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Regional Distrito Capital Sistema de Gestión de la Calidad INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN Elaborar el plan general de producción según el plan de ventas niveles de inventario y capacidad de producción. Versión 1 Centro de Gestion Industrial Bogota Septiembre de 2009 Código:

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INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN

Elaborar el plan general de producción según el plan de ventas niveles de inventario y capacidad de producción.

Versión 1

Centro de Gestion Industrial Bogota Septiembre de 2009

Código:

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Estructura curricular: Gestión de la Producción Industrial Norma de Competencia Laboral:

Elaborar el plan general de producción, según el plan de ventas, niveles de inventario y

capacidad de producción.

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CUESTIONARIO (Evidencia 7)

1- DATOS GENERALES

UNIDAD DE APRENDIZAJE: Estimar la demanda de un producto o de una familia de productos. ACTIVIDAD ENSEÑANZA – APRENDIZAJE – EVALUACIÓN: Seleccion de técnicas de pronóstico en función de la demanda.

Nombre del estudiante: ________________________________________ Identificación: _________________________ Nombre del formador: LUIS EDUARDO LEGUIZAMON CASTELLANOS Ciudad y fecha: _______________________________________________

2- INSTRUCCIONES PARA EL DILIGENCIAMIENTO Señor Evaluado:

Este cuestionario ha sido elaborado con el fin de recoger evidencias de su conocimiento, relacionadas con la norma de competencia laboral. Usted debe:

Responder todas las preguntas.

Diligenciar los datos personales de identificación y los relacionados con la Estructura curricular y módulo de formación.

Presentar siempre la evaluación en presencia del evaluador, utilizando letra clara y legible, si requiere ayuda para ello, solicítela.

Firmar la evaluación si esta de acuerdo con el resultado de lo contrario proceda apelar.

En máximo tres días hábiles el evaluador le entregará de manera presencial, el resultado obtenido.

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Resultado de aprendizaje 1/1: Estimar la demanda de un producto o de una familia de productos.

1. Explique la metodología en la recolección de datos para el pronóstico de

la demanda. 2. Explique y describa el uso de las técnicas de pronóstico cualitativas. 3. Clasifique las técnicas de pronóstico cuantitativas en función del patrón

de la demanda. 4. Por medio de un caso tomado de su empresa aplique y explique las

diferentes formas de hallar el error en los pronosticos de la demanda de un producto.

5. Explique y describa mediante un ejemplo la supervisión y control del pronostico.

NOTA LAS RESPUESTAS A LAS PREGUNTAS ANTERIORES SE ENCUENTRAN EN EL ARCHIVO:

CONCEPTO: CUMPLE_____ AÚN NO CUMPLE_____

Si el concepto es AÚN NO CUMPLE, el evaluador deberá describir a continuación la competencia faltante, orientar la forma en que puede ser adquirida, concertar la fecha en que será recogerá dicha evidencia y transcribirla al plan de evaluación. FECHA DE ENTREGA DE RESULTADO:

FIRMA DEL EVALUADO FIRMA DEL EVALUADOR

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1. Explique la metodología en la recolección de datos para el pronóstico de la demanda. La metodología en la recolección de datos para el pronóstico de la demanda consiste en los siguientes pasos: Definir la familia de productos

Una Familia de productos homogéneos (FPH) se identifica por las siguientes características:

Similar proceso de producción

Utiliza similar cuantía de recursos

Utiliza la misma unidad de medida

Recolectar los datos: Después de determinar si es una FPH se recolectan los datos de cada producto y se suman; y si no se tiene una FPH se toman los datos independientemente.

Seleccionar el tiempo más adecuado: El tiempo más adecuado pueden ser en:

Años

Meses

Semanas

Días

Ej.: En la empresa Shamá comercial Ltda. El tiempo más

adecuado fue por meses ya que se puede observar

mejor el comportamiento de la demanda de los

productos.

Determinar el comportamiento Histórico de la demanda Para determinar el comportamiento se grafica los productos independientemente y luego se agrupan para así obtener la demanda agregada.

2. Explique y describa el uso de las técnicas de pronóstico cualitativas. Las técnicas de pronóstico cualitativas nos permiten estimar el comportamiento futuro de la curva de la demanda de un producto o de una familia de productos homogénea a partir del juicio o la experiencia de

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personas consideradas expertas en esos comportamientos, mediante los siguientes métodos:

Investigaciones de mercado Para que se usa? Para evaluar y probar hipótesis acerca de mercados reales. Tiempo estimado: más de tres meses. Exactitud: puede ser excelente, dependiendo del cuidado que se haya puesto en el trabajo Como se hace? Metodológicamente se debe estudiar:

a) El consumidor y las demandas del Mercado y del Proyecto, actuales y proyectadas.

b) La competencia y las ofertas y las del mercado y del proyecto, actuales y proyectadas.

c) Comercialización de producto del Proyecto.

Estructura de análisis del mercado de un producto

Etapas del estudio de mercado: a) Análisis Histórico

b) Análisis de la Situación Vigente

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c) Análisis de la Situación Proyectada

Formas de recolección:

• Observación Directa

• Experimentación

• Contacto directo con el cliente

El muestreo estadístico

Muestreo al azar: Las probabilidades de elección son conocidas.El error de muestreo puede medirse y controlarse. Muestras por juicio: Diseñadas por experto. No puede conocerse el error muestral. Pasos a seguir en el pronóstico

• Recopilación de datos

• Condensación de datos

• Construcción del modelo

Encuestas de opiniones Las encuestas tienen por objetivo obtener información estadística indefinida. Para que se usa? Para obtener información de una muestra de individuos. Esta "muestra" es usualmente sólo una fracción de la población bajo estudio. Como se recoge la información? Usando procedimientos estandarizados de manera que a cada individuo se le hacen las mismas preguntas en más o menos la misma manera. La intención de la encuesta no es describir los individuos particulares quienes, por azar, son parte de la muestra sino obtener un perfil compuesto de la población. Resultados Todos los resultados de la encuesta deben presentarse en resúmenes completamente anónimos, tal como tablas y gráficas estadísticas. Error de muestreo Un sondeo con una muestra aleatoria de 1000 personas tendrá un margen de error de 3% para un porcentaje estimado de la población. El margen de error puede ser reducido mediante una muestra más grande, por lo tanto si un encuestador desea reducir el margen de

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error al 1%, el necesitaría una muestra aproximada de 10.000 personas. Ventajas

Bajo costo

Información más exacta (mejor calidad) que la del Censo debido al menor número de empadronadores permite capacitarlos mejor y más selectivamente.

Es posible introducir métodos científicos objetivos de medición para corregir errores.

Rapidez en la obtención de resultados.

Técnica más utilizada y que permite obtener información de casi cualquier tipo de población.

Permite obtener información sobre hechos pasados de los encuestados.

Gran capacidad para estandarizar datos, lo que permite su tratamiento informático y el análisis estadístico.

Relativamente barata para la información que se obtiene con ello.

Te ayuda a conocer lo que quisieras conocer de la persona o personas encuestadas

Desventajas

El planeamiento y ejecución de la investigación suele ser más complejo que si se realizara por censo.

Requiere para su diseño de profesionales con buenos conocimientos de teoría y habilidad en su aplicación.

Hay un mayor riesgo de sesgo muestral.

Un mal entrenamiento al personal puede inferir en la encuesta.

Los encuestados no sean sinceros en la contestación de las preguntas.

Gastos excesivos al hacer una mala creación de la encuesta.

Paneles a consumidores Objetivo El seguimiento de los comportamientos de compra de una muestra permanente de consumidores. Unidad o elemento muestral

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Es el hogar, familia o individuo. Es decir, se pueden hacer preguntas sobre el consumo familiar o sobre el consumo de un individuo. Quien lo hace? Existen empresas especializadas en realizar encuestas a consumidores de una forma periódica (panel) sobre diferentes familias de productos. Herramientas Cuestionarios, libretas o diarios de gastos, lector de códigos de barras. Los datos que más se solicitan a los panelistas son: Marca de los productos consumidos, precios, tipos de envases, número de unidades adquiridas, promociones existentes, lugar, fecha, hora de la compra, etc. Para qué sirve? La información que se obtiene con todos estos datos sirve para calcular el porcentaje de hogares compradores de un producto, la cantidad comprada por hogar, el gasto por hogar, precio medio pagado por los consumidores, volumen y cuotas de mercado, participación de las marcas, distribución del consumo por zonas geográficas y canales de ventas, perfil del consumidor de cada producto. Existen también análisis más complejos, como distinguir entre usuarios fuertes, medios y débiles; nuevos compradores y repetidores; intercambio de marcas; segmentos de mercado; previsiones de ventas; relaciones causa-efecto. Beneficios Los paneles permiten analizar la evolución a lo largo del tiempo de los comportamientos de un mismo grupo de personas consideradas como consumidores individuales o como decisores de compra de un hogar. Esta técnica de investigación permite dar respuesta a preguntas tales como:

Hacia qué marca "emigraron" los consumidores que

abandonaron la mía?

De qué marca "inmigraron" los nuevos consumidores que

ganó la mía?

Cuántos son y quiénes son esos "migrantes"?

Qué marcas compiten directamente entre sí?

Cuán "fieles" son los consumidores de cada marca?

Cuán proclive es mi marca a ganar y/o perder

consumidores?

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Cómo reaccionan los consumidores a una acción puntual

de marketing?

Herramienta valiosa para diseñar estrategias competitivas de defensa (¿de qué competidores debo cuidarme?) y de ataque (¿a qué competidores debo y puedo atacar?)

Suele ser un excelente complemento de la Auditoría de Producto: mientras esta última da respuesta a las preguntas "¿qué?", "¿cuánto?" y "¿dónde?", el panel contesta a "¿cuántos?" y "¿quiénes?".

Delphi Fue desarrollo por la Corporación Rand al inicio de la Guerra Fría para investigar el impacto de la tecnología en la guerra. El nombre del método se basa en las predicciones del oráculo de Delfos(El oráculo de Delfos fue un gran recinto sagrado dedicado principalmente al dios Apolo que tenía en el centro su gran templo, al que acudían los griegos para preguntar a los dioses sobre cuestiones inquietantes.) Para que se usa? Para pronósticos a largo plazo, pronósticos de ventas de productos nuevos y pronósticos tecnológicos. Tiempo estimado: más de dos meses. Exactitud: de regular a muy buena Características: No requiere llegar a un consenso, reducir un número de opiniones, sirve para formular planes a largo plazo, utilizable entre grupos geográficamente dispersos, aísla a los integrantes, es anónima. Esta herramienta permite a los investigadores y a los estudiantes obtener una visión más detallada y profunda acerca de los supuestos (y de las opiniones que existen) sobre un problema especifico. Sus fases son:

1. La primera fase se caracteriza por la exploración del tema en discusión. Cada individuo contribuye con la información adicional que considera pertinente.

2. La segunda fase comprende el proceso en el cual el grupo logra una comprensión del tema. Salen a la luz los acuerdos y desacuerdos que existen entre los participantes con respecto al tema.

3. La tercera fase explora los desacuerdos, se extraen las

razones de las diferencias y se hace una evaluación de ellas.

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4. La cuarta fase es la evaluación final. Esto ocurre cuando toda la Información previamente reunida ha sido analizada y los resultados obtenidos han sido enviados como retroalimentación para nuevas consideraciones.

Datos requeridos: Un coordinador prepara una serie de cuestionarios editando y consolidando las respuestas Ventajas y desventajas: Número de ideas alto, calidad de las ideas alta, presión social baja, tiempo/costos es alto, orientación a las tareas es alta, posibilidad de conflicto interpersonal baja, sensación de logro moderada, compromiso con la solución bajo, aumento de la cohesión del grupo es baja. Usado para: o Costo de materia prima o Costo de mano de obra o Disponibilidad de materia prima o Disponibilidad de mano de obra o Requerimientos de mantenimiento o Capacidad disponible de la planta para la producción o Factores económicos o Cambios de precios o Costos o Crecimiento de líneas de productos

Teniendo en cuenta que una familia de productos homogénea es un grupo de productos que por lo menos cumplen con las siguientes características:

Similar proceso de producción

Similar cuantía de recursos

Igual unidad de medida Usos de estos métodos. Las técnicas cualitativas se usan cuando los

datos son escasos, por ejemplo cuando se introduce un producto

nuevo al mercado.

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3. Clasifique las técnicas de pronóstico cuantitativas en función del

patrón de la demanda

TÉCNICAS DE PRONÓSTICO CUANTITATIVAS EN FUNCIÓN DEL PATRÓN DE LA DEMANDA

Las técnicas cuantitativas no requieren de elementos de juicio; son procedimientos mecánicos que producen resultados cuantitativos. Por supuesto, ciertos procesos cuantitativos requieren de una manipulación de datos mucho más compleja que otros.

Estas técnicas permiten estimar el comportamiento futuro de la curva de demanda de un producto o de una familia de productos homogéneos con base en el análisis estadístico de la demanda histórica. Se clasifican de acuerdo al comportamiento de la demanda de la siguiente manera.

Métodos para demandas Constantes

Ultimo dato

Promedio Simple

Promedio Móvil Simple

Promedio Móvil ponderado

Suavización exponencial adaptativa

Suavización Exponencial Primer Orden

Suavización Exponencial Doble

Métodos para demandas Lineales:

Razón de cambio aditivo Razón de cambio multiplicativo Promedio móvil doble Suavización exponencial doble Suavización exponencial de primer orden con tendencia lineal Regresión lineal

Métodos para demandas Logarítmicas:

Regresión logarítmica

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En base 10 En base e

Métodos para demandas Exponenciales:

Regresión exponencial

En base 10 En base e

Métodos para demandas Parabólicos:

Regresión cuadrática

Métodos para demandas Estacionales:

Descomposición series de tiempo Modelo de Winter aditivo

4. Por medio de un caso tomado de su empresa aplique y explique las diferentes formas de hallar el error en los pronosticos de la demanda de un producto.

El error del pronóstico es la diferencia entre la demanda real y el pronóstico. En la medición del error en el pronóstico se busca:

Comparar la precisión de dos o más técnicas de pronóstico.

Medir la confiabilidad de una técnica de pronóstico

Se busca la técnica óptima

Se tiene 3 fórmulas para hallar el error las cuales son: 1. DESVIACION MEDIA ABSOLUTA

2. ERROR MEDIO CUADRATICO

3. PORCENTAJE DEL ERROR MEDIO ABSOLUTO

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En la empresa Shamá comercial Ltda., se realizó el respectivo

pronóstico; la técnica cuantitativa que se va a utilizar en este caso es

promedio simple.

Error en los pronósticos:

Para el mes de febrero de 2008 se tiene:

Para marzo de 2008 se tiene:

Para abril de 2008 se tiene:

Y se hace así para los siguientes periodos; los resultados s podrán

observar en la tabla Nº1.

Reemplazando lo que se había mencionado de la desviación media

absoluta tenemos:

Para el mes de marzo de 2008 tenemos que la desviación media

absoluta es de 108,75 unidad promedio por periodo:

Para el mes de abril de 2008 tenemos que la desviación media

absoluta es de 118,72 unidades promedio por periodo:

Para el mes de mayo de 2008 tenemos que la desviación media

absoluta es de 105.79 unidades promedio por periodo:

Para los próximos periodos se calculan de la misma manera como

están calculados anteriormente; los resultados s podrán ver en la tabla

Nº1.

Para el error medio cuadrático tenemos:

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Para el mes de febrero se tiene que el error medio cuadrado es de

24225 unidad promedio por periodo:

Para el mes de marzo se tiene que el error medio cuadrado es de

23653,13 unidad promedio por periodo:

Para el mes de abril se tiene que el error medio cuadrado es de

42284,90 unidad promedio por periodo:

Así sucesivamente se va calculando para los próximos meses

Según las fórmulas anteriores y de acuerdo al error que nos dio en cada mes de la tabla Nº 1 tenemos:

Dt PST FT+1 et et abs Error acum MAD MSE S. R.

Ene-08 38 38,00 Feb-08 223 130,50 38,00 185,00 185,00 185,00 185,00 34225 1 Mar-08 163 141,33 130,50 32,50 32,50 217,50 108,75 23653,13 2 Abr-08 280 176,00 141,33 138,67 138,67 356,17 118,72 42284,90 3

May-08 243 189,40 176,00 67,00 67,00 423,17 105,79 44767,51 4

Jun-08 395 223,67 189,40 205,60 205,60 628,77 125,75 79069,50 5 Jul-08 277 231,29 223,67 53,33 53,33 682,10 113,68 77543,40 6

Ago-08 197 227,00 231,29 -34,29 34,29 647,81 102,34 59951,91 6,33 Sep-08 209 225,00 227,00 -18,00 18,00 629,81 91,80 49583,25 6,86 Oct-08 281 230,60 225,00 56,00 56,00 685,81 87,82 52260,14 7,81

Nov-08 252 232,55 230,60 21,40 21,40 707,21 81,18 50015,20 8,71 Dic-08 368 243,83 232,55 135,45 135,45 842,67 86,11 64553,71 9,79

Ene-09 45 228,54 243,83 -

198,83 198,83 643,84 95,51 34543,68 6,74 Feb-09 238 229,21 228,54 9,46 9,46 653,30 88,89 32830,54 7,35

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Mar-09 184 226,20 229,21 -45,21 45,21 608,08 85,77 26411,76 7,09 Abr-09 315 231,75 226,20 88,80 88,80 696,88 85,97 32376,37 8,11

May-09 261 233,47 231,75 29,25 29,25 726,13 82,42 32954,30 8,81 Jun-09 409 243,22 233,47 175,53 175,53 901,66 87,90 47823,22 10,26 Jul-09 294 245,89 243,22 50,78 50,78 952,44 85,84 50396,77 11,10

Ago-09 218 244,5 245,89 -27,89 27,89 924,55 82,79 44988,62 11,17 Sep-09 223 243,48 244,50 -21,50 21,50 903,05 79,73 40774,53 11,33 Oct-09 297 245,91 243,48 53,52 53,52 956,57 78,48 43572,58 12,19

Nov-09 232 245,30 245,91 -13,91 13,91 942,66 75,54 40391,26 12,48 Dic-09 420 252,58 245,30 174,70 174,70 1117,36 79,85 54281,89 13,99

Fuente: autor

4. Explique y describa mediante un ejemplo la supervisión y control

del pronóstico.

El sistema de pronóstico necesita retroalimentación para asegurar los

mejores resultados. El control del pronóstico es parte del proceso de

retroalimentación. Intenta determinar si el pronóstico se desvía de los

resultados reales debido a la aleatoriedad o a un cambio esencial en el

proceso. La supervisión y control de los pronósticos se realizan para

asegurar que se esté llevando a cabo de manera adecuada dicho

pronóstico. La manera más adecuada para monitorear los pronósticos

es la señal de rastreo; de tal forma que cuando la señal de rastreo

sobrepasa los límites de control debe detenerse el proceso de

pronósticos y volver a tomar la demanda e igualarla de manera más

coincidencial.

Una forma de controlar y supervisar los pronósticos es en el error en los pronósticos que en el punto anterior se explicó.

Otra de las formas es la señal de seguimiento: es un método para verificar la aleatoriedad del error del pronóstico; la señal de seguimiento se usará con base en el error acumulado.

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En la tabla Nº 2. Se encuentra calculada la señal de rastreo, según como se calculó anteriormente para los periodos 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 y 10.

Tabla Nº 2.

PST FT+1

Error acum MAD S. R.

Ene-08 38 38,00 Feb-08 223 130,50 38,00 185,00 185,00 185,00 185,00 1 Mar-08 163 141,33 130,50 32,50 32,50 217,50 108,75 2 Abr-08 280 176,00 141,33 138,67 138,67 356,17 118,72 3

May-08 243 189,40 176,00 67,00 67,00 423,17 105,79 4

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Jun-08 395 223,67 189,40 205,60 205,60 628,77 125,75 5 Jul-08 277 231,29 223,67 53,33 53,33 682,10 113,68 6

Ago-08 197 227,00 231,29 -34,29 34,29 647,81 102,34 6,33 Sep-08 209 225,00 227,00 -18,00 18,00 629,81 91,80 6,86 Oct-08 281 230,60 225,00 56,00 56,00 685,81 87,82 7,81

Nov-08 252 232,55 230,60 21,40 21,40 707,21 81,18 8,71 Dic-08 368 243,83 232,55 135,45 135,45 842,67 86,11 9,79

Ene-09 45 228,54 243,83 -198,83 198,83 643,84 95,51 6,74

Feb-09 238 229,21 228,54 9,46 9,46 653,30 88,89 7,35 Mar-09 184 226,20 229,21 -45,21 45,21 608,08 85,77 7,09 Abr-09 315 231,75 226,20 88,80 88,80 696,88 85,97 8,11

May-09 261 233,47 231,75 29,25 29,25 726,13 82,42 8,81 Jun-09 409 243,22 233,47 175,53 175,53 901,66 87,90 10,26 Jul-09 294 245,89 243,22 50,78 50,78 952,44 85,84 11,10

Ago-09 218 244,5 245,89 -27,89 27,89 924,55 82,79 11,17 Sep-09 223 243,48 244,50 -21,50 21,50 903,05 79,73 11,33 Oct-09 297 245,91 243,48 53,52 53,52 956,57 78,48 12,19

Nov-09 232 245,30 245,91 -13,91 13,91 942,66 75,54 12,48

Dic-09 420 252,58 245,30 174,70 174,70 1117,36 79,85 13,99

Fuente: autor

Para calcular los LCI, LCC y LCS se ingresan los resultados que nos dio en la señal de rastreo en la calculadora por estadística y se calcula el sigma:

Grafica Nº 1.

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Calidad

Regional Distrito Capital Centro de Gestión Industrial

Estructura curricular: Gestión de la Producción Industrial Norma de Competencia Laboral:

Elaborar el plan general de producción, según el plan de ventas, niveles de inventario y

capacidad de producción.

Fecha:

Septiembre

2009

Versión: 1

Pág 2 de 21

Fuente: autor

La grafica Nº 1 muestra que el comportamiento de la señal de rastreo no es

favorable porque presenta puntos fuera de los límites de control, ademas

parte de la tendencia asciende. No se presenta rachas ni ciclicidad, hay que

hacer correccion en el pronostico ya que hay que eliminar el punto fuera del

LCI. Se sugiere cambiar de tecnica de pronostico.

Posteriormente vamos a realizar la señal de rastreo con la técnica de winter

multiplicativo y se obtienen los datos que se muestran en la tabla Nº 2.

Tabla Nº 2

Mes MAD S.R. LCI LCC LCS

ene-08 38 49,09 -11,09 11,09 -11,09 -11,09 1 -5,94 0 5,94 feb-08 223 231,35 -8,35 8,35 -19,44 9,72 -2 -5,94 0 5,94

mar-08 163 166,05 -3,05 3,05 -22,49 7,50 -3 -5,94 0 5,94 abr-08 280 283,09 -3,09 3,09 -25,58 6,40 -4 -5,94 0 5,94

may-08 243 238,55 4,45 4,45 -21,13 6,01 -3,52 -5,94 0 5,94 jun-08 395 379,95 15,05 15,05 -6,08 7,51 -0,81 -5,94 0 5,94 jul-08 277 270,36 6,64 6,64 0,56 7,39 0,08 -5,94 0 5,94

ago-08 197 196,94 0,06 0,06 0,62 6,47 0,10 -5,94 0 5,94 sep-08 209 205,35 3,65 3,65 4,27 6,16 0,69 -5,94 0 5,94 oct-08 281 275,81 5,19 5,19 9,46 6,06 1,56 -5,94 0 5,94

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

Señal de rastreo LCS LCC LCI

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capacidad de producción.

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Septiembre

2009

Versión: 1

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nov-08 252 232,68 19,32 19,32 28,78 7,27 3,96 -5,94 0 5,94 dic-08 368 383,6 -15,6 15,6 13,18 7,96 1,66 -5,94 0 5,94

ene-09 45 43,3 1,7 1,7 14,88 7,48 1,99 -5,94 0 5,94 feb-09 238 244,47 -6,47 6,47 8,41 7,41 1,14 -5,94 0 5,94

mar-09 184 184,45 -0,45 0,45 7,96 6,94 1,15 -5,94 0 5,94 abr-09 315 318,34 -3,34 3,34 4,62 6,72 0,69 -5,94 0 5,94

may-09 261 271,49 -10,49 10,49 -5,87 6,94 -0,85 -5,94 0 5,94 jun-09 409 433,56 -24,56 24,56 -30,43 7,92 -3,84 -5,94 0 5,94

jul-09 294 305,69 -11,69 11,69 -42,12 8,12 -5,19 -5,94 0 5,94 ago-09 218 220,12 -2,12 2,12 -44,24 7,82 -5,66 -5,94 0 5,94 sep-09 223 228,14 -5,14 5,14 -49,38 7,69 -6,42 -5,94 0 5,94 oct-09 297 302,72 -5,72 5,72 -55,1 7,60 -7,25 -5,94 0 5,94

nov-09 232 252,4 -20,4 20,4 -75,5 8,16 -9,26 -5,94 0 5,94 dic-09 420 398,86 21,14 21,14 -54,36 8,70 -6,25 -5,94 0 5,94

Fuente: autor

Para calcular los LCI, LCC y LCS se ingresan los resultados que nos dio en la señal de rastreo en la calculadora por estadística y se calcula el sigma:

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Elaborar el plan general de producción, según el plan de ventas, niveles de inventario y

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Grafica Nº 2

Fuente: autor

En la gráfica Nº 2. La señal de seguimiento se muestra que la tendencia si cruza por el

LCC, y no presenta puntos fuera de los limites de control, lo cuál es favorable para el

pronóstico.

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

Señal de rastreo LCI LCC LCS

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Elaborar el plan general de producción, según el plan de ventas, niveles de inventario y

capacidad de producción.

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Septiembre

2009

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GLOSARIO

Extrapolacion: Es el proceso de construir nuevos puntos de datos apartir de un conjunto discreto de dos puntos conocidos. Es similar proceso de interpolacion, que construye nuevos entre puntos conocidos, pero sus resultados son menos significativos y estan dispuestos a mayor incertidumbre.