ud. op. t3. previsión de la demanda

Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial

TEMA 3

PREVISIÓN DE LADEMANDA

Ing. Alex Rayón Jerezhttp://www.alexrayon.es

http://paginaspersonales.deusto.es/alrayon

20 de Septiembre del 2011

http://www.alexrayon.es/

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Índice de contenidos

Introducción Tipos de previsión Métodos Recomendaciones Interesados Nuevas tendencias

3Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial

IntroducciónConcepto

La previsión de la demanda sirve para anticipar la demanda futura de los productos

A menudo se habla de 2 conceptos relacionados:

Previsión: se basa únicamente en datos, los cuales se analizan con métodos cuantitativos (datos históricos)

Predicción: se basa en intuiciones que el hombre de negocios a menudo tiene o aprende a desarrollar, los cuales se analizan a través de los métodos cualitativos. En períodos no muy largos

La previsión de la demanda se realiza siguiendo un enfoque jerárquico


IntroducciónSeries temporales

El enfoque jerárquico lleva a considerar distintos tipos de previsiones dependiendo de su horizonte temporal: a l/p, m/p y c/p

Series temporales

Una serie temporal se basa en una secuencia uniformemente espaciada (semanal, mensual, trimestral, etc.) de datos

La previsión de series temporales se aplica a la previsión de la demanda

Es una herramienta estadística

Recoge datos uniformemente espaciados a lo largo del tiempo

Frecuencia


IntroducciónSeries temporales (II)

Series temporales (continuación)

Está integrada por varios componentes

Tendencia: movimiento creciente o decreciente de los datos a lo largo del tiempo. Pendiente de la recta

Estacionalidad: influencia más o menos de la estación sobre la demanda. Ejemplo: turrón en invieron, la peluquería un viernes o un sábado, etc.

Ciclos: como estacionalidad pero con periodicidad variable. Los ciclos económicos, cada 5 ó 7 años se produce un cambio, de bonanza económica a crisis (ciclo capitalista)

Variaciones aleatorias: variaciones puntuales. Ejemplo: peluquerías cuando hay comuniones

Modelos

Aditivos: aquellos en el que los componentes se suman

Multiplicativos: se multiplican alguno de los componentes


IntroducciónInteresados

Interesados en conocer la demanda:

Departamento de Marketing

Departamento de Producción

Departamento Financiero

Departamento de Recursos Humanos

Proveedores

Factores condicionantes

Técnicos, sociológicos, económicos, políticos y tecnológicos

Muchos factores fuera de la empresa y muy dinámicos (revisiones periódicas)


Tipos de previsión

Antes se hablaba de previsiones temporales diferentes:

Previsión a corto plazo: su horizonte temporal generalmente no excede de los tres meses. Se utiliza para la planificación de la producción en el nivel operativo, así como para la planificación de las compras asociadas

Previsión a medio plazo: en general, el horizonte que cubre abarca una duración comprendida entre los tres meses y los tres años

Previsión a largo plazo: generalmente abarcan periodos superiores a tres años y se emplea para planificar la producción de productos nuevos y planificar la producción a largo plazo


MétodosTipos

Los métodos que se emplean para prever/predecir la demanda se pueden clasificar en dos grantes categorías:

1) Cualitativos o de predicción

2) Cuantitativos o de previsión

Además, también se analizará el método estacional multiplicativo

Calcular la demanda media estacional año a año

Calcular los índices estacionales

Demanda real / Demanda media

Calcular el índice estacional medio

Calcular la previsión de cada estación para el año siguiente:

Estimación de la demanda media estacional * Indice Estacional medio


MétodosCualitativos

Estos métodos incorporan factores subjetivos de la persona que toma las decisiones

Dentro de este grupo, el más utilizado es el llamado Método Delphi

Objetivo: consenso

Usado por ejemplo para prevenir catástrofes nucleares (entre otros)

Pasos:

1) Formulación del problema

2) Configurar grupo de expertos (no se conocen entre ellos, por eso es anónimo) → cuestionario (preguntas concretas, adecuadas para la respuesta que queramos)

3) Se circulan las opiniones (anonimato). Todos los expertos ven lo que han dicho el resto

4) Posibilidad de cambio de opinión. Los expertos tienen una 2ª ronda de opinión. Si siguen manteniendo su opinión deberán razonarla

5) Justificación de opiniones que difieran de la media


MétodosCualitativos (II)

Método Delphi (continuación)

Características

Anonimato

No requiere presencia física

Resultados en función de las preguntas

Además de previsión de la demanda, evolución de tecnologías, Road-Mapping, etc.

Ventajas

Formación de un criterio desde la objetividad

Evita conflictos entre expertos

Garantiza la libertad de opiniones

Permite valorar alternativas de decisión

Desventajas

Es muy laborioso

Es muy costoso: tiempo, dinero, etc. (para los que organizan)

Carga de subjetividad → posible solución: variadas rondas


MétodosCuantitativos

Emplean diferentes modelos matemáticos que utilizan datos históricos y/o variables causales para prever la demanda

1) Media móvil

Considerando un periodo de tiempo, utiliza un grupo de valores recientes de los datos para generar una previsión

Se podrá aplicar siempre y cuando la demanda oscile en torno a un valor central estable en el tiempo

2) Media móvil ponderada

Pondera la demanda de cada período según su importancia relativa



MétodosCuantitativos (II)

¿Cuándo es necesario ponderar las medias?

Ejemplo: economía de España

La economía española tiene un fuerte componente estacional

Las cifras del paro de un mes concreto apenas son comparables con las del anterior si no se realiza una corrección llamada desestacionalización

Existen varios métodos para realizar esto:

El más simple es utilizar el año móvil: en cada mes se utiliza la media de los últimos 12 meses

Si se representa en un gráfico los datos de afiliación a la Seguridad Social (empleo) y paro registrado desde 2007, se ve claramente que no ha habido ninguna mejoría en los últimos meses

El empleo sigue cayendo y el paro sigue aumentando


MétodosCuantitativos (III)


MétodosCuantitativos (II)

3) Alisado exponencial

En relación con la media móvil, este método tiene la ventaja de la flexibilidad con que se ajustan las previsiones a las variaciones de la demanda


Previsióni = Previsióni-1 + α (Demanda - Previsión) i-1

0 <= α < = 1 (Ventas próximas a las previstas, α será próximo a 0)

También existen métodos cuantitativos causales, que estudian la relación entre 2 variables, comprobando si pueden llegar a ser causa y efecto


MétodosCuantitativos (III)

4) Análisis de correlación

r = coeficiente de correlación

Se trata de una forma de evaluar la relación entre dos variables

0 < r <= 1 0 < r <= 1 -1 <= r < 0

Correlación positiva, si aumentauna variable la otra también No hay correlación

Ej: relación entre venta de cochesy días de sol

Correlación negativa, si aumenta, la otra decrece

Ej: policías y delitos


MétodosCuantitativos (IV)

5) Análisis de regresión

Para definir el comportamiento de la variable dependiente

Se traza la recta más significativa de un conjunto de puntos

Una vez hecho el análisis de correlación, es buscar la recta más significativa de la nube de puntos (como en los gráficos anteriores)

Solo vale para los casos que el coeficiente de correlación es alto

Coeficiente de correlación

Regresión( ) ( ) 22

22 ∑ ∑∑ ∑

∑ ∑∑−−

−=

yynxxn

yxxynr

bxay +=( ) 22 ∑∑

∑ ∑ ∑−

−=

xxn

yxxynb

n

xbya ∑ ∑−

=


Recomendaciones

Aplicada a demanda independiente → las tiendas, que están próximas al usuario final. Los que producen para las tiendas tienen dependencia (MRP) de que las tiendas vendan

Mejor aplicada a familias de productos que a productos individuales

Si se aplica a familias se compensa el error entre los productos de ella

Sujeta a error → el error se conocerá a posteriori

Ventajas

Disminuye el nivel de incertidumbre (ser proactivo, adelantarse a los acontecimientos. Ser reactivo sería reaccionar frente a acontecimientos)


Interesados

¿Quiénes están interesados en conocer la demanda?

El departamento de marketing, el departamento de producción, el departamento financiero, el departamento de RRHH y los proveedores

Existen una serie de factores condicionantes:

Técnicos: propio de la empresa, clave para saber si será demandado

Sociológicos: interés de las personas por el producto. Modas

Económicas: relacionado con el nivel de vida/nivel de renta de los países, etc.

Políticos: ayudas a trabas que ponen los gobiernos al comercio. Dumping → vender más barato dependiendo del sitio (está penado)

Tecnológicos: si se usa tecnología te va a salir más caro

Todos estos factores son dinámicos, pero como es a c/p la previsión


Interesados (II)

Muchos factores endógneos y exógenos y muy dinámicos (revisiones periódicas)

Dentro de la empresa: técnicos y tecnológicos

Fuera de la empresa: sociológicos, económicos y políticos

Tipos (planificación de ventas)

A c/p: 0 a 3 meses: para prever la demanda se pueden utilizar las técnicas cuantitativas

A m/p: 3 meses a 3 años: cada vez se acortan más esos 3 años: cambian aspectos políticos, sociológicoas, etc. Un mix entre técnicas cualitativas y cuantitativas

A l/p: más de 3 años: técnicas puramente cualitativas


Nuevas tendencias

Los métodos anteriores funcionan mejor cuando la demanda no presenta mucha variabilidad

Cuando existe variabilidad, se recomienda la utilización de un método colaborativo de previsión denominado Colaborative Planning, Forecasting and Replenishment (CPFR)

Establece un método de comunicación entre fabricantes, vendedores y distribuidores acerca de las previsiones de demanda calculadas por ambas partes y empleando Internet

Si hay discrepancias, se envían justificaciones y comentarios acerca de ellas

El objetivo es que al final las previsiones de compra de la empresa cliente y las previsiones de venta de la empresa proveedora converjan, de manera que solo se disponga del inventario que se necesite en el momento preciso y no se produzcan rupturas de stock


Nuevas tendencias (II)

A la empresa cliente le interesa conocer la capacidad productiva del proveedor y a éste la demanda del cliente

Así se evita el llamado efecto bullwhip o látigo

Consiste en que las variaciones de demanda de los consumidores finales se trasladan en sentido inverso de la cadena de suministro, multiplicando sus efectos en cada cambio de nivel

El intercambio de información se hace a través de la web y se traduce en unas reglas de colaboración entre distintos eslabones de la cadena de suministro que a menudo se recogen en un contrato

La información que se intercambia incluye previsiones, planes de promoción, y información de puntos de venta (entre otros)

Esta última información se emplea para detecta la eficacia de las previsiones

Incorporación de la Inteligencia Artificial (incluso resolución excepciones)


References

Sitios webPor qué la situación del empleo no ha mejorado http://www.colectivoburbuja.org/?p=605

http://www.colectivoburbuja.org/?p=605


Copyright (c) 2011 Alex Rayón JerezThis work (but the quoted images, whose rights are reserved to their owners*) is licensed

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* http://diposit.ub.edu/dspace/html/2445/2921/graficos/graf64.gif, http://www.ibt.unam.mx/biocomputo/downloads/Apendices%20finales/Ap5_tesis_AManjarrez_archivos/image002.gif, http://www.zonaeconomica.com/files/peru-tdc-4.gif,

http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/

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http://www.ibt.unam.mx/biocomputo/downloads/Apendices%20finales/Ap5_tesis_AManjarrez_archivos/image002.gif

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Profesor: Ing. Alex Rayón JerezBilbao, Septiembre 2011

5º de Ingeniería en Automática y Electrónica IndustrialFacultad de IngenieríaUniversidad de Deusto

Departamento de Tecnologías Industriales, Facultad de Ingeniería, Universidad de DeustoAvda. de las Universidades, 24, 48007 Bilbao, País Vasco, España

Alex Rayón Jerez

[email protected] contactar conmigo, muchas formas :-)

http://alexrayon.es/alex-rayon-20/

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