modelos cuantitativos de predicción
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Predicciones cuantitativas - análisisTRANSCRIPT
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Modelos Cuantitativos de PrediccinPlaneamiento y Control de la Produccin
Ing. Luis Acua Pinaud
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Modelo de Series de TiempoUna serie de tiempo es una secuencia de observaciones cronolgicamente clasificadas que se toman a intervalos regulares para una variable regular.
Ing. Luis Acua Pinaud
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Este modelo incluye elaborar datos de demanda sobre una escala de tiempo.Debemos estudiar las grficas para descubrir los modelos y las figuras o los patrones consistentes. Luego, estos patrones se proyectan hacia el futuro.
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Consumo de papel, incluido el papel para diarios. Datos 1960-2001. Proyeccin 2002-2020. (mil tn)
Ing. Luis Acua Pinaud
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Es frecuente que las series de tiempo se analicen para identificar cualquier tendencia, factores de temporada y/o factores cclicos que influyen en los datos de demanda. Las tcnicas de suavizacin, como los promedios mviles y la suavizacin exponencial, tambin pueden aplicarse a los datos de la serie de tiempo.TENDENCIACCLICOPATRONES
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Cuando se requieren predicciones a corto plazo que apoyen la programacin de la produccin, control de inventarios, fijacin de precios para los productos y que determinen el lanzamiento oportuno de las promociones especiales, las tcnicas de los modelos de series de tiempo son valiosos.
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Programacin de la Produccin
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Inventario de Nmero de Colmenas de MielAos Colmenas
901710009116678092168450931838569414106695115376961191899712965598135715991525192000174324
Ing. Luis Acua Pinaud
Grfico1
90171000
91166780
92168450
93183856
94141066
95115376
96119189
97129655
98135715
99152519
2000174324
Aos
Colmenas
Inventario Nmero de Colmenas de Miel
Hoja1
90171000
91166780
92168450
93183856
94141066
95115376
96119189
97129655
98135715
99152519
2000174324
Hoja1
Aos
Colmenas
Inventario Numero de Colmenas de Miel
Hoja2
Hoja3
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Fijacin de Precios
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Lanzamiento Oportuno de Promociones
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Modelo de DescomposicinA.-Una tendencia es el movimiento gradual hacia arriba o hacia abajo de los datos en el tiempo.DemandaTiempoLeyendaLinealExponencialLogartmica
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B.-La temporada es la variacin que se repite a intervalos fijos. Puede durar un ao o solo unas pocas horas.Ejemplos: ventas de equipo de aire acondicionado (clima), volumen de trfico de autos en la va expresa (horas de trabajo) y recaudo de ingresos de una empresa por el modelo de facturacin (polticas de una empresa).
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C.-La variacin cclica tiene una duracin de por lo menos un ao; la duracin varia de un ciclo a otro.
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Las variaciones aleatorias son variaciones en la demanda que no pueden explicarse mediante tendencias, variaciones de temporada o variaciones cclicas. Un suceso impredecible, como una guerra, una huelga, un terremoto o partes de la legislacin, pueden causar grandes variaciones aleatorias.Inicio de una guerraHuelgaTerremoto
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A diferencia de la tendencia, de las variaciones de ciclo y de temporada, la variacin aleatoria siempre esta presente.Voleibol: Per tumba a Estados Unidos 3 a 1 y est en semifinales de Copa Azteca 5 de Octubre 2006 Campeona Mundial Tabla 2004
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2.1.- Proyecciones de Tendencia
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Las tendencias lineales son comnmente imparciales y la mayora de las personas encuentra fcil trabajar con ellas.Tiempo Ventas
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Grfico2
16600
210450
312700
415450
518800
Aos
Ventas
Historia de Ventas
Hoja1
9017100016600
91166780210450
92168450312700
93183856415450
94141066518800
95115376
96119189
97129655
98135715
99152519
2000174324
Hoja1
Aos
Colmenas
Inventario Numero de Colmenas de Miel
Hoja2
Aos
Ventas
Historia de Ventas
Hoja3
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La tendencia para periodos futuros, se reemplaza t a valores mayores de 5:El resultado es la tendencia de las Ventas.
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2.2.- Proyecciones de Temporada
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Muchas empresas experimenta la demanda de temporada, mediante el siguiente ejemplo observaremos.VENTAS
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Periodo Ventas Trimestre
119002350034770425305232064250757908309092810105160117050123780
IIIIIIIVIIIIIIIVIIIIIIIV
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Grfico3
19001
35002
47703
25304
23205
42506
57907
30908
28109
516010
705011
378012
Ventas
Trimestre
Periodo
Ventas
Ventas vs Periodo
Hoja1
11900
23500
34770
42530
52320
64250
75790
83090
92810
105160
117050
123780
Hoja1
00
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00
00
00
Ventas
Trimestre
Trimestre
Ventas
Ventas vs Trimestre
Hoja2
Hoja3
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Identificar el ndice de temporada
Ing. Luis Acua Pinaud
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Calculo para el trimestre I:El resultado de los ndices de Temporada - SI para cada trimestre:
TrimestreSII0.6II1.1III1.5IV0.8
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Ventas DestemporalizadaPeriodo2.- Destemporalizar la DemandaEl calculo de las Ventas Destemporalizada es:
1900 / 0.6 = 3167
316731823180316338673864386038634683469147004725
123456789101112
Ing. Luis Acua Pinaud
Grfico4
119000.63167
235001.13182
347701.53180
425300.83163
523200.63867
642501.13864
757901.53860
830900.83863
928100.64683
1051601.14691
1170501.54700
1237800.84725
Trimestre
Ventas
Demanda Trimestral Destemporalizada
Hoja1
119000.63167
235001.13182
347701.53180
425300.83163
523200.63867
642501.13864
757901.53860
830900.83863
928100.64683
1051601.14691
1170501.54700
1237800.84725
Hoja1
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Ventas
Trimestre
Trimestre
Ventas
Ventas vs Trimestre
Hoja2
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Trimestre
Ventas
Demanda Trimestral Destemporalizada
Hoja3
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3.-Calcular la lnea de tendenciaPeriodo VentasLa proyeccin de las ventas trimestrales para 13 al 16 del ao 2007 son:
119002350034770425305232064250757908309092810105160117050123780
PeriodoVentas135025145196155367165538
TrimestreIIIIIIIV
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4.-Ajustar los estimados de la Venta Futura utilizando el ndice de temporada
2007TrimestreVentas proyectadasSIVentas AjustadasI50250.63015.0II51961.15715.6III53671.58050.5IV55380.84430.4
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Ing. Luis Acua Pinaud
Grfico5
11900
23500
34770
42530
52320
64250
75790
83090
92810
105160
117050
123780
133015
145715.6
158050.5
164430.4
Periodo
Ventas
Grfica de Ventas Proyectadas
Hoja1
119000.63167
235001.13182
347701.53180
425300.83163
523200.63867
642501.13864
757901.53860
830900.83863
928100.64683
1051601.14691
1170501.54700
1237800.84725
133015
145715.6
158050.5
164430.4
Hoja1
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Ventas
Trimestre
Trimestre
Ventas
Ventas vs Trimestre
Hoja2
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Trimestre
Ventas
Demanda Trimestral Destemporalizada
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Trimestre
Ventas
Grfica de Ventas Proyectadas
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Sesin Terminada
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