PRONSTICOSPROFESOR: AAZCO ESCOBAR, DIXON GROKY

PRONSTICOS DE LA DEMANDAIDENTIFICAR POSIBLES SITUACIONES FUTURAS NO ES PREDECIR EL FUTURO, SE BASA EN ESTIMACIONES ESTADISTICASNATURALEZA DE LOS PRONSTICOSESPACIOTIEMPOREGULARIDAD: REGULAR O IRREGULARDEPENDENCIA: DEPENDIENTE O IDEPENDIENTE

INVENTARIOSSIRVEN PARA SATISFACER UNA DETERMINADA DEMANDAPROBLEMA.CUANTO Y CUANDO?

INVENTARIOSSon acumulaciones de materias primas, provisiones, componentes y productos terminados que aparecen en diversos puntos a lo largo de la cadena de produccin y logstica de una empresaRonald H Ballou, Logstica, Administracin de la cadena de suministros 5 edicinPROPOSITO DE LOS INVENTARIOS: Conservar la independencia de operaciones Afrontar variaciones de la demanda Flexibilizar los programas de produccin Salvaguarda contra las variaciones de tiempos de atencin Aprovechar las negociaciones por volumen

PRONSTICOS DE LA DEMANDA

TIPOS DE PRONSTICOS CUALITATIVOS: RAIZ DE PASTO GRASS ROOTSINVESTIG DE MERCADOCONSENSO JURADOANALOGA HISTORICAMETODO DELPHISERIES DE TIEMPO:PROMEDIO MOVIBLE SIMPLEPROMEDIO PONDERADO MOVIBLEEXPONENCIAL AMINORADOANLISIS DE REGRESINCAJA DE JENKISNSERIE DE TIEMPO DE SHISKINPROYECCIN DE TENDENCIAS

CAUSALES:ANLISIS DE REGRESINMODELOS ECONOMTRICOSINSUMO PRODUCTOINDICADORES LIDERES

TCNICAS DE SIMULACINSeleccionar depende de:Periodo a cubrirDisponibilidad dataExactitud requeridaPresupuestoPersonal calificado

TIPOS DE PRONSTICOS Promedio movible simple:AT-1 + AT-2 + AT-3+.+ AT-NFT =NFT = Pronostico futuroN = periodosAT-1 + AT-2 + AT-3+.+ AT-N Hechos reales periodos pasadosCuando no se tiene estacionalidad ni la demanda vara velozmente, se requiere data histrica, todos los periodos tienen el mismo peso

TIPOS DE PRONSTICOS Promedio movible ponderado:FT =FT = Pronostico futurow = pesosAT-1 + AT-2 + AT-3+.+ AT-N Hechos reales periodos pasadosLos periodos tienen distintos pesos, generalmente los menos antiguos pesan mas.La suma de los pesos debe dar 1W1AT-1 + w2AT-2 + w3AT-3+.+ wnAT-N

TIPOS DE PRONSTICOS Exponencial Aminorado:FT =FT = Pronostico atenuado futuroDemanda Real del periodo anteriorFT-1 + a(AT-1 - FT-1)FT-1 Pronostico atenuado anteriorAT-1 Constante de atenuacin

TIPOS DE PRONSTICOS Exponencial Aminorado y correccin de tendencia:FT = Pronostico atenuado futuroDemanda Real del periodo anteriorTT-1 Tendencia atenuado anteriorAT-1 Constante de atenuacinFIT = Ft + Tt Ft = FITt-1 + a(At-1 FITt-1)Tt = Tt-1 + d (Ft FITt-1)TT Tendencia atenuadadConstante de atenuacin de tendencia

ERROR DE PRONSTICOS ERROR: es la diferencia entre el pronstico y lo ocurrido en la realidad.

Fuentes: Aleatorios Pronosticador.genera sesgoDESVIACIN MEDIA ABSOLUTA (DMA)DS = 1.25 DMA ( aprox)DMA = S ABS(At Ft)DESVIACIN ESTNDAR (DS)nSf = S (At Ft)2 N-1

03Ds4DMA4DMA3Ds0Distribucin normal con media 0 y DMA = 1Distribucin normal estndar 0 y Ds = 1ERROR DE PRONSTICOS

SEAL DE RASTREO : Indica si el promedio del pronstico sigue el ritmo de un verdadero cambio (ascendente o descendente) en la demanda. Constituye el # del las DMA en que el valor del pronostico est por arriba o por debajo de los hechosST = SCEP DMASCEP = SUMA CORRIENTE DE ERRORES DE PRONSTICOERROR DE PRONSTICOS

TIPOS DE PRONSTICOS REGRESIN LINEAL: Relacin funcional de dos o mas variables correlacionadas.A partir de una variable pronosticamos otra.La relacin de las variables es lineal y tiene la forma: Y = a + bxMTODO GRFICOy1yxx1b = y1 y x1 - xY = a + bxExcelCuadrados mnimosa = y - b xb= S xy nx*y S x2 nx 2

TIPOS DE PRONSTICOS DESCOMPOSICIN DE UNA SERIE DE TIEMPOEstacional SumadaEstacional MultiplicadaTendencia + EstacionalidadTendencia * EstacionalidadPRONSTICOS DE RELACIONES CAUSALESVariante de la regresin lineal en vez de relacionar tiempos se relacionan dos varibales (causa- efecto)