practica 2. pronosticos ii. estacional (cíclica) y combinada

7/24/2019 Practica 2. Pronosticos II. Estacional (Cíclica) y Combinada

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PRÁCTICA CONTROL DE LA PRODUCCIÓN1eo. Semestre 2016

PRACTICA 2.“PRONÓSTICOS (Segunda parte ) “

Series Estacionales y Modelos Combinados

A. SERIES ESTACIONALES (Cíclicas)

INTRODUCCIÓN

Para efectos de proyección futura de la demanda, los términos corto, mediano y largo plazo son relativos alcontexto en que se emplean. Sin embargo, en los pronósticos de ventas, corto plazo casi siempre se refiere a

períodos de tres a seis meses; mediano plazo a un período entre seis meses y un año y largo plazo a untérmino mayor de un año.

En general, los modelos a corto plazo compensan la variación aleatoria y se ajustan a los cambios a corto plazo(como las respuestas del consumidor a un producto nuevo). Los pronósticos a mediano plazo son útiles paraefectos estacionales y los modelos a largo plazo detectan las tendencias generales y son muy útiles paraidentificar los cambios más importantes. En este tipo de series estacionales se clasifican las curvas que siguenun comportamiento cíclico en función del tiempo en el cual se asocia la “estacionalidad” de los datos que soncaracterísticos de épocas muy puntuales en el transcurso de un período determinado, generalmente anual.

OBJETIVOS

GENERAL Establecer la demanda pronosticada para curvas cíclicas que siguen comportamientos

estacionales.

ESPECÍFICOS Realizar un análisis primario con la información histórica de ventas reales.

Determinar los pronósticos de evaluación en función del análisis primario. Proyectar, con el mayor grado de confiabilidad, la demanda futura de ventas pronosticadas

para un período previamente establecido.



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FUNDAMENTO CONCEPTUAL

SERIES ESTACIONALES (Curvas Cíclicas)

Cuando un conjunto de datos sigue un comportamiento repetitivo periódicamente (curvas que contienen

picos y valles) se pueden definir como series de datos ordenados en forma cronológica; estos están formadospor uno o más componentes de demanda: tendencia , factor estacional, comportamiento cíclico. Los ciclos spueden componer por períodos de meses, trimestres, semestres, años; en el caso de estos últimos suparticularidad es que su comportamiento de demanda es similar para los mismos meses de distinto año.

El factor que explica este comportamiento cíclico se denomina índice estacional, “i “el cual relaciona lasdemandas de ventas reales a un nivel horizontal, ejemplo: demanda de los meses de enero de añosconsecutivos, en este caso particular las demandas de los meses de octubre y noviembre no interesan, ya quela relación es horizontal, no vertical. También se les llaman “ estacionales ” ya que coinciden sucesos muy

particulares de origen cualitativo que hacen que la demanda se sitúe en valores muy específicos.

INDICE ESTACIONAL (i): Factor de corrección necesario para series de datos estacionales, el cual indica elgrado de ajuste de la demanda a nivel horizontal.

FORMULACIONES PARA EL CALCULO DE PRONOSTICO DE EVALUACION Y DE RIESGO:

Pn = Vn * in donde: i = Xhor / Xver

Pn = Pronóstico de Evaluación o de RiesgoVn = Ventas reales para el n-ésimo mes del último período completoin = índice estacional para el n-ésimo mes

Xhor = promedio de ventas horizontalXver = promedio de ventas vertical

Por lo general, se relaciona “ estacional ” con un período del año caracterizado por alguna actividad enparticular. Se usa la palabra “ cíclico” para indicar que se trata de períodos anuales recurrentes de actividadrepetitiva.



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PROCEDIMIENTO DE SOLUCIÓN (Series estacionales)

PASOS DESCRIPCIÓN HERRAMIENTAS AUTILIZAR

PASO 1Tabular y graficar la información histórica, es condiciónindispensable tomar en cuenta al menos tres períodoscompletos de ventas reales (36 datos)

Hoja milimetrada, regla,lápiz, borradorHoja de Microsoft Excel

PASO 2Establecer el Análisis Primario observando la tendencia de lasventas reales Lapicero, papel

PASO 3Realizar el Análisis Secundario estableciendo los Pronósticos de

Evaluación (elegir períodos completos de información histórica)

MatricesLápiz, borrador, hojas,calculadora

PASO 4Calcular los promedios horizontales (Xhor) y el promediovertical (Xver). Para los pronósticos de evaluación seseleccionan dos períodos completos (24 datos)

Lápiz, borrador, hojas,calculadora

PASO 5Xhor =es el promedio de ventas de los meses relacionados anivel horizontal, ej.: eneros, junios, diciembres, etc.

Tabla o matrizLápiz, borrador, hojas,calculadora

PASO 6Xver =promedio de la totalidad de ventas reales de los períodoscompletos a evaluar

Tabla o matrizLápiz, borrador, hojas,calculadora

PASO 7 Calcular el índice estacional: i = Xhor / Xver Lápiz, borrador, hojas,calculadora

PASO 8Se elige un ciclaje = 4 que corresponde a los últimos meses delúltimo período completo de evaluación


PASO 9Se calculan los pronósticos de evaluación, multiplicando lasventas reales del ciclaje elegido por el índice estacionalasociado a nivel horizontal

Lápiz, hojas, calculadora

PASO 10Con los pronósticos de evaluación se determina el erroracumulado incurrido siguiendo la misma mecánica de losanteriores métodos cuantitativos


PASO 11Se calcula el Pronóstico de Riesgo repitiendo el procedimientodel PASO 4 al PASO 9 , con la diferencia que ahora se toma encuenta la totalidad de datos de los períodos completos




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ANÁLISIS Y RESOLUCIÓN DEL CASO PRÁCTICO

DESCRIPCIÓN DEL CASO (Series Estacionales)

Una empresa comercializadora de insumos y accesorios para materiales de oficina se encuentra evaluando laposibilidad de ejecutar algunos planes de expansión. En la actualidad, atiende mercados segmentados en laregión central y perimetral alrededor del departamento de Guatemala.

La Gerencia General está evaluando la asignación de recursos financieros para el reclutamiento, selección ycapacitación de personal de ventas que atienda mercados potenciales ubicados en el norte y oriente de la

República de Guatemala.

Previamente a tomar la decisión de inversión en estas regiones potenciales, la Gerencia General solicita alGerente de Producción que le proporcione un informe con las proyecciones de demanda estimadas, utilizandomodelos matemáticos cuantitativos de pronósticos, tomando en cuenta los reportes de ventas que elDepartamento de Mercadotecnia proporciona a la alta dirección.

Las ventas históricas de tres períodos anteriores se detallan a continuación:

MES Período 1 Período 2 Período 3Enero 758 745 762

Febrero 716 763 747Marzo 690 760 722Abril 665 726 695Mayo 632 693 670Junio 602 662 639Julio 558 629 642

Agosto 560 655 680Septiembre 598 688 705

Octubre 640 710 730

Noviembre 672 742 752Diciembre 710 756 761

a) Graficar y tabular la información proporcionada y realizar un Análisis Primario.b) Determinar los Pronósticos de Evaluación (Análisis Secundario)c) Estimar la proyección futura de ventas para el primer semestre del período 4.



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SOLUCIÓN DEL CASO PRÁCTICO:

a. TABULACIÓN DE DATOS

b. ANÁLISIS PRIMARIO: El comportamiento que muestra la cura es del tipo Cíclico, con picos y valles alargo de su trayectoria, manteniendo similares demanda de ventas para meses en común de distintoaño; por tanto, este conjunto de ventas se puede clasificar como una Serie de Estacionalidad (cíclica).

c. ANÁLISIS SECUNDARIO:Se obtienen los valores de Xhor, Xver e índice estacional y se colocan en una tabla junto a los valores

de ventas reales. Para encontrar el pronóstico de evaluación del período congelado de ventas (meses33, 34, 35 y 36) se toman en cuenta dos períodos completos de datos, es decir, los meses que vandesde 1 hasta 24:

MES Ventas 1 Ventas 2 Ventas 3 Xhor (24) Xhor (36) i (24) i (36)Enero 758 745 762 751.5 755 1.1 1.09

Febrero 716 763 747 739.5 742 1.09 1.08Marzo 690 760 722 725 724 1.07 1.05Abril 665 726 695 695.5 695.33 1.02 1.01Mayo 632 693 670 662.5 665 0.97 0.96

Junio 602 662 639 632 634.33 0.93 0.92Julio 558 629 642 593.5 609.67 0.87 0.88Agosto 560 655 680 607.5 631.67 0.89 0.92

Septiembre 598 688 705 643 663.67 0.95 0.96Octubre 640 710 730 675 693.33 0.99 1.01

Noviembre 672 742 752 707 722 1.04 1.05Diciembre 710 756 761 733 742.33 1.08 1.08

Xver (24)=680.42

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

0 5 10 15 20 25 30 35 40

V e n

t a s

Mes

Ventas para los primeros 36 meses



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Los pronósticos de evaluación para los meses 33, 34, 35 y 36 se valúan con el período congelado de ventas delúltimo período completo, es decir que corresponde a los meses 21, 22, 23 y 24:

P33 = 688 * 0.95 = 654P34 = 710 * 0.99 = 703P35 = 742 * 1.04 = 772P36 = 756 * 1.08 = 817

MES VENTAS PROYECCIONERROR E33 705 654 51 5134 730 703 27 7835 752 772 -20 9836 761 817 -56 154

d. PRONÓSTICO DE RIESGOPara estimar la Previsión futura, se trabajan los tres períodos completos de ventas (36 meses),

encontrando nuevos valores de Xhor, Xver e índice estacional para la totalidad de datos de los tresperíodos. Se obtiene el producto de las ventas reales del último período conocido de ventas y semultiplica por su índice estacional asociado a nivel horizontal. Los índices estacionales utilizados sonlos calculados para 36 datos:

MES CALCULO PRONOSTICO37 762 * 1.09 83138 747 * 1.08 80739 722 * 1.05 759

40 695 * 1.01 70241 670 * 0.96 64442 639 * 0.92 588



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REPORTE 2.1

La empresa litográfica de textos didácticos “MIGUEL ANGEL ASTURIAS” ha implementado desde hace tresaños un nuevo programa de logística para la entrega del producto que fabrica. La demanda de textos se hacaracterizado por tener órdenes de pedido altos en temporada de ciclo escolar, contrastando con unademanda baja de libros durante el descanso vacacional durante el mismo período anual.

La compañía está analizando la posibilidad de invertir en su línea de producción número dos de las tres conque cuenta en la actualidad para la impresión de libros de texto. Si decide invertir recursos en su línea deproducción, tendrá que capacitar a un grupo de operarios para que manejen una maquinaria nueva, siempre ycuando la demanda prevista para el primer semestre del año 2015 justifique la inversión del nuevo equipo.

“Miguel Ángel Asturias” desea conocer con el mejor grado de confiabilidad posible cual será la proyecciónestimada de distribución de libros de texto para el período de enero a junio de 2015, de tal forma queplanifique las operaciones de producción y efectúe un Análisis Económico Financiero sobre la viabilidad de

modernizar la línea de producción número dos, ya que el proyecto requiere un desembolso de capital muyfuerte (compra de maquinaria, adquisición de insumos litográficos, capacitación de personal, entre otros).Utilizar el Método Cuantitativo que mejor describa el conjunto de ventas históricas correspondientes a los tresúltimos períodos anuales proporcionado por la empresa litográfica para establecer el Pronóstico de Riesgo yrecomendar a la Gerencia General acerca de la implementación del nuevo proyecto.

MES VENTAS (2013) VENTAS (2014) VENTAS (2015)ENERO 550 515 527

FEBRERO 530 520 520MARZO 510 528 510ABRIL 498 540 495MAYO 492 552 483JUNIO 485 560 474JULIO 480 575 469

AGOSTO 465 578 465SEPTIEMBRE 465 570 468

OCTUBRE 475 558 476NOVIEMBRE 492 540 489DICIEMBRE 505 535 497

Determinar:

1. Gráfico de Ventas contra Tiempo para los tres períodos completos.2. Efectuar el Análisis Primario y el Análisis Secundario del conjunto de ventas reales proporcionadas por la

empresa.3. Establecer el Pronóstico de Riesgo del primer semestre del año 2016.



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4. Evaluar y discutir, en equipos de trabajo, los resultados obtenidos y recomendar a la empresa “MiguelÁngelAsturias” sobre la toma de decisiones en su línea de producción:

i. ¿Qué opciones sugiere para mantener ocupadas las líneas de producción en los intervalos de tiempoen que la demanda de material didáctico es baja?

ii. ¿Qué factores cualitativos considera importantes tomar en cuenta para que el Departamento deVentas estime una proyección futura en función de las cualidades y percepciones de la cartera declientes?

B. FAMILIAS COMBINADAS

INTRODUCCIÓN

Existen empresas en las que la demanda de sus productos o servicios sigue un patrón repetitivo (cíclico) y a la

vez tienden a crecer o decrecer en función del tiempo (comportamiento ascendente o descendente). Cuandose tiene un conjunto de datos que al graficarlos sigue una tendencia de este tipo se clasifica como FamiliaCombinada.

Su nombre, precisamente, se origina debido al hecho de que se componen de la combinación de dos tipos defamilias vistos con anterioridad (Familias Cíclica y Correlación). A este tipo de familia pertenecen todaaquellas empresas que constantemente están innovando sus productos, proveyéndolos de características muyparticulares, que cumplen con satisfacer una necesidad a corto plazo, de tal forma que la muerte del productollega muy pronto; pero para entonces, el departamento de mercadeo ya tiene el producto sustituto, con las

innovaciones apropiadas listo para continuar satisfaciendo la necesidad identificada. La Familia Combinadautiliza el concepto de Series Estacionales debido a su comportamiento cíclico, asimismo utiliza las ecuacionesde Regresión Lineal (Correlación) porque los períodos cíclicos (como conjunto) tienden a crecer o decrecer, ypor lo tanto, tienen asociada una pendiente.

OBJETIVOS

GENERAL Establecer el procedimiento para proyectar las ventas en el caso especial que los datos

históricos muestren un comportamiento combinado (cíclico-correlación).ESPECÍFICOS

Identificar la tendencia que sigue una curva que se identifica dentro de las FamiliasCombinadas.

Realizar un Análisis Secundario con la información histórica. Determinar, con el mayor grado de confiabilidad, el Pronóstico de Riesgo de un conjunto de

datos clasificados como familia combinada.



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FUNDAMENTO CONCEPTUAL

FAMILIAS COMBINADAS: Son Familias de Curvas que tienen cierta periodicidad en el tiempo pero tambiénposeen una actitud creciente o decreciente. Para trabajar este tipo de familias se utiliza la mecánica de lasFamilias Cíclicas combinando los métodos de Familias de Regresión (debido a su actitud creciente y/odecreciente). Para analizar estos dos tipos de Familias, se hace uso de los Índices Estacionales.

En este tipo de Familias se identifican todos aquellos productos que son dirigidos a segmentos de mercadocon necesidades muy prácticas a corto plazo, de tal forma que su ciclo de vida es relativamente cortoinnovándose con mucha frecuencia. En el momento en que empiezan a caer las ventas, la empresa lanza almercado otro producto con innovaciones muy originales que va a sustituir el mercado del anterior, sucaracterística es que al principio se tiene una gran demanda pero no pasa mucho tiempo para que empiece laetapa de descenso en las ventas. Ejemplo de estos productos, tenemos entre otros: Distribuidoras deproductos al detalle, algunas empresas de motocicletas y bicicletas con diseño muy especial, productos quetienen un leve ascenso en sus ventas producto de rebajas y promociones especiales pero a la larga su curva deventas va en descenso, ropa de temporada diseñada para un período específico y en general, para todo tipode producto o servicio que se ve afectado por causas externas fuera del alcance de nuestras manos; estosproductos siguen un comportamiento hasta cierto punto errático, es decir, no se pueden clasificar en ningunade las tres familias anteriores y se recurre a este método para su resolución.

Índices Estacionales (i): Son factores de corrección necesarios para series de datos temporales, el cual indicael grado de ajuste de las demandas a nivel horizontal. Ya sea que se trabaje Familias Cíclicas o Combinadas, esnecesario establecer los índices para ambos casos.

FORMULACIONES PARA ESTABLECER PRONOSTICOS DE EVALUACION Y DE RIESGO

Vnuevas = Vorig – bt

Dónde: Vorig = demanda real original b = pendiente de la Ec. de Regresión con mejor

Coeficiente de correlaciónt = período de tiempo (en meses)

Pn = Xorig * i + bt

Dónde: Pn = Pronóstico de Evaluación y/o RiesgoXorig = promedio demanda real original

i = índice estacionalb = pendiente de la Ec. de Regresión con mejor

Coeficiente de Correlaciónt = período de tiempo (en meses)



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PROCEDIMIENTO DE SOLUCIÓN(Familias Combinadas)

PASOS DESCRIPCIÓN HERRAMIENTAS AUTILIZAR

PASO 1Tabular y graficar la información histórica, es condiciónindispensable tomar en cuenta al menos tres períodos

completos de ventas reales (36 datos)

Hoja milimetrada, regla,lápiz, borrador

Hoja de Microsoft ExcelPASO 2

Establecer el Análisis Primario observando la tendencia de lasventas reales Lapicero, papel

PASO 3Realizar el Análisis Secundario estableciendo los Pronósticos deEvaluación (elegir períodos completos de información histórica)


PASO 4Se evalúan las ecuaciones normales de Correlación (para 24datos) encontrando la pendiente “b” de la ecuación asociadacon el mejor coeficiente de correlación “r” (el má s cercano a 1)

Calculadora científica,ecuaciones de RegresiónLineal (4 en total)

PASO 5Con el valor de “b” elegido, encontrar un nuevo conjunto dedatos llamado Ventas Nuevas, utilizando la formulaciónestablecida en la parte de arriba (24 datos)

Matrices, lápiz, borrador,

regla, calculadora

***El resultado es un nuevo conjunto de datos que sigue un

comportamiento netamente cíclico (estacional) y por tanto setrabaja como tal

PASO 6Calcular los promedios horizontales (Xhor) y el promediovertical (Xver) para los 24 datos de Ventas Nuevas

Lápiz, borrador, hojas,calculadora

PASO 7 Calcular el índice estacional: i = Xhor / Xver Lápiz, borrador, hojas,calculadora

PASO 8 Se calcula Xorig con 24 datos de ventas originales Lápiz, borrador, hojas,calculadora

PASO 9Se encuentran los pronósticos de evaluación correspondientesevaluando la formulación destinada para ello:Pn = Xorig * i + bt

Lápiz, hojas, calculadora

PASO 10Con los pronósticos de evaluación se determina el erroracumulado incurrido siguiendo la misma mecánica de losanteriores métodos cuantitativos


PASO 11Evaluar los 24 datos originales (dos períodos completos) comouna Serie de Correlación, es decir, encontrar los erroresacumulados para las 4 ecuaciones de Regresión Lineal

Ecuaciones de RegresiónLineal, calculadoracientífica

PASO 12Se comparan los “cinco errores acumulados” obtenidos para

determinar con cuál de ellos se proyectará la demanda futuraLapicero, hojas

PASO 13Se encuentran nuevos valores de “ b, Vnuevas, i, Xorig “ para latotalidad de las ventas reales utilizando el método cuantitativoque aportó el menor error acumulado

Calculadora científica,ecuaciones de RegresiónLineal, lápiz, borrador

PASO 14Se calcula el Pronóstico de Riesgo para el período solicitado conla información obtenida en el PASO 13 , valuando la formulaciónde Pn = Xorig * i +bt (Pn = 37, 38, 39…….)




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ANÁLISIS Y RESOLUCIÓN DEL CASO PRÁCTICO

DESCRIPCIÓN DEL CASO (Familias Combinadas)

Una cadena de tiendas mayorista que se dedica al diseño, producción y comercialización de productos

masivos dirigidos a segmentos de mercado de hogar, entretenimiento y utilitarios, se encuentra en plena fasede expansión, tratando de cubrir regiones que han quedado marginadas debido a una deficiente difusión ymercadeo de los productos que produce y comercializa.

El Departamento de Ingeniería necesita retroalimentar información acerca de las necesidades del mercadoconsumidor que le sea útil en los planes de diseño de productos. La compañía está evaluando la posibilidad deincursionar en el área regional centroamericana pero cuenta con el inconveniente que en esa área ya existendos empresas más que están posicionadas en la mente del consumidor.

Según estimaciones de mercadeo, la participación rondaría el 33% de la población total de consumidores.Para tratar de capturar más segmentos de mercado, está pensando en utilizar la mayor cantidad de medios decomunicación posibles (internet, radio, televisión, medios escritos) que le garanticen un mínimo defacturación por ventas que le permitan apegarse a una estrategia corporativa de crecimiento a mediano plazo.

Partiendo de la información de mercadeo, el Director General le solicita que le estime una proyecciónestimada de las ventas futuras en la región centroamericana, analizando las ventas históricas de los tresúltimos períodos en la región que actualmente es líder en la comercialización de su variedad de productos.

Las ventas reales de estos tres últimos períodos se muestran a continuación:

MES PERIODO 1 PERIODO 2 PERIODO 3ENERO 350 465 698

FEBRERO 365 493 670MARZO 380 518 635ABRIL 415 536 640MAYO 442 568 670JUNIO 460 595 693JULIO 485 620 718





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Establecer:a) Gráfico de ventas con tiempo y efectuar el Análisis Primario.b) Análisis Secundario (utilizar las fórmulas de Regresión en las calculadoras)c) Calcular el Pronóstico de Riesgo para el primer semestre del período 4.

SOLUCIÓN DEL CASO PRÁCTICO (Familias Combinadas):

PASO 1. Tabulación de Datos: Como primer paso procedemos a tabular el juego de datos que nosproporcionan para establecer cuál es el comportamiento que sigue la curva resultante.

GRAFICO DE VENTAS REALES

PASO 2. Análisis Primario:Luego de graficar el conjunto de ventas reales conocidas, concluimos que pertenece al grupo de FamiliasCombinadas, ya que tiene asociado un comportamiento cíclico que va creciendo conforme avanza el tiempo,es decir, están presentes dos tipos de análisis (Cíclico y Correlación); por tanto se procede a efectuar elanálisis comparativo para establecer cuál es la diferencia entre la demanda real y el pronóstico de evaluación(error acumulado).

PASO 3. Análisis Secundario (Pronóstico de Evaluación):

Una Familia Combinada se compone de la mezcla de Familias Cíclica y Regresión, por lo tanto, strabajan períodos completos de ventas conocidas, en este caso dos períodos completos (24 meses). Elprocedimiento consiste en evaluar primeramente los dos períodos iniciales como Familia de Regresión,es decir, encontramos los valores de a, b & r para cada ecuación estadística de correlación (lineal,logarítmica, exponencial y potencial). La ecuación que arroje el mejor coeficiente de correlación (r), e

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

0 5 10 15 20 25 30 35 40

V e n

t a s

Mes

Ventas de los últimos tres períodos



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más cercano a uno, proveerá el valor de b (pendiente), el cual se utilizará para hacer los cálculos delas Ventas Nuevas con la fórmula:

Vnuevas = Vorig - bt donde: b = pendientet = período de tiempo desde 1 a 24 meses

Los resultados obtenidos al ingresar las ventas de los primeros dos períodos completos para encontrar el valorde la pendiente (b) son los siguientes (valores obtenidos en Software de Pronósticos):

ECUACION LINEAL y = 340.42 + 14.61x r = 0.9466ECUACION LOGARITMICA y = 266.47 + 112.38 Ln x r = 0.8554ECUACION EXPONENCIAL y = 361.53 (1.028)x r = 0.9510ECUACION POTENCIAL y = 307.29 x(0.2239) r = 0.8968

OBSERVACIÓN: La Ecuación Exponencial es Y=A*ebx En la ecuación superior el valor 1.028 es el resultado delfactor exponencial por el valor “b”.

La Ecuación de Regresión forma Exponencial es la que mejor se ajusta al conjunto de datos, ya que sucoeficiente r = 0.9510 es el más cercano a uno, por tanto, para el cálculo de Vnuevas se usa b = 1.028 :

Como estamos todavía dentro de la parte del procedimiento, se toman en cuenta dos decimales para loscálculos de Vnuevas:

Vnuevas1 = 350 – 1.028 (1) = 348.97Vnuevas2 = 365 – 1.028 (2) = 362.94 ……… Vnuevas24 = 720 – 1.028 (24) = 694.33

Con los datos de Vnuevas, se trabaja ahora la curva como Familia Cíclica calculando Xhor & Xver, para lueghallar los respectivos índices estacionales (desde 1 hasta 12):

Xhor1 = (348.97 + 451.64)/2 = 400.31Xhor2 = (362.94 + 478.61)/2 = 420.78 ……… Xhor12 = (441.66 + 694.33)/2 = 567.99

Xver (24) = ( 348.97 + 362.94 + ……… + 694.33) / 24 = 510.09

i1 = 400.31 / 510.09 = 0.78i2 = 420.78 / 510.09 = 0.82 ………. i12 = 567.99 / 510.09 = 1.11



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La tabla con todos los datos tabulados se muestra a continuación:

MES VENTASPeríodo 1

VENTASPeríodo 2

VENTASPeríodo 3

VnuevasPer 1

VnuevasPer 2

Xhor(24 datos)

ÍndiceEst.

ENERO 350 465 698 348.97 451.64 400.31 0.78FEB 365 493 670 362.94 478.61 420.78 0.82

MARZO 380 518 635 376.92 502.58 439.75 0.86

ABRIL 415 536 640 410.89 519.55 465.22 0.91MAYO 442 568 670 436.86 550.52 493.69 0.97JUNIO 460 595 693 453.83 576.50 515.17 1.01JULIO 485 620 718 477.80 600.47 539.14 1.06AGO 510 642 740 501.78 621.44 561.61 1.10SEPT 505 665 772 495.75 643.41 569.58 1.12OCT 483 694 788 472.17 671.38 571.78 1.12NOV 462 725 812 450.69 701.36 576.03 1.13DIC 454 720 830 441.66 694.33 567.99 1.11

Como siguiente paso se procede a calcular los Pronósticos de Evaluación para los meses 33, 34, 35 y 36 usandola fórmula:

Pn = Xorig * i + bt donde: Xorig = prom ventas reales originales

Xorig(24) = (350 + 365 + 380 + …….. + 725 + 720) / 24 = 523

P33 = 523 * 1.12 + (1.028) (33) = 620P34 = 523 * 1.12 + (1.028) (34) = 621

P35 = 523 * 1.13 + (1.028) (35) = 627P36 = 523 * 1.11 + (1.028) (36) = 618

MES VENTAS PROYECCION ERROR ERROR ACUM33 772 620 152 15234 788 621 167 31935 812 627 185 50436 830 618 212 716

OBSERVACIÒN: Previo a realizar el Pronóstico de Riesgo como familia combinada, se trabajan los Pronósticosde Evaluación como Serie de Correlación (valuando las 4 ecuaciones de Regresión Lineal, siempre tomando 24datos) y los errores acumulados encontrados se comparan con el error acumulado hallado en la parte dearriba; con el método cuantitativo que tiene el menor error (5 en total) se establece el Pronóstico de Riesgo.



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PASO 4. Pronóstico de Riesgo:Para conocer la proyección futura (como Familia Combinada) procedemos a calcular un nuevo valor de b(pendiente) , Vnuevas, Xhor, Xver, i & Xorig tomando en cuenta la totalidad de los datos (36). Siguiendo elmismo procedimiento anterior, los valores encontrados son los siguientes:

Ecuación de Regresión (forma Lineal) *y = 361.65 + 12.31 x (b = 12.31)* Al tomar en cuenta 36 datos, el nuevo valor de la pendiente corresponde a la Ec.

De Regresión forma Lineal.

El valor de “b” se ingresa en la fórmula Vnuevas (para 36 datos) y los resultados se resumen en la siguientetabla (se incluyen Xhor e índice estacional):

Xvert(36) = 361.65 (para 36 datos)

MES VENTASPeríodo 1

VENTASPeríodo 2

VENTASPeríodo 3

VnuevasPer 1

VnuevasPer 2

VnuevasPer 3

Xhor(36 datos)

Índice(i)

ENERO 350 465 698 337.69 304.97 390.25 344.30 0.95FEB 365 493 670 340.38 320.66 349.94 336.99 0.93

MARZO 380 518 635 343.07 333.35 302.63 326.35 0.90ABRIL 415 536 640 365.76 339.04 295.32 333.37 0.92MAYO 442 568 670 380.45 358.73 313.01 350.73 0.97JUNIO 460 595 693 386.14 373.42 323.70 361.09 1.00JULIO 485 620 718 398.83 386.11 336.39 373.78 1.03AGO 510 642 740 411.52 395.80 346.08 384.47 1.06SEPT 505 665 772 394.21 406.49 365.77 388.82 1.08OCT 483 694 788 359.90 423.18 369.46 384.18 1.06NOV 462 725 812 326.59 441.87 381.15 383.20 1.06DIC 454 720 830 306.28 424.56 386.84 372.56 1.03

El Pronóstico de Riesgo para el período 4 se define con la siguiente formulación:

Xorig (36) = (350 + 365 +……. + 830) / 36 = 589.39 (para 36 datos)

Penero = 589.39*0.95 + 12.31(37) = 1016

Pfeb = 589.39*0.93 + 12.31(38) = 1016Pmarzo = 589.39*0.90 + 12.31(39) = 1011Pabril = 589.39*0.92 + 12.31(40) = 1035Pmayo = 589.39*0.97 + 12.31(41) = 1077P junio = 589.39*1.00 + 12.31(42) = 1107



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MES PROYECCION(período cuatro)

Enero 1016Febrero 1016Marzo 1011Abril 1035Mayo 1077

Junio 1107

CONCLUSIONES

Las empresas que comercializan productos de temporada (estacionales) tienen la particularidad quesus picos máximos de ventas se encuentran en períodos determinados por aspectos cualitativos dedemanda; tienen asociado un índice estacional que indica el grado en que las ventas sufrirán unincremento o decremento en relación a la última venta real a nivel horizontal.

Los productos que se identifican como estacionales se pueden mencionar, entre otros: venta de útilesescolares, paraguas o sombrillas, artículos navideños, anillos de graduación, determinados tipos debebidas, etc.

Los productos que siguen comportamientos erráticos, es decir, su tendencia es el resultado de unacombinación de varios métodos cuantitativos, como ocurre en la mayoría de las situaciones reales delas organizaciones, se identifican como familias combinadas y su predicción de ventas sigue unametodología de análisis muy particular.

En la actualidad, la distintas combinaciones entre distintos tipos de familias de pronósticos son lassiguientes: ESTABLE-CORRELACIÒN, cuando el valor de la pendiente es muy pequeño; ESTACICLICA, cuando la onda de la curva cíclica es muy alisada y CORRELACIÒN-COMBINADA, cutendencia sigue comportamientos cíclicos mezclados con actitud ascendente o descendente.

BIBLIOGRAFIA

TORRES, Sergio:“CONTROL DE LA PRODUCCION” Editorial Palacios. Año 2008. Guatemala, C. A.

CHASE, Richard, JACOBS, Robert & AQUILANO,Nicholas: “ ADMINISTRACION DE OPERACIONES”. Produccióny Cadena de Suministros. Editorial McGraw-Hill. Duodécima Edición. Año 2009.

HEIZER, Jay & RENDER, Barry:“DIRECCION DE LA PRODUCCION. Decisiones Tácticas. Editorial Prentice-HalSexta Edición. Impreso en España. Año 2001.



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HOJA DE TRABAJO 2(Para entregar al final de la práctica)

Con la información que se le proporciona a continuación, establecer un Pronóstico de Riesgo para el primercuatrimestre del período 4, utilizando la metodología que considere conveniente:

MES PERIODO 1 PERIODO 2 PERIODO 3

ENERO 200 285 430FEBRERO 220 300 445MARZO 240 310 415ABRIL 200 330 425MAYO 210 340 450JUNIO 230 350 475JULIO 250 310 500


OCTUBRE 270 360 460

NOVIEMBRE 260 385 485DICIEMBRE 280 410 520

REPORTE 2.2

“ HomeMarket” es una filial de un consorcio europeo que se ha establecido en el área metropolitana delDepartamento de Guatemala desde hace cinco años. Sus actividades comerciales giran en torno a la

distribución de toda clase de productos para el hogar, entretenimiento y alimentos enlatados de primeranecesidad; su política de venta es al mayoreo y menudeo y estas se han visto incrementadas paulatinamente.Se han tenido ciertos períodos de ventas los cuales han caído moderadamente, la razón de la baja demanda seha debido a factores externos cualitativos fuera del alcance de las manos de la Gerencia de HomeMarket.

El local que ocupa sus instalaciones físicas ya no se está dando abasto para almacenar todos los productos quedistribuye, es más, están subarrendando un local para colocar el producto terminado, debido a que susbodegas son insuficientes para almacenarlo; esta situación ha elevado los costos fijos de HomeMarket, ya quese incrementa el costo por traslado de los productos entre una y otra bodega representando a la vez una

pérdida considerable de tiempo para efectuar tales movimientos.

Esta empresa de ventas por catálogo tiene altas expectativas con respecto a las ventas esperadas para el año2015, razón por la cual está evaluando la posibilidad de adquirir una bodega más grande que le representaráun incremento en su costo fijo por concepto de arrendamiento del 10%. Tiene el ofrecimiento por parte desus proveedores que la capacidad de despacho de materia prima y accesorios puede ser duplicada, en casosea necesario. Paralelamente a esta situación, el Departamento de Ventas está realizando un Estudio de



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Mercado para conocer el nivel de aceptación de la variedad de productos que ofrece y en qué medidasatisfacen las necesidades existentes en su mercado consumidor.Las ventas que la compañía reporta para los últimos años es la siguiente:

MES VENTAS(2012)

VENTAS(2013)

VENTAS(2014)

VENTAS(2015)

ENEROSIN REF

3338 4949 6145FEBRERO SIN REF 3336 4947 6343MARZO SIN REF 3469 4980 6576ABRIL SIN REF 3692 5003 6599MAYO SIN REF 3890 5101 6597JUNIO SIN REF 4093 5304 6600JULIO SIN REF 4095 5506 6702



Establecer:

a) Un Análisis Primario para conocer la tendencia del conjunto de datos presentado y clasificarlo dentrode un grupo de familias conocido.

b) Conociendo la familia a la que pertenece, realizar un Análisis Secundario para encontrar el error

acumulado.c) Calcular el Pronóstico de Riesgo para el resto del año 2015.d) Analizar y discutir, en equipos de trabajo, el Pronóstico de Riesgo estimado y en función de este,

recomendar a HomeMarket sobre la posible adquisición de una instalación más grande.e) De ser positiva la adquisición de una instalación más grande, establezca las características que debe

poseer la nueva nave industrial. Especifique el diseño de planta que debe tener la nueva instalación enbase a su experiencia como Ingeniero Industrial (distribución de ambientes, tipo de productos afabricar, maquinaria, áreas de almacenaje, tipo de proceso, etc.)

f) Graficar las ventas reales históricas y la proyección de demanda futura estimada en un mismo plano

X-Y para observar ambos comportamientos (pasados y futuros) y argumentar las causas probables delas variaciones observadas.

IMPORTANTE: DIBUJAR EL GRAFICO DE LAS VENTAS REALES Y PROYECTADAMILIMETRADO.

practica 2. pronosticos ii. estacional (cíclica) y combinada

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