taller de pronostico 1,2,3

PRONOSTICO

JULIO CESAR MICOLTA VALENTIERRA

SENA

CENTRO DE LOGISTICA Y PROMOCION ECO TURISTICA REGIONAL MAGDALENA

GESTIÓN LOGÍSTICA (1017082) RUTA (402084)

BUENAVENTURA- VALLE DEL CAUCA

2016

https://senaintro.blackboard.com/webapps/blackboard/execute/staffinfo/manageStaffInfo?course_id=_1663048_1&mode=view&mode=view

PRONOSTICO

JULIO CESAR MICOLTA VALENTIERRA

INSTRUCTOR

RICARDO ALFONSO CHINCHILLA IBARRA

PRONOSTICO

SENA

CENTRO DE LOGISTICA Y PROMOCION ECO TURISTICA REGIONAL MAGDALENA

2016

PRONÓSTICO 1

La directora de tráfico de una empresa de fabricación de cortadoras de césped de tamaño medio reunió en la siguiente tabla los datos de los envíos de los últimos diez años.

Ella piensa que una previsión precisa de las ventas le ayudaría a planificar sus necesidades de transporte. Empleando los primeros cuatro años como datos base para la estimación, y reservando los del último para comprobar la precisión de los resultados:

a. Efectuar un análisis de la demanda, a fin de garantizar la veracidad de la información.

Para realizar el análisis requerido es necesario revisar uno a uno los grupos de artículos para que la información sea lo más exacta posible así:

DEMANDA PRODUCTOS GRUPO G1 AÑOS 2001 A 2004

AÑO CÓDIGOGRUP

O ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

2001 10103010 G 1 938 3.205 2.855 4.690 3.894 1.885 3.468 1.669 627 914 1.815 2.054

2002 10103010 G 1 1.234 3.446 3.172 5.719 5.334 2.217 3.986 2.195 746 1.251 2.240 2.282

2003 10103010 G 1 1.623 3.960 4.014 7.238 5.993 2.519 4.745 2.310 877 1.421 2.799 2.852

2004 10103010 G 1 2.135 4.771 4.510 9.047 6.658 2.738 5.392 2.999 1.138 1.652 3.731 3.395

2010 10103010 G 1 4.779 12.523 12.500 15.119 21.371 12.161 13.965 11.619 3.385 4.120 12.721 9.710

PROMEDIO 2.142 5.581 5.410 8.363 8.650 4.304 6.311 4.158 1.355 1.872 4.661 4.059

4.739

INDICE 0,452 1,178 1,142 1,765 1,825 0,908 1,332 0,878 0,286 0,395 0,984 0,856

12 1

SUMA VENTAS POR AÑO

28014338224035148166133973

AÑO VENTAS (y) x xy x²

2001 28014 0 0 0

2002 33822 1 33.822 1

2003 40351 2 80.702 4

2004 48166 3 144.498 9

2010 133973 4 535.892 16

TOTALES 284326 10 79491

4 30

DEMANDA PRODUCTOS GRUPO G2 AÑOS 2001 A 2004 - 2010

AÑO CÓDIGOGRUP


2001 10103020 G 2 1.539 1.204 3.497 1.548 1.098 1.406 2.373 2.252 1.035 1.017 1.546 1.856

2002 10103020 G 2 1.854 1.400 3.760 1.595 1.322 1.544 3.250 2.924 1.261 1.059 1.840 1.913

2003 10103020 G 2 2.574 1.686 4.086 2.215 1.835 1.660 3.735 3.522 1.313 1.203 2.628 2.484

2004 10103020 G 2 2.709 1.793 4.591 2.433 2.479 1.711 4.611 4.402 1.442 1.467 2.986 3.312

2010 10103020 G 2 6.578 5.427 8.656 6.654 8.483 4.534 11.253 9.406 4.681 5.775 9.311 8.164

PROMEDIO 3.050,80

2.302,00

4.918,00

2.889,00

3.043,40

2.171,00

5.044,40

4.501,20

1.946,40

2.104,20

3.662,20

3.545,80

3.265

INDICE 0,934 0,705 1,506 0,885 0,932 0,665 1,545 1,379 0,596 0,644 1,122 1,086

12 1


203712372228941339368892239.178


2001 20371 0 0 0

2002 23722 1 23.722 1

2003 28941 2 57.882 4

2004 33936 3 101.808 9

2010 88922 4 355.688 16

TOTALES 195892 10 539100 30

DEMANDA PRODUCTOS G3 AÑOS 2001 A 2004 - 2010

AÑO CÓDIGOGRUP


2001 10103110 G 3 486 936 435 1.064 704 2.097 1.971 661 409 786 368 1.047

2002 10103110 G 3 615 1.039 595 1.144 880 2.872 2.119 930 552 924 438 1.079

2003 10103110 G 3 654 1.117 699 1.271 1.189 3.339 2.328 1.177 587 1.050 607 1.185

2004 10103110 G 3 760 1.151 759 1.366 1.505 3.709 2.804 1.657 826 1.220 740 1.580

2010 10103110 G 3 1.690 5.558 2.381 4.669 6.320 7.195 7.349 6.310 2.813 3.630 2.237 4.652

PROMEDIO 841,00 1960,20 973,80 1902,80 2119,60 3842,40 3314,20 2147,00 1037,40 1522,00 878,00 1908,60

1871

INDICE 0,450 0,521 0,521 1,017 1,133 2,054 1,772 1,148 0,555 0,814 0,469 1,020

11 1


AÑO CÓDIGOGRUP


2001 10103120 G 4 391 648 376 1.746 1.086 2.310 1.001 2.663 439 621 393 800

2002 10103120 G 4 415 753 537 2.155 1.180 2.538 1.352 3.132 618 675 456 869

2003 10103120 G 4 456 1.031 646 2.342 1.282 2.951 1.877 3.296 870 964 615 1.158

2004 10103120 G 4 599 1.272 817 2.414 1.756 3.278 2.375 3.433 935 1.161 819 1.653

2010 10103120 G 4 1.690 5.558 2.381 4.669 6.320 7.195 7.349 6.310 2.813 4.024 2.237 4.652

PROMEDIO 710,20 1852,40 951,40 2665,20 2324,80 3654,40 2790,80 3766,80 1135,00 1489,00 904,00 1826,40

2006

INDICE 0,354 0,923 0,474 1,329 1,159 1,822 1,391 1,878 0,566 0,742 0,451 0,911

12 1


1096413187152031807754804

22447,00


2001 10964 0 0 0

2002 13187 1 13.187 1

2003 1520 2 3.040 4

2004 18077 3 54.231 9

2010 54804 4 219.216 16

TOTALES 98552 10 289674 30


1247414680174882051255198

24070,40


AÑO CÓDIGOGRUP


2001 10103210 G 5 731 235 698 536 700 782 632 760 567 352 462 501

2002 10103210 G 5 1.001 276 997 678 1.000 1.070 789 1.040 666 400 600 603

2003 10103210 G 5 1.317 393 1.120 858 1.063 1.288 857 1.209 774 555 631 717

2004 10103210 G 5 1.755 405 1.333 1.159 1.143 1.609 1.045 1.389 1.032 720 678 770

2010 10103210 G 5 4.129 1.191 4.092 3.793 3.507 4.263 3.802 4.164 3.200 2.405 1.841 3.308

PROMEDIO 1.786,60 500,00 1.648,0

01.404,8

01.482,6

01.802,4

01.425,0

01.712,4

01.247,8

0 886,40 842,40 1.179,80

1.327

INDICE 1,347 0,377 1,242 1,059 1,118 1,359 1,074 1,291 0,941 0,668 0,635 0,889

12 1

SUMA VENTAS POR AÑO69569120

107821303839695

15.918,20


2001 12474 0 0 0

2002 14680 1 14.680 1

2003 17488 2 34.976 4

2004 20512 3 61.536 9

2010 55198 4 220.792 16

TOTALES 120352 10 331984 30


2001 6956 0 0 0

2002 9120 1 9.120 1

2003 10782 2 21.564 4

2004 13038 3 39.114 9

2010 39695 4 158.780 16

TOTALES 79591 10 228578 30


AÑO CÓDIGOGRUP


2001 10103310 G 6 540 395 517 1.209 614 909 1.226 552 860 809 381 704

2002 10103310 G 6 675 519 646 1.300 748 1.280 1.409 606 1.194 908 414 756

2003 10103310 G 6 766 576 838 1.428 1.010 1.438 1.483 841 1.312 986 449 968

2004 10103310 G 6 1.035 728 1.102 1.982 1.311 1.691 1.544 966 1.366 1.187 623 1.125

2010 10103310 G 6 4.129 1.191 4.092 3.793 3.507 4.263 3.802 4.164 3.200 2.405 1.841 3.308

PROMEDIO 1429,00 681,80 1439,00 1942,40 1438,00 1916,20 1892,80 1425,80 1586,40 1259,00 741,60 1372,201427

INDICE 1,001 0,478 1,008 1,361 1,008 1,343 1,326 0,999 1,112 0,882 0,520 0,962

12,0 1,0


871610455120951466039695

17124,20

b. Evaluar el modelo de pronóstico que mejor describa el comportamiento de la demanda.

Es importante recalcar que el pronóstico es un proceso de estimación de un acontecimiento o fenómeno regularmente económico, en el cual se involucra el tiempo, proyectando hacia el futuro datos del pasado para realizar una estimación cuantitativa del comportamiento del fenómeno estudiado hacia lo que se requiere.

En este caso es un modelo de pronóstico a mediano plazo y cuantitativo, debido a que tiene objetivos claros y consistentes, se han considerado varias variables y se puede procesar gran cantidad de información.


2001 8716 0 0 0

2002 10455 1 10.455 1

2003 12095 2 24.190 4

2004 14660 3 43.980 9

2010 39695 4 158.780 16

TOTALES 85621 10 237405 30

Se han analizado datos históricos debido a que la situación ha sido estable, y se utilizan modelos matemáticos, como la regresión lineal que se utilizará para el punto c.

c. Aplicar el modelo seleccionado, para calcular el pronóstico de la demanda para el año 2011.

Por regresión lineal se halla la demanda total de los años 2001 a 2004 y se incluye el 2010

Ahora reemplazaré los valores en las ecuaciones ① y ②

y=a+b(x) Con esta ecuación se halla la demanda requerida

① ∑y=Na+b∑(x) Para hallar el valor de las variables a y b, se utilizan estas dos ecuaciones② ∑xy=a∑x+b∑x²

N: Número de datos o de años a trabajar

Para el grupo G1

① 284326 = 5 a +10 b (-2)

② 794914 = 10 a + 30 b

-568652 = -10 a - 20 b

794914 = 10 a + 30 b

Ahora por eliminación, quedaría:

226262 = 10 b

226262 / 10 = b

b = 22626,2

Reemplazar valor de b, para hallar a, en la ecuación ①:

284326 = 5 a + 10 (22626,2)

284326 =5 a + 226262

284326 – 226262 /5 = a

a = 11612,8

Ya he hallado los valores requeridos ahora procedo reemplazar en la ecuación correspondiente para hallar la demanda:

y = a + b (x)

y = 11612,8 + 22626,2 (5)

y = 124.743,8 / 12

y = 21.040,38333 / 6 (años de análisis)

y = 3.506,73

Para el grupo G2

① 195892 = 5 a +10 b (-2)

② 539100 = 10 a + 30 b

-391784 = -10 a - 20 b

539100 = 10 a + 30 b


147316 = 10 b

147316 / 10 = b

b = 14731,6


195892 = 5 a + 10 (14731,6)

195892 =5 a + 147316

195892 –147316 /5 = a

a = 9715,2


y = a + b (x)

y = 9715,2 +14731,6 (5)

y = 122.234 / 12

y = 10.186,16 / 6 (años de análisis)

y = 1.697,69

Para el grupo G3

① 98552 = 5 a +10 b (-2)

② 289674 = 10 a + 30 b

-197104 = -10 a - 20 b

289674 = 10 a + 30 b


92570 = 10 b

92570 / 10 = b

b = 9257


98552 = 5 a + 10 (9257)

98552 =5 a + 92570

98552 –92570 /5 = a

a = 1196,4


y = a + b (x)

y =1196,4 +9257 (5)

y = 47481,4 / 12

y = 3956,78 / 6 (años de análisis)

y = 659,46

Para el grupo G4

① 120352 = 5 a +10 b (-2)

② 331984 = 10 a + 30 b

-120352 = -10 a - 20 b

331984 = 10 a + 30 b


211632 = 10 b

211632 / 10 = b

b = 21163,2


120352 = 5 a + 10 (21163,2)

120352 =5 a + 211632

120352 –211632 /5 = a

a = 18256


y = a + b (x)

y =18256 +21163,2 (5)

y = 124072 / 12


y = 1723,2

Para el grupo G5

① 79591 = 5 a +10 b (-2)

② 228578 = 10 a + 30 b

-79591 = -10 a - 20 b

228578 = 10 a + 30 b


148987 = 10 b

148987 / 10 = b

b = 14898,7


79591 = 5 a + 10 (14898,7)

79591 =5 a + 148987

79591 – 148987/5 = a

a = 49793,6


y = a + b (x)

y =49793,6 +14898,7 (5)

y = 10357,26 / 12


y =143,85

Para el grupo G5

① 85621 = 5 a +10 b (-2)

② 237405 = 10 a + 30 b

-85621 = -10 a - 20 b

237405 = 10 a + 30 b


151784 = 10 b

151784 / 10 = b

b = 15178,4


85621 = 5 a + 10 (15178,4)

85621 =5 a + 151784

85621 – 151784 = a

a = 66163


y = a + b (x)

y =66163 +15178,4 (5)

y = 142055 / 12


y =1972,99

PRONÓSTICO 2

El director de recursos de materiales de una empresa debe planificar los inventarios para tres bodegas de la región. Su plan incluye la ubicación de los stocks para los tres puntos. Para la ubicación del stock es necesario hacer primero una predicción de las ventas. La preocupación del director se centra en saber si sería más preciso hacer una estimación para cada bodega o hacer una global y luego llevar a cabo un reparto proporcional de las mismas. Cuanta más precisa sea la estimación, menores serán los niveles de los inventarios. - Para comprobar cuál es la mejor alternativa, el director reúne los siguientes datos de utilización de un determinado tipo de producto, durante los últimos 10 años.

Efectuar los cálculos necesarios para definir el método de asignación de stocks, utilizando para ello los modelos de suavización exponencial, mínimos cuadrados, distribución de frecuencias y promedios móviles, ponderados y aritméticos.

a. Efectuar un análisis de la demanda, a fin de garantizar la veracidad de la información.

Uno de los puntos clave en cuanto a la rotación de inventarios es pronosticar la demanda, y esto se hace con el fin de minimizar los costos y permitir que la empresa u organización sea más rentable:

GRUPO CBAÑO GRUPO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

2010 CB 976 918 896 923 959 926 921 871 840 881 920 1,040

2009 CB 659 543 532 889 672 509 634 611 642 523 638 711

2008 CB 839 581 734 732 853 666 579 676 543 592 592 731

2007 CB 855 824 563 747 528 765 732 585 502 680 600 833

2006 CB 860 849 553 688 902 638 500 538 501 531 595 652

2005 CB 688 850 552 685 900 628 620 670 448 606 434 855

2004 CB 405 790 436 787 988 723 614 382 452 539 798 648

2003 CB 663 762 667 795 833 728 603 672 532 728 669 1,112

2002 CB 828 641 549 891 673 513 676 703 604 669 595 870

2001 CB 654 811 522 607 792 545 819 515 612 642 509 773

PROMEDIO 743 757 600 774 810 664 670 622 568 639 635 608

674

INDICE 1,10 1,12 0,89 1,15 1,20 0,99 0,99 0,92 0,84 0,95 0,94 0,90

12 1

GRUPO CBAÑO VENTAS

(y) x xy x²

2001 7801 0 0 02002 8212 1 8212 12003 7653 2 15306 42004 7562 3 22686 92005 7936 4 31744 162006 7807 5 39035 252007 8214 6 49284 362008 8118 7 56826 492009 7563 8 60504 642010 10032 9 90288 81

TOTALES 8089845 373885 285

GRUPO R1AÑO GRUPO ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC

2010 R1 236 216 197 247 256 221 204 200 185 199 214 257

2009 R1 236 276 146 360 250 156 197 296 197 243 168 156

2008 R1 341 172 211 232 332 227 214 122 154 124 177 140

2007 R1 339 300 118 213 155 240 256 170 193 103 137 250

2006 R1 350 244 104 133 316 130 135 244 126 237 253 251

2005 R1 249 289 136 260 380 227 298 260 95 263 154 292

2004 R1 133 310 103 267 306 236 203 103 104 158 275 306

2003 R1 284 177 220 199 350 269 225 108 150 291 284 358

2002 R1 307 134 167 221 208 184 298 272 185 227 197 277

2001 R1 319 254 141 242 204 214 272 127 224 149 210 333

PROMEDIO 279 237 154 237 276 210 230 190 161 199 207 262

220

INDICE 1,27 1,08 0,70 1,08 1,25 0,95 1,04 0,86 0,73 0,90 0,94 1,19

12 1

GRUPO R1


2001 2689 0 0 02002 2677 1 2677 12003 2915 2 5830 42004 2504 3 7512 92005 2903 4 11612 162006 2523 5 12615 252007 2474 6 14844 362008 2446 7 17122 492009 2681 8 21448 642010 2632 9 23688 81

TOTALES 2644445 117348 285


2010 R2 421 407 394 389 403 410 427 386 375 389 401 446

2009 R2 196 128 181 180 267 138 138 144 228 130 308 375

2008 R2 171 230 287 242 358 320 149 297 243 219 248 244

2007 R2 214 236 172 287 224 290 303 158 124 298 153 321

2006 R2 252 302 154 290 347 237 112 186 234 152 143 238

2005 R2 229 274 246 172 268 137 104 170 199 126 161 356

2004 R2 148 312 187 153 327 230 222 104 226 211 298 178

2003 R2 155 312 250 318 187 128 182 295 262 169 200 370

2002 R2 230 318 121 321 132 184 122 183 198 273 265 225

2001 R2 201 255 188 232 250 116 255 185 233 224 122 210

PROMEDIO 222 277 218 258 276 219 201 211 232 219 230 296

238

INDICE 0,93 1,16 0,91 1,08 1,16 0,92 0,84 0,88 0,97 0,92 0,96 1,24

12 1

GRUPO R2


2001 2471 0 0 02002 2572 1 2572 12003 2828 2 5656 42004 2596 3 7788 92005 2442 4 9768 162006 2647 5 13235 252007 2780 6 16680 362008 3008 7 21056 492009 2413 8 19304 642010 4848 9 43632 81

TOTALES 2860545 139691 285


2010 R3 319 295 305 287 300 295 290 285 280 293 305 337

2009 R3 227 139 205 349 155 215 299 171 217 150 162 180

2008 R3 327 179 236 258 163 119 216 257 146 249 167 347

2007 R3 302 288 273 247 149 235 173 257 185 279 310 262

2006 R3 258 303 295 265 239 271 253 108 141 142 199 163

2005 R3 210 287 170 253 252 264 218 240 154 217 119 207

2004 R3 124 168 146 367 355 257 189 175 122 170 225 164

2003 R3 224 273 197 278 296 331 196 269 120 268 185 384

2002 R3 291 189 261 349 333 145 256 248 221 169 133 368

2001 R3 134 302 193 133 338 215 292 203 155 269 177 230

PROMEDIO 242 242 228 279 258 235 238 221 174 221 198 264

233

INDICE 1,04 1,04 0,98 1,19 1,11 1,01 1,02 0,95 0,75 0,95 0,85 1,13

12 1

GRUPO R3


2001 2641 0 0 02002 2963 1 2963 12003 3021 2 6042 42004 2462 3 7386 92005 2591 4 10364 162006 2637 5 13185 252007 2960 6 17760 362008 2664 7 18648 492009 2469 8 19752 642010 3591 9 32319 81

TOTALES 2799945 128419 285

b. Evaluar el modelo de pronóstico que mejor describa el comportamiento de la demanda, para cada región y la opción combinada.

Revisaré los criterios para evaluar a fondo el modelo de pronóstico utilizado en esta demanda:- Como primer criterio se ha aplicado el tiempo, de acuerdo al historial registrado

es un pronóstico a mediano plazo, por que se requiere utilizar o implementar estrategias de manera inmediata para ser ejecutadas.

- El siguiente criterio hace referencia a un entorno micro, y se debe a que se requiere la información para proceder a solicitar lo necesario para cumplir con los niveles de inventario.

- El tercer criterio clasifica el pronóstico en cuantitativo, pues se trata de cifras históricas para establecer la necesidad y la demanda.

Concluyendo, afirmó que es un modelo de pronóstico cuantitativo y a mediano plazo, que permite compactar la información logrando que sea lo más cerca a la realidad posible, y así permitir tener un enfoque más claro hacia el futuro.

c. Aplicar el modelo seleccionado, para calcular el pronóstico de la demanda para el año 2011

Para realizar los cálculos requeridos se han de utilizar las fórmulas relacionadas:

GRUPO CB


2001 7801 0 0 02002 8212 1 8212 12003 7653 2 15306 42004 7562 3 22686 92005 7936 4 31744 162006 7807 5 39035 252007 8214 6 49284 362008 8118 7 56826 492009 7563 8 60504 642010 10032 9 90288 81

TOTALES 80898 45 373885 285

Reemplazando en ① y ②

y=a+b(x) Con esta ecuación se halla la demanda requerida

① ∑y=Na+b∑(x) Para hallar el valor de las variables a y b, se utilizan estas dos

ecuaciones

② ∑xy=a∑x+b∑x²

N: Número de datos o de años a trabajar

① 80898 = 10a + 45b * (-4,5)② 373885 = 45a + 285b -364041 = -45a - 202,5b 373885 = 45a + 285bEliminando, queda así: 9844 = 82,5b9844 / 82,5 = b b = 119,32

Reemplazo en ①80898 = 10a + 45(119,32)80898 = 10a + 5369,480898 - 5369,4 /10 = a7552,86 = a

DEMANDAAhora reemplazo los valores en y=a+b(x)y = 7552,86 + 119,32 (45)y = 12922,26 / 12y = 1076,85

GRUPO R1


2001 2689 0 0 02002 2677 1 2677 12003 2915 2 5830 42004 2504 3 7512 92005 2903 4 11612 162006 2523 5 12615 252007 2474 6 14844 362008 2446 7 17122 492009 2681 8 21448 642010 2632 9 23688 81

TOTALES 26444 45 117348 285

Reemplazando en ① y ②① 26444 = 10a + 45b * (-4,5)

② 117348 = 45a + 285b -118998 = -45a - 202,5b 117348 = 45a + 285bEliminando, queda así: -1650 = 82,5bb =-1650 / 82,5 b = -20

Reemplazo en ①26444 = 10a + 45(-20)26444 = 10a – 90026444 + 900 /10 = a2734,4 = a

DEMANDAAhora reemplazo los valores en y=a+b(x)y = 2734,4 + (-20)*(45)y = 1834,4 / 12y = 152,86

GRUPO R2AÑO VENTAS (y) x xy x²

2001 2471 0 0 02002 2572 1 2572 12003 2828 2 5656 42004 2596 3 7788 92005 2442 4 9768 162006 2647 5 13235 252007 2780 6 16680 362008 3008 7 21056 492009 2413 8 19304 642010 4848 9 43632 81

TOTALES 28605 45 139691 285

Reemplazando en ① y ②① 28605 = 10a + 45b * (-4,5)② 139691 = 45a + 285b

-128722,5 = -45a - 202,5b 139691 = 45a + 285bEliminando, queda así: 10698,5 = 82,5b10698,5 / 82,5 = b b = 132,95


DEMANDAAhora reemplazo los valores en y=a+b(x)y = 2262,22 + 132,95 (45)y = 8244,97 / 12y = 687

GRUPO R3AÑO VENTAS (y) x xy x²

2001 2641 0 0 02002 2963 1 2963 12003 3021 2 6042 42004 2462 3 7386 92005 2591 4 10364 162006 2637 5 13185 252007 2960 6 17760 362008 2664 7 18648 492009 2469 8 19752 642010 3591 9 32319 81

TOTALES 27999 45 128419 285

Reemplazando en ① y ②① 27999 = 10a + 45b * (-4,5)② 128419 = 45a + 285b -125995,5 = -45a - 202,5b

128419 = 45a + 285bEliminando, queda así: 2423,5 = 82,5b2423,5 / 82,5 = b b = 29,37


DEMANDAAhora reemplazo los valores en y=a+b(x)y = 2667,73 + 29,37 (45)y = 3989,38 / 12y = 332,44

Como se puede observar, al pronosticar la demanda se puede determinar las diferentes cantidades a pedir para garantizar el suministro necesario y a su vez el stock requerido; esto permite optimizar los recursos y aumentar la rentabilidad de la empresa.

PRONÓSTICO 3

La siguiente información corresponde a las unidades fabricadas por Industrias el Caracol durante el último año. Se requiere realizar los pronósticos por cada uno de los métodos trabajados, calcular el Error Medio, MAD y el porcentaje de información.

Período

No. Unidades Fabricada

s

Promedio Móvil

Simple n=3

Error

Suavización

exponencial alfa=0,4

Error

Promedio Móvil

Ponderado

Error

Regresión Lineal XY X² Y² Error

1 12001200 1213,7 1200 1

1.440.000

-13,72

2 11501200 1190,5 2300 4

1.322.500

-40,47

3 10001180 1167,2 3000 9

1.000.000

-167,2

1

4 13501117

-233 1108 645 104 1144,0 5400 16

1.822.500

206,04

5 12501167 -83 1205 192 588 109 1120,7 6250 25

1.562.500

129,29

6 10501200 150 1223 190 655 114 1097,5 6300 36

1.102.500

-47,46

7 9851217 232 1154 198 713 84 1074,2 6895 49

970.225

-89,21

8 1110 1095 -15 1086 140 628 73 1051,0 8880 64 1.232.10

0 59,049 1025 1048 23 1096 145 558 57 1027,7 9225 81

1.050.625 -2,70

10 9901040 50 1067 97 579 63 1004,5 9900

100

980.100

-14,45

11 1020 1042 22 1036 61 585 40 981,21122

0121

1.040.400 38,80

12 9001012 112 1030 48 553 45 957,9

10800

144

810.000

-57,95

PORCENTAJES ALFA α N

25%0,4 330%

45%

REGRESIÓN LINEAL

Al aplicar este tipo de análisis, se busca obtener información de los posibles errores en el pronóstico. El gráfico nos muestra el error, es decir cuando revisamos el periodo 10, se observa que la cantidad es -14,45; l periodo 3 la cantidad puede variar en -167,21. Concluyendo se trata del mayor o menor error que se puede cometer o encontrar al realizar este proceso.

PROMEDIO MÓVIL PONDERADO

El promedio móvil ponderado requiere de algunos factores numéricos, como observación importante, los factores que se han de elegir deben estar entre 1 y 10. En el contexto de los métodos de series de tiempo, el método de media móvil ponderada es una variantes de la técnica de media móvil simple donde existe la posibilidad de modificar las ponderaciones que tiene cada uno de los datos en el cálculo del promedio. Este método resulta ser útil cuando es válida la premisa de que el pasado más reciente tiene un mayor poder predictivo respecto al futuro (por lo cual se suele asociar una mayor ponderación en el cálculo del promedio), sin embargo, en caso de existir estacionalidad en el patrón histórico de la demanda puede ser necesario ponderar con mayor fuerza un dato más antiguo de la serie de tiempo.

taller de pronostico 1,2,3

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