Introduccin a la Planeacin via MRP II
Pronsticos
PRONOSTICOS
1. INTRODUCCION2. ADMINISTRACION DE LA DEMANDA3. PRONOSTICO DE
LA DEMANDA4. CARACTERISTICAS DE LA DEMANDA5. PATRONES DE LA
DEMANDA6. PRINCIPIOS DE PRONOSTICOS7. TECNICA CUALITATIVAS8.
TECNICAS CUANTITATIVAS9. El movimiento exponencial10. Temporadas11.
ndice por temporada12. Pronsticos temporales13. Rastreo del
pronstico14. Error de PronsticoINTRODUCCION
El pronstico es el preludio de la planeacin. Antes de hacer
planes, debe hacerse un presupuesto de qu condiciones existirn en
un perodo futuro. Cmo se hacen los presupuestos, y con que
precisin, es otro asunto, pero se puede hacer muy poco sin alguna
forma de presupuesto.
Para qu debemos de pronosticar? Hay muchas circunstancias y
razones, pero el pronstico es inevitable para desarrollar planes
para satisfacer la demanda futura. La mayora de las compaas no
pueden esperar hasta que las rdenes se reciban. Los clientes
usualmente exigen la entrega en un tiempo razonable, y los
fabricantes deben anticipar la demanda futura de productos o
servicios y planear proveer la capacidad y los recursos para suplir
esa demanda. Las compaas que hacen productos estndar necesitan
tener sus bienes vendibles inmediatamente disponibles o por lo
menos tener materiales y subensambles disponibles para reducir el
tiempo de entrega. Las compaas que hacen rdenes a la medida no
pueden comenzar a hacer un producto antes de que el cliente ponga
la orden pero deben tener los recursos de mano de obra y equipo
disponibles para suplir la demanda.
Muchos factores influencian la demanda para los productos de una
compaa y sus servicios. Aunque no es posible identificar a todos
ellos, o su efecto en la demanda, ayuda el considerar los factores
principales:
Las condiciones generales de negocios y econmicas
Factores competitivos
Tendencias del mercado tales como la demanda cambiante
Los planes propios de la compaa de publicidad, promocin, precio
y cambios en los productos.Principio del documentoPapel de los
pronsticos en el proceso de planeacin de la produccin
ADMINISTRACION DE LA DEMANDA
El propsito principal de una organizacin es el servir al
cliente. La mercadotecnia se enfoca en suplir las necesidades del
cliente, pero las operaciones, a travs de la administracin de
materiales, deben proveer los recursos. La coordinacin de los
planes de estas dos partes se llama administracin de la
demanda.
La administracin de la demanda es la funcin de reconocer y
administrar todas las demandas de productos. Ocurre a corto,
mediano o largo plazo. A largo plazo, se necesitan proyecciones de
la demanda para la planeacin estratgica de negocios de cosas tales
como las instalaciones. A mediano plazo, el propsito de la
administracin de la demanda es proyectar la demanda agregada para
la planeacin de la produccin. En corto plazo, la administracin de
la demanda es necesaria para los artculos y se asocia con la
calendarizacin maestra de la produccin. Nos preocupa ms esta ltima.
Si se van a planificar efectivamente los materiales y los recursos
de capacidad, todas las fuentes de demanda deben identificarse.
Estas incluyen clientes domsticos y extranjeros, otras plantas
dentro de la misma corporacin, sucursales de almacn, partes de
servicio y requerimientos, promociones, inventario de distribucin,
y el inventario consignado en las locaciones de los clientes.La
administracin de la demanda incluye cuatro actividades
primordiales:
Pronstico
Procesamiento de rdenes
Cumplir con promesas de entrega
Interfase entre la planeacin y control de manufactura y el
mercado. La figura 1 nos muestra la relacin grficamente.
Procesamiento de rdenes. Cuando se recibe la orden de un
cliente, el producto puede ser entregado desde el inventario de
bienes terminados o puede hacerse o ensamblarse a la medida. Si los
bienes se venden a partir del inventario, se produce una orden de
ventas autorizando que los bienes se enven a partir del
inventario.
Figura 1. La administracin de la demanda y el sistema de
planeacin y control de manufactura
Principio del documentoPRONOSTICO DE LA DEMANDA
El pronstico depende de lo que se va a hacer. Deben hacerse para
el plan estratgico de negocios, el plan de produccin, y el
calendario maestro de produccin. Como se discuti anteriormente, el
propsito, los horizontes de planeacin, y el nivel de detalle vara
para cada uno.
El plan estratgico de negocios se preocupa de los mercados
globales y la direccin de la economa para lo prximos dos a diez aos
o ms. Su propsito es proveer tiempo para planear para escoger cosas
que toma mucho tiempo cambiar. Para la produccin, el plan
estratgico de negocios debe proveer tiempo suficiente para la
planeacin de recursos; la expansin de la planta, compra de equipo
capital, y cualquier cosa que requiera un largo tiempo de entrega
para comprar. El nivel de detalles no es muy alto, y usualmente los
pronsticos son en unidades de venta, dlares de venta o capacidad.
Los pronsticos y la planeacin probablemente se revisarn cada tres
meses o anualmente.
La planeacin de produccin se preocupa con la actividad de
manufactura para el prximo ao a tres aos. Para manufactura,
significa pronosticar aquellas cosas necesarias para la planeacin
de produccin, tales como presupuestos, planificacin de mano de
obra, largos tiempos de entrega, artculos de procuracin y niveles
generales de inventarios. Los pronsticos se hacen para grupos de
familias de productos en lugar de artculos finales especficos. Los
pronsticos y los planes probablemente se revisarn mensualmente.
Programa maestro de produccin (MPS) se preocupa de las
actividades de produccin desde el presente hasta algunos meses en
el futuro. Los pronsticos se hacen para artculos individuales, como
se encuentra en el calendario maestro de produccin, niveles de
inventario de artculos individuales, materias primas y partes de
componentes, planificacin de mano de obra y dems. Los pronsticos y
los planes probablemente sean revisados semanalmente.
Principio del documentoCARACTERISTICAS DE LA DEMANDAEn esta
unidad utilizaremos el trmino demanda en lugar de ventas. La
diferencia es que las ventas implican lo que se vende de hecho
mientras que la demanda muestra la necesidad que hay del artculo. A
veces la demanda no puede satisfacerse, y las ventas sern menores a
la demanda.
Antes de discutir los principios y tcnicas de los pronsticos, es
mejor mirar algunas caractersticas de la demanda que influencian el
pronstico y las tcnicas particulares que se usan.
Principio del documentoPATRONES DE LA DEMANDASi se trazan los
datos de la demanda histricas contra una escala de tiempo, mostrar
cualquier forma o patrn consistente que exista. Un patrn es la
forma general de una serie en el tiempo. Aunque algunos datos de
puntos individuales no van a caer exactamente en el patrn, ellos
tienden a reunirse alrededor de l.
Hay cuatro razones en la variacin de la demanda: tendencia,
temporada, variacin al azar y ciclo.
Tendencia. La figura 2 muestra que la demanda se incrementa en
un patrn constante de demanda de ao en ao. Esta grfica ilustra una
tendencia lineal, pero hay diferentes formas, tales como geomtrica
o exponencial. La tendencia puede ser nivelada, sin cambios de
perodo a perodo, o puede subir y bajar.
Temporada. El patrn de la demanda en la figura 2 muestra la
fluctuacin de la demanda cada ao dependiendo del tiempo del ao.
Esta fluctuacin puede ser resultado del clima, de las temporadas
festivas, o eventos particulares que se llevan a cabo en base
temporal. La demanda de un restaurante varia con la hora del da, y
las ventas de supermercado varan con el da de la semana.
Variacin al azar. Muchas variaciones afectan la demanda durante
periodos especficos y ocurren en base al azar. La variacin puede
ser pequea, con la demanda de hecho muy cerca del patrn, o puede
ser grande, con los puntos esparcidos ampliamente.
Ciclo. En el lapso de varios aos an dcadas, los incrementos y
decrementos como ondas en la economa influencian la demanda. Sin
embargo, el pronstico de los ciclos es un trabajo para los
economistas.
Demanda dependiente versus independiente
Se ha dicho que la demanda de un producto o servicio es
independiente cuando no esta relacionada con la demanda de ningn
otro producto o servicio. La demanda dependiente para un producto o
servicio ocurre donde la demanda para el artculo se deriva de la de
un segundo artculo. Los requerimientos para los artculos de demanda
dependiente no necesitan ser pronosticados pero se calculan a
partir del artculo de demanda independiente.
Solamente se necesita pronosticar artculos de demanda
independiente. Estos son de hecho artculos de uso final o bienes
terminados pero tambin deben incluir partes de servicio y artculos
provistos a otras plantas dentro de la misma compaa (transferencias
Inter.-compaas).Principio del documento
Figura 3: Patrones tpicos de las series de tiempo.
PRINCIPIOS DE PRONOSTICOS
Los pronsticos tienen cuatro caractersticas o principios
principales. El entender estos nos permitir hacer un uso ms
efectivo de los pronsticos. Ellos son sencillos y, hasta cierto
punto, son de sentido comn.
1. Los pronsticos estn usualmente equivocados.
2. Cada pronstico debe incluir un estimado de error.
3. Los pronsticos son mas precisos para grupos de productos
4. Los pronsticos son ms precisos para perodos de tiempo ms
cercanos.
Hay muchos mtodos de pronsticos, pero usualmente puede
clasificarse en 2 categoras: cualitativos & cuantitativos.
El uso de diferentes mtodos generar distintos valores y grados
de error. La "ciencia" de pronosticar consiste de efectuar las
operaciones de cada mtodo, el "arte" de pronosticar consiste en
seleccionar el mtodo que mejor represente a una situacin dada.
En general, los mtodos de pronsticos se muestran en la
grfica.
Cualitativos: intuitivos, juicio y opiniones informadas.
Cuantitativos: proyeccin computacional o numrica.
Intrnsecos: basados en patrones histricos de datos
Extrnsecos: identifican una relacin entre un factor externo y el
tiempo. Por ejemplo: las ventas de conos de nieve o de bebidas en
un parque aumentan en la temporada de calor. Una vez que el
pronosticador entiende la relacin, se puede proyectar el
comportamiento.
Pronosticar es una ciencia inexacta que sin embargo es una
herramienta invaluable si se siguen los siguientes puntos:
El pronstico debe ser seguido ( rastreado )
Debe existir una medida del grado razonable de error
Cuando la demanda real o actual excede el grado razonable de
error, debe realizarse una investigacin para descubrir la causa del
error.
Si no hay una causa aparente de error, el mtodo de pronstico
debera ser revisado para ver si hay una mejor manera de
pronosticar.
TECNICA CUALITATIVASLas tcnicas cualitativas son proyecciones
basadas en los juicios, intuicin y opiniones informadas. Por su
naturaleza son sujetivas. Dichas tcnicas se usan para pronosticar
tendencias generales de negocios y la demanda potencial para
familias grandes de productos por un perodo extendido de tiempo.
Como tales, estas se usan principalmente por los administradores.
El pronstico de produccin e inventarios usualmente se preocupa con
la demanda de artculos finales particulares, y las tcnicas
cualitativas son rara vez apropiadas.
Cuando se intenta pronosticar la demanda de un producto nuevo,
no hay historia en la cual basar un pronstico. En estos casos, las
tcnicas de investigacin de mercados y analoga histrica se pueden
usar. La investigacin de mercados es un procedimiento sistemtico,
formal y consciente para probar y determinar la opinin o intencin
del cliente. La analoga histrica est basada en un anlisis
comparativo de la introduccin y crecimiento de productos similares
en la esperanza de que el nuevo producto se comporte de una manera
similar. Otro mtodo es el de mercadear a prueba un producto.
Hay varios otros mtodos de pronstico cualitativo. Uno, llamado
el mtodo Delphi, utiliza un panel de expertos para dar su opinin de
lo que ellos creen que es posible que suceda.
Principio del documentoTECNICAS CUANTITATIVAS
Tcnicas Extrnsecas.
Los pronsticos extrnsecos son proyecciones basadas en
indicadores externos (extrnsecos) los cuales se relacionan con la
demanda de los productos de una compaa. Ejemplos de tales datos
podran ser las casas para recin casados, las tasas de nacimiento y
los ingresos disponibles. La teora es que la demanda de un grupo de
productos es directamente proporcional, o correlacionada a las
actividades en otro campo. Como ejemplos de correlacin tenemos:
Las ventas de ladrillo son proporcionales a las casas para recin
casados.
Las ventas de llantas de automviles son proporcionales al
consumo de gasolina.
Las casas para recin casados y el consumo de gasolina se llaman
indicadores econmicos. Ellos describen las condiciones econmicas
prevalecientes durante un perodo de tiempo dado. Algunos
indicadores econmicos comnmente usados son asignaciones de
contratos de construccin, produccin de automviles, ingresos en las
granjas, produccin de acero y el producto nacional bruto. Los datos
de este tipo se investigan y publican por varios departamentos de
gobierno, peridicos financieros y revistas, asociaciones
industriales y bancos.
El problema es encontrar un indicador que se correlacione con la
demanda y otro que preferiblemente dirija la demanda, esto es, uno
que ocurra antes que la demanda lo haga. Por ejemplo, la cantidad
de contratos de construccin vendidos en el prximo perodo. Cuando no
es posible encontrar un indicador lder, puede ser posible usar un
indicador que no sea lder para el cual el gobierno o una
organizacin pronostique. En un sentido, es basar un pronstico en un
pronstico.
El pronstico extrnseco es mas til para pronosticar la demanda
total de productos de una compaa o la demanda de familias de
productos. Como tal, se utiliza ms comnmente en negocios y la
planeacin de produccin en lugar de ser el pronstico para artculos
finales.
Tcnicas Intrnsecas
Las tcnicas intrnsecas de pronstico usan datos histricos para
pronosticar. Estos datos usualmente se registran en la compaa y
estn disponibles. Los pronsticos intrnsecos se basan en el supuesto
de que lo que pas en el pasado volver a pasar en el futuro. Esta
suposicin ha sido comparada con conducir un carro mirando el espejo
retrovisor. Mientras que hay algunas verdades obvias en esto,
tambin es cierto que a falta de cualquier otra bola de cristal, la
mejor gua para el futuro es lo que ha pasado en el pasado.
Ya que las tcnicas intrnsecas son tan importantes, a continuacin
se discutirn algunas de las tcnicas ms importantes. Se usan
comnmente como informacin para la calendarizacin maestra de la
produccin cuando los pronsticos de productos finales son necesarios
para el horizonte de planeacin del plan.
Algunas tcnicas intrnsecas importantes
Suponga que la demanda mensual de un artculo particular durante
el ao pasado es como se muestra en la figura 3.Suponga que es a
finales de Diciembre, y queremos pronosticar la demanda de Enero
para el ao que entra. Se pueden usar varias reglas.
La demanda de este mes ser la misma del mes pasado. La demanda
de Enero ser pronosticada en 84, al igual que Diciembre. Esto puede
parecer muy simple, pero si hay muy poco cambio en la demanda mes
en mes, probablemente podr ser til.
La demanda de este mes ser la misma del mismo mes durante el ao
pasado. La demanda pronosticada ser de 92, al igual que Enero del
ao pasado. Esta regla es adecuada si la demanda es temporal y si
las tendencias casi no fluctan ni para arriba ni para abajo.
Reglas como esta, basadas en un slo mes o en un perodo pasado,
son de uso limitado donde hay mucha mas fluctuacin al azar en la
demanda. Usualmente los mtodos que promedian la historia son
mejores porque ellos disminuyen algunos de los efectos de variacin
al azar.
Figura 4. Historia de la demanda por 12 meses
Enero92Julio84
Febrero83Agosto81
Marzo66Septiembre75
Abril74Octubre63
Mayo75Noviembre91
Junio84Diciembre84
Como ejemplo, el promedio de la demanda del ao pasado puede
usarse como estimado de la demanda de Enero. Un promedio tan simple
no responder a las tendencias en el nivel de la demanda. Un mejor
mtodo ser usar un promedio mvil.
Demanda promedio
Esto nos presenta la pregunta de qu pronosticar. Como se discuti
antes, la demanda puede fluctuar por la variacin al azar. Es mejor
pronosticar la demanda promedio que adivinar cul ser el efecto de
la fluctuacin al azar. El segundo principio del pronstico que se
discuti antes deca que un pronstico debera incluir un estimado del
error. Como veremos despus, este rango puede ser estimado. As, debe
hacerse un pronstico de la demanda promedio, y debe aplicrsele un
estimado de error.
Promedio Mviles.
Una manera simple de pronosticar es tomar la demanda promedio
de, digamos los ltimos tres o seis periodos y usar esa cantidad
para pronosticar el prximo periodo. Al final del siguiente periodo,
la demanda del primer periodo se elimina y se suma la demanda del
ltimo periodo para determinar un nuevo promedio que ser usado como
pronstico. Este pronostico deber siempre estar basado en el
promedio de la demanda actual por sobre el perodo especfico.
Por ejemplo, suponga que se decide usar un promedio mvil de tres
meses en los datos mostrados en la figura 4. Nuestro pronostico
para Enero, basado en la demanda de Octubre, Noviembre y Diciembre,
sera:
Ahora suponga que la demanda de Enero realmente fue de 90 en vez
de 79.
El pronstico para Febrero sera calculado como:
PROBLEMA DE EJEMPLO
La demanda por los ltimos tres meses ha sido 120, 135 y 114
unidades. Utilizando un promedio mvil de tres meses, calcule el
pronstico del cuarto mes.
Respuesta
Pronstico para el 4to mes =
La demanda de hecho para el cuarto mes result ser de 129.
Calcule el pronstico para el quinto mes.
Respuesta
Pronstico para el 4to mes =
En la discusin previa, el pronstico para Enero fue de 79, y el
pronstico para Febrero fue de 88. El pronstico ha aumentado,
reflejando el valor ms alto de Enero y la baja del valor en
Octubre. SI se usa un periodo de tiempo mas largo, por ejemplo de
seis meses, el pronstico no reacciona tan rpidamente. Mientras
menos meses sean incluidos en el promedio mvil, mas peso se le da a
la ltima informacin, y ms rpido reacciona el pronstico a las
tendencias. Sin embargo, el pronstico siempre ser menor a la
tendencia. Por ejemplo, considere la siguiente historia de demanda
para los ltimos cinco periodos;
PeriodoDemanda
11000
22000
33000
44000
55000
Hay una tendencia al aumento en la demanda. Si se usa un
promedio mvil de cinco perodos, el pronstico para el perodo 6 ser
de (1000+2000+3000+4000+5000) / 5 = 3000. No parece muy preciso ya
que el pronstico es menor que la demanda actual por una cantidad
muy grande.
Sin embargo, si se usa un promedio mvil de tres meses, el
pronstico ser de (3000+4000+5000) / 3 = 4000. No es perfecto, pero
es un poco mejor. El punto es que un promedio mvil siempre es menor
a la tendencia, y mientras mas periodos se incluyan en el promedio,
mas grandes ser la diferencia.
Por otro lado, si no hay tendencia sino que la demanda de hecho
flucta considerablemente debido a variacin al azar, un promedio
mvil basado en pocos perodos reacciona a la fluctuacin en lugar de
pronosticar el promedio. Considere la siguiente historia de la
demanda
PeriodoDemanda
12000
25000
33000
41000
54000
La demanda no tiene tendencia y es al azar. Si se usa un
promedio mvil de cinco meses, el pronstico para el prximo mes es de
3000. Esto refleja todos los valores. Si se toma un promedio de dos
meses, los pronsticos para el tercer, cuarto, quinto y sexto mes
son:
Pronstico para el tercer mes = (2000+5000) / 2 = 3500
Pronstico para el cuarto mes= (5000+3000) / 2 = 4000
Pronstico para el quinto mes= (3000+1000) / 2 = 2000
Pronstico para el sexto mes= (1000+4000) / 2 = 2500
Con un promedio mvil de dos meses el pronstico reacciona
rpidamente a las ltimas demandas y por lo tanto no es estable.
Los promedios mviles se utilizan mejor para pronosticar
productos con demanda estable donde hay poca tendencia o
temporadas. Los promedios mviles tambin son tiles para filtrar las
fluctuaciones al azar. Esto tiene sentido comn ya que los perodos
de demanda alta son seguidos comnmente por perodos de baja
demanda.
Una desventaja al utilizar los promedios mviles es la necesidad
de retener varios perodos de historia para cada artculo que tiene
que ser pronosticado. Esto requerir una gran cantidad de almacenaje
en computadoras o esfuerzo de los empelados. Tambin los clculos son
incmodos. Una tcnicas comn de pronstico, llamada fluido
exponencial, da los mismos resultados que un promedio mvil pero sin
la necesidad de retener tantos datos y con clculos mas fciles.
El movimiento exponencial
No es necesario mantener meses de historia para lograr un
promedio mvil porque el pronstico previamente calculado ya ha
permitido esta historia. Por lo tanto, el promedio puede estar
basado en el antiguo pronstico calculado y los nuevos datos.
Al usar los datos de la figura 4, suponga que un promedio de la
demanda por lo ltimos seis meses (80 unidades) se usa para
pronosticar la demanda de Enero. Si al final de Enero, la demanda
de hecho es de 90 unidades, debemos quitar la demanda de Julio y
agregar la de Enero para determinar el nuevo pronstico. Sin
embargo, si se toma el promedio del antiguo pronstico (80) y la
demanda de hecho para Enero, (90) el nuevo pronstico para Febrero
ser de 85 unidades.
Esta frmula le pone igual peso al mes mas reciente como al
pronstico viejo (todos los meses previos). Si esto no parece
apropiado, se le puede poner menos peso a la ltima demanda de hecho
y se le puede poner mas peso al viejo pronstico. Quiz el poner
solamente el 10% del peso en la demanda del ltimo mes y el 90% del
peso en el pronstico viejo sera mejor. En ese caso:
Pronstico de Febrero = 0.1 (90) + 0.9 (80) = 81
Note que este pronstico no se levant tanto como nuestro clculo
previo en el cual al pronstico viejo y a la ltima demanda de hecho
se les dio el mismo peso. Una ventaja del fluido exponencial es que
a los datos nuevos se les puede dar cualquier peso que se
desee.
El peso dado a la ltima demanda se le llama constante de
movimiento y se representa por la letra griega alfa ( ( ). Siempre
se expresa como decimal de 0 al 1.0
En general, la frmula para calcular un pronstico nuevo es:
Pronstico nuevo = ( (la ltima demanda) + (1 - ( ) (pronstico
previo)
PROBLEMA DE EJEMPLO
El viejo pronstico para Mayo fue de 220, y la demanda real para
Mayo fue de 190. Si alfa ( ( ) es de 0.15, calcule el pronstico
para Junio. Si la demanda de Junio resulta ser 218, calcule el
pronstico para Julio.
Respuesta
Pronstico de Junio = (0.15) (190) + (1 0.15) (220) = 215.5
Pronstico de Julio = (0.15) (218) + (0.85) (215.5) = 215.9
El movimiento exponencial provee un mtodo de rutina para
actualizar regularmente los pronsticos de los artculos. Funciona
muy bien cuando se manejan artculos estables. Generalmente, se ha
encontrado satisfactorio para el pronstico a corto plazo. No es
satisfactorio cuando la demanda es baja o intermitente.
Principio del documentoTemporadas
Muchos productos tienen un patrn de demanda por temporadas o
peridico: esqus, cortadoras de csped, trajes de bao, y focos de
Navidad son ejemplos. Menos obvios son los productos cuya demanda
varan en tiempo del da, semana o mes. Ejemplo de esto pueden ser el
uso de energa elctrica durante el da o compra de mandado durante la
semana. El uso de energa aumenta entre las 4 y 7 p.m. y los
supermercados estn ms ocupados durante los fines de semana y antes
de ciertos das festivos.
Principio del documentondice por temporada
Una indicacin til del grado de variacin por temporadas de un
producto es el ndice por temporada. Este ndice es un estimado de
cunto estar la demanda ms arriba o mas abajo durante la temporada
por sobre la demanda promedio del producto. Por ejemplo, la demanda
de trajes de bao puede promediar 100 al mes, pero en Julio el
promedio es de 175 y en Septiembre, de 35. El ndice de la demanda
para Julio sera de 1.75 y para Septiembre de 0.35.
La frmula para el ndice por temporada es:
ndice por temporada = demanda promedio por perodo
demanda promedio para todos los perodos
El periodo puede ser diario, semanal, mensual o trimestral
dependiendo de la base de la temporalidad de la demanda.
La demanda promedio para todos los perodos es un valor que
promedia la temporalidad. Esto se llama demanda fuera de temporada.
La ecuacin previa puede rescribirse como sigue:
ndice por temporada = demanda promedio por perodo
demanda fuera de temporada
PROBLEMA DE EJEMPLO
Un producto que es temporal basado en la demanda trimestral y la
demanda de los ltimos tres aos se muestra en la figura 6. No hay
tendencia, pero definitivamente hay temporalidad. La demanda
trimestral promedio es de 100 unidades. La figura 6 tambin muestra
una grfica de la demanda temporal y la demanda trimestral promedio.
La demanda promedio que se muestra es la demanda promedio histrica
para todos los perodos. Recuerde que pronosticamos la demanda
promedio, no la demanda de temporada.
Respuesta
Los ndices temporales pueden ser calculados como sigue:
ndice por temporada = 128 = 1.28 (1er trimestre)
100
ndice por temporada = 102 = 1.02 (2do trimestre)
100
ndice por temporada = 75 = 0.75 (3er trimestre)
100
ndice por temporada = 95 = 0.95 (4to trimestre)
100
Total de ndices temporales = 4.0
Note que el total de todos los ndices temporales es igual a la
cantidad de perodos. Esta es una buena manera de verificar si los
clculos estn correctos.
Figura 6. Historia de ventas temporales
AosTrimestres
1234Total
11221088190401
21301007396399
3132987199400
Promedio1281027595400
Principio del documentoPronsticos temporales
La ecuacin para desarrollar ndices temporales tambin se usa para
pronosticar la demanda temporal. Si una compaa pronostica la
demanda promedio para todos los perodos, los ndices temporales
pueden usarse para calcular los pronsticos temporales. Si cambiamos
un poco la ecuacin obtenemos:
Demanda temporal = ( ndice temporal ) ( demanda fuera de
temporada )
PROBLEMA DE EJEMPLO
La Compaa del problema previo pronostica una demanda anual para
el ao prximo de 420 unidades. Calcule el pronstico para las ventas
trimestrales.
Respuesta
Promedio pronosticado de la demanda trimestral = 420 = 105
unidades
4
Demanda esperada del trimestre = (ndice temporal) (demanda
trimestral pronosticada)
Demanda esperada del 1er trimestre = 1.28 x 105 = 134.4
unidades
Demanda esperada del 2do trimestre = 1.02 x 105 = 107.1
unidades
Demanda esperada del 3er trimestre = 0.75 x 105 = 78.5
unidades
Demanda esperada del 4to trimestre = 0.95 x 105 = 99.5
unidades
Total de demanda pronosticada
= 420 unidades
Demanda fuera de temporada
Los pronsticos no consideran la variacin al azar. Fueron hechos
para la demanda promedio, y la demanda temporal se calcula del
promedio utilizando ndices temporales.
Principio del documentoRastreo del pronstico
Como se not en la discusin sobre los principios de los
pronsticos, los pronsticos estn equivocados usualmente. Hay varias
razones para esto, algunas tienen que ver con la participacin
humana y otras con el comportamiento de la economa. Si hubiera un
mtodo para determinar qu tan bueno es un pronstico, se podran
mejorar los mtodos de pronsticos y podran hacerse mejores estimados
para contrarrestar el error. No tiene caso continuar con un plan
basado en datos de pronstico malos. Necesitamos rastrear el
pronstico. El rastreo del pronstico es el proceso de comparar la
demanda de hecho con el pronstico.
Principio del documentoError de Pronstico
Es la diferencia entre la demanda de hecho y la demanda
pronosticada. El error puede ocurrir de dos maneras, por
preferencia y por variacin al azar.
Preferencia
La demanda cumulativa de hecho puede no ser la misma que el
pronstico. Considere los datos de la siguiente figura. La demanda
de hecho vara del pronstico, y durante el perodo de seis meses, la
demanda cumulativa es 120 unidades mayor de lo esperado.
Existe la preferencia cuando la demanda cumulativa de hecho vara
del pronstico cumulativo. Esto significa que la demanda promedio
pronosticada ha estado equivocada. En el ejemplo de la figura 7, la
demanda promedio pronosticada era de 100, pero la demanda promedio
de hecho fue de 720 entre 6 = 120 unidades. La figura 8 muestra una
grfica de pronstico cumulativo y demanda actual.
Figura 7. Pronstico y ventas reales
MesPronosticoActual
MensualAcumulativoMensualAcumulativo
1100100110110
2100200125235
3100300120355
4100400125480
5100500130610
6100600110720
Total600600720720
La preferencia es un error sistemtico en el cual la demanda de
hecho es consistentemente por encima o por debajo de la demanda
pronosticada. Cuando existe una preferencia, debe cambiarse el
pronstico para mejorar su precisin.
El propsito de rastrear el pronstico es para poder reaccionar a
los errores de pronsticos planeando alrededor de ellos o
reducindolos. Cuando se observa un error o preferencia demasiado
grande, debe investigarse para determinar su causa.
Comnmente hay razones excepcionales que suceden una sola vez
para los errores. Como ejemplo, la descompostura de mquinas,
clientes en quiebra, rdenes grandes de una sola vez en la vida, y
promociones de venta. Estas razones se relacionan con la discusin
sobre la recoleccin y preparacin de datos y la necesidad de
registrar las circunstancias relacionadas con los datos. En estas
ocasiones, la historia de la demanda debe ajustarse para considerar
las circunstancias excepcionales.
Tambin pueden ocurrir errores debido al tiempo. Por ejemplo, un
invierno que llegue demasiado pronto o se tarde en llegar afectar
el tiempo de la demanda para palas de nieva aunque la demanda
cumulativa ser la misma.
El rastrear la demanda cumulativa confirmar los errores de
tiempo o eventos excepcionales de una sola vez en la vida. El
siguiente ejemplo ilustra eso. Note que en Abril la demanda
cumulativa esta de nuevo en un rango normal.
MesPronsticoDe hechoPronsticoAcumulativo
AcumulativoActual o real
Enero1009510095
Febrero100110200205
Marzo*100155300360
Abril10045400405
Mayo10090500495
El cliente previno una huelga posible y acumul
existenciasPrincipio del documentoDudas?
mailto:[email protected]?subject=Asesorias91+84 +90 =
88
3
63+91+84 = 79
3
Extrnsecos
Intrnsecos
Cuantitativos
Cualitativos
Mtodos de pronsticos
Aos
3
2
1
Figura 2
Tendencia
EMBED Excel.Sheet.8
PROGRAMA MAESTRO DE PRODUCCION
PLANIFICACION DE PRODUCTOS
ADMINISTRACION DE LA DEMANDA
MERCADO
120+135+114 = 123
3
135+114+129 = 126
3
Demanda promedio
EMBED Excel.Sheet.8
Elvira Rodrguez
16
_1058280034.xlsChart1
0
2
4
1
0.8
3
5
2
1.5
3.7
5
2.5
Demanda
trimestres
Demanda a travs del tiempo
Sheet1
10
22
34
41
50.8
63
75
82
91.5
103.7
115
122.5
Sheet1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Demanda
meses
Demanda a travs del tiempo
Sheet2
Sheet3
_1059821962.xlsChart4
122
108
81
90
130
100
73
96
132
98
71
99
Demanda actual
Demanda
Sheet1
1122
2108
381
490
5130
6100
773
896
9132
1098
1171
1299
Sheet1
Demanda actual
Demanda
Sheet2
Demanda promedio
Sheet3