilidad sobre activos operativos del 13%. Rotación de inventarios igual a 12.
Configuración de la red Ubicar inventario cerca del punto de uso de los consumidores. Mantener centros de distribución con servicio completo.
Coordinación y organización
Mantener una respuesta rápida para el consumidor mediante una adecuada planificación y control central de productos terminados.
Contratar para la función de logística al personal más capacitado.
Ejemplos de objetivos logísticos
Servicio al cliente
Enviar el 92% de las órdenes completas y dentro de 24 horas de la fecha prometida.
Asegurar que nuestros clientes no reciban artículos dañados a través de un empaque adecuado.
Inventarios
Minimizar la inversión total en inventario asegurando la satisfacción de los clientes.
Integrar clientes y proveedores para proporcionar un mejor servicio.
Sistema de información
Asegurar información actualizada y precisa para la toma de decisiones.
Estrategias de LogísticaConfiguración de Instalaciones
Etapas Proximidad / Tiempo Capacidad y Ubicación Misión y tipo de instalación
Coordinación y Organización Integración multifuncional Estructura y Responsabilidades Capacidades y habilidades
Servicio al Consumidor Alianzas Empaque Preferencias de entrega Integrar funciones del cliente
Estrategias de Logística
Inventarios Políticas de despliegue de inventarios Alianzas con clientes/proveedores
Tecnología de Información Administración de almacenes Soporte para la toma de decisiones Pronósticos/ Adm. de demanda Paquetes para optimización, ruteo o programación
Definir Indicadores de Desempeño
Se derivan de los objetivos y estrategias definidas. Deben ser medibles, entendibles, factibles y compatibles a través de
toda la organización. Deben medir el desempeño de los procesos a través de la cadena de
valor (se debe medir lo que agrega valor) Deben asociarse con los factores críticos de éxito: costo, calidad,
tiempo de ciclo, respuesta al cliente, etc. Los niveles de agregación, interrelación y toma de decisiones deben
ser los adecuados para cada nivel de la organización
Ejemplo Indicadores de Desempeño
Rotación de Inventarios Corporativo
Nivel de Cadena
Proveedores- Valor de inventario de Materia Prima y componentes.- Días de abastecimiento por llegar.
- Valor de inventario en tránsito.
Transporte a Planta ManufacturaValor de: - WIP. - Producto terminado.Días de abastecimiento de WIP.Edad de M.P., WIP y P.T.
Distribución
- Valor de inventario en almacén.- Días de abasto de P.T.
Servicio Post-venta.
- Valor de stock de componentes.- Proporción de venta en stock.
Nivel Funcional
Por Región/ Almacén:- Valor de inventario de producto terminado.- Stock de seguridad.- Valor de envíos por período.- Valor de los retornos por semana.- Valor de material obsoleto.
Desarrollar Planes de Contingencia
Cada estrategia presenta riesgos para su realización. Para cada estrategia debe analizarse el nivel de riesgo involucrado y
los principales afectados, y determinarse un plan de contingencia para administrarlos.
La elaboración de planes alternativos incrementa las probabilidades de éxito de las estrategias.
La planificación debe ser “flexible”.
Implementación de Estrategias
Cada estrategia deben incluir los siguientes elementos:
Un plan detallado con fechas, metas, puntos de control, roles y responsabilidades definidas.
Un programa de comunicación de la estrategia a través de la organización.
Sistemas de monitoreo y medición del desempeño. Programas de capacitación requerida.
Proceso de Planificación de Recursos en Logística
Análisis Externo e Interno
Plan Estratégicodel Negocio
Planificación de Requerimientos de Distribución
Programa Maestrode Operaciones
Planificación Requerimientosde Materiales
Planificación Requerimientosde Capacidad
¿Factible?
Ejecución y Monitoreo
si
no
Un Modelo: Pirámide de la Estrategia Logística
ESTRATEGICO
TACTICO
OPERATIVO
Servicio al cliente
IMPLEMENTACIÓN
Diseño delcanal
Estrategia de la red
Gestión del transporte
Diseño de depósitos yoperaciones
Gestión de materiales
Equipamientoe instalaciones
Políticas y procedimientos
Sistema deinformación
Organizacióny gestión del cambio
Pirámide de la Estrategia Logística
La Estrategia Logística se basa en procesos de negocio: Variabilidad de la demanda / cambio de productos Planificación Gestión de pedidos Gestión de inventarios
NO en funciones: Ventas Compras Producción
ObjetivoConvertir la empresa en un proceso eficiente de satisfacción del cliente, en donde la efectividad de toda la Cadena Logística es más importante que la efectividad de cada departamento por separado.
Pirámide de la Estrategia Logística
En cualquier tipo de empresa destacan los siguientes procesos de negocio:
Proceso de aprovisionamiento. Busca asegurar el suministro de materiales y equipo necesario para generar los bienes o servicios.Proceso de desarrollo de producto. Realiza la planificación de nuevos bienes o servicios para los clientes o redefiniendo los productos existentes.Proceso de producción. Organiza todas las actividades que producen los bienes o servicios de la compañía.Proceso de entrega de pedidos. Facilita el recibo y procesamiento de los pedidos de los clientes, y aseguran que éstos se cumplen totalmente.Proceso de distribución. Asegura la distribución de los bienes a los clientes.Proceso de apoyo al cliente. Proporciona asistencia a los clientes después de haber adquirido su producto o servicio.
NIVEL ESTRATÉGICO
Transp. aprovis.
Control tráfico recepc.
Almac. mat. prima
Produc.subcon-juntos
Almac. semie-labor.
Produc.conjun.
Emba-lado
produc.
Almac. produc. termin.
Etiquet. y exped.
Red distri-bución
Entrega a cliente
ESTRATEGIA DE COMPRARED DE PROVEEDORES
ESTRAT. DE TRANSPORTE
ESTRAT. DE PRODUCCIÓNESPEC. FÁBRICAS
ESTRATEGIA TERRITORIAL
POLÍTICA DE SERVICIOESTRATEGIA DE VENTA
DISEÑO RED DISTRIBUCIÓN
LOGÍSTICA DE APROVISIONAMIENTO
Exploración necesidades netasPedidos a proveedoresSeguimiento entregas
LOGÍSTICA DE PLANIFICACIÓN DE LA
PRODUCCIÓN
Plan maestro de producciónLanzamiento de órdenes
Nivel stock productos semielaborados y en proceso
LOGÍSTICA COMERCIAL
Planificación de demandaNivel de servicio
Nivel stocks finalesRecepción de pedidos
LOGÍSTICA TÉCNICA DE MATERIALES
FLUJO DE INFORMACIÓN
FLUJO DE MATERIALES
SISTEMA DE GESTIÓN
PROVEEDORES
CLIENTES
NIVEL TÁCTICO
NIVEL OPERATIVO
Logística Integrada
Actividades Logísticas ACTIVIDADES CLAVE
1. Estándares de Servicio al Cliente Requerimientos del cliente Respuesta del cliente Establecer los niveles de servicio
2. Transporte Selección del modo y servicio Rutas y fletes Programación de vehículos Procesamiento de quejas Auditoria de tarifas
3. Manejo de Inventarios Estimación de ventas a CP Políticas de inventarios Mezcla de productos Número y tamaño de los puntos de
almacenamiento
4. Flujos de Información Procedimientos interfaz inventario-ventas Transmisión de la información Reglas de los pedidos
ACTIVIDADES DE APOYO
1. Almacenamiento Diseño de espacios y distribución de existencias Configuración de los almacenes
2. Manejo de Materiales Selección y reemplazo de equipos Proceso de toma de pedidos Almacenamiento y recuperación de existencias
3. Compras Selección proveedores Momento y cantidades
4. Embalaje
5. Relación con producción y operaciones Especificar cantidades adicionales Secuencias y tiempos de producción Programación se suministros
6. Mantenimiento de Información Recopilación, almacenamiento y manipulación
de la información Análisis de datos Control de la información
Megatendencias en Logística
De Servicio al Cliente a la Gerencia de RelacionesDe lo Adversario a lo CooperativoDel Pronóstico al EndcastDe la Experiencia a la Estrategia de TransiciónDe Absoluto a Valor RelativoDe la Integración Funcional a la Integración de ProcesosDe Integración Vertical a Integración VirtualDe la Acumulación de la Información al Compartir InformaciónDe la Capacitación al Aprendizaje basado en el ConocimientoDe la Contabilidad a la Administración basada en el Valor
Los líderes del cambio logístico deben vender ideas y servir de catalizadores cross-functional. Administrar el cambio a través de los otros, es una tarea
difícil que los líderes logísticos deben dominar.
Factores de Diseño de la Cadena Logística
Mercado Infraestructura Costos Margen
DEMANDA
DISPERSIÓN DE LA DEMANDA
CARACTERISTICAS DE LOS PRODUCTOS
CONJUNTO DE INSTALACIONES POTENCIALES
LOCALIZACION POTENCIAL DE LAS
INSTALACIONES
CAPACIDAD INSTALADA
MODOS DE TRASNPORTE
COSTO UNITARIO DE PRODUCCIÓN
COSTO UNITARIO DE INVENTARIO
COSTO UNITARIO DE TRANASPORTE
COSTO UNITARIO DE INSTALACIONES
NIVEL DE SERVICIO
NIVEL DE INVENTARIO
CICLO DE ENTREGA
REINGENIERÍA DE PROCESOS
Política de Abastecimiento Política de Producción Política de Distribución
Diseño de la Cadena Logística
Factores
Jimenez, José (2004)
Variables de Gestión de la Cadena Logística
Nivel de Integración de ProcesosConsistencia (Variación Mínima)Eliminación de DesperdiciosMejora ContinuaProductividad
Nivel de ServicioSatisfacción del ClienteCompetitividadRentabilidadValor AgregadoNivel de Inventario
Mano de ObraMateria PrimaOperacionesDistribuciónInventarioTransporteProcesamiento de PedidosCosto Total
Recepción de PedidosOperacionesCapacidad de ReacciónEntregaIngreso a Entrega del Pedido
CALIDAD SERVICIO
COSTOTIEMPO DE CICLO (Lead Time)
X
X
Desempeño de la Cadena Logística
=
Adaptado de Christopher, Martín “Logistic and Customer Value”. Barcelona (2002).
Métodos de Pronósticos
Esteban Sefair Vera
¿Qué son los pronósticos?
“Arte y ciencia” de predecir acontecimientos futuros.
Base de todas las decisiones empresariales: Producción. Inventario. Personal. Instalaciones.
“Pronosticar es como manejar con los ojos cerrados siguiendo las instrucciones de alguien que va sentado
mirando por el vidrio de atrás”
Pronósticos y Planificación Empresarial
INSUMOSCondiciones del mercadoPanorama económicoOtros factores
Métodos o modelos de pronóstico
RESULTADOSDemanda estimada para cada producto en cada período de tiempo
PRONÓSTICO DE VENTASPronóstico de la demanda para cada producto en cada período de tiempo
ESTRATEGIA EMPRESARIAMarketingProducciónFinanzas
Largo PlazoCapacidad fabricasCapital InstalacionesOtros
Mediano PlazoTrabajadoresMaterialesInventariosOtros
Corto PlazoMano de obraCapacidad maquinasEfectivoOtros
Pronóstico de Recursos de la Producción
Equipo de Administración
Errores de pronósticos / retroalimentación
Etapas en el sistema de pronósticos
Determinar la utilización del pronóstico.Seleccionar los “artículos” en los que se va a realizar el pronóstico.Determinar el horizonte temporal del pronóstico.Seleccionar el (los) modelo (s) de pronóstico.Recogida de datos.Realizar el pronóstico.Validar e implementar los resultados.
Realidades sobre los pronósticos
Raras veces los pronósticos son perfectos.La mayoría de las técnicas de pronóstico asumen que existe cierta estabilidad sostenida en el sistema.Tanto las predicciones de familias de productos como las predicciones en conjunto son más precisas que los pronósticos de productos individuales. Siempre que se pueda, es útil relacionar el pronóstico con alguna variable macroeconómica
Demanda de un producto representada en un periodo de 4 años con tendencia de crecimiento y estacionalidad
Primeraño
Segundoaño
Terceraño
Cuartoaño
Picks estacionales Componente de tendencia
Línea de demanda actual
Demanda media en cuatro años
Dem
anda
del
pro
duct
o o
serv
icio
Variación aleatoria
Tipos de pronósticos
Se utilizan cuando la situación es “estable” y existen datos “históricos”:
Productos existentes. Tecnología actual.
Requieren técnicas matemáticas: Por ejemplo, el pronóstico de
las ventas de vacunas antigripales.
Medias móviles, Alisado exponencial, Proyección de tendencia, Regresión lineal, ARIMA.
Métodos cuantitativosSe emplean cuando la situación no es clara y existen pocos datos
Productos nuevos. Nueva tecnología.
Requieren intuición y experiencia: Por ejemplo, pronóstico de
ventas a través de Internet.
Opinión de expertos, Propuestas Personal Comercial, Método Delphi, Estudios de mercado.
Métodos cualitativos
Métodos Cualitativos
Requiere un pequeño grupo de directivos:El grupo establece una estimación conjunta de la demanda.
Combina la experiencia directiva con modelos estadísticos. Es bastante rápido. Desventaja del “pensamiento en grupo” o individual si se realiza
“opinión del gerente”.
Opinión de Expertos
Propuestas Personal Comercial
Cada vendedor estima las ventas que hará. Se combinan con los pronósticos a niveles de zonas y regiones con los
nacionales. El representante de ventas conoce las necesidades de los consumidores. Tiende a ser bastante optimista o pesimista
Método Delphi Proceso de grupo iterativo. Tres tipos de participantes:
Los que toman decisiones. El personal de plantilla. Los que responden.
Reduce el “pensamiento en grupo”.
Estudios de mercado Preguntar a los consumidores sobre sus futuros planes de
compra. Lo que dicen los consumidores y lo que hacen suele diferir. A veces es difícil contestar a las preguntas del estudio.
Métodos cuantitativos
Pronósticocuantitativo
Regresiónlineal
Modelosasociativos
Alisadoexponencial
Mediamóvil
Modelos de seriestemporales
Proyecciónde tendencia
Es una secuencia de datos uniformemente espaciada
– Se obtiene observando las variables en periodos de tiempo regulares.
Se trata de un pronóstico basado en los datos pasados
– Supone que los factores que han influido en el pasado lo sigan haciendo en el futuro.
Ejemplo:Año: 19931994 19951996 1997Ventas: 78,763,5 89,793,2 92,1
¿Qué son las series temporales?
TendenciaTendencia
EstacionalidadEstacionalidad
CiclosCiclos
Variaciones Variaciones aleatoriasaleatorias
Descomposición de una serie temporal
• Es el movimiento gradual de ascenso o descenso de los datos a lo largo del tiempo.
• Los cambios en la población, ingresos, etc. influyen en la tendencia.
• Varios años de duración.
Mes, trimestre, año
Respuesta
Tendencia
• Muestra de datos de ascenso o descenso que se repite.• Se puede ver afectada por la climatología, las
costumbres, etc.• Se produce dentro de un periodo anual.
Mes, trimestre, año
RespuestaVerano
Estacionalidad
• Movimientos de ascenso o descenso que se repiten.• Se pueden ver afectados por interacciones de factores que
influyen en la economía.• Suelen durar de 2 a 10 años.
Mes, trimestre, año
Respuesta Ciclo
Ciclos
• Son “saltos” en los datos causados por el azar y situaciones inusuales.
• Son debidas a variaciones aleatorias o a situaciones imprevistas:– Huelga.– Tornado.
• Son de corta duración y no se repiten.
Variaciones aleatorias
Cualquier valor que aparezca en una serie temporal es la multiplicación (o suma) de los componentes de la serie temporal.
Modelo multiplicativo:
Yi = Ti x Si x Ci x Ri (si los datos son mensuales o trimestrales).
Modelo aditivo:
Yi = Ti + Si + Ci + Ri (si los datos son mensuales o trimestrales).
Modelos de series temporales
Las medias móviles son una serie de operaciones aritméticas. Se utilizan si no hay tendencia o si ésta es escasa. Se suelen utilizar para el alisado:
Proporciona una impresión general de los datos a lo largo del tiempo. Ecuación:
MMMM nnnn
demanda de demanda de periodos previosperiodos previos
Medias móviles
Usted es el director de una tienda de un museo que vende réplicas. Quiere predecir las ventas del año 2000 mediante una media móvil de 3 años.
1995 41996 61997 51998 31999 7
Ejemplo de media móvil
Solución de la media móvil
Año Respuesta Yi
Media móvil total
(n=3)
Media móvil (n=3)
1995 4 ND ND 1996 6 ND ND 1997 5 ND ND 1998 3 4+6+5=15 15/3 = 5 1999 7 2000 ND
Solución de la media móvil
Año RespuestaYi
Mediamóvil total
(n=3)
Media móvil(n=3)
1995 4 ND ND1996 6 ND ND1997 5 ND ND1998 3 4+6+5=15 15/3 = 51999 7 6+5+3=14 14/3=4 2/32000 ND
Solución de la media móvil
Año RespuestaYi
Mediamóvil total
(n=3)
Media móvil(n=3)
1995 4 ND ND1996 6 ND ND1997 5 ND ND1998 3 4+6+5=15 15/3=5,01999 7 6+5+3=14 14/3=4,72000 ND 5+3+7=15 15/3=5,0
Se utiliza cuando se presenta una tendencia: Los datos anteriores suelen carecer de importancia.
Las ponderaciones se basan en la intuición: Suelen estar entre 0 y 1 y a la suma de 1,0.
Ecuación:
Media móvil ponderada
Σ (ponderación para el periodo n) (demanda en el periodo n)
Σ ponderaciones
Método de la media móvil ponderada
=
Demanda actual, media móvil y media móvil ponderada
0
5
10
15
20
25
30
35
Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic
Mes
Dem
anda
de
vent
as Ventas reales
Media móvil
Media móvil ponderada
Problemas de los métodos de media móvil
• Al aumentar n, las previsiones son menos sensibles a los cambios.
• No es posible predecir bien la tendencia.• Se necesitan muchos datos históricos.
Es una técnica de pronóstico de media móvil ponderada: Las ponderaciones disminuyen exponencialmente. Se ponderan más los datos más recientes.
Se necesita una constante de alisado (): Toma valores entre 0 y 1. Se escoge de forma subjetiva.
Necesita una cantidad reducida de datos históricos.
Alisado exponencial
Ft = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2·At - 3 + (1- )3At - 4 + ... + (1- )t-1·A0
Ft = Valor del pronóstico At = Valor real = Constante de alisado
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1) Se utiliza para calcular el pronóstico.
Usted está organizando una reunión de su circulo profesional. Desea predecir el número de personas que asistirán en el año 2006 mediante el alisado exponencial ( = 0,10). El pronóstico para 2001 fue de 175.
2001 1802002 1682003 1592004 1752005 190
Ejemplo de alisado exponencial
Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño Real pronóstico, F t
(αα = = 0,100,10))
20012001 180 175,00 (Dado)20022002 16816820032003 15915920042004 17517520052005 19019020062006 NDND
175,00 +175,00 +
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño Real pronóstico, F t
(αα = = 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10((159159175175190190NDND
200120012002200220032003200420042005200520062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño RealReal pronóstico, pronóstico, FFtt
((αα = = 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10(180(180 - -159159175175190190NDND
200120012002200220032003200420042005200520062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
Año Real pronóstico, Ft
(αα = = 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10(180(180 - 175,00 - 175,00))159159175175190190NDND
200120012002200220032003200420042005200520062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño RealReal pronóstico, pronóstico, FFtt
((αα = = 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)168168 175,00 +175,00 + 0,10 0,10 (180 (180 - 175,00- 175,00)) = 175,50 = 175,50159159175175190190NDND
200120012002200220032003200420042005200520062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
Año Real pronóstico, F t
(αα = = 0,100,10))
180 175,00 (Dado)168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50159159 175,50175,50 ++ 0,100,10(168 -(168 - 175,50175,50)) = 174,75= 174,75175175190190NDND
200120012002200220032003200420042005200520062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
Año Real pronóstico, F t
(α = 0,10)
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175175190190NDND
174,75174,75 ++ 0,100,10(159(159 - - 174,75174,75))= 173,18= 173,18
200120012002200220032003200420042005200520062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
Año Real pronóstico, F t
(α = 0,10)
180 175,00 (Dado)168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175175 174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18190190 173,18 + 173,18 + 0,100,10(175(175 - 173,18- 173,18)) = 173,36= 173,36NDND
200120012002200220032003200420042005200520062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + ·(At-1 - Ft-1)
Año Real pronóstico, F t
(α = 0,10)
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175175 174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18190190 173,18 + 0,10(175 - 173,18) = 173,36173,18 + 0,10(175 - 173,18) = 173,36NDND 173,36173,36 + + 0,100,10(190(190 - 173,36- 173,36) = 175,02) = 175,02
200120012002200220032003200420042005200520062006
Solución del alisado exponencial
Ft = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado
PonderacionesPeriodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10%
Ft = At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
Periodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10% 9%
Ponderaciones
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado
Ft = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
PonderacionesPeriodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10% 9% 8,1%
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado
Ft = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
PonderacionesPeriodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10% 9% 8,1%
90%
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado
Ft = At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
PonderacionesPeriodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10% 9% 8,1%
90% 9%
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado
Ft = At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
PonderacionesPeriodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )
Hace 3 periodos
(1 - )2
=
= 0,10
= 0,90
10% 9% 8,1%
90% 9% 0,9%
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado
Si se selecciona
Trate de minimizar la desviación absoluta media (DAM)
Si: Error de pronóstico = demanda - pronóstico
Entonces:
nerrores de pronósticoDAM
Alisado exponencial con ajuste de tendencia
Pronóstico incluyendo la tendencia (PITt) = pronóstico alisado exponencialmente (Ft) + tendencia alisada exponencialmente (Tt)
Ft = (demanda real del último periodo) + (1- )(pronóstico del último periodo + tendencia estimada del último periodo)o
Ft = (At-1) + (1- )(Ft-1 + Tt-1)
Tt = (pronóstico de este periodo - pronóstico del último periodo) + (1-)(tendencia estimada del último periodo)o
Tt = (Ft - Ft-1) + (1- )Tt-1
Comparación de pronósticos
05
10152025303540
Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep.
Mes
Dem
anda
del
pro
duct
o Demanda real
Alisado exponencial
Alisado exponencial con ajuste de Tendencia
Método de mínimos cuadrados
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Periodo de tiempo
Valo
res
de la
var
iabl
e de
pend
ient
e
bxaY ˆ
Observación real
Punto en la línea de tendencia
Demanda real y línea de tendencia
020406080
100120140160180
0 2 4 6 8 10
Período de tiempo
Dem
anda
Demanda real
Y = 56,70+ 10,54X
Se usa para prever la línea de tendencia lineal.
Supone una relación entre la variable de respuesta, Y, y el periodo de tiempo, X, que es una función lineal:
Se calcula mediante el método de los mínimos cuadrados: Minimiza la suma de errores cuadráticos.
Análisis de regresión lineal
Y a bXi i b > 0
b < 0
a
a
Y
Tiempo, X
Modelo del análisis de regresión lineal
Periodo de tiempo
Ventas
01234
92 93 94 95 96
Ventas frente a tiempo
Diagrama de dispersión
• Pendiente (b):– El cálculo de Y varía en b cada unidad extra en X.
• Si b = 2, entonces las ventas (Y) aumentarán en 2 por cada unidad extra en publicidad (X).
• Corte con el eje Y (a):– Valor medio de Y cuando X = 0.
• Si a = 4, entonces las ventas medias (Y) serán de 4 cuando la publicidad (X) sea 0.
Interpretación de los coeficientes
Ecuaciones de mínimos cuadrados
Ecuación: ii bxaY
Pendiente:22
1
1
xnx
yxnyxb
i
n
i
ii
n
i
Corte con el eje Y: xbya
X i Y i X i2 Y i
2 X iY i
X 1 Y 1 X 12 Y 1
2 X 1Y 1
X 2 Y 2 X 22 Y 2
2 X 2Y 2
: : : : :X n Y n X n
2 Y n2 X nY n
ΣX i ΣY i ΣX i2 ΣY i
2 ΣX iY i
Tabla de cálculo
Ejemplo de análisis de regresión lineal
Usted es el analista de marketing de Hasbro Toys. Recoge los siguientes datos: Año Ventas (miles de unidades)
1995 11996 11997 21998 21999 4
¿Cuál es la ecuación de la tendencia?
Modelo de previsión del análisis de regresión lineal
Usted está realizando el análisis de marketing de Hasbro Toys. Al utilizar años codificados, halla que Yi = -0,1 + 0,7Xi.
Año Ventas (Miles de Unidades)1995 11996 11997 21998 21999 4
La previsión de ventas es de 2000 unidades.
Modelo estacional multiplicativo
Encontrar la demanda histórica media para cada “estación” sumando la demanda de esa estación cada año y dividiéndola entre el número de años de datos disponibles.
Calcular la demanda media a lo largo de todas las estaciones dividiendo la demanda media total anual entre el número de estaciones.
Calcular un índice estacional dividiendo la demanda histórica real de esa estación (calculado en la etapa 1) entre la demanda media a lo largo de todas las estaciones.
Estimar la demanda anual de todo el año próximo. Dividir esta estimación de la demanda anual total entre el número de
estaciones y entonces multiplicarla por el índice estacional de esa estación. Esto proporciona la previsión estacional .
Y Xi i= a b
• Muestra la relación lineal entre las variables dependientes e independientes.– Ejemplo: ventas y publicidad (sin tiempo)
Variable dependiente Variable independiente
PendienteCorte con el eje Y
^
Modelo de regresión lineal
+
• Variación del Y real a partir del Y estimado.• Se mide mediante el error estándar de la estimación:
– Muestra los errores de la desviación estándar.– SY,X
• Afecta a varios factores:– Significado del parámetro.– Precisión de la predicción.
Variación de los errores aleatorios
Supuestos de los mínimos cuadrados
Se supone que la relación es lineal. Primero trace los datos, si existe la curva, utilice el análisis curvilineal.
Se supone que la relación sólo se sustenta dentro o justo fuera del campo de datos. No trate de predecir periodos de tiempo lejanos al campo de la base de datos.
Se supone que las desviaciones que rodean a la línea de los mínimos cuadrados son aleatorias.
Error estándar de la desviación
n
yxbyay
n
yyS
n
i
n
iiii
n
ii
n
iii
x,y
Correlación
• Respuestas: ‘¿qué intensidad tiene la relación lineal entre las variables?’
• El coeficiente de correlación se identifica normalmente como r .– Los valores varían entre -1 y +1 .– Mide el grado de asociación.
• Se usa principalmente para comprender.
n
i
n
iii
n
i
n
iii
n
i
n
i
n
iiiii
yynxxn
yxyxnr
-1,0 +1,00
Correlación positiva perfecta
Aumento de la correlación negativa
-0,5 +0,5
Correlación negativa perfecta
Sin correlación
Aumento de la correlación positiva
Valores del coeficiente de correlación
r = 1 r = -1
r = 0,89 r = 0
Y
XYi = a + b X i^
Y
X
Y
X
Y
XYi = a + b X i^ Yi = a + b X i
^
Yi = a - b X i^
Coeficiente de correlación y modelo de regresión
• Usted quiere conseguir:– Ninguna conducta o dirección del error de previsión.
• Error = (Yi - Yi) = (Real - Previsión).
• Se observa en las representaciones de los errores a lo largo del tiempo.
– Un error de previsión más pequeño:• Error cuadrado medio (ECM).
• Desviación absoluta media (DAM).
Guía para elegir el modelo de previsión
^
Tiempo (años)
Error
0
Conducta deseada
Tiempo (años)
Error
0
Tendencia no totalmente justificada
Conducta del error de previsión
• Error cuadrado medio (ECM):
• Desviación absoluta media (DAM):
Ecuaciones del error de previsión
n
1i
2ii
n
2errores de previsión
n
)y(yECM
ˆ
n|errores de previsión|
n
|yy|DAM
n
iii
Usted es el analista de marketing de Hasbro Toys. Ha previsto las ventas con un modelo lineal y alisado exponencial. ¿Qué modelo usará?
VentasPrevisión del Previsión del alisado
Año reales modelo lineal exponencial (0,9)
1995 1 0,6 1,01996 1 1,3 1,01997 2 2,0 1,91998 2 2,7 2,01999 4 3,4 3,8
Ejemplo de selección del modelo de previsión
Año ^Y i Y i^
1992 1 0,6 0,4 0,16 0,41993 1 1,3 -0,3 0,09 0,31994 2 2,0 0,0 0,00 0,01995 2 2,7 -0,7 0,49 0,71996 4 3,4 0,6 0,36 0,6Total 0,0 1,10 2,0
ECM = Σ Error2 / n = 1,10 / 5 = 0,220
DAM = Σ |Error| / n = 2,0 / 5 = 0,400
Error Error2 |Error|
Evaluación del modelo lineal
Year Y i Y i
1995 1 1,0 0,0 0,00 0,01996 1 1,0 0,0 0,00 0,01997 2 1,9 0,1 0,01 0,11998 2 2,0 0,0 0,00 0,01999 4 3,8 0,2 0,04 0,2Total 0,3 0,05 0,3
^
ECM = Σ Error2 / n = 0,05 / 5 = 0,01
DAM = Σ |Error| / n = 0,3 / 5 = 0,06
Error Error2 |Error|
Evaluación del modelo de alisado exponencial
Evaluación del modelo de alisado exponencial
Modelo lineal:
ECM = Σ Error2 / n = 1,10 / 5 = 0,220DAM = Σ |Error| / n = 2,0 / 5 = 0,400
Modelo de alisado exponencial:
ECM = Σ Error2 / n = 0,05 / 5 = 0,01DAM = Σ |Error| / n = 0,3 / 5 = 0,06
• Mide el grado de precisión de la previsión para predecir valores reales.
• Suma actual de los errores de previsión (SAEP) dividida entre la desviación absoluta media (DAM):
Una buena señal de rastreo tiene valores bajos.
• Debe estar dentro de los límites de control superiores e inferiores.
Señal de rastreo
Ecuación de la señal de rastreo
DAM
DAM
yy
DAMSAEPSeñal de rastreo
n
iii
errores de previsión
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSR
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
Cálculo de la señal de rastreo
previstaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto|Error||Error|acumuladoacumulado
Trim.Trim.
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
-10-10
Error = Real - Previsión = 90 - 100 = -10
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
Trim.Trim. |Error||Error|
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 1251256 100 140
-10-10 -10-10
SAEP = Errores = ND + (-10) = -10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto
|Error||Error|acumuladoacumulado
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
-10-10 -10-10 1010
Error absoluto = |Error| = |-10| = 10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto|Error||Error|acumuladoacumulado
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010
|Error| acumulado = |Errores| = NA + 10 = 10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto|Error||Error|acumuladoacumulado
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0
DAM = |Errores|/n = 10/1 = 10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto|Error||Error|acumuladoacumulado
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
SR = SAEP/DAM = -10/10 = -1
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto|Error||Error|acumuladoacumulado
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1-5-5
Error = Real - Previsión = 95 - 100 = -5
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado|Error||Error|Trim.Trim.
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1-5-5 -15-15
SAEP = Errores = (-10) + (-5) = -15
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado|Error||Error|Trim.Trim.
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15 55
Error absoluto = |Error| = |-5| = 5
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
Trim.Trim. |Error||Error|
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1-5-5 -15-15 55 1515
Error acumulado = |Errores| = 10 + 5 = 15
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
|Error||Error|Trim.Trim.
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1-5-5 -15-15 55 1515 7,57,5
DAM = |Errores|/n = 15/2 = 7,5
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
Trim.Trim. |Error||Error|
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 909022 100100 959533 100100 11511544 100100 10010055 100100 12512566 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1-5-5 -15-15 55 1515 7,57,5 -2-2
SR = SAEP/DAM = -15/7,5 = -2
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
|Error||Error|Trim.Trim.
Cálculo de la señal de rastreo
Representación de una señal de rastreo
Tiempo
Límite de control inferior
Límite de control superior
Señal que supera el límite
Señal de rastreo
Intervalo aceptableDAM
+
0
-
Señales de rastreo
020406080
100120140160
0 1 2 3 4 5 6 7
Tiempo
Dem
anda
rea
l
-3
-2
-1
0
1
2
3
Seña
l de
rast
reo
Señal de rastreo
Previsión
Demanda real
Pronóstico en el sector servicios
Presenta algunas complicaciones:Especial necesidad de datos a corto plazo.Las necesidades varían mucho en función de la industria y del producto.Vacaciones y calendario.Eventos poco comunes.
0
5
10
15
20
+11-12 +1-2 +3-4 +5-6 +7-8 +9-1011-12 12-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 9-10 10-11
Ventas por Hora en un fast food
Modelos Avanzados de Análisis de Series
AR(p) modelos Auto RegresivosMA(q) modelos de medias móvilesARMA (pq) modelos auto regresivos de medias móvilesModelo de Winter ARIMA (p,d,q) modelos auto regresivos integrado de medias móvilesVARMA modelos multivariadosARMAX modelos con variable explicativaARCH modelos auto regresivos condicionales heteroscedásticos GARCH modelos ARCH generalizados
p número de parámetros auto regresivosq largo de la media móvild número de diferenciacionesRuido blanco término no correlacionado con el pasado, esperanza cero.
ARIMA Auto Regresive Integrated Moved Average
Promedio Móvil Integrado Auto regresivoTambién se lo conoce como método de Box-JenkinsEs un método muy complejo para resolver manualmente, pero existen una serie de aplicaciones para trabajar con elEs muy útil para resolver problemas con fuertes variaciones estacionalesSu aplicación requiere de al menos 50 periodos históricos
Suavizamiento Exponencial para las salidas nacionales en el Aeropuerto Merino Benítez
Consumo de gas licuado envasado, Reg Metrop
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: Consumo Gas Licuado en la R..Metropolitana 1987-2000.