PRONOSTICOS

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS

FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL

METODOLOGIA PARA ELEGIR UN METODO DE PRONOSTICO PARA DEMANDAS SIN ESTACIONALIDAD Y LA

MANERA DE HALLAR EL ALFA OPTIMO DEL SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL

Alumno: Alan Gutirrez A.

Lima ,Peru

Alan Gutierrez.

OBJETIVOS

El siguiente PPT esta basado en la solucin del caso

presentado en el capitulo de PRONOSTICOS del libro del

CHASE.

El objetivo de la solucin presentada es el planteamiento

de una metodologa para elegir el mejor mtodo de

pronostico teniendo como indicadores el MAD (Error) y la

seal de seguimiento TS el cual se califica como bueno o

malo segn la distribucin simtrica de los datos.

Se presenta un programa lineal para hallar el alfa optimo

y contrastarlo con el elegido

Alan Gutierrez.

Altavox es fabricante y distribuidor de muchos instrumentos y aparatos electrnicos,

como multmetros digitales analgicos, generadores de funcin, osciloscopios,

contadores de frecuencia y otras mquinas para pruebas y mediciones.

Altavox vende una lnea de medidores de prueba que son populares entre los

electricistas profesionales. El modelo VC202 se vende, a travs de seis

distribuidoras, a las tiendas de menudeo de Estados Unidos. Las distribuidoras estn

en Atlanta, Boston, Chicago, Dallas y Los ngeles y fueron escogidas para

atender regiones diferentes.

El modelo VC202 se ha vendido bien durante aos por su confiabilidad y slida

construccin. Altavox no lo considera un producto estacional, pero hay alguna

variabilidad en la demanda. En la tabla de la pgina siguiente se muestra la

demanda del producto en las ltimas 13 semanas.

Estos datos se encuentran en una hoja de clculo de Excel, Altavox Data, contenida

en el DVD del libro. La demanda de las regiones vara entre un mximo de 40

unidades en promedio semanal en Atlanta y 48 unidades en Dallas. Los datos de

este trimestre estn muy cerca de la demanda del trimestre pasado.

La gerencia quisiera que usted experimentara con algunos modelos de pronstico

para determinar cul debe usarse en un nuevo sistema que va a establecerse. El

nuevo sistema est programado para usar uno de dos modelos: promedio mvil

simple o suavizacin exponencial.

CASO ALTAVOX Alan Gutierrez.

Semana 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Promedio

Atlanta 36 45 37 38 55 30 18 58 47 37 23 55 40 40

Boston 26 35 41 40 46 48 55 18 62 44 30 45 50 42

Chicago 44 34 22 55 48 72 62 28 27 95 35 45 47 47

Dallas 27 42 35 40 51 64 70 65 55 43 38 47 42 48

Los ngeles 32 43 54 40 46 74 40 35 45 38 48 56 50 46

Total 165 199 189 213 246 288 245 204 236 257 174 248 229 222

PREGUNTA 1

Piense en usar un modelo de promedio mvil simple. Experimente con

modelos que usan datos de cinco y tres semanas anteriores. A

continuacin se dan datos previos de cada regin. Evale los

pronsticos que se habran hecho en las 13 ltimas semanas tomando

como criterios la desviacin absoluta promedio y la seal de

seguimiento.

Alan Gutierrez.

010

20

30

40

50

60

70

80

90

100

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Atlanta

Boston

Chicago

Dallas

Los ngeles

Alan Gutierrez.

PROMEDIO MOVIL 3

Semana

PRONOSTICADO Real

Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles Atlanta Boston Chicago Dallas Los

ngeles

-5 45 62 62 42 43

-4 38 18 22 35 40

-3 30 48 72 40 54

-2 58 40 44 64 46

-1 37 35 48 43 35

1 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 36 26 44 27 32

2 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 45 35 34 42 43

3 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 37 41 22 35 54

4 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 38 40 55 40 40

5 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 55 46 48 51 46

6 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 30 48 72 64 74

7 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 18 55 62 70 40

8 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 58 18 28 65 35

9 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 47 62 27 55 45

10 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 37 44 95 43 38

11 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 23 30 35 38 48

12 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 55 45 45 47 56

13 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 40 50 47 42 50

MAD 9.69 9.15 17.49 10.62 7.69

Alan Gutierrez.

Semana

BOSTON Pronostico Real Desviacion RSFE DESV. ABS.

SUMA

DESV MAD TS

1 41.00 26 -15.00 -15.00 15.00 15.00 15.00 -1

2 41.00 35 -6.00 -21.00 6.00 21.00 10.50 -2

3 41.00 41 0.00 -21.00 0.00 21.00 7.00 -3

4 41.00 40 -1.00 -22.00 1.00 22.00 5.50 -4

5 41.00 46 5.00 -17.00 5.00 27.00 5.40 -3.1481

6 41.00 48 7.00 -10.00 7.00 34.00 5.67 -1.7647

7 41.00 55 14.00 4.00 14.00 48.00 6.86 0.58333

8 41.00 18 -23.00 -19.00 23.00 71.00 8.88 -2.1408

9 41.00 62 21.00 2.00 21.00 92.00 10.22 0.19565

10 41.00 44 3.00 5.00 3.00 95.00 9.50 0.52632

11 41.00 30 -11.00 -6.00 11.00 106.00 9.64 -0.6226

12 41.00 45 4.00 -2.00 4.00 110.00 9.17 -0.2182

13 41.00 50 9.00 7.00 9.00 119.00 9.15 0.76471

CALCULO DEL MAD Y

TS BOSTON seal seguimiento = RSFE/MAD MAD=SUMA DESV / SEMANA

Alan Gutierrez.

PROMEDIO MOVIL 5

PRONOSTICADO Real

Semana Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles Atlanta Boston Chicago Dallas Los

ngeles

-5 45.00 62.00 62.00 42.00 43.00

-4 38.00 18.00 22.00 35.00 40.00

-3 30.00 48.00 72.00 40.00 54.00

-2 58.00 40.00 44.00 64.00 46.00

-1 37.00 35.00 48.00 43.00 35.00

1 41.60 40.60 49.60 44.80 43.60 36.00 26.00 44.00 27.00 32.00

2 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 45.00 35.00 34.00 42.00 43.00

3 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 37.00 41.00 22.00 35.00 54.00

4 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 38.00 40.00 55.00 40.00 40.00

5 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 55.00 46.00 48.00 51.00 46.00

6 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 30.00 48.00 72.00 64.00 74.00

7 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 18.00 55.00 62.00 70.00 40.00

8 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 58.00 18.00 28.00 65.00 35.00

9 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 47.00 62.00 27.00 55.00 45.00

10 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 37.00 44.00 95.00 43.00 38.00

11 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 23.00 30.00 35.00 38.00 48.00

12 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 55.00 45.00 45.00 47.00 56.00

13 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 40.00 50.00 47.00 42.00 50.00

MAD 9.69 9.25 15.54 9.98 7.80

Alan Gutierrez.

-4

-3.5

-3

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM3 ATLANTA

PM3 ATLANTA

-4

-3.5

-3

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM5 ATLANTA

PM5 ATLANTA

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM3 BOSTON

PM3 BOSTON

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM5 BOSTON

PM5 BOSTON

Alan Gutierrez.

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM3 CHICAGO

PM3 CHICAGO

-4.5

-4

-3.5

-3

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM5 CHICAGO

PM5 CHICAGO

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM3 DALAS

PM3 DALAS

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM5 DALAS

PM5 DALAS

Alan Gutierrez.

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM5 LOS ANGELES

PM5 LOS ANGELES

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM3 LOS ANGELES

PM3 LOS ANGELES

MAD Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles

SUMA MAD

ORDEN 3 9.692 9.154 17.487 10.615 7.692 54.64

ORDEN 5 9.687 9.246 15.538 9.985 7.800 52.26

Mejor ORDEN 5 ORDEN 3 ORDEN 5 ORDEN 5 ORDEN 3

TS Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles

ORDEN 3 MALO BUENO MALO BUENO MALO

ORDEN 5 MALO BUENO MALO BUENO MALO

Mejor IGUAL IGUAL IGUAL IGUAL IGUAL

CUADRO COMPARATIVO

Alan Gutierrez.

CONCLUSIONES PARTE 1

MAD : ORDEN 5

SUMA MAD: ORDEN 5

SEAL SEGUIMIENTO: -

MEJOR PRONOSTICO : ORDEN 5

Se concluye para esta primera parte en la cual se hace una comparacin entre el

mtodo de pronostico de promedio mvil con orden de 3 semanas y 5 semanas, para

lo cual se procede a hacer dos cuadros comparativos entre sus MAD (Desviacin

media absoluta) y su seal de seguimiento, en cuanto al MAD se observa que es

mejor el promedio mvil de orden 5 ya que es mejor en tres de las cinco ciudades y la

seal de seguimiento en ambos casos sigue similar patrn por lo cual no es posible

decidir por este segundo factor cual es mejor, as que se concluye que el mtodo de

orden5 es mejor que el mtodo de orden3. Sin embargo el mtodo de PM orden 5

tiene en la seal de seguimiento un patrn indeseable en 3 ciudades de las 5, por lo

cual se concluye que este mtodo es el mejor pero no es el mas adecuado quizs un

mtodo de suavizamiento exponencial pueda mejorar el pronostico. Tambin como

una de las primera conclusiones del caso se puede demostrar que no existe

TENDENCIA en este producto en todas las ciudades por la grafica 1.1.

Alan Gutierrez.

PREGUNTA 2

A continuacin, piense en usar un modelo de suavizacin exponencial simple.

En su anlisis, pruebe dos valores alfa, 0.2 y 0.4. Use los mismos criterios para

evaluar el modelo como en la parte 1. Suponga que el pronstico inicial anterior

para el modelo usando un valor de alfa de 0.2 es el promedio de las ltimas

tres semanas. Para el modelo que usa un alfa de 0.4, suponga que el

pronstico anterior es el promedio de las cinco semanas pasadas.

Alan Gutierrez.

SUAVIZAMIENTO

EXPONENCIAL ALFA 0.2

PRONOSTICADO Real

Semana Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles Atlanta Boston Chicago Dallas Los

ngeles

-5 45 62 62 42 43

-4 38 18 22 35 40

-3 30 48 72 40 54

-2 58 40 44 64 46

-1 37 35 48 43 35

1 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 36 26 44 27 32

2 40.53 38.00 52.53 44.60 42.40 45 35 34 42 43

3 41.43 37.40 48.83 44.08 42.52 37 41 22 35 54

4 40.54 38.12 43.46 42.26 44.82 38 40 55 40 40

5 40.03 38.50 45.77 41.81 43.85 55 46 48 51 46

6 43.03 40.00 46.22 43.65 44.28 30 48 72 64 74

7 40.42 41.60 51.37 47.72 50.23 18 55 62 70 40

8 35.94 44.28 53.50 52.18 48.18 58 18 28 65 35

9 40.35 39.02 48.40 54.74 45.54 47 62 27 55 45

10 41.68 43.62 44.12 54.79 45.44 37 44 95 43 38

11 40.74 43.69 54.29 52.43 43.95 23 30 35 38 48

12 37.19 40.96 50.44 49.55 44.76 55 45 45 47 56

13 40.76 41.76 49.35 49.04 47.01 40 50 47 42 50

MAD 10.55 9.85 17.77 10.51 8.57

Alan Gutierrez.

PROMEDIO MOVIL ALFA 0.4

PRONOSTICADO Real

Semana Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles Atlanta Boston Chicago Dallas Los

ngeles

-5 45 62 62 42 43

-4 38 18 22 35 40

-3 30 48 72 40 54

-2 58 40 44 64 46

-1 37.00 35.00 48.00 43.00 35.00

1 41.60 40.60 49.60 44.80 43.60 36 26 44 27 32

2 39.36 34.76 47.36 37.68 38.96 45 35 34 42 43

3 41.62 34.86 42.02 39.41 40.58 37 41 22 35 54

4 39.77 37.31 34.01 37.64 45.95 38 40 55 40 40

5 39.06 38.39 42.41 38.59 43.57 55 46 48 51 46

6 45.44 41.43 44.64 43.55 44.54 30 48 72 64 74

7 39.26 44.06 55.59 51.73 56.32 18 55 62 70 40

8 30.76 48.44 58.15 59.04 49.79 58 18 28 65 35

9 41.65 36.26 46.09 61.42 43.88 47 62 27 55 45

10 43.79 46.56 38.45 58.85 44.33 37 44 95 43 38

11 41.08 45.53 61.07 52.51 41.80 23 30 35 38 48

12 33.85 39.32 50.64 46.71 44.28 55 45 45 47 56

13 42.31 41.59 48.39 46.82 48.97 40 50 47 42 50

MAD 11.63 10.55 18.32 9.84 9.57

Alan Gutierrez.

-3.5

-3

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

0.2 ATLANTA

0.2 ATLANTA

-3

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

0.4 ATLANTA

0.4 ATLANTA

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

0.2 BOSTON

0.2 BOSTON

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

0.4 BOSTON

0.4 BOSTON

Alan Gutierrez.

-3.5

-3

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

0.4 CHICAGO

0.4 CHICAGO

-3.5

-3

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

0.2 CHICAGO

0.2 CHICAGO

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

0.2 DALAS

0.2 DALAS

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

0.4 DALAS

0.4 DALAS

Alan Gutierrez.

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

0.2 LOS ANGELES

0.2 LOS ANGELES

-1.5

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

0.4 LOS ANGELES

0.4 LOS ANGELES

Alan Gutierrez.

Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles

MAD ALFA 0.2 10.55 9.85 17.77 10.51 8.57 57.26

MAD ALFA 0.4 11.63 10.55 18.32 9.84 9.57 59.91

Mejor MAD ALFA 0.2 MAD ALFA 0.2 MAD ALFA 0.2 MAD ALFA 0.4 MAD ALFA 0.2

Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles

TS ALFA 0.2 BUENO BUENO MALO BUENO BUENO

TS ALFA 0.4 BUENO BUENO BUENO BUENO BUENO

Mejor IND IND ALFA 0.4 IND IND

Teniendo en consideracion los factores de decision:

MAD : alfa 0.2

SUMA MAD: alfa 0.2

SEAL SEGUIMIENTO: ALFA 0.4

MEJOR PRONOSTICO : ALFA 04

De lo siguiente el grupo concluye que es mejor el alfa 0.4 , fundamentado en que a pesar de

que su MAD es mayor en todas las ciudades y totalizando el error de igual manera se

observa que su seal de seguimiento es muy buena en todas las ciudades ya que tiene

valores positivos y negativos lo cual asegura que no tendra una tendencia a que el pronostico

sea negativo o sea solo positivo lo cual ocasiona perdida de clientes y los costos de tener

grandes volumenes de inventarios.

CUADRO COMPARATIVO

CONCLUSIONES

Alan Gutierrez.

PROBLEMA 3 Real

Total Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles

45 62 62 42 43 254

38 18 22 35 40 153

30 48 72 40 54 244

58 40 44 64 46 252

37 35 48 43 35 198

36 26 44 27 32 165

45 35 34 42 43 199

37 41 22 35 54 189

38 40 55 40 40 213

55 46 48 51 46 246

30 48 72 64 74 288

18 55 62 70 40 245

58 18 28 65 35 204

47 62 27 55 45 236

37 44 95 43 38 257

23 30 35 38 48 174

55 45 45 47 56 248

40 50 47 42 50 229

Alan Gutierrez.

A su criterio elija la mejor

opcin de pronostico y

aplquelo a la demanda

agregada en el supuesto de

que ya no hay almacenes en

cada ciudad sino que se

trasladan de un solo almacn

principal.

y = 3.2802x + 199.58 R = 0.129

0

50

100

150

200

250

300

350

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Demanda agregada

Demanda agregada

Lineal (Demanda agregada)

ELECCION DEL MEJOR PRONOSTICO

MAD Atlanta Boston Chicago Dallas Los

ngeles Suma Promedio

Promedio

Movil

ORDEN 3 9.692 9.154 17.487 10.615 7.692 54.64 10.93

ORDEN 5 9.687 9.246 15.538 9.985 7.800 52.26 10.45

Suavizamie

nto

ALFA 0.2 10.555 9.846 17.774 10.512 8.572 57.26 11.45

ALFA 0.4 11.629 10.549 18.325 9.837 9.572 59.91 11.98

TS Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles Cant

ORDEN 3 MALO BUENO MALO BUENO MALO 2

ORDEN 5 MALO BUENO MALO BUENO MALO 2

TS ALFA 0.2 BUENO BUENO MALO BUENO BUENO 4

TS ALFA 0.4 BUENO BUENO BUENO BUENO BUENO 5

SEGN LA INFORMACION RECOLECTADA SE LLEGA A LA CONCLUSION DE QUE EL MEJOR DE LOS PRONOSTICOS ES EL

SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL ALFA 0.4 YA QUE TIENE UN MEJOR CONTROL

SEGN LA SEAL DE

SEGUIMIENTO.

MEJOR METODO : SUAVIZAMIENTO ALFA 0.4

CORRELACION 0.359181331 PENDIENTE 3.28021978

Alan Gutierrez.

De los datos de la pregunta 1 y 2 se elige la mejor opcin

SUAVIZAMIENTO EXP

ALFA 0.4

PRONOSTIC

O REAL Desviacion RSFE DESV. ABS.

SUMA

DESV MAD

DEMANDA

PROMEDIO MAPE TS

-5 254

-4 153

-3 244

-2 252

-1 198

1 220.2 165 -55.20 -55.20 55.20 55.20 55.20 165.00 33.45% -1

2 198.12 199 0.88 -54.32 0.88 56.08 28.04 182.00 15.41% -

1.93723252

3 198.472 189 -9.47 -63.79 9.47 65.55 21.85 184.33 11.85% -

2.91945326

4 194.6832 213 18.32 -45.48 18.32 83.87 20.97 191.50 10.95% -

2.16887329

5 202.00992 246 43.99 -1.49 43.99 127.86 25.57 202.40 12.63% -

0.05807653

6 219.605952 288 68.39 66.91 68.39 196.25 32.71 216.67 15.10% 2.04559276

7 246.9635712 245 -1.96 64.95 1.96 198.22 28.32 220.71 12.83% 2.29354014

8 246.1781427 204 -42.18 22.77 42.18 240.39 30.05 218.63 13.74% 0.75766128

9 229.3068856 236 6.69 29.46 6.69 247.09 27.45 220.56 12.45% 1.07307201

10 231.9841314 257 25.02 54.48 25.02 272.10 27.21 224.20 12.14% 2.00203864

11 241.9904788 174 -67.99 -13.51 67.99 340.09 30.92 219.64 14.08% -

0.43710578

12 214.7942873 248 33.21 19.69 33.21 373.30 31.11 222.00 14.01% 0.63299568

13 228.0765724 229 0.92 20.61 0.92 374.22 28.79 222.54 12.94% 0.71613179

14 17.64

Alan Gutierrez.

Aplicacin del mejor pronostico a la demanda agregada

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Series2

Alan Gutierrez.

Una principal ventaja como se puede apreciar es que su MAD es mucho menor que la

suma de los MAD cuando se toman las ciudades por separados. Ya que se analiza las

ventas del producto en total, esto permite tener un mejor panorama como total, disminuir el

error y las ventajas que conlleva en un menor tiempo dedicado a esta tarea.

Las desventajas son que se pierde el anlisis del mercado por separado, ya que no todos

los mercados son iguales en su mayora se recomienda analizar la demanda desde el

punto de menudeo en lo que se refiere a cadena de suministro, que en el caso son las

distribuidoras.

.En tema de pronsticos se debe considerar que querer llevar estrategias competitivas o de

ventas a las diferentes ciudades esto alterara el error por lo cual se recomend

anteriormente llevarlo por separado en los puntos de menudeo.

Tambin hay que considerar en temas generales la localizacin de la distribuidora y si es

viable esta alternativa por costo de transporte.

Siguiendo el tema de pronsticos, si al considerar la demanda agregada se observa una

tendencia mas pronunciada se puede optar por otro mtodo que analice mejor la tendencia

como el mtodo de descomposicin.

1) CUALES SON LAS VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA DEMANDA

AGREGADA DESDE EL PUNTO DE VISTA DEL PRONOSTICO

2) HAY OTRAS COSAS QUE DEBEN CONSIDERARSE CUANDO

SE PASA DE VARIOS DISTRIBUIDORAS A UNA SOLA

Alan Gutierrez.

FUE LA MEJOR OPCION?

Alan Gutierrez.

MAD D. PROMEDIO MAPE

PM3 29.10 222.54 13.08%

PM5 29.60 222.54 13.30%

SUAV. 0.2 29.82 222.54 13.40%

SUAV. 0.4 28.79 222.54 12.94%

-4.5

-4

-3.5

-3

-2.5

-2

-1.5

-1

-0.5

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM 3

PM 3

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

PM 5

PM 5

-4

-3

-2

-1

0

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

SUAV. 0.2

SUAV. 0.2

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

SUAV. 0.4

SUAV. 0.4

Alan Gutierrez.

Se ha aplicado los cuatro mtodos a la demanda agregada y se observa:

El mejor mtodo:

Funcin del MAD y el MAPE: SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL ALFA 0.4,con un MAD de 28.72 unidades y MAPE de 12.94%.

Adems el MAD PRONOSTICADO para el siguiente periodo es de 17.64 lo cual indica que el error tiende a disminuir.

Si bien los cuatro mtodos son muy cercanos en cuanto a MAD la SEAL DE SEGUIMIENTO nos aclara las dudas. Este mismo mtodo tiene mejor

distribucin de seal de seguimiento que oscila muy cercano al cero tanto

positivo como negativo, a diferencia de los promedios mviles ,se observa que

estas seales son negativas y seguir tendiendo a ser negativa, esto es

tendencia de que el pronostico es mayor que la demanda lo cual puede conducir

a inventarios muy grandes lo cual puede ser muy costoso.

Por ello se elige como el mejor pronostico al mtodo de SUAVIZAMIENTO CON ALFA 0.4.

Esto tambin se puede afirmar con la TEORA ya que como vimos inicialmente la demanda agregada tiene cierta pendiente lo cual indica la presencia de cierta

tendencia positiva por lo cual es mejor tener un mayor alfa a 0.3.

Alan Gutierrez.

Cul ES EL ALFA OPTIMO?

Alan Gutierrez.

Alan Gutierrez.

El alfa optimo es decir el alfa para el cual el MAD se hace

mnimo.

Modelo de programacin matemtica no lineal NLP

SOLVER, que tambin cuenta con modelos no lineales.

Alan Gutierrez.

= | |=

S.a

= + ,

= @

,

NON.-LINEAL PROGRAMMING

VARIABLE DECISION: ALFA

FUNCION OBJETIVO: MINIMIZAR EL MAD

Alan Gutierrez.

Fuente: Elaboracion Propia

= =

LINGO

Alan Gutierrez.

MODEL:

[_3] MIN= MAD ;

[_4] MAD - 0.07692307692307693 * RESTA_2 - 0.07692307692307693 *

RESTA_3

- 0.07692307692307693 * RESTA_4 - 0.07692307692307693 * RESTA_5 -

0.07692307692307693 * RESTA_6 - 0.07692307692307693 * RESTA_7 -

0.07692307692307693 * RESTA_8 - 0.07692307692307693 * RESTA_9 -

0.07692307692307693 * RESTA_10 - 0.07692307692307693 * RESTA_11 -

0.07692307692307693 * RESTA_12 - 0.07692307692307693 * RESTA_13 =

4.246153846153845 ;

[_5] 55.19999999999999 * X + F_2 = 220.2 ;

[_6] F_3 = F_2 + X * ( 199 - F_2 ) ;

[_7] F_4 = F_3 + X * ( 189 - F_3 ) ;

[_8] F_5 = F_4 + X * ( 213 - F_4 ) ;

[_9] F_6 = F_5 + X * ( 246 - F_5 ) ;

[_10] F_7 = F_6 + X * ( 288 - F_6 ) ;

[_11] F_8 = F_7 + X * ( 245 - F_7 ) ;

[_12] F_9 = F_8 + X * ( 204 - F_8 ) ;

[_13] F_10 = F_9 + X * ( 236 - F_9 ) ;

[_14] F_11 = F_10 + X * ( 257 - F_10 ) ;

[_15] F_12 = F_11 + X * ( 174 - F_11 ) ;

[_16] F_13 = F_12 + X * ( 248 - F_12 ) ;

[_18] RESTA_2 = @ABS( 199 - F_2 ) ;

[_19] RESTA_3 = @ABS( 189 - F_3 ) ;

[_20] RESTA_4 = @ABS( 213 - F_4 ) ;

[_21] RESTA_5 = @ABS( 246 - F_5 ) ;

[_22] RESTA_6 = @ABS( 288 - F_6 ) ;

[_23] RESTA_7 = @ABS( 245 - F_7 ) ;

[_24] RESTA_8 = @ABS( 204 - F_8 ) ;

[_25] RESTA_9 = @ABS( 236 - F_9 ) ;

[_26] RESTA_10 = @ABS( 257 - F_10 ) ;

[_27] RESTA_11 = @ABS( 174 - F_11 ) ;

[_28] RESTA_12 = @ABS( 248 - F_12 ) ;

[_29] RESTA_13 = @ABS( 229 - F_13 ) ;

END

Alan Gutierrez.

Solucion

Alan Gutierrez.

0.379446037337797

Alan Gutierrez.

MINITAB El minitab encuentra el alfa optimo pero con un pequeo problema,

que no es posible colocar el primer valor pronosticado F(1) , sino que

toma este F(1) como otra variable de decisin para disminuir aun

ms el optimo.

Alan Gutierrez.

Porque hallar el alfa optimo?

CONTROL DEL ALFA.

MEJOR AJUSTE DE LOS PRONOSTICOS.

CONTROL CONTINUO ACERCA DE LA ELECCION DEL ALFA QUE NORMALMENTE SE HACE SEGN LA EXPERIENCIA DE LOS GERENTES

Alan Gutierrez.