RESUMEN APO CAPITULO 13

PRONOSTICOS

Es una predicción de acontecimientos futuros que se utiliza con propósitos de planificación. Se basan en modelos matemáticos que utilizan los datos históricos disponibles  o modelos cualitativos que aprovechan la experiencia administrativa y los juicios de los clientes. (o ambos juntos).

Es el proceso de elaborar la visión mas probable de lo que será la demanda futura, y sirven de base para los procesos de planificación de servicios.

Son útiles para la administración de procesos, como para la cadena de valor. (Para coordinarse con sus clientes y proveedores).

Se elaboran pronósticos de:

• Demanda futura
• Estrategia de los competidores.
• Cambios normativos y tecnológicos.
• Tiempos de procesamiento.
• Perdidas de calidad.

El pronóstico general de demanda se origina en el mkt, pero afecta varias áreas funcionales:

Son cruciales para los planes de negocio, planes anuales y presupuestos.

Finanzas:

proyecta flujos de efectivo y las necesidades de capital.

Recursos humanos

: preveer las necesidades de contratación y capacitación.

Operaciones:

planear niveles de producción, compras de servicios y materiales, mano de obra, inventarios, etc.

Patrones de demanda

Las observaciones repetidas de la demanda de un prod/serv en el orden en que se realizan forman un patrón que se conoce como serie de tiempo.

5 patrones básicos de la mayoría de las series de tiempo

:

1. Horizontal

   : fluctuación de datos en torno a una media constante.

2. Tendencia:

   Incremento o decremento sistemático de la media de la serie a través del tiempo.

3. Estacional:

   patrón repetible de incrementos o decrementos de la demanda, dependiendo de la hora del día, la semana, el mes o la temporada.

4. Cíclico:

   Una pauta de incrementos o decrementos graduales y menos previsibles de la demanda, los cuales se presentan en el transcurso de períodos más largos (años o decenios).

5. ciclo económico (recesión o expansión de la economía)
6. ciclo de vida del producto o servicio en cuestión(desde el desarrollo hasta la declinación)

1. Aleatorio

   : la variación imprevisible de la demanda

4 Patrones de demanda (horizontal de tendencia, estacional y cíclico) se combinan, el 5: causas fortuitas, no puede pronosticarse.

Una serie de tiempo puede tener cualquiera de estos patrones.

Diseño del sistema de Pronóstico

 Factor clave: horizonte de tiempo correspondiente a la decisión que requiera pronosticas (pronostico a corto, mediano y largo plazo)

Equilibrio entre la precisión y los costos.

Gerente: 3 decisiones:

• Que va a pronosticar:

Es mas sencillo hacer pronósticos generales (para la demanda total) y después para prod/serv individuales.

Nivel de agregación

: acto de agrupar varios productos o servicios similares para que las compañías puedan realizar pronósticos  mas precisos.

Stock – Keeling unit (SKU

): es un artículo o producto individual que tiene un código de identificación y se mantiene en inventario en alguna parte a lo largo de la cadena de valor.

Unidades de medida:

en vez de usar unidades monetarias, se usan unidades de  prod/serv como las SKU. El mejor método: pronosticar el número de unidades de demanda y multiplicarlo por el valor de venta: obtenemos una estimación de los ingresos por ventas.

• Que tipo de técnica de pronostico va a utilizar

Métodos cuantitativos:

Métodos causales

: Utiliza datos históricos de variables independientes, como campañas de promoción, condiciones económicas, y actividades de los competidores.

• Regresión lineal

  : Una variable (variable dependiente) está relacionada con una o más variables independientes por medio de una ecuación lineal.

Variable dependiente: variable que se desea pronosticar.

Variable independiente: influyen en la variable dependiente, son la causa de los resultados observados en el pasado.

Análisis de serie de tiempo

: es un método estadístico que depende en alto grado de datos históricos de la demanda, con los que proyecta la magnitud fuera de la misma y reconoce las tendencias y patrones estacionales.

Se basa en que el patrón de la variable dependiente en el pasado, habrá de continuar en el futuro.

      El error de pronóstico = diferencia entre la D real y el pronóstico.

• Pronóstico empírico

  : método de serie de tiempo en el cual el pronóstico de la demanda para el siguiente período es igual a la demanda observada en el periodo actual. Tb por patrones estacionales (ej ventas de sept 2010 = sept 2009).

      Ventajas: simplicidad y bajo costo, se usa cuando la variabilidad es           pequeña.

• Estimación del promedio

  : promedio de una serie de datos a través del tiempo el promedio de demanda para cualquier periodo futuro es el promedio de las series de tiempo calculadas en el período actual.

• Promedio móvil simple:

  se usa para estimar el promedio de una serie de tiempo determinada y suprimir los efectos de las fluctuaciones aleatorias. Útil cuando: la D no tiene tendencias pronunciadas ni influencias estacionales. Se usan las n demandas mas recientes para calcular el promedio.

• Promedio Móvil Ponderado

  : Método de series de tiempo en que cada una de las demandas históricas que intervienen en el promedio puede tener su propia ponderación: la suma de las ponderaciones = 1.0.

     Ventaja: permite destacar la demanda reciente sobre la demanda anterior o anejar los efectos estacionales.

• Suavizamiento exponencial

  : Método de promedio móvil ponderado que permite calcular el promedio de una serie de tiempo, asignando a las demandas recientes mayor ponderación que a las demandas anteriores. Ventaja: sencillo, se requieren pocos datos. (parámetro de Suavizamiento alfa (mas pequeño: D mas uniforme, mas alto: mayor fluctuación en la D), demanda del ultimo período y pronóstico del ultimo período) .

• Método de Suavizamiento exponencial ajustado a una Tendencia:

  Capaz de  ajustar el pronóstico a los cambios registrados en la Tendencia.  Ideal: pronósticos a corto plazo. (Tendencias varían)

• Método estacional multiplicativo

  : método en el cual los factores estacionales se multiplican por una estimación de la D promedio y así se obtiene un pronóstico estacional. Se multiplica la D promedio por estación por el índice estacional.

• Método estacional aditivo

  : Método en el cual los pronósticos estacionales se obtienen sumando una constante a la estimación de la demanda promedio por estación. Los pronósticos estacionales se obtienen sumando una constante (ej 50 unidades) a la estimacion de la demanda promedio por estación.

Selección de un método de series de tiempo

: Importante: el desempeño del pronóstico, el cual determinan los errores de pronóstico

Error de pronóstico: 2 formas:

1. Errores de sesgo: resultado de equivocaciones sistemáticas (pronostico demasiado alto o demasiado bajo) Por no estimar correctamente los patrones de D, como los de tendencia, los estacionales y los cíclicos.
2. Error aleatorio: resultado de factores imprevisibles.

Mediciones de error de pronóstico

: diferencia entre la D de un período y el pronóstico para el mismo.

Suma acumulada de error de pronóstico: (CFE) medida del error total de un pronóstico, que evalúa el sesgo de un pronóstico.

Error cuadrático medio (MSE)

medida de la dispersión de los errores de pronostico

Desviación estándar:

medida de la dispersión de los errores de pronóstico

Desviación media absoluta (MAD

): medida de la dispersión de los errores de pronóstico.

Error porcentual medio absoluto (MAPE):

Medida que relaciona el error de pronóstico con el nivel de la D y es útil para colocar el desempeño del pronóstico en su perspectiva correcta

Señal de Rastreo:

Medida que indica si el método de pronóstico está previendo con precisión los cambios reales de la D.

Rangos del error de pronóstico:

Soporte computarizado

:

Criterios para la selección de métodos de series de tiempo

: las medidas de los errores de pronóstico entregan información importante a los gerentes para seleccionar el mejor método de pronostico. Los guían en la selección de valores mas adecuados para los parámetros en el método que se requiere. Criterios:

1. minimizar los sesgos
   1. minimizar los valores de MAPE, MAD, MSE
   2. satisfacer las expectativas de la gerencia acerca de los cambios de los componentes de la D.
   3. minimizar el error de pronóstico del último período.                   

Uso de criterios estadísticos: para buscar los mejores modelos de series de tiempo

Si se trata de patrones de D más estables = alfa mas bajo y n (promedio móvil) mas alto: para hace énfasis en la experticia histórica.

Si se trata de patrones de D mas dinámicos = alfa mas alto y n mas bajo. Conviene hacer énfasis en la historia mas reciente.

El pronosticador debe establecer un equilibrio entre el sesgo (CFE) y las medidas de dispersión de error de pronóstico (MAPE, MAD y MSE).

Conjunto de reserva: demanda reales de los períodos mas recientes de la serie de tiempo, las cuales se reservan para probar los diferentes modelos desarrollados a partir de los períodos mas antiguos.

Métodos cualitativos:

Cuando no existen datos cuantitativos y/o en combinación de datos cuantitativos, para mejorar la calidad del pronóstico.

Métodos de Juicio (opiniones de gerentes y expertos, encuestas de consumidores, estimaciones del personal).

• Estimaciones del personal de ventas:

  pronósticos de la demanda futura por miembros del personal de ventas.

Ventajas:

Personal de ventas : mas probabilidades de saber que y cuanto compraran los clientes

Territorio de ventas: dividido por regiones, la información desglosada así sirve para administración de inventarios, distribución y contratación de personal de ventas.

Los pronósticos de los miembros del personal de ventas pueden combinarse: obtener cifras a nivel regional o nacional.

Desventajas

• Prejuicios individuales (algunos son optimistas, otros cautelosos)
• No siempre perciben la diferencia entre lo que el cliente quiere (la lista de deseos) y lo que necesita (una compra necesaria)
• Si la E utiliza las ventas individuales como medida de desempeño: ellos pueden subestimar sus pronósticos, para que su propio desempeño parezca bueno.

• La opinión ejecutiva

Método de pronóstico en el cual se hace un resumen de las opiniones, experiencia y conocimientos técnicos de uno o varios gerentes para llegar a un solo pronostico.

Pronósticos tecnológicos: aplicación de la opinión ejecutiva para mantenerse al tanto de los últimos adelantos tecnológicos.

• La investigación de mercado

Metido sistemático para considerar el grado de interés del consumidor externo de un producto o serv. , mediante la creación y puesta a prueba de diversas hipótesis por medio de encuestas encaminadas a la recopilación de datos.

Diseño de un cuestionario, selección de una muestra representativa y aplicación de estadísticas para interpretar las respuestas.

Desventajas: numerosas salvedades y limitaciones que suelen incluir sus conclusiones.

• El método Delphi

Proceso para obtener el consenso dentro de  un grupo de expertos, al tiempo que se respeta el anonimato de sus integrantes.

Cuando no existen datos historiaos y los gerentes no tienen experiencia para fundamentar proyecciones. Se usa para elaborar proyecciones a largo plazo de la demanda y proyecciones de venta de los nuevos productos.

• Que tipo de software va a utilizar

Pronósticos a corto plazo: PC son indispensables.

Típicamente, los paquetes de software para pronósticos leen los datos contenidos en hojas de cálculo, trazan gráficos de los datos y los pronósticos y guardan los archivos de pronóstico para mostrar los resultados en hojas de cálculo.

CPFR: Planificación, pronostico, y reabastecimiento en colaboración: proceso de nueve pasos para administrar la cadena de valor , que permite a un fabricante y a sus clientes colaborar en la elaboración del pronóstico por medio de Internet.

Uso de múltiples técnicas:

No conviene depender de un solo método de pronóstico: Conviene combinar varios pronósticos diferentes, para obtener un pronóstico final.

Métodos que utilizan varias técnicas de pronóstico al mismo tiempo:

Pronósticos combinados:

Pronostico que se produce combinando varios pronósticos independientes basados en diferentes métodos, en diferentes datos o en ambas cosas.

Pronósticos enfocados

: método de pronóstico en el que se selecciona el mejor pronostico entre un grupo de pronósticos generado por técnicas individuales.

El pronóstico como proceso

:

1. ajustar el archivo de historial
2. preparar los pronósticos iniciales.
3. reuniones de consenso y colaboración.
4. ajustar los pronósticos
5. revisión por parte del comité de operaciones.
6. finalizar y comunicar.