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TEORÍA
Clase 1
El ciclo de vida del
producto
1 + 𝑥 𝑛 = 1 +𝑛𝑥
1!+𝑛 𝑛 𝑥2
2!+ ⋯
ETAPAS DEL CICLO DE VIDA DEL PRODUCTO
1 + 𝑥 𝑛 = 1 +𝑛𝑥
1!+𝑛 𝑛 𝑥2
2!+ ⋯
ETAPAS DEL CICLO DE VIDA DEL PRODUCTO
Clase 2
Modelos Cualitativos
de Pronóstico
1 + 𝑥 𝑛 = 1 +𝑛𝑥
1!+𝑛 𝑛 𝑥2
2!+ ⋯
PRONÓSTICOS
Y SU IMPORTANCIA
1 + 𝑥 𝑛 = 1 +𝑛𝑥
1!+𝑛 𝑛 𝑥2
2!+ ⋯
PRONÓSTICO
Es una estimación de las ventas para cierto periodo de
tiempo, el cual puede realizarse para todo el mercado o para
una parte de éste.
Las empresas pueden partir de los pronósticos de los bienes
que comercializan para obtener el pronóstico general de sus
ventas o pueden ir en sentido contrario, es decir, pronosticar
primero sus ventas globales y con ello realizar el pronóstico
específico de cada uno de sus productos.
El proceso de realizar el pronóstico de las ventas es
fundamental para el desempeño de toda empresa, debido a
que cada una de las áreas de la empresa tomará esta
información para poder planificar y controlar sus actividades.
PRONÓSTICO
GENERAL DE LAS
VENTAS
PRONÓSTICO DE CADA
UNO DE LOS BIENES
QUE COMERCIALIZAN
PRONÓSTICO DE CADA
UNO DE LOS BIENES QUE
COMERCIALIZAN
PRONÓSTICO
GENERAL DE LAS
VENTAS
Formas en que las empresas gestionan el pronóstico de sus ventas
PARTIDA LLEGADA
1 + 𝑥 𝑛 = 1 +𝑛𝑥
1!+𝑛 𝑛 𝑥2
2!+ ⋯
MODELOS
CUALITATIVOS
DE PRONÓSTICOS
MÉTODOS
CUALITATIVOS
1. Método Delphi
2. Consenso del comité ejecutivo
3. Información de Jefes Zonales
4. Encuestas
MÉTODOS DE PRONÓSTICOS
MÉTODOS CUANTITATIVOS
1. MODELOS DE SERIES DE
TIEMPO: método simplista,
promedio móvil, PM
ponderado, Suavización
exponencial, método de
índices, Mínimos cuadrados
2. MODELOS CAUSALES:
análisis de regresión y
correlación, calculo de “r”
1 + 𝑥 𝑛 = 1 +𝑛𝑥
1!+𝑛 𝑛 𝑥2
2!+ ⋯
Los pronósticos cualitativos o subjetivos
involucran algunos factores importantes
tales como la intuición, emociones,
experiencias personales del que toma la
decisión, y sistemas de valores para
alcanzar un pronóstico.
EJERCICIOS DE
CÁLCULO
Clase 3
Suavización Exponencial
La fórmula de la suavización exponencial básica se muestra a
continuación:
Pronóstico
nuevo
Pronóstico
del último
períodoα
Demanda
real del
último
período
Pronóstico
del último
período= + -( )
Donde “α” es un peso, ó constante de suavización, que tiene
un valor entre 0 y 1, inclusive. La ecuación relacionada antes,
también pude escribirse como:
Ft+1 = Ft + α ( Dt - Ft)
Donde: Ft+1 = el pronóstico nuevo
Ft= el pronóstico anterior
α = constante de suavización (0 ≤ α ≤ 1)
Dt= demanda real del período anterior
α =
“factor
de
ajuste”
“constante
de
suavización”ó
Ejemplo.
El puerto de Santa Marta ha descargado grandes
cantidades de carne de barcos procedentes de
Argentina durante los ocho trimestres pasados.
El administrador de operaciones del puerto desea
probar el empleo de la suavización exponencial y la
efectividad del método en la predicción del tonelaje
descargado.
Él asume que el pronóstico en el primer trimestre fue
de 350 toneladas.
Se examinan los dos valores de α = 0,1 y α = 0,5.
Determinar cuál es el valor de α más adecuado para la
situación de análisis.
TRIMESTRETONELAJE
DESCARGADO REAL
PRONÓSTICO REDONDEADO USANDO α
= 0,10*
PRONÓSTICO REDONDEADO
USANDO α = 0,50*
1 360
2 336
3 318
4 350
5 380
6 410
7 360
8 384
9 ?
Datos de descarga de los 8 trimestres pasados:
TRIMESTRETONELAJE
DESCARGADO REAL
PRONÓSTICO REDONDEADO USANDO α
= 0,10*
PRONÓSTICO REDONDEADO
USANDO α = 0,50*
1 360 350 350
2 336
3 318
4 350
5 380
6 410
7 360
8 384
9 360
SOLUCIÓN:
El primer pronóstico es dato del problema para ambos α.
TRIMESTRETONELAJE
DESCARGADO REAL
PRONÓSTICO REDONDEADO USANDO α
= 0,10*
PRONÓSTICO REDONDEADO
USANDO α = 0,50*
1 360 350 350
2 336 351=350 + 0.1(360-350) 355
3 318
4 350
5 380
6 410
7 360
8 384
9 ?
*Pronóstico redondeado a la tonelada más cercana
*Pronóstico redondeado a la tonelada más cercana
TRIMESTRETONELAJE
DESCARGADO REAL
PRONÓSTICO REDONDEADO CON
α = 0,10
PRONÓSTICO REDONDEADO
USANDO α = 0,50
1 360 350 350
2 336 351=350 + 0.1(360-350) 355
3 318 350=351 + 0.1(336-351) 346
4 350 347= 350+ 0.1(318-350) 332
5 380 347=347+ 0.1(350-347) 341
6 410 350=347+ 0.1(380-347) 361
7 360 356=350+0.1(410-350) 386
8 384 356=356+0.1(360-356) 373
Para evaluar la exactitud de cada constante de suavización se
pueden calcular las desviaciones absolutas y DAM.
DAM(α=0.1)
=185/8=23.1
2
Sobre la base de éste análisis, una constante de suavización α
= 0,10 se prefiere a α = 0,50 porque su DAM es menor.
TRIMESTRETONELAJE
DESCARGADO REAL
PRONÓSTICO REDONDEADO
CON α = 0,10
DESVIACIÓN ABSOLUTA
PARA α = 0,10
PRONÓSTICO REDONDEADO
USANDO α = 0,50
DESVIACIÓN ABSOLUTA
PARA α = 0,50
1 360 350 10 350 10
2 336 351 15 355 19
3 318 350 32 346 28
4 350 347 3 332 18
5 380 347 33 341 39
6 410 350 60 361 49
7 360 356 4 386 26
8 384 356 28 373 11
185 200
DAM(α=0.5)
=200/8=24.7
5
Clase 4ANÁLISIS DE REGRESIÓN
+
MÉTODO DE MÍNIMOS
CUADRADOS
Ejemplo:
La persona a cargo de programar la producción de una
compañía tiene que elaborar pronósticos de la demanda de
un producto a fin de planear las cantidades de producción
más apropiadas.
Durante un almuerzo de negocios, la gerente de marketing le
proporciona información sobre el presupuesto de publicidad
de una bisagra de bronce para puertas. A continuación se
presentan los datos sobre ventas y publicidad
correspondientes a los últimos cinco meses:
La gerente de marketing afirma que la compañía gastará el
mes entrante $1,750 en publicidad del producto. Aplique la
regresión lineal para desarrollar una ecuación y un pronóstico
para ese producto.
Solución:
Suponga que existe una relación lineal entre las ventas y
los gastos de publicidad. En otras palabras, las ventas son
la variable dependiente, Y. Los gastos de publicidad son la
variable independiente, X.
Utilizando las parejas de observaciones mensuales
correspondientes a las ventas y los gastos de publicidad
proporcionadas por la gerente de marketing, se usa la
computadora para encontrar los mejores valores de a, b,
el coeficiente de correlación, el coeficiente de
determinación y el error estándar del estimado.
Resultados obtenidos:
a = - 8.135
b = 109.229X
r = 0.980
r 2 = 0.960
syx = 15.603
La ecuación de regresión es:
Y = - 8.135 + 109.229X
Si se quiere obtener unas ventas de “S/ 280,000”, se
reemplaza por “Y” en la ecuación y se despeja el valor
de X (cantidad que se debería invertir en publicidad),
que sería de “S/ 2,563.5”
La pendiente b se encuentra por:
Donde:
b = pendiente de la línea de regresión
Σ = signo de sumatoria
x = valores de las variables independientes
y = valores de las variables independientes
x = el promedio de los valores de las x
y = el promedio de los valores de las y
n = el número de puntos de datos, eventos u
observaciones
Se puede calcular la intersección de a con y como sigue:
Se recomienda practicar con las fórmulas, el cálculo
manual de los valores de “b” y de “a” del ejercicio
anterior. Esto para evitar errores en la ecuación de la
recta proyectada con la cual se realizarán los pronósticos
requeridos.
Clase 5 y 6
EFICIENCIA
UTILIZACIÓN
Ejercicio
Una empresa produce 6,000 unidades/hora, trabajando 8
horas por día y 26 días a al mes.
Si decide trabajar con una utilización de sus máquinas del
70% ya que no hay mucho personal disponible.
Para este nivel de utilización de ha realizado un estudio de
mermas y se sabe que sería de 6,200 unidades mensuales.
a) ¿Cuántas unidades podría abastecer mensualmente y cuál
sería su eficiencia?
b) Si la demanda mensual que debe afrontar fuera de 1 500
000 unidades, sería suficiente trabajar al 70% de su
capacidad?
c) ¿A qué porcentaje de utilización debería trabajar en vez
del 70% actual?
Resolviendo:
a) Cálculos al 70% de utilización.
6,000 x 8 x 26 = 1,248,000 unidades / mes
merma = 6,200 unidades / mes
Entonces, la eficiencia=(1’248,000-6,200)/1’248,000 = 99.5%
Si se opera al 70% de uso de máquinas se podría abastecer
1’248,000 – 6,200=1’241,800 unidades
b) Si la demanda mensual fuera de 1’500,000 no se podría
cubrir con el 70% de utilización de máquinas.
c) Si se estuvo calculando la capacidad al 70%, entonces, la
capacidad al 100% sería:
1’241,800 / 70% = 1’774,000 unidades / mes
Si la capacidad total son 1’774,000 unidades, entonces,
calculamos el porcentaje de utilización requerida de la
siguiente manera:
Utilización necesaria = 1’500,000 / 1’774,000 = 84.55 %
Para cubrir la demanda se requeriría utilizar el 84.55% de la
capacidad de las máquinas.