Estimación de DDA

8/18/2019 Estimación de DDA

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OPERATION MANAGEMENT ® 2014Prof. Gustavo Canepa Vivanco

PLANEACION DE DEAMANDA:FORECASTING

SESION


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Forecasting:La Capacidad de Anticiparse al Futuro

“... Si hubiese sabido lo quepasaría, entonces... “

“... Lo único constante es elcambio... “


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¿Finanzas se apoya en pronósticos de LP para

proyectar las necesidades de capital?

¿RRHH, utiliza los pronósticos para estimar el número

de trabajadores necesarios?

¿Los SI, aplica y diseña sistemas de pronósticos?

Marketing, ¿desarrolla pronósticos de ventas?

El área de operaciones, ¿utiliza los pronósticos para

programar trabajadores, reabastecimiento de

inventarios a CP y planifica la capacidad a LP?


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¿Qué son los Pronósticos o Forecasts?

Arte y ciencia de predecir

acontecimientos futuros.

Base de todas las decisiones

empresariales:

Producción.

Inventario.

Personal.

Instalaciones.

¡Venderá 100

millones!


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Forecasting o Estimación

El Forecasting, consiste en la estimación y análisis de la demanda futura paraun producto en particular, componente o servicio, utilizando indicadores

históricos de ventas, estimaciones de marketing e informaciónpromocional a través de diferentes técnicas de previsión.

Esta gestión implica reconocer, predecir, coordinar y controlar las fuentes dedemanda existentes para que el sistema empresa pueda usarse de

manera eficiente.

• Económicos

• Demanda (Unidades, Dinero)• Recursos (Infraestructura, Materias Primas, Personal, etc.)

• Tecnológicos

• Clima


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• Pronóstico a corto plazo: – Cobertura de hasta un año, generalmente inferior a

los tres meses.

– Programación de trabajos, asignación de tareas.

• Pronóstico a medio plazo: – Entre tres meses y un año.

– Planificación de las ventas, de la producción y delpresupuesto.

• Pronóstico a largo plazo: – Períodos superiores a un año.

– Planificación de nuevos productos, localización delas instalaciones.

Tipos de Horizontes Temporales dePronósticos


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Pronósticos a Corto Plazo frente aLargo Plazo

• Los pronósticos a

medio y largo plazo tratan deasuntos más extensos, y apoyan las decisionesde gestión que conciernen a la planificación ylos productos, las plantas y los procesos.


corto plazo normalmenteemplean metodologías diferentes a las utilizadasen el de largo plazo.


corto plazo tienden a ser másexactos que los realizados a largo plazo.


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La Influencia del Ciclo de Vidadel Producto

• Las etapas de introducción y crecimientonecesitan pronósticos más exactos que en lasetapas de madurez y declive.

• Los pronósticos son útiles para proyectar

– los diferentes niveles de personal

– los diferentes niveles de inventarios

– los diferentes niveles de capacidad deproducción

mientras el producto va de la primera a la últimaetapa.


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El Ciclo de Vida del Producto

Introducción Crecimiento Madurez Declive

Standardization

Less rapid productchanges - more minorchanges

Optimum capacity

Increasing stability ofprocess

Long production runs

Product improvement andcost cutting

Little product

differentiation

Cost minimization

Overcapacity in the

industry

Prune line to eliminate

items not returning good

margin

Reduce capacity

Muy importante la previsión.

Fiabilidad del producto yproceso.

Posibilidades y mejoras delproducto cGOpetitivas.

Aumento de la capacidad.

Cambio de tendencia paracentrarse en el producto.

Atención a la distribución.

La planificación y desarrollo delproducto son vitales.

Cambios frecuentes enplanificación del producto y

proceso.Lotes de producción pequeños.

Altos costos de producción.

Número de modelos limitado.

Atención a la calidad.

Mejor periodo para aumentarla cuota de mercado.

Es vital planear la I+D

Buen mGOento paracambiar el precio o laimagen de calidad.

Fortalecer el segmento

del mercado.

Es vital controlarel costoMal mGOento para cambiar laimagen, el precio o la calidad.

Los costos cGOpetitivos sonahora muy importantes.

Defender la posición en elmercado.

E s t r a t e g i a d e G O

/

c u e s t i o n e s

E s t r a t e g

i a d e l a c G O p a ñ í a /

c u e s t i o n

e s

DVD

CD-RGO

Impresoras decolor

Restaurantes para

cGOer en el coche.

Faxes

FurgonetaVentas

Discosblandos 31/2”

Internet

Introducción Crecimiento Madurez Declive

Estandarización.

Cambios de producto menosrápidos; menos cambios anualesde modelo.

Capacidad óptima.

Estabilidad creciente delproceso de producción.

Grandes lotes de producción.

Mejora del producto y reducciónde costos.

Poca singularización del

producto.

Minimización de costos.

Sobrecapacidad en la

industria.Eliminación de productos que

no proporcionan un margen

aceptable.

Reducción de capacidad.

Muy importante lospronósticos.

Fiabilidad del producto yproceso.

Posibilidades y mejoras del

producto competitivas. Aumento de la capacidad.

Cambio de tendencia paracentrarse en el producto.

Atención a la distribución.

La planificación y desarrollo delproducto son vitales.

Cambios frecuentes enplanificación del producto yproceso.

Lotes de producción pequeños.

Altos costos de producción.

Número de modelos limitado.

Atención a la calidad.

Mejor periodo paraaumentar la cuota demercado.

Es vital planear la I + D.

Buen momento para cambiar

el precio o la imagen decalidad.

Fortalecer el segmento de

mercado.

Es vital controlar elcosto.

Mal momento para cambiar laimagen, el precio o la calidad.

Los costos son ahora muyimportantes.

Defender la posición en elmercado.

E s t r a t e g i a d e p r o c e s o s

E s t r a t e g

i a d e l a c o m p a ñ í a / c u e s t i o n e s

Domotización

Banda Ancha

Autos Híbridos

DVD

Celulares (básicos)

CDVentas

FaxBluetooth


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Tipos de Pronósticos

• Pronósticos económicos:

– Dirigidas al ciclo empresarial, por ejemplo, las

tasas de inflación, la masa monetaria, etc.

• Pronósticos tecnológicos:

– Predicen el progreso tecnológico.

• Pronósticos de demanda:

– Predicen las ventas ya existentes.


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Siete Etapas en el Sistema dePronósticos

1. Determinar la utilización del pronósticos.

2. Seleccionar los artículos en los que se va arealizar el pronósticos .

3. Determinar el horizonte temporal de la previsión.

4. Seleccionar el(los) modelo(s) de previsión.5. Recogida de datos.

6. Realizar el pronóstico.

7. Validar e implementar los resultados.


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... Aumentan el problema de ...

• ALTOS COSTOS DE GESTION DE STOCKS Y OBSOLESCENCIA

• INCREMENTO DE LOS TIEMPOS DE CICLOS DE LA CADENA

• BAJOS NIVELES DE SERVICIO AL CLIENTE• POCO COMPROMISO CON LAS CIFRAS

• MAL DIMENSIONAMIENTO DE LA CAPACIDAD DE LACADENA

• IGNORANCIA FRENTE AL IMPACTO DE UNA VARIACION A

LO LARGO DE LA CADENA

Una Mala Gestión del Forecast


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• Aleatoria / Predecible

• Estable / Con Tendencia / Estacional

• Rotación Alta / Rotación Baja

• Demanda Elevada / Demanda Baja• Elevado Costo / Bajo Costo

• Ciclo de Vida del Producto

Análisis de la Demanda


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Demanda de un producto representada en un periodo de 4 años contendencia de crecimiento y estacionalidad

Primeraño

Segundoaño

Terceraño

Cuartoaño

Peack estacional Componente de tendencia

Línea de

demandaactual

Demanda media

en cuatro años

D e m

a n d a d e l p r o d

u c t o o s e r v i c i o

Variaciónaleatoria


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Enfoques de Pronósticos

Se emplean cuando la situación

es “estable” y existen datos

“históricos”:

Productos existentes.

Tecnología actual.

Requieren ténicas matemáticas:

Por ejemplo, la previsión de

las ventas de televisiones de

plasma (antes mundial)

Métodos cuantitativos Se emplean cuando la situación

no es clara y hay pocos datos:

Productos nuevos.

Nueva tecnología.

Requieren intuición y experiencia:

Por ejemplo, la previsión de

las ventas a través de

Internet.

Métodos cualitativos


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Visión Global de los MétodosCualitativos

• Jurado de opinión ejecutiva: – Se agrupan las opiniones de un grupo de expertos de

alto nivel o de directivos, a menudo en combinacióncon modelos estadísiticos.

• Proposición de personal comercial:

– Las estimación de las ventas esperadas por losvendedores se revisan para ver si se pueden llevar acabo y luego se obtiene una previsión global.

• Método Delphi:

– Proceso de grupo que permite a los expertos realizarlas previsiones.

• Estudio de mercado del consumidor:

– Requiere información de los clientes.


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Visión Global de los MétodosCuantitativos

• Enfoque simple

• Medias móviles

• Alisado exponencial• Proyección de

tendencia

• Regresión lineal

Modelos de

series temporales

Modelosasociativos


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Métodos de Previsión Cuantitativos

Previsióncuantitativa

Regresiónlineal

Modelos

asociativos

Alisadoexponencial

Mediamóvil

Modelos de series

temporales

Proyecciónde tendencia


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Promedio Móvil Simple

Modelos de Forecasts Promedio Móvil Simple

Período(mes)

Demanda

(Uds.)

Pronóstico(n=3)

1

2

3

4

5

6

10

18

29

10+18+29

3

1915

30 20,67

24,67


20/43


Promedio Móvil Ponderado

n

n

n

nt nt t t

W

DW DW DW P

1

11211

1

...

Modelos de Forecasts Promedio Móvil Ponderado


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Promedio Móvil Ponderado

Período(mes)

Demanda

(Uds.)Ponderación

1

2

3

4

5

10

18

29

15

30

Pronóstico

6

5%

5%

10%

30%

50%

23,8

Modelos de Forecasts Promedio Móvil Ponderado


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Demanda actual, media móvil y media móvil ponderada

0

5

10

15

20

25

30

35

Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic

Mes

D e m a n d a

d e v e n t a s Ventas reales

Media móvil

Media móvil ponderada


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Relación funcional entre dos o más variables correlacionadas. Se

utiliza para predecir una variable dada la otra. La regresión lineal serefiere al tipo especial de regresión en la cual la relación entre las

variables forma una línea recta.

Análisis de Tendencia

y = a + bx

2

)(1

2

22

n

Y y

S

xn x

y xn xyb

xb ya

n

i

ii

xy

Ecuación de la Recta


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Análisis de Tendencia

Desviación

Desviación

Desviación

Desviación

Desviación

Desviación

Desviación

Periodo de tiempo

V a l o r e s d e l a v a r i a b l e d

e p e n d i e n t e

bxaY ˆ

Observación

real

Punto en la

línea de

tendencia


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Tri me stre V enta s

1 600

2 1.550

3 1.500

4 1.500

5 2.400

6 3.100

7 2.600

8 2.900

9 3.800

10 4.500

11 4.000

12 4.900

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

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

Ventas

Análisis de TendenciaEjercicio Práctico


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x y xy x*x y*y

1 600 600 1 360.000

2 1.550 3.100 4 2.402.500

3 1.500 4.500 9 2.250.000

4 1.500 6.000 16 2.250.000

5 2.400 12.000 25 5.760.000

6 3.100 18.600 36 9.610.000

7 2.600 18.200 49 6.760.000

8 2.900 23.200 64 8.410.000

9 3.800 34.200 81 14.440.000

10 4.500 45.000 100 20.250.000

11 4.000 44.000 121 16.000.000

12 4.900 58.800 144 24.010.000

Sumatorias 78 33.350 268.200 650 112.502.500

Promedios 6,50 2.779,17 22.350,00 54,17 9.375.208,33

n 12

b 359,6154

a 441,6667

y = 441,6667 + 359,6154x



27/43


y = 359,62x + 441,67

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

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

Ventas

Lineal (Ventas)



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Trimestre Y

13 5.116,7

14 5.476,3

15 5.835,9

16 6.195,5


29/43


0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

1 2 3 4 5 6 7

Series1


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31/43



32/43


Modelos de pronósticos, que permiten proyectar tiempos pasados,y considera el factor estacional como una variable importante de

incidencia en el modelo.

Es importante identificar los ciclos que componen la estacionalidad,de forma de estudiar períodos del ciclo equivalentes.

Modelos de Forecasts Desestacionalización


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Trimestre Demanda

I - 1996

II - 1996

III - 1996

IV - 1996

I - 1997

II - 1997

III - 1997

IV - 1997

Trimestre Demanda

300

200

220

530

520

420

400

700

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

La compañía de automóviles “Car Motion”, desea pronosticar sus ventastrimestrales basada en la tendencia histórica que ha llevado a la fecha. En elcuadro siguiente se muestran dichas ventas. Se pide a usted el pronóstico.


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y = 52,262x + 176,07

0

100

200

300

400

500

600

700

800

I II III IV I II III IV

Trimestres

V e n t a s

Demanda

Lineal (Demanda)

Se sabe que la ecuación de la tendencia viene dada por

T = 176,07 + 52,26x



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Trimestre Demanda

I

II

III

IV

1996 300

200

220

530

Factor Estac.

1997

I

II

III

IV

520

420

400

700

Tendencia

228,33

280,59

332,85

385,11

437,37

489,63

541,89

594,15

1,31

0,71

0,66

1,38

1,19

0,86

0,74

1,18

I

II

III

IV

1,25

0,78

0,69

1,27



36/43


Proyección para el Período 1998

Tendencia

646,41

698,67

750,93

803,19

1,25

0,78

0,69

1,27

Factor Estacional

(9)

(10)

(11)

(12)

Trimestre

I - 1998

II - 1998

III - 1998

IV - 1998

Proyección

808

549

525

1.026



37/43


Proyección para el Período 1998

0

200

400

600

800

1000

1200

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

FORECAST



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• Es una técnica de previsión de media móvilponderada:

– Las ponderaciones disminuyenexponencialmente.

– Se ponderan más los datos más recientes.• Se necesita una constante de alisado ():

– Toma valores entre 0 y 1.

– Se escoge de forma subjetiva.

• Necesita una cantidad reducida de datoshistóricos.

Alisado exponencial


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• F t = A

t - 1 + (1-) At - 2 + (1- )2·A

t - 3

+ (1- )3 At - 4 + ... + (1- )

t-1·A0

– F t = Valor de la previsión

– At = Valor real

– = Constante de alisado

• F t = F t -1 + ( At -1 - F t -1)

– Se utiliza para calcular el pronóstico.

Modelos de Forecasts Suavizamiento Exponencial


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)(1 t t t t P D P P

Pronósticoperíodo t+1

Pronóstico

período t

Ponderacióndel error

Error

Observación: Si la demanda real es estable, se pondría un alfa pequeño para disminuir los efectosde los cambios a corto plazo o aleatorios. Si la demanda real se reduce o incrementarápidamente, se pondría un alfa grande (cercano a 1) para mantener el ritmo de los cambios.


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Usted está organizando una reunión de ventas. Desea predecir el

número de personas que asistirán en el año 2000 mediante el alisado

exponencial ( = 0,10). El pronóstico para 1995 fue de 175.

1995 180 (real)

1996 168

1997 159

1996 175

1999 190



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La Sunrise Baking Company comercializa donas a través de una cadena de supermercados de

productos alimenticios. Esta compañía ha experimentado problemas de sobreproducción ysubproducción debido a errores en las proyecciones. Los datos siguientes corresponden a lasúltimas 4 semanas. Las donas se hacen para el día siguiente, de manera que la producción parael día domingo es para las ventas del lunes, la producción del lunes es para las ventas delmartes y así sucesivamente. La panadería está cerrada los sábados, así que la producción delviernes tiene que satisfacer la demanda del sábado y domingo.

Ejercicio Aplicado

4 Semanas atrás 3 Semanas atrás 2 Semanas atrás Semana Pasada

Lunes 2.200 2.400 2.300 2.400

Martes 2.000 2.100 2.200 2.200

Miércoles 2.300 2.400 2.300 2.500

Jueves 1.800 1.900 1.800 2.000

Viernes 1.900 1.800 2.100 2.000

Sábado

Domingo 2.800 2.700 3.000 2.900


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OPERATION MANAGEMENT ® 2014

Realice una proyección sobre las siguientes bases:

A. Diaria, utilizando un promedio móvil simple de cuatro semanas

B. Diaria, utilizando un promedio ponderado de 0.4, 0.3, 0.2, y 0.1 para las últimas cuatrosemanas

C. ¿Cuál es la tendencia que está teniendo Sunrise?

D. Sunrise está planeando también sus compras de ingredientes para la producción de pan.Si la demanda de pan se había proyectado en 22.000 panes para la última semana y sedemandaron realmente 21.000 panes solamente, ¿cuál sería la proyección de Sunrisepara esta semana utilizando un ajuste exponencial de 0.10 ?

E. Con la proyección hecha en el punto anterior, suponga que para esta semana lademanda real fue de 22.500, ¿cuál sería la nueva proyección para la semana próxima?

Ejercicio Aplicado

Estimación de DDA

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