De la Gestión Logística al
Supply Chain Management
Derribando fronteras en la gestión logística
El Entorno de los Negocios
Globalización
Competencia
Precios bajos
Calidad
Estrategia
Concentración
Medio Ambiente
Tecnificación
Desafíos a los que se enfrentan las Empresas
Intensa Competencia
Globalización de los Mercados
Importancia de la Estrategia
Alta variedad de Productos
Más Servicios
Enfasis en la Calidad
Flexibilidad
Avances Tecnológicos
Involucramiento de los trabajadores
Preocupación por el Medio Ambiente
Necesidades imperiosas:
Productividad
Competitividad
1. LA NUEVA ECONOMÍA DEL CONOCIMIENTO EN LA ERA DEL
CAPITAL INTELECTUAL
5
“En la nueva era del conocimiento y la hipercompetencia global, el reto no es sólo generar ideas, sino convertirlas en modelos
de negocios, financiarlos y ponerlos en práctica.”
6
Atributos de la Empresa y el Cluster del
Futuro
La Nueva Economía Global
Sistémica
Competitividad Sistémica y Sustentable Empresa – cluster – sector –
región - país
Impulsores
Nuevo Nombre del Juego
Nuevo Paradigma
I I Inteligente en la organización
FFFlexible en la producción
AAÁgil en la
comercialización
Era del conocimiento y la información
Era del cambio constante y continuo
Era de la globalización de los mercados,
apertura e interdependencia
La Hipercompetencia Global en el mercado localEl Benchmarking ahora es internacional
EstrategiaDesarrollo regional y de clusters estratégicos: Integración de la cadena global de valor mediante la innovación y el
desarrollo de empresas competitivas
7
Interdependencia de los mercados y la Economía Política Internacional
La apertura a la globalización implica:
Un nuevo juego, La Hipercompetencia Global en el mercado local (WAL-MART)
El más veloz impone el ritmo de la competencia.
Una estrategia de movimientos, no de posiciones.
El benchmarking ahora es internacional.
LA NUEVA ECONOMÍA GLOBAL ES SISTÉMICA
DE LA MANUFACTURA A LA MENTEFACTURA
ERA DEL CONOCIMIENTO
ERA
INDUSTRIAL
MANUFACTURA
•Capital Físico: Maquinaria y Equipo, Habilidades Físicas y Manuales
•Trabajador Mecánico: “Robot” como ideal trabaja eficientemente, con precisión, optimizando tiempos y movimientos.
TIPO TE
•PRODUCCIÓN MASIVA (Mass producfion)
•Productos Estandarizados y en serie.
•Mínimo Costo con Base a las Economías de Escala.
•Del Centro de Capacitación
•Desarrollando Habilidades Manuales
Capital Informático: Tecnologías de Información, Comunicaciones y Producción asistida por computadora. Habilidades Intelectuales.
Trabajador del Conocimiento: Trabaja eficientemente Aprende Crea
TIPO TACA
•PRODUCCIÓN PERSONALIZADA (Mass Customizing)
•Productos personalizados (tailor-made). •Sistemas flexibles para diseños personalizados y mercados con ciclos más cortos y cambios rápidos. •Al Centro de Aprendizaje e Innovación •Desarrollando Habilidades Intelectuales
Mentefactura
MENTEFACTURA
•Capital organizacional para la administración de la calidad total.
•Investigación y desarrollo tecnológico en el Departamento de I+D
•Capital Intelectual para innovación y competitividad sustentable.
• CENTROS DE INNOVACIÓN Y CAPITAL INTELECTUAL. Innovación y desarrollo del conocimiento en la línea de de producción.
•Administración de la Calidad Total (TQM) •Desarrollo y Administración del Conocimiento (DAC)
9
En la Nueva Era del conocimiento y la globalización ya no se compite
Empresa vs EmpresaEmpresa vs Empresasinosino
Polo Regional-Cluster Polo Regional-Cluster vsvs
Polo Regional-ClusterPolo Regional-Cluster
En un esquema de Competitividad Sistémica que genere las economías de aglomeración y de creación de valor vía conocimiento tecnológico aplicado a los
negocios
La China Corporativa: “EL EMPRESARIO AL PARTIDO”
Región Liadong (North-East)• Industria pesada • Manufactura Japonesa• Centro de llamadas y operaciones de Japón y Corea.
Región Liadong (North-East)• Industria pesada • Manufactura Japonesa• Centro de llamadas y operaciones de Japón y Corea.
Región Delta - Jiang • Ciudad central de finanzas ycomercio• Productos de alta tecnologíaLap top, teléfonos celulares.
Región Delta - Jiang • Ciudad central de finanzas ycomercio• Productos de alta tecnologíaLap top, teléfonos celulares.
Región Xiamen Paraíso financiero de Taiwán(off-shore)• Textil• Alimentos procesados.
Región Xiamen Paraíso financiero de Taiwán(off-shore)• Textil• Alimentos procesados.
Región Zhongguancun• Investigación de Alta Tecnología Militar y aeroespacial• Alianzas
Región Zhongguancun• Investigación de Alta Tecnología Militar y aeroespacial• Alianzas
Región Shandong• Producción de vegetales fríos y alimentos procesados• Electrodomésticos • Patio trasero de Corea.
Región Shandong• Producción de vegetales fríos y alimentos procesados• Electrodomésticos • Patio trasero de Corea.
Región Delta Zhu Jiang• PC’s y componentes • 50,000 proveedores de Componentes electrónicos-Equipo de telecomunicaciones y productos electrónicos
Región Delta Zhu Jiang• PC’s y componentes • 50,000 proveedores de Componentes electrónicos-Equipo de telecomunicaciones y productos electrónicos
LA ESTRATEGIA ACTIVALOS ESTADOS UNIDOS DE CHINA:
POLOS REGIONALES – CIUDADES – CLUSTERS
11
Hoy día la fuente de ventaja competitiva sustentable es:
La velocidad de innovar nuevos procesos y productos y ponerlos en el mercado más rápido que la competencia es la
nueva fuente de Ventaja Competitiva Sustentable.
Innovación a lo largo de la cadena global de valor y con escalamiento a actividades
de mayor valor agregado: Mentefactura
12Fuente: Elaborado en base a la presentación de Jaime Parada, CONACYT.
Salario Promedio (USD/hr) $3.00$3.00 $6.00$6.00 $12.00$12.00 $24.00$24.00
Productividad (USD/hr)$10.00$10.00 $40.00$40.00 $160.00$160.00 >$600.00>$600.00
Niveles de productividad(hora/hombre)
Manufactura Básica
Manufactura Compleja
MentefacturaAgroindustria
12
8
4
1
•AgroindustriaAgroindustria•TextilesTextiles•Productos de Productos de • Madera y PapelMadera y Papel
•Carbón, PlásticoCarbón, Plástico
•Productos de MetalProductos de Metal
•Otra maquinariaOtra maquinaria
•Químicos Químicos
•Maquinaria EléctricaMaquinaria Eléctrica
•Industria Automotriz Industria Automotriz
•Máquinas Máquinas HerramientasHerramientas
•Software AvanzadoSoftware Avanzado•FarmacéuticosFarmacéuticos•NutracéuticosNutracéuticos•ElectrónicaElectrónica•Instrumentos Instrumentos •TelecomunicacionesTelecomunicaciones•AeronáuticaAeronáutica•Especialidades Especialidades •químicasquímicas•BiotecnologíaBiotecnología•Materiales AvanzadosMateriales Avanzados
Escalamientoverti
cal horizo
ntal
Escalamiento
Mejorando mi participación en la cadena global de valor
en el mismo sector
Escalamiento entre sectores
11
44
88
1212
ESTRATEGIA DE ESCALAMIENTO DE VALOR HACIA LALA MENTEFACTURA
MODELO DE CLUSTER EN LA CADENA GLOBAL DE VALOR
Competir vía Valor Agregado-Precio Productos diferenciado NO sólo vía Costo-Precio mínimo:
Empresa IFA
Sistema IFA de I-M-M Modelo de Negocio en la Cadena de Valor del Cluster
InnovaciónInnovaciónCadena de Cadena de
AbastecimientoAbastecimiento ManufacturaManufactura Logística y Logística y DistribuciónDistribución MarketingMarketing
Cluster / Polo Regional
Nicho de Producto Diferenciado /
Mercado
Modelo de Producto
Modelo de Empresa
Modelo Cluster
HipercompetenciaHipercompetenciaGlobal en losGlobal en los
mercados localmercados locale internacionale internacional
Grupo M: Del hilo al producto diseñado en la tienda del cliente
Producir bienes con mayor valor agregado no implica necesariamente un proceso industrial complejo, pero si la aplicación de los conocimientos y la innovación a lo largo de la cadena.
Ejemplos:
1. Empresa Integrada: ZARA (confección)
2. Empresa Integradora: GAP (confección)
3. Cluster Integrado: León Guanajuato (calzado)
4. Empresa Maquiladora: Manufactura de Ensamble
InnovaciónCadena de
AbastecimientoManufactura
Logística
y DistribuciónMarketing
Del Cluster Físico al CLUSTER INTEGRADO FUNCIONALMENTE: El Cluster del Calzado LEON
Capital Intelectual
Capital Organizacional
C. Empresarial y Laboral
Capital
Logístico
Capital Comercial
Centros de Innovación
Programa de articulación de
las cadenas productivas
Programa de Manufactura
Flexible
Desarrollo de infraestructura y
sistemas logíst icos
Empresa Comercia-lizadora
2. L
os c
apit
ales
de
la
Com
peti
tivi
dad
1. E
slab
ones
de
la
Cad
ena
3. P
rogr
amas
In
stru
men
tale
s
CIATECCámara de Curtiduría
Empresas IFA Aduanas, etc. COFOCE
C. Macroeconómico, C. Gubernamental, C. Social, C. Institucional, C. Financiero
Empresa IFA: Competitiva y Sustentable
Organización InteligenteOrganización Inteligente Negocio Flexible y ÁgilNegocio Flexible y Ágil
Aprendizaje continuoAprendizaje continuo
Innovación continuaInnovación continua
Capacidad de Capacidad de respuesta a los respuesta a los cambioscambios
Capital IntelectualCapital Intelectual
Negocio Flexible
MultiproductoMultiproducto
MultiprocesoMultiproceso
MultihabilidadesMultihabilidades
Comercialización Ágil Producto personalizado Producto personalizado y servicio-solución y servicio-solución integral al clienteintegral al cliente Mercado local, Mercado local, regional y globalregional y global Marketing digital: 5 P’sMarketing digital: 5 P’s
Sistema de Marketing y Manufactura Sistema de Marketing y Manufactura Integral e Inteligente: SMIntegral e Inteligente: SM22II22
MODELO EMPRESARIAL IFA
15
Grupo MVisión: Ser Creadores de Valor
Innovación Cadena de
AbastecimientoManufactura Logística
y DistribuciónMarketing
Diseño de Productos, Colecciones por Temporada,
Investigación y DesarrolloProductos químicos
AplicacionesTerminados
Molino de TelaIntegración con
proveedores
Salones de Corte AutomáticosBordados y Aplicaciones
Técnicas Especializadas de Estampado
Técnicas de Lavados Especiales
EnsamblajeTransmisión de Datos
Electrónicos EDIPortal con Clientes
visualizando procesosLogística de Transportación a
Tiendas y Almacenes a Nuestros Clientes
Los clientes sólo comercializan sus
productos
Responsabilidad socialConcepto de plantas gemelas con Haití
Un enfoque sistemático para identificar y eliminar desperdicios (actividades que no agregan valor) a través de mejoramiento continuo y flujo del
producto según requerimiento del cliente en búsqueda de perfección.
17
HACIA UN NUEVO MODELO DE APRENDIZAJE E INNOVACIÓN ORGANIZACIONAL: KNOWLEDGE DEVELOPMENT MANAGEMENT
Círculos de Calidad Células del conocimiento: Aprendizaje y creación de conocimiento
Innovación
continua como base
de la
competitividad
sustentable
Calidad como Calidad como
base de la base de la
competitividadcompetitividad
Administración del
Desarrollo y
conocimiento
(DAC)
Administración de
la Calidad Total (TQM)
Transición hacia un
nuevo modelo organizacional:
OI 2 CA
Capital organizacional para la administración de la calidad total.
I&DT en el Departamento
Capital organizacional para la administración de la calidad total.
I&DT en el Departamento
Capital Intelectual para innovación y competitividad sustentable. I&DC en la
línea de la cadena de producción
Capital Intelectual para innovación y competitividad sustentable. I&DC en la
línea de la cadena de producción
De los círculos de calidad total a las células del conocimiento
Gestión Logística(Definición del CSCMP)
La Gestión Logística es la parte de la
Administración de Cadenas de
Suministros que “planea, implementa
y controla la eficiencia de los flujos
directos e inversos y el
almacenamiento de las mercancías,
los servicios y la información relativa
entre el punto de origen y el punto de
consumo con el fin de satisfacer los
requerimientos de los clientes”.
19
DESARROLLANDO EL CAPITAL LOGÍSTICO
Formación:Formación:Capital Capital LogísticoLogístico
Ejes de Integración del Capital Logístico:
Infraestructura Energética
Infraestructura Telecomunicaciones
Infraestructura de Transporte Multimodal
Redes de fibra óptica
Satélites
Electricidad
Petróleo
Gas
Carbón
Carreteras
Ferrocarriles
Puertos
Aeropuertos
Supply Chain Management (SCM)Definición del CSCMP (2003)
SCM comprende “la planificación y administración de todas las
actividades de adquisiciones y compras, conversión y de
administración de logística. Incluye también, la coordinación y
colaboración entre canales, los cuales pueden ser proveedores,
intermediarios, proveedores de logística y clientes. En esencia,
SCM integra las actividades de suministro y demanda dentro de y
entre las compañías”
En otras palabras, SCM es la estrategia a través de la cual se gestionan todas las actividades y empresas de la cadena de suministros
Flujo de Movimientos
¿Qué hace la Logística?
La Logística es el proceso de Diseño (estratégico), Planificación (táctico) y Programación (operativo) de flujos y almacenamiento de bienes y servicios.
Esto plantea diferencias con la cadena de suministros.
Implica funciones básicas de la organización como son:
la gestión de aprovisionamientos, la gestión de la producción y la gestión de la distribución física.
“Logística ha emergido como el eje conductor de las nuevas relaciones económicas
– sincronizando y controlando en forma dinámica todas las actividades de la cadena
de abastecimiento (Supply Chain) – y estableciendo compañías inteligentes y
países inteligentes como los protagonistas principales en el mundo global” Dr. John Kasarda, 2005
¿Qué hace la Logística?
La Logística genera valor en las transacciones
Valor = F (servicio al cliente ; rapidez de respuesta)
Según Agarwal y Shankar (2002) la Rapidez de Respuesta depende de:
Velocidad de entrega Confiabilidad en la entrega Introducción de nuevos productos Tiempo de desarrollo de nuevos productos Tiempo del ciclo de fabricación (lead time manufacture) Respuesta al cliente
Proveedor
Inventario
Distribuidor
Fabricante
Cliente
Datos de investigación de mercadoInformación de programaciónDatos de ingeniería y diseño
Flujo de pedido y flujo de caja
Ideas y diseño para satisfacer al cliente finalFlujo de materialFlujo de crédito
Proveedor
Proveedor
Inventario
Inventario
Cliente
Cliente
Inventario
Impactos Macroeconómicos
Utilidad Económica
Utilidad de Posesión
Utilidad de Estado
Utilidad de Lugar
Utilidad de Tiempo
Impactos Económicos de la Logística
Importancia creciente de la Logística
Reducción de las Regulaciones Económicas
Avances tecnológicos
El poder de los distribuidores
Globalización de los Mercados
Logística y Competitividad
En el anuario de Competitividad Mundial (IMD – Lausanne, Suiza)
Figuran 49 economías industrializadas y emergentes
Usa 286 criterios diferentes, agrupados en cuatro factores de competitividad
Se recopilan datos duros de organizaciones internacionales y regionales, e instituciones privadas
Datos de encuesta de opinión para ejecutivos (alrededor de 4000)
Logística y Competitividad
Desempeño Económico
Eficiencia Gubernamental
Eficiencia Comercial
Infraestructura
Economía nacional Finanzas Públicas ProductividadInfraestructura
Básica
Comercio Internacional
Política Fiscal Mercado LaboralInfraestructura
Tecnológica
Inversión Internacional
Marco InstitucionalMercados
FinancierosInfraestructura
Científica
Empleo Marco ComercialPrácticas de
AdministraciónSalud y Medio
Ambiente
Precios EducaciónImpacto de la Globalización
Sistema de Valor
¿Cuántos de estos factores tienen que ver con la Logística?
Modelo General de Competitividad
Recurso Humano
CompetenciasConocimiento, experiencia,
habilidadTecnologías
Precios Calidad
Competitividad
Gerencia
Logística y Competitividad
Tenemos la oportunidad
Es fundamental nuestra manera de enfrentarla
La Logística es clave para el éxito a nivel global
La conectividad cambia las reglas del juego
Comprenda a los clientes
Se deben crear empresas impulsadas por los clientes
Principios de la Logística
Determine los segmentos
Micromarketing
Determine la demanda del mercado
Planifique en función de la demanda
Abastecimiento.
Transporte. Almacén Materias Primas Transporte entre almacenes y planta
Manufactura. Transporte y manejo entre procesos y plantas
Transporte entre plantas, almacenes y al consumidor
Adm. de centros de servicio (CD). Transporte de partes y refacciones entre planta y
CD.
Estructura de la Cadena Logística
Proveedores
Logística inbound
Producción
Logística outbound
Servicio al Cliente
Cantidad. localización, % de asignación, aspectos locales (economía, regulaciones, etc.)
Número de almacenes, localización, función, capacidad, medios de transporte, cantidad de unidades, contratistas, regulaciones y leyes
Capacidad, cantidad de plantas, grado de desacople de procesos, flexibilidad, tecnología, aspectos locales de la localización
Centros de distribución (cantidad, capacidad, funciones), transporte (cantidad, medios, contratos), aspectos locales
Centros de servicio (cantidad, capacidad, funciones, localización, autonomía), mercado local
Factores Estructurales de la Cadena Logística
Proveedores
Logística inbound
Producción
Logística outbound
Servicio al Cliente
Costo, calidad, confiabilidad, flexibilidad, tiempo de entrega, tiempo de respuesta
Costo de transporte. inventario de M.P., espacio de almacén, tiempo de respuesta, desperdicio.
Calidad, variabilidad del proceso, retrabajo, desperdicio, tiempo de ciclo, costos directos, nivel de inventario, desempeño en la entrega
Costo de transporte, costo de emitir ordenes, tiempo de entrega, tiempo de respuesta, desperdicio, inventario
Costo del servicio, tiempo de respuesta, nivel de inventario, niveles de satisfacción
Indicadores Clave de la Cadena Logística
Proveedores
Logística inbound
Producción
Logística outbound
Servicio al Cliente
Enlaces EDI, sistema de evaluación de proveedores, integración sistema de negocios
Rastreo, tecnología de carga y descarga, sistema de administración de almacenes, trazabilidad
CAD/CAM, robótica, control de procesos, sistema de calidad, sistemas de planificación
CRM, integración de plantas y centros de servicio, sistema de administración de servicios
Tecnologías de Información de la Cadena Logística
Rastreo, tecnología de carga y descarga, sistema de administración de almacenes, trazabilidad
Proveedores
Logística inbound
Producción
Logística outbound
Servicio al Cliente
Objetivo de la Logística
Satisfacción de las necesidades expresadas o latentes en las mejores condiciones económicas y para un nivel de servicio
determinado, es decir: cumplir con los requerimientos de los clientes al menor costo.
Planificación Estratégica Logística
Definir Misión
Análisis Interno y Externodel sistema logístico:
A/O/F/D
Establecer Objetivos: Servicio al consumidor Configuración de red Coordinación/Organización Inventarios Tecnología de información Transporte Otros
GenerarEstrategias
Definir Indicadoresde Desempeño claves
Identificar Riesgosy Elaborar Planes
PlanificarImplementación
Ejecución
Esquema de Planificación Estratégica Logística
Misión de la Logística
Determina el propósito fundamental o razón de ser de la organización logística en la organización, definiendo dirección.
Debe derivarse de la misión general y objetivos de la empresa.
Es dinámico.
Debe incorporar conceptos que involucren el mercado, nivel de servicio al consumidor, criterios de éxito, políticas y capacidades a explotar.
Ejemplo:
“Proporcionar un servicio de adquisición y distribución de productos de alta calidad, de manera oportuna y a costos competitivos a través de: sistemas de administración de la demanda excelentes, manteniendo inventarios en todo el sistema logístico, con un sistema de administración y monitoreo de status de pedidos centralizado, planificando y controlando de manera centralizada todos los componentes necesarios para completar una orden y utilizando modelos para planear la configuración de la red logística considerando el costo total.”
Análisis de A/O/F/D
El análisis interno de la situación actual del sistema logístico resulta en
un diagnóstico de sus fortalezas y debilidades. Este debe incluir: los
productos y sus demandas, la estructura de la red logística, sistemas de
planificación y control, niveles de servicio al cliente, costos totales de la
logística y utilización de activos, entre otros.
El análisis externo del medio ambiente relevante del sistema logístico,
arrojará un diagnóstico de las amenazas y oportunidades
existentes. Entre los conceptos relevantes a incluir se encuentran: los
mercados, tendencias de la industria, regulaciones medioambientales,
de transporte, laborales y de seguridad e higiene, la economía,
evaluación de fuentes de energía, disponibilidad de tecnologías, entre
otros.
Definir Objetivos Logísticos
Los objetivos de logística, al igual que las estrategias, deben servir de soporte y ser concordantes con los de la organización, especialmente con los de operaciones y marketing.
El proceso para establecerlos es iterativo e involucra todos los niveles organizacionales.
Gopal & Cahill (1999) sugieren definir objetivos y estrategias a nivel general y luego para cada una de las siguientes áreas de logística: configuración de la red, organización y coordinación, servicio al consumidor, inventarios y tecnología de información.
Bowersox (2001) recomienda definirlos para el abastecimiento, operaciones y distribución.
Ejemplos de objetivos logísticos
Como sistema logístico
Rentabilidad sobre activos operativos del 13%.
Rotación de inventarios igual a 12.
Configuración de la red
Ubicar inventario cerca del punto de uso de los consumidores.
Mantener centros de distribución con servicio completo.
Coordinación y organización
Mantener una respuesta rápida para el consumidor mediante una adecuada planificación y control central de productos terminados.
Contratar para la función de logística al personal más capacitado.
Ejemplos de objetivos logísticos
Servicio al cliente
Enviar el 92% de las órdenes completas y dentro de 24 horas de la fecha prometida.
Asegurar que nuestros clientes no reciban artículos dañados a través de un empaque adecuado.
Inventarios
Minimizar la inversión total en inventario asegurando la satisfacción de los clientes.
Integrar clientes y proveedores para proporcionar un mejor servicio.
Sistema de información
Asegurar información actualizada y precisa para la toma de decisiones.
Estrategias de Logística
Configuración de Instalaciones
Etapas
Proximidad / Tiempo
Capacidad y Ubicación
Misión y tipo de instalación
Coordinación y Organización
Integración multifuncional
Estructura y Responsabilidades
Capacidades y habilidades
Servicio al Consumidor
Alianzas
Empaque
Preferencias de entrega
Integrar funciones del cliente
Estrategias de Logística
Inventarios
Políticas de despliegue de inventarios
Alianzas con clientes/proveedores
Tecnología de Información
Administración de almacenes
Soporte para la toma de decisiones
Pronósticos/ Adm. de demanda
Paquetes para optimización, ruteo o programación
Definir Indicadores de Desempeño
Se derivan de los objetivos y estrategias definidas.
Deben ser medibles, entendibles, factibles y compatibles a través de toda la organización.
Deben medir el desempeño de los procesos a través de la cadena de valor (se debe medir lo que agrega valor)
Deben asociarse con los factores críticos de éxito: costo, calidad, tiempo de ciclo, respuesta al cliente, etc.
Los niveles de agregación, interrelación y toma de decisiones deben ser los adecuados para cada nivel de la organización
Ejemplo Indicadores de Desempeño
Rotación de Inventarios Corporativo
Nivel de Cadena
Proveedores
- Valor de inventario
de Materia Prima y
componentes.
- Días de
abastecimiento
por llegar.
- Valor de
inventario en
tránsito.
Transporte a Planta Manufactura
Valor de:
- WIP.
- Producto terminado.
Días de abastecimiento
de WIP.
Edad de M.P., WIP y P.T.
Distribución
- Valor de
inventario
en almacén.
- Días de abasto
de P.T.
Servicio Post-venta.
- Valor de stock
de componentes.
- Proporción de
venta en stock.
Nivel Funcional
Por Región/ Almacén:
- Valor de inventario de producto terminado.
- Stock de seguridad.
- Valor de envíos por período.
- Valor de los retornos por semana.
- Valor de material obsoleto.
Desarrollar Planes de Contingencia
Cada estrategia presenta riesgos para su realización. Para cada estrategia debe analizarse el nivel de riesgo involucrado y
los principales afectados, y determinarse un plan de contingencia para administrarlos.
La elaboración de planes alternativos incrementa las probabilidades de éxito de las estrategias.
La planificación debe ser “flexible”.
Implementación de Estrategias
Cada estrategia deben incluir los siguientes elementos:
Un plan detallado con fechas, metas, puntos de control, roles y responsabilidades definidas.
Un programa de comunicación de la estrategia a través de la organización.
Sistemas de monitoreo y medición del desempeño. Programas de capacitación requerida.
Proceso de Planificación de Recursos en Logística
Análisis Externo e Interno
Plan Estratégicodel Negocio
Planificación de Requerimientos de Distribución
Programa Maestrode Operaciones
Planificación Requerimientosde Materiales
Planificación Requerimientosde Capacidad
¿Factible?
Ejecución y Monitoreo
si
no
Un Modelo: Pirámide de la Estrategia Logística
ESTRATEGICO
TACTICO
OPERATIVO
Servicio al cliente
IMPLEMENTACIÓN
Diseño delcanal
Estrategia de la red
Gestión del transporte
Diseño de depósitos yoperaciones
Gestión de materiales
Equipamientoe instalaciones
Políticas y procedimientos
Sistema deinformación
Organizacióny gestión del cambio
Pirámide de la Estrategia Logística
La Estrategia Logística se basa en procesos de negocio: Variabilidad de la demanda / cambio de productos
Planificación
Gestión de pedidos
Gestión de inventarios
NO en funciones: Ventas
Compras
Producción
Objetivo
Convertir la empresa en un proceso eficiente de satisfacción del cliente, en donde la efectividad de toda la Cadena Logística es más importante que la efectividad de cada departamento por separado.
Pirámide de la Estrategia Logística
En cualquier tipo de empresa destacan los siguientes procesos de negocio:
Proceso de aprovisionamiento. Busca asegurar el suministro de materiales y equipo necesario para generar los bienes o servicios.
Proceso de desarrollo de producto. Realiza la planificación de nuevos bienes o servicios para los clientes o redefiniendo los productos existentes.
Proceso de producción. Organiza todas las actividades que producen los bienes o servicios de la compañía.
Proceso de entrega de pedidos. Facilita el recibo y procesamiento de los pedidos de los clientes, y aseguran que éstos se cumplen totalmente.
Proceso de distribución. Asegura la distribución de los bienes a los clientes.
Proceso de apoyo al cliente. Proporciona asistencia a los clientes después de haber adquirido su producto o servicio.
NIVEL ESTRATÉGICO
Transp. aprovis.
Transp. aprovis.
Control tráfico recepc.
Control tráfico recepc.
Almac. mat. prima
Almac. mat. prima
Produc.subcon-juntos
Produc.subcon-juntos
Almac. semie-labor.
Almac. semie-labor.
Produc.conjun.
Produc.conjun.
Emba-lado
produc.
Emba-lado
produc.
Almac. produc. termin.
Almac. produc. termin.
Etiquet. y exped.
Etiquet. y exped.
Red distri-bución
Red distri-bución
Entrega a cliente
Entrega a cliente
ESTRATEGIA DE COMPRARED DE PROVEEDORES
ESTRAT. DE TRANSPORTE
ESTRAT. DE PRODUCCIÓNESPEC. FÁBRICAS
ESTRATEGIA TERRITORIAL
POLÍTICA DE SERVICIOESTRATEGIA DE VENTA
DISEÑO RED DISTRIBUCIÓN
LOGÍSTICA DE APROVISIONAMIENTO
Exploración necesidades netasPedidos a proveedoresSeguimiento entregas
LOGÍSTICA DE PLANIFICACIÓN DE LA
PRODUCCIÓN
Plan maestro de producciónLanzamiento de órdenes
Nivel stock productos semielaborados y en proceso
LOGÍSTICA COMERCIAL
Planificación de demandaNivel de servicio
Nivel stocks finalesRecepción de pedidos
LOGÍSTICA TÉCNICA DE MATERIALES
FLUJO DE INFORMACIÓN
FLUJO DE MATERIALES
SISTEMA DE GESTIÓN
PROVEEDORES
PROVEEDORES
CLIENTES
CLIENTES
NIVEL TÁCTICO
NIVEL OPERATIVO
Logística Integrada
Actividades Logísticas
ACTIVIDADES CLAVE
1. Estándares de Servicio al Cliente Requerimientos del cliente Respuesta del cliente Establecer los niveles de servicio
2. Transporte Selección del modo y servicio Rutas y fletes Programación de vehículos Procesamiento de quejas Auditoria de tarifas
3. Manejo de Inventarios Estimación de ventas a CP Políticas de inventarios Mezcla de productos Número y tamaño de los puntos de
almacenamiento
4. Flujos de Información Procedimientos interfaz inventario-ventas Transmisión de la información Reglas de los pedidos
ACTIVIDADES DE APOYO
1. Almacenamiento Diseño de espacios y distribución de existencias Configuración de los almacenes
2. Manejo de Materiales Selección y reemplazo de equipos Proceso de toma de pedidos Almacenamiento y recuperación de existencias
3. Compras Selección proveedores Momento y cantidades
4. Embalaje
5. Relación con producción y operaciones Especificar cantidades adicionales Secuencias y tiempos de producción Programación se suministros
6. Mantenimiento de Información Recopilación, almacenamiento y manipulación
de la información Análisis de datos Control de la información
Megatendencias en Logística
De Servicio al Cliente a la Gerencia de Relaciones
De lo Adversario a lo Cooperativo
Del Pronóstico al Endcast
De la Experiencia a la Estrategia de Transición
De Absoluto a Valor Relativo
De la Integración Funcional a la Integración de Procesos
De Integración Vertical a Integración Virtual
De la Acumulación de la Información al Compartir Información
De la Capacitación al Aprendizaje basado en el Conocimiento
De la Contabilidad a la Administración basada en el Valor
Los líderes del cambio logístico deben vender ideas y servir de catalizadores cross-functional. Administrar el cambio a través de los otros, es una tarea
difícil que los líderes logísticos deben dominar.
Factores de Diseño de la Cadena Logística
Mercado Infraestructura Costos Margen
DEMANDA
DISPERSIÓN DE LA DEMANDA
CARACTERISTICAS DE LOS PRODUCTOS
CONJUNTO DE INSTALACIONES POTENCIALES
LOCALIZACION POTENCIAL DE LAS
INSTALACIONES
CAPACIDAD INSTALADA
MODOS DE TRASNPORTE
COSTO UNITARIO DE PRODUCCIÓN
COSTO UNITARIO DE INVENTARIO
COSTO UNITARIO DE TRANASPORTE
COSTO UNITARIO DE INSTALACIONES
NIVEL DE SERVICIO
NIVEL DE INVENTARIO
CICLO DE ENTREGA
REINGENIERÍA DE PROCESOS
Política de Abastecimiento Política de Producción Política de Distribución
Diseño de la Cadena Logística
Factores
Jimenez, José (2004)
Variables de Gestión de la Cadena Logística
Nivel de Integración de ProcesosConsistencia (Variación Mínima)Eliminación de DesperdiciosMejora ContinuaProductividad
Nivel de ServicioSatisfacción del ClienteCompetitividadRentabilidadValor AgregadoNivel de Inventario
Mano de ObraMateria PrimaOperacionesDistribuciónInventarioTransporteProcesamiento de PedidosCosto Total
Recepción de PedidosOperacionesCapacidad de ReacciónEntregaIngreso a Entrega del Pedido
CALIDAD SERVICIO
COSTOTIEMPO DE CICLO (Lead Time)
X
X
Desempeño de la Cadena Logística
=
Adaptado de Christopher, Martín “Logistic and Customer Value”. Barcelona (2002).
De la Gestión Logística al
Supply Chain Management
PARTE 2
• La logística• Supply chain management• Enfoques Push & Pull• Toma de decisiones de la cadena de suministro• El desempeño de la cadena de suministro• Modelo de referencia de operaciones de la cadena
de suministros (ROCS)• ¿Por qué iniciar un proyecto de SCM?• Finalmente: recuerde!
Contenido
ADMI NI STRACI ON DE MATERI ALES
TRANSFERENCI A I NTERNADE I NVENTARI OS
DI STRI BUCI ON FI SI CA
• COMPRAS• CONTROL DE I NVENTARI OS• ALMACENES• TRANSPORTE
SI STEMA DE I NFORMACI ON Y COMUNI CACI ONES LOGI STI CO
FABRI CACI ÓN ASOCI ADACONEL PROVEEDOR
SERVI CI OLOGÍ STI COAL CLI ENTEL2
L1 L3
• PCP• CONTROL DE I NVENTARI OS• ALMACENES• TRANSPORTE
CLI ENTE PROVEEDOR
MERCADO DEPROVEEDORES
MERCADO DE CLI ENTES
EMPRESA
La Logística
Flujo y almacenamiento de materiales y servicios
Logística inversa
Logística de entrada Logística de SalidaLogística Interna
La optimización de funciones aisladas NO optimiza el proceso logístico
CostoTotal
Nivel deServicio
“La administración estratégica del flujo y almacenamiento de materiales, servicios e información a lo largo de la cadena de suministro para poder cumplir los requerimientos del cliente en forma efectiva, ahora y en el futuro”
Supply Chain Management (Gestión de la Cadena de Suministros)
Lograr una integración y coordinación efectiva desde los proveedores hasta el cliente final, que permita producir y distribuir:
• El producto correcto
• La cantidad correcta
• En el lugar correcto
• En el tiempo correcto
Meta de la Supply Chain Management
ReduciendoEl costo total Mejorando
el nivel de servicio
Supply Chain Management
Proveedores
Clientes
ProducciónDistribución VentasAprov.
Integración y Coordinación
Nivel de Servicio
Costo y TiempoTotal
Administrar el flujo de materiales, servicios e informacióndesde los proveedores hasta los clientes
• Reducción de los niveles de inventario (10 al 15%)
• Reducción de rebajas y desperdicios (10 al 15%)
• Mayor eficiencia en el uso de recursos (10 al 20%)
• Mayor confiabilidad (más de 95%)
• Reducción de los costos de transporte (10 al 15%)
• ¡Mejores relaciones a largo plazo con clientes y proveedores!
• …
Algunos beneficios de una SCM exitosa
Enfoques Push & Pull de los procesos de una cadena de suministro
Los procesos de una cadena de suministro han evolucionando, del sistema “push” (donde el producto era “empujado” a los canales comerciales) al sistema pull (en el que la demanda “tira” al sistema).
El objetivo es reducir gastos y tiempos y mejorar la satisfacción del cliente
El inventario realiza un efecto “empuje” PUSH
PULL El inventario realiza un efecto de “arrastre”
Se lleva a cabo con anticipación a la demanda del cliente (demanda no conocida y se debe pronosticar) MRP
El producto es presionado hacia los canales comerciales, incrementándose los inventarios y los riesgos!
Enfoque Push
MaterialesSub-montajeFabricación
ProveedoresMontaje
FinalClientes
Plan deMateriales
El inventario realiza un efecto “empuje” PUSHEl inventario realiza un efecto “empuje” PUSH
El producto es “jalado” por los consumidores, lográndose menores inventarios y una mayor satisfacción de los clientes
Enfoque Pull
MaterialesSub-montajeFabricación
ProveedoresMontaje
FinalConsumidores
Programa de producción
PULL El inventario realiza un efecto de “arrastre”
Flujo de materiales y componentes
Flujo de información
Estrategia de la empresa
Estrategia de la cadenade suministro
Fijación de preciosInformación Aprovisionamiento
Estructura de la cadena de suministro
Instalaciones TransporteInventario
Variables Logísticas
Variables Interfuncionales
Toma de Decisiones de la Cadena de Suministro
EficienciaCapacidad
deRespuesta
¿Cómo se puede mejorar el desempeño de la cadena desuministro en términos de capacidad de respuesta y eficiencia?
Objetivo: Mejorar el servicio al cliente
El Desempeño de la Cadena de Suministro
Una empresa puede mejorar el desempeño de la cadena de suministro en términos de capacidad de respuesta y eficiencia: gestionando adecuadamente las variables logísticas e interfuncionales
1. Instalaciones2. Inventario3. Transporte
1. Información2. Aprovisionamiento, y3. Fijación de precios
Variables Logísticas Variables Interfuncionales
Analicemos las variables y su efecto
Variables logísticas: Efecto de las Instalaciones
Tener más instalaciones (plantas de producción, almacenes) y bien ubicadas provee de mayor capacidad de respuesta a la cadena de suministro, mientras que pocas instalaciones centralizadas crean una alta eficiencia
Capacidad De
Respuesta Tener más instalaciones Eficiencia
Y viceversa
Variables logísticas: Efecto del Inventario
Tener más inventarios (MP, WIP y PT) provee de mayor capacidad de respuesta a la cadena de suministro, mientras que menores niveles de inventarios crean una alta eficiencia
Capacidad De
Respuesta Tener más inventarios Eficiencia
Y viceversa
Variables logísticas: Efecto del Transporte
Las diferentes opciones de transporte tienen diferentes impactos en la capacidad de respuesta y en la eficiencia de la cadena de suministro:
A < tiempo > costo Factores a considerar:
Distancia, volumen, precios, competencia, confiabilidad y riesgos
Capacidad De
Respuesta Tener más rapidez Eficiencia
Y viceversa
Las Variables Interfuncionales: la Información
Es variable más importante del desempeño en la cadena ya que afecta de manera directa a cada una de las demás variables: a las instalaciones, al inventario, al transporte, al aprovisionamiento y a los precios a lo largo de la cadena de suministro
Permite mejorar la capacidad de respuesta y la eficiencia La información orienta los diferentes flujos
Capacidad De
RespuestaEficiencia
Tener información
Y viceversa
Las Variables Interfuncionales: Aprovisionamiento
Es la variable que está referida al planeamiento y control de los inventarios, a la producción, a las compras, al almacenamiento, al transporte, etc.
Estas decisiones elevan las utilidades de la cadena al determinar que funciones llevará a cabo la empresa y cuáles otras subcontratará (fabricar o tercerizar)
Capacidad De
Respuesta Aprovisionamiento
Y viceversa
Eficiencia
Las Variables Interfuncionales: Precios
Los precios diferenciados se utilizan para atraer a clientes que valoran la capacidad de respuesta como también a los que exigen mayor eficiencia
¡Bajo una economía de mercado!
Capacidad De
Respuesta Precios
Y viceversa
Eficiencia
Capacidad de Respuesta y Eficiencia
Una “gestión efectiva” de la cadena de suministro requiere que se alcance el “equilibrio” entre la capacidad de respuesta y la eficiencia que mejor satisfaga las necesidades de los clientes
Meta: Alcanzar elequilibrio adecuado
Satisfaciendo las necesidades de los clientes
EficienciaCapacidad de
respuesta
¡Efectividad!
Modelo de Referencia de Operaciones de la Cadena de Suministros (ROCS)
• El Consejo de Cadenas de Suministros de Estados Unidos (Supply Chain Council) desarrolló su versión de un modelo de referencia de procesos para:– Medir mejor el desempeño de la cadena de suministros, e– Identificar oportunidades de mejora
• El modelo intenta vincular el proceso de la cadena de suministros con las mediciones de desempeño, mejores prácticas y requerimientos de software.
Supply Chain Operations Reference Model (SCOR)
Supplier
Planear
Customer Customer’sCustomer
Suppliers’Supplier
Make EntregarSuministrar Fabricar DeliverMakeSourceDeliver SourceDeliver
Internal or External Internal or External
Your Company
Source
Supply Chain Operations Reference-Model (SCOR)
Return Return ReturnDevolver Devolver Return Return Return
Se establece un marco para la descripción del proceso en basea cinco componentes del proceso de negocio del modelo SCOR:
Planear (planear), Source (suministrar) Make (fabricar); Deliver (entregar), y Return (devolver)
Supplier
Plan
Customer Customer’sCustomer
Suppliers’Supplier
Make DeliverSource Make DeliverMakeSourceDeliver SourceDeliver
Internal or External Internal or External
Your Company
Source
Supply Chain Operations Reference-Model (SCOR)
Return Return ReturnReturn Return Return Return Return
Se utilizan cinco medidas de desempeño de la SCM: 1. Confiabilidad de la entrega2. Capacidad de respuesta: velocidad3. Flexibilidad4. Costo, y 5. Eficiencia en la administración de activos
Planear, suministrar, fabricar, entregar, y devolver
• Porque los modelos de gestión y la estructura de las empresas son obsoletos
• Porque tenemos barreras reales en las personas, en las áreas de la empresa, en los procesos, en la tecnología, etc.
• Porque ni los materiales, ni los servicios, ni la información, ni el dinero fluyen
• Porque queremos mejorar el ciclo de conversión del dinero
• Porque queremos aumentar las utilidades de la empresa, siendo cada vez más competitivos
• Porque la SCM ya no es una opción sino una necesidad para toda empresa que quiera sobrevivir en el mercado
¿Por qué iniciar un proyecto de SCM?
¡Porque queremos ganar dinero!
“ Hoy en día, no compiten las empresas … compiten las cadenas a las que pertenecen
esas empresas”Michael E. Porter
Ph.D., Harvard University
Recuerde …
Métodos de Pronósticos
¿Qué son los pronósticos?
“Arte y ciencia” de predecir acontecimientos futuros.
Base de todas las decisiones empresariales: Producción. Inventario. Personal. Instalaciones.
“Pronosticar es como manejar con los ojos cerrados siguiendo las instrucciones de alguien que va sentado
mirando por el vidrio de atrás”
Pronósticos y Planificación Empresarial
INSUMOSCondiciones del mercadoPanorama económicoOtros factores
Métodos o modelos de pronóstico
RESULTADOSDemanda estimada para cada producto en cada período de tiempo
PRONÓSTICO DE VENTASPronóstico de la demanda para cada producto en cada período de tiempo
ESTRATEGIA EMPRESARIAMarketingProducciónFinanzas
Largo Plazo
Capacidad fabricas
Capital
Instalaciones
Otros
Mediano Plazo
Trabajadores
Materiales
Inventarios
Otros
Corto Plazo
Mano de obra
Capacidad maquinas
Efectivo
Otros
Pronóstico de Recursos de la Producción
Equipo de Administración
Errores de pronósticos / retroalimentación
Etapas en el sistema de pronósticos
Determinar la utilización del pronóstico.
Seleccionar los “artículos” en los que se va a realizar el pronóstico.
Determinar el horizonte temporal del pronóstico.
Seleccionar el (los) modelo (s) de pronóstico.
Recogida de datos.
Realizar el pronóstico.
Validar e implementar los resultados.
Realidades sobre los pronósticos
Raras veces los pronósticos son perfectos.
La mayoría de las técnicas de pronóstico asumen que existe cierta estabilidad sostenida en el sistema.
Tanto las predicciones de familias de productos como las predicciones en conjunto son más precisas que los pronósticos de productos individuales.
Siempre que se pueda, es útil relacionar el pronóstico con alguna variable macroeconómica
Demanda de un producto representada en un periodo de 4 años con tendencia de crecimiento y estacionalidad
Primeraño
Segundoaño
Terceraño
Cuartoaño
Picks estacionales Componente de tendencia
Línea de demanda actual
Demanda media en cuatro años
Dem
anda
del
pro
duct
o o
serv
icio
Variación aleatoria
Tipos de pronósticos
Se utilizan cuando la situación es “estable” y existen datos “históricos”:
Productos existentes. Tecnología actual.
Requieren técnicas matemáticas: Por ejemplo, el pronóstico de
las ventas de vacunas antigripales.
Medias móviles, Alisado exponencial, Proyección de tendencia, Regresión lineal, ARIMA.
Métodos cuantitativos
Se emplean cuando la situación no es clara y existen pocos datos
Productos nuevos. Nueva tecnología.
Requieren intuición y experiencia: Por ejemplo, pronóstico de
ventas a través de Internet.
Opinión de expertos, Propuestas Personal Comercial, Método Delphi, Estudios de mercado.
Métodos cualitativos
Métodos Cualitativos
Requiere un pequeño grupo de directivos:
El grupo establece una estimación conjunta de la demanda.
Combina la experiencia directiva con modelos estadísticos.
Es bastante rápido.
Desventaja del “pensamiento en grupo” o individual si se realiza “opinión del gerente”.
Opinión de Expertos
Propuestas Personal Comercial
Cada vendedor estima las ventas que hará.
Se combinan con los pronósticos a niveles de zonas y regiones con los nacionales.
El representante de ventas conoce las necesidades de los consumidores.
Tiende a ser bastante optimista o pesimista
Método Delphi
Proceso de grupo iterativo.
Tres tipos de participantes:
Los que toman decisiones.
El personal de plantilla.
Los que responden.
Reduce el “pensamiento en grupo”.
Estudios de mercado
Preguntar a los consumidores sobre sus futuros planes de compra.
Lo que dicen los consumidores y lo que hacen suele diferir.
A veces es difícil contestar a las preguntas del estudio.
Métodos cuantitativos
Pronósticocuantitativo
Regresiónlineal
Modelosasociativos
Alisadoexponencial
Mediamóvil
Modelos de seriestemporales
Proyecciónde tendencia
Es una secuencia de datos uniformemente espaciada
– Se obtiene observando las variables en periodos de tiempo regulares.
Se trata de un pronóstico basado en los datos pasados
– Supone que los factores que han influido en el pasado lo sigan haciendo en el futuro.
Ejemplo:Año: 1993 1994 1995 1996 1997
Ventas: 78,7 63,5 89,7 93,2 92,1
¿Qué son las series temporales?
TendenciaTendencia
EstacionalidadEstacionalidad
CiclosCiclos
Variaciones Variaciones aleatoriasaleatorias
Descomposición de una serie temporal
• Es el movimiento gradual de ascenso o descenso de los datos a lo largo del tiempo.
• Los cambios en la población, ingresos, etc. influyen en la tendencia.
• Varios años de duración.
Mes, trimestre, año
Respuesta
Tendencia
• Muestra de datos de ascenso o descenso que se repite.• Se puede ver afectada por la climatología, las
costumbres, etc.• Se produce dentro de un periodo anual.
Mes, trimestre, año
Respuesta
Verano
Estacionalidad
• Movimientos de ascenso o descenso que se repiten.
• Se pueden ver afectados por interacciones de factores que influyen en la economía.
• Suelen durar de 2 a 10 años.
Mes, trimestre, año
RespuestaCiclo
Ciclos
• Son “saltos” en los datos causados por el azar y situaciones inusuales.
• Son debidas a variaciones aleatorias o a situaciones imprevistas:– Huelga.– Tornado.
• Son de corta duración y no se repiten.
Variaciones aleatorias
Cualquier valor que aparezca en una serie temporal es la multiplicación (o suma) de los componentes de la serie temporal.
Modelo multiplicativo:
Yi = Ti x Si x Ci x Ri (si los datos son mensuales o trimestrales).
Modelo aditivo:
Yi = Ti + Si + Ci + Ri (si los datos son mensuales o trimestrales).
Modelos de series temporales
Las medias móviles son una serie de operaciones aritméticas.
Se utilizan si no hay tendencia o si ésta es escasa.
Se suelen utilizar para el alisado:
Proporciona una impresión general de los datos a lo largo del tiempo.
Ecuación:MMMM
nn
nn==
∑∑ demanda de demanda de periodos previosperiodos previos
Medias móviles
Usted es el director de una tienda de un museo que vende réplicas. Quiere predecir las ventas del año 2000 mediante una media móvil de 3 años.
1995 41996 61997 51998 31999 7
Ejemplo de media móvil
Solución de la media móvil
Año Respuesta Yi
Media móvil total
(n=3)
Media móvil (n=3)
1995 4 ND ND 1996 6 ND ND 1997 5 ND ND 1998 3 4+6+5=15 15/3 = 5 1999 7 2000 ND
Solución de la media móvil
Año RespuestaYi
Mediamóvil total
(n=3)
Media móvil(n=3)
1995 4 ND ND1996 6 ND ND1997 5 ND ND1998 3 4+6+5=15 15/3 = 51999 7 6+5+3=14 14/3=4 2/32000 ND
Solución de la media móvil
Año RespuestaYi
Mediamóvil total
(n=3)
Media móvil(n=3)
1995 4 ND ND1996 6 ND ND1997 5 ND ND1998 3 4+6+5=15 15/3=5,01999 7 6+5+3=14 14/3=4,72000 ND 5+3+7=15 15/3=5,0
Se utiliza cuando se presenta una tendencia:
Los datos anteriores suelen carecer de importancia.
Las ponderaciones se basan en la intuición:
Suelen estar entre 0 y 1 y a la suma de 1,0.
Ecuación:
Media móvil ponderada
Σ (ponderación para el periodo n) (demanda en el periodo n)
Σ ponderaciones
Método de la media móvil ponderada
=
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
Dem
and
a d
e ve
nta
s Ventas reales
Media móvil
Media móvil ponderada
Problemas de los métodos de media móvil
• Al aumentar n, las previsiones son menos sensibles a los cambios.
• No es posible predecir bien la tendencia.
• Se necesitan muchos datos históricos.
Es una técnica de pronóstico de media móvil ponderada:
Las ponderaciones disminuyen exponencialmente.
Se ponderan más los datos más recientes.
Se necesita una constante de alisado (α):
Toma valores entre 0 y 1.
Se escoge de forma subjetiva.
Necesita una cantidad reducida de datos históricos.
Alisado exponencial
Ft = αAt - 1 + α(1- α)At - 2 + α(1- α)2·At - 3
+ α(1- α)3At - 4 + ... + α(1- α)t-1·A0
Ft = Valor del pronóstico
At = Valor real α = Constante de alisado
Ft = Ft-1 + α(At-1 - Ft-1) Se utiliza para calcular el pronóstico.
Usted está organizando una reunión de su circulo profesional. Desea predecir el número de personas que asistirán en el año 2006 mediante el alisado exponencial (α = 0,10). El pronóstico para 2001 fue de 175.
2001 1802002 1682003 1592004 1752005 190
Ejemplo de alisado exponencial
Ft = Ft-1 + α·(At-1 - Ft-1)
AñoAño Realpronóstico, F t
(αα = = 0,100,10))
20012001 180 175,00 (Dado)
20022002 168168
20032003 159159
20042004 175175
20052005 190190
20062006 NDND
175,00 +175,00 +
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño Realpronóstico, F t
(αα = = 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10((
159159
175175
190190
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño RealRealpronóstico, pronóstico, FFtt
((αα = = 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10(180(180 - -
159159
175175
190190
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
Año Realpronóstico, Ft
(αα = = 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10(180(180 - 175,00 - 175,00))
159159
175175
190190
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño RealRealpronóstico, pronóstico, FFtt
((αα = = 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168168 175,00 +175,00 + 0,10 0,10 (180 (180 - 175,00- 175,00)) = 175,50 = 175,50
159159
175175
190190
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
Año Realpronóstico, F t
(αα = = 0,100,10))
180 175,00 (Dado)
168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
159159 175,50175,50 ++ 0,100,10(168 -(168 - 175,50175,50)) = 174,75= 174,75
175175
190190
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
Año Realpronóstico, F t
(α = 0,10)
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
175175
190190
NDND
174,75174,75 ++ 0,100,10(159(159 - - 174,75174,75))= 173,18= 173,18
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
Año Realpronóstico, F t
(α = 0,10)
180 175,00 (Dado)
168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
175175 174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18
190190 173,18 + 173,18 + 0,100,10(175(175 - 173,18- 173,18)) = 173,36= 173,36
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006
Solución del alisado exponencial
Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
Año Realpronóstico, F t
(α = 0,10)
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
175175 174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18
190190 173,18 + 0,10(175 - 173,18) = 173,36173,18 + 0,10(175 - 173,18) = 173,36
NDND 173,36173,36 + + 0,100,10(190(190 - 173,36- 173,36) = 175,02) = 175,02
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006
Solución del alisado exponencial
Ft = α At - 1 + α(1- α)At - 2 + α(1- α)2At - 3 + ...
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado α
Ponderaciones
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10%
Ft = α At - 1 + α(1- α) At - 2 + α(1- α)2At - 3 + ...
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10% 9%
Ponderaciones
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado α
Ft = α At - 1 + α(1- α)At - 2 + α(1- α)2At - 3 + ...
Ponderaciones
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10% 9% 8,1%
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado α
Ft = α At - 1 + α(1- α)At - 2 + α(1- α)2At - 3 + ...
Ponderaciones
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10% 9% 8,1%
90%
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado α
Ft = α At - 1 + α(1- α) At - 2 + α(1- α)2At - 3 + ...
Ponderaciones
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10% 9% 8,1%
90% 9%
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado α
Ft = α At - 1 + α(1- α) At - 2 + α(1- α)2At - 3 + ...
Ponderaciones
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10% 9% 8,1%
90% 9% 0,9%
Efectos en el pronóstico de la constante de alisado α
Si se selecciona α
Trate de minimizar la desviación absoluta media (DAM)
Si: Error de pronóstico = demanda - pronóstico
Entonces:
n
errores de pronóstico∑=DAM
Alisado exponencial con ajuste de tendencia
Pronóstico incluyendo la tendencia (PITt)
= pronóstico alisado exponencialmente (Ft)
+ tendencia alisada exponencialmente (Tt)
Ft = α (demanda real del último periodo) + (1- α)(pronóstico del último periodo + tendencia estimada del último periodo)o
Ft = α(At-1) + (1- α)(Ft-1 + Tt-1)
Tt = β (pronóstico de este periodo - pronóstico del último periodo) + (1- β)(tendencia estimada del último periodo)o
Tt = β(Ft - Ft-1) + (1- β)Tt-1
Comparación de pronósticos
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep.
Mes
Dem
and
a d
el p
rod
uct
o Demanda real
Alisado exponencial
Alisado exponencial con ajuste de Tendencia
Método de mínimos cuadrados
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Periodo de tiempo
Valo
res
de la
var
iabl
e de
pend
ient
e
bxaY +=ˆ
Observación real
Punto en la línea de tendencia
Demanda real y línea de tendencia
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0 2 4 6 8 10
Período de tiempo
Dem
and
a
Demanda real
Y = 56,70+ 10,54X
Se usa para prever la línea de tendencia lineal.
Supone una relación entre la variable de respuesta, Y, y el periodo de tiempo, X, que es una función lineal:
Se calcula mediante el método de los mínimos cuadrados:
Minimiza la suma de errores cuadráticos.
Análisis de regresión lineal
Y a bXi i= +b > 0
b < 0
a
a
Y
Tiempo, X
Modelo del análisis de regresión lineal
Periodo de tiempo
Ventas
0
12
3
4
92 93 94 95 96
Ventas frente a tiempo
Diagrama de dispersión
• Pendiente (b):
– El cálculo de Y varía en b cada unidad extra en X.
• Si b = 2, entonces las ventas (Y) aumentarán en 2 por cada unidad extra en publicidad (X).
• Corte con el eje Y (a):
– Valor medio de Y cuando X = 0.
• Si a = 4, entonces las ventas medias (Y) serán de 4 cuando la publicidad (X) sea 0.
Interpretación de los coeficientes
Ecuaciones de mínimos cuadrados
Ecuación: ii bxaY +=
Pendiente:22
1
1
xnx
yxnyxb
i
n
i
ii
n
i
−∑
−∑=
=
=
Corte con el eje Y: xbya −=
X i Y i X i2 Y i
2 X iY i
X 1 Y 1 X 12 Y 1
2 X 1Y 1
X 2 Y 2 X 22 Y 2
2 X 2Y 2
: : : : :
X n Y n X n2 Y n
2 X nY n
ΣX i ΣY i ΣX i2 ΣY i
2 ΣX iY i
Tabla de cálculo
Ejemplo de análisis de regresión lineal
Usted es el analista de marketing de Hasbro Toys. Recoge los siguientes datos:
Año Ventas (miles de unidades)1995 11996 11997 21998 21999 4
¿Cuál es la ecuación de la tendencia?
Modelo de previsión del análisis de regresión lineal
Usted está realizando el análisis de marketing de Hasbro Toys. Al utilizar años codificados, halla que Yi
= -0,1 + 0,7Xi.
Año Ventas (Miles de Unidades)
1995 11996 11997 21998 21999 4
La previsión de ventas es de 2000 unidades.
Modelo estacional multiplicativo
Encontrar la demanda histórica media para cada “estación” sumando la demanda de esa estación cada año y dividiéndola entre el número de años de datos disponibles.
Calcular la demanda media a lo largo de todas las estaciones dividiendo la demanda media total anual entre el número de estaciones.
Calcular un índice estacional dividiendo la demanda histórica real de esa estación (calculado en la etapa 1) entre la demanda media a lo largo de todas las estaciones.
Estimar la demanda anual de todo el año próximo.
Dividir esta estimación de la demanda anual total entre el número de estaciones y entonces multiplicarla por el índice estacional de esa estación. Esto proporciona la previsión estacional .
Y Xi i= a b
• Muestra la relación lineal entre las variables dependientes e independientes.– Ejemplo: ventas y publicidad (sin tiempo)
Variable dependiente Variable independiente
PendienteCorte con el eje Y
^
Modelo de regresión lineal
+
• Variación del Y real a partir del Y estimado.
• Se mide mediante el error estándar de la estimación:
– Muestra los errores de la desviación estándar.
– SY,X
• Afecta a varios factores:
– Significado del parámetro.
– Precisión de la predicción.
Variación de los errores aleatorios
Supuestos de los mínimos cuadrados
Se supone que la relación es lineal. Primero trace los datos, si existe la curva, utilice el análisis curvilineal.
Se supone que la relación sólo se sustenta dentro o justo fuera del campo de datos. No trate de predecir periodos de tiempo lejanos al campo de la base de datos.
Se supone que las desviaciones que rodean a la línea de los mínimos cuadrados son aleatorias.
Error estándar de la desviación
( )
2−
−−=
2−
−=
∑ ∑∑
∑
1= 1=1=2
1=2
n
yxbyay
n
yyS
n
i
n
iiii
n
ii
n
iii
x,y
Correlación
• Respuestas: ‘¿qué intensidad tiene la relación lineal entre las variables?’
• El coeficiente de correlación se identifica normalmente como r .
– Los valores varían entre -1 y +1 .
– Mide el grado de asociación.
• Se usa principalmente para comprender.
−
−
−=
∑ ∑∑ ∑
∑ ∑ ∑
1=
2
1=
2
1=
2
1=
2
1= 1= 1=
n
i
n
iii
n
i
n
iii
n
i
n
i
n
iiiii
yynxxn
yxyxnr
-1,0 +1,00
Correlación positiva perfecta
Aumento de la correlación negativa
-0,5 +0,5
Correlación negativa perfecta
Sin correlación
Aumento de la correlación positiva
Valores del coeficiente de correlación
r = 1 r = -1
r = 0,89 r = 0
Y
XYi = a + b X i^
Y
X
Y
X
Y
XYi = a + b X i^ Yi = a + b X i
^
Yi = a - b X i^
Coeficiente de correlación y modelo de regresión
• Usted quiere conseguir:
– Ninguna conducta o dirección del error de previsión.
• Error = (Yi - Yi) = (Real - Previsión).
• Se observa en las representaciones de los errores a lo largo del tiempo.
– Un error de previsión más pequeño:
• Error cuadrado medio (ECM).
• Desviación absoluta media (DAM).
Guía para elegir el modelo de previsión
^
Tiempo (años)
Error
0
Conducta deseada
Tiempo (años)
Error
0
Tendencia no totalmente justificada
Conducta del error de previsión
• Error cuadrado medio (ECM):
• Desviación absoluta media (DAM):
Ecuaciones del error de previsión
n
1i
2ii
n
2errores de previsión
n
)y(yECM
∑=∑ −
= =ˆ
n
|errores de previsión|n
|yy|DAM
n
iii ∑
∑=
−= 1=
Usted es el analista de marketing de Hasbro Toys. Ha previsto las ventas con un modelo lineal y alisado exponencial. ¿Qué modelo usará?
Ventas Previsión del Previsión del
alisado
Año reales modelo lineal exponencial (0,9)
1995 1 0,6 1,01996 1 1,3 1,01997 2 2,0 1,91998 2 2,7 2,01999 4 3,4 3,8
Ejemplo de selección del modelo de previsión
Año^
Y i Y i^
1992 1 0,6 0,4 0,16 0,41993 1 1,3 -0,3 0,09 0,31994 2 2,0 0,0 0,00 0,01995 2 2,7 -0,7 0,49 0,71996 4 3,4 0,6 0,36 0,6Total 0,0 1,10 2,0
ECM = Σ Error2 / n = 1,10 / 5 = 0,220
DAM = Σ |Error| / n = 2,0 / 5 = 0,400
Error Error2 |Error|
Evaluación del modelo lineal
Year Y i Y i1995 1 1,0 0,0 0,00 0,01996 1 1,0 0,0 0,00 0,01997 2 1,9 0,1 0,01 0,11998 2 2,0 0,0 0,00 0,01999 4 3,8 0,2 0,04 0,2Total 0,3 0,05 0,3
^
ECM = Σ Error2 / n = 0,05 / 5 = 0,01
DAM = Σ |Error| / n = 0,3 / 5 = 0,06
Error Error2 |Error|
Evaluación del modelo de alisado exponencial
Evaluación del modelo de alisado exponencial
Modelo lineal:
ECM = Σ Error2 / n = 1,10 / 5 = 0,220
DAM = Σ |Error| / n = 2,0 / 5 = 0,400
Modelo de alisado exponencial:
ECM = Σ Error2 / n = 0,05 / 5 = 0,01
DAM = Σ |Error| / n = 0,3 / 5 = 0,06
• Mide el grado de precisión de la previsión para predecir valores reales.
• Suma actual de los errores de previsión (SAEP) dividida entre la desviación absoluta media (DAM):
Una buena señal de rastreo tiene valores bajos.
• Debe estar dentro de los límites de control superiores e inferiores.
Señal de rastreo
Ecuación de la señal de rastreo
( )
DAM
DAM
yy
DAMSAEPSeñal de rastreo
n
iii
∑
∑
=
−=
=
1=
errores de previsión
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSR
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
Cálculo de la señal de rastreo
previstaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto
|Error||Error|acumuladoacumulado
Trim.Trim.
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10
Error = Real - Previsión = 90 - 100 = -10
Error = Real - Previsión = 90 - 100 = -10
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
Trim.Trim. |Error||Error|
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
6 100 140
-10-10 -10-10
SAEP = Σ Errores = ND + (-10) = -10
SAEP = Σ Errores = ND + (-10) = -10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto
|Error||Error|acumuladoacumulado
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010
Error absoluto = |Error| = |-10| = 10
Error absoluto = |Error| = |-10| = 10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto
|Error||Error|acumuladoacumulado
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010
|Error| acumulado = Σ |Errores| = NA + 10 = 10
|Error| acumulado = Σ |Errores| = NA + 10 = 10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto
|Error||Error|acumuladoacumulado
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0
DAM = Σ |Errores|/n = 10/1 = 10
DAM = Σ |Errores|/n = 10/1 = 10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto
|Error||Error|acumuladoacumulado
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
SR = SAEP/DAM = -10/10 = -1
SR = SAEP/DAM = -10/10 = -1
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto
|Error||Error|acumuladoacumulado
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5
Error = Real - Previsión = 95 - 100 = -5
Error = Real - Previsión = 95 - 100 = -5
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
|Error||Error|Trim.Trim.
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15
SAEP = Σ Errores = (-10) + (-5) = -15
SAEP = Σ Errores = (-10) + (-5) = -15
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
|Error||Error|Trim.Trim.
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15 55
Error absoluto = |Error| = |-5| = 5
Error absoluto = |Error| = |-5| = 5
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
Trim.Trim. |Error||Error|
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15 55 1515
Error acumulado = Σ |Errores| = 10 + 5 = 15
Error acumulado = Σ |Errores| = 10 + 5 = 15
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
|Error||Error|Trim.Trim.
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15 55 1515 7,57,5
DAM = Σ |Errores|/n = 15/2 = 7,5
DAM = Σ |Errores|/n = 15/2 = 7,5
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
Trim.Trim. |Error||Error|
Cálculo de la señal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15 55 1515 7,57,5 -2-2
SR = SAEP/DAM = -15/7,5 = -2
SR = SAEP/DAM = -15/7,5 = -2
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
|Error||Error|Trim.Trim.
Cálculo de la señal de rastreo
Representación de una señal de rastreo
Tiempo
Límite de control inferior
Límite de control superior
Señal que supera el límite
Señal de rastreo
Intervalo aceptableDAM
+
0
-
Señales de rastreo
020406080
100120140160
0 1 2 3 4 5 6 7
Tiempo
Dem
and
a re
al
-3
-2
-1
0
1
2
3
Señ
al d
e ra
stre
o
Señal de rastreo
Previsión
Demanda real
Pronóstico en el sector servicios
Presenta algunas complicaciones:
Especial necesidad de datos a corto plazo.
Las necesidades varían mucho en función de la industria y del producto.
Vacaciones y calendario.
Eventos poco comunes.
0
5
10
15
20
+11-12+1-2 +3-4 +5-6 +7-8 +9-1011-12 12-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 9-10 10-11
Ventas por Hora en un fast food
Modelos Avanzados de Análisis de Series
AR(p) modelos Auto Regresivos
MA(q) modelos de medias móviles
ARMA (pq) modelos auto regresivos de medias móviles
Modelo de Winter
ARIMA (p,d,q) modelos auto regresivos integrado de medias móviles
VARMA modelos multivariados
ARMAX modelos con variable explicativa
ARCH modelos auto regresivos condicionales heteroscedásticos
GARCH modelos ARCH generalizados
p número de parámetros auto regresivosq largo de la media móvild número de diferenciacionesRuido blanco término no correlacionado con el pasado, esperanza cero.
ARIMA Auto Regresive Integrated Moved Average
Promedio Móvil Integrado Auto regresivo
También se lo conoce como método de Box-Jenkins
Es un método muy complejo para resolver manualmente, pero existen una serie de aplicaciones para trabajar con el
Es muy útil para resolver problemas con fuertes variaciones estacionales
Su aplicación requiere de al menos 50 periodos históricos
Suavizamiento Exponencial para las salidas nacionales en el Aeropuerto Merino Benítez
Consumo de gas licuado envasado, Reg Metrop
Mes
To
n
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
50000
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
50000E
ne
-87
Jul
En
e-8
8
Jul
En
e-8
9
Jul
En
e-9
0
Jul
Ene
-91
Jul
En
e-9
2
Jul
En
e-9
3
Jul
En
e-9
4
Jul
En
e-9
5
Jul
En
e-9
6
Jul
En
e-9
7
Jul
En
e-9
8
Jul
En
e-9
9
Jul
En
e-0
0
Jul
: Consumo Gas Licuado en la R..Metropolitana 1987-2000.
Top Related