Pronosticos suavizamiento con tendencia.pdf
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1USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
UNIVERSIDAD SIMON BOLIVAR
Estimacin de la Demanda: Pronsticos
PS-4161 Gestin de la Produccin I
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2USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Bibliografa Recomendada
Ttulo: Direccin de la Produccin: Decisiones Estratgicas. Captulo 4: PrevisinAutores: HEIZER, Jay y RENDER, BarryEditorial: Prentice Hall, 6a. Edicin
Ttulo: Direccin y Administracin de la Produccin y de las Operaciones
Captulo 7: Administracin de la Demanda Autores: CHASE, Richard y AQUILANO, NicolasEditorial: Adison Wesley Iberoamericana, 6a. Edicin
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3USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Contenido
Introduccin: Qu es el Pronstico? Horizontes temporales de el pronstico La influencia del ciclo de vida del producto
Tipos de Pronsticos La importancia estratgica del Pronstico
Recursos humanos Capacidad Gestin de la cadena de suministros
Siete etapas en el sistema de pronstico
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4USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Contenido
Enfoques del Pronstico Visin global de los mtodos cualitativos Visin global de los mtodos cuantitativos
Pronstico de series temporales Descomposicin de una serie temporal Enfoque simple Medias mviles Suavizamiento exponencial Suavizamiento exponencial con ajuste de tendencia Proyecciones de la tendencia Variaciones estacionales en los datos Variaciones cclicas en los datos
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5USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Contenido
Mtodos de pronstico causal: anlisis de regresin y correlacin
Utilizacin del anlisis de regresin para realizar Pronsticos Error estndar de la estimacin Coeficientes de correlacin para las rectas de regresin Anlisis de regresin mltiple
Seguimiento y control de Los Pronsticos Suavizamiento adaptable Pronstico enfocado Pronstico en el sector servicios
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6USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Objetivos
Describir o explicar: Medias Mviles simples y ponderadas Suavizamiento Exponencial Proyecciones de tendencia Anlisis de regresin y correlacin Regresin lineal con estacionalidad Medidas de precisin del pronstico Aplicar el mtodo idneo para cada pronstico
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7USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
La demanda
DemandaDemanda
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8USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Demanda
Demanda o Consumo Potencial, cantidad de determinado bien o servicio que el mercado requiere
Muestra y cuantifica la existencia de los
consumidores actuales y los potenciales y la
ubicacin geogrfica de los mismos
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9USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
La demanda segn la necesidad
Demanda de bien social aquello que la sociedad requiere para su desarrollo y crecimiento (alimentacin, vestido, salud, vivienda, educacin)
Demanda de bienes no necesarios, consumo suntuario, donde se satisface un gusto y no una necesidad (perfumes, ropa fina, electrnica, arte)
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10USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Demanda segn su destino
Demanda de bienes finales
Demanda de bienes intermedios o
industriales
Los bienes intermedios forman parte de
una cadena productiva, al aumentar la
demanda del ltimo aumenta la
demanda del producto intermedio
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11USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
El pronstico de la demanda
El anlisis histrico del comportamiento
de la demanda se realiza para estudiar la
evolucin del pasado a fin de pronosticar
el comportamiento futuro, con un margen
razonable de seguridad.
No es extrapolar una tendencia, sino
estudiar los posibles factores que afectan
esa tendencia.
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12USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Factores que afectan la demanda
cambios en las polticas econmicas, sustitucin del producto,
complementacin del producto,
comportamiento estacionario,
cambios de la estructura de la poblacin,
modificaciones significativas de volumen,
coyunturas internacionales
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13USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Qu es el pronstico?
Arte y ciencia de predecir acontecimientos futuros.
Modelacin matemtica Prediccin subjetiva
Base de todas las decisiones empresariales:
Produccin Inventario Personal Instalaciones Presupuesto
Vender 200 millones de bolvares!
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14USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Tipos de Pronstico
Cualitativos De caracter subjetivo Basado en estimaciones y opiniones. Programacin de trabajos, asignacin de tareas.
Anlisis de series de tiempo Utilizacin de datos relacionados de periodos anteriores Componentes: tendencia, estacionalidad y ciclos
Relaciones causales Supone demanda relacionada con una o ms causas Regresin Lineal y Regresin Multilineal
Simulacin Modelos complejos simulados en computador Modelos Dinmicos
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15USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Tcnicas y Modelos Comunes
Cualitativos Mtodo Delphi Investigacin de Mercado Consenso Grupal: Intercambio abierto en reuniones Analoga Histtica: Relacin con artculo similar Niveles Inferiores de la organizacin: Datos de vendedores
Series de tiempo Promedio Mvil Simple Promedio Mvil Ponderado Suavizamiento Exponencial Anlisis de regresiones de tiempo Tcnica Box Jenkins Series de tiempo de Shiskin: Descomponer series de tiempo en
estacionalidad
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16USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Tcnicas y Modelos Comunes (Cont)
Relaciones causales Anlisis de Regresiones causales Regresin Multilineal: Varias variables causales
Simulacin Modelos Dinmicos: incluye variables internas como factores
externos. Permite hacer estudios de sensibilidad Modelos preprogramados
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17USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Tipos de horizontes temporales del pronstico
Pronsticos a corto plazo: Cobertura de hasta un ao, generalmente inferior a los tres meses. Programacin de compras, trabajos, asignacin de tareas.
Pronsticos a medio plazo: Entre tres meses y tres aos. Planificacin de las ventas, de la produccin y del presupuesto.
Pronsticos a largo plazo: Periodos superiores a tres aos. Planificacin de nuevos productos, localizacin de las instalaciones,
desembolso de capital.
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18USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Pronsticos de corto plazo frente a Pronsticos de largo plazo
Los pronsticos a medio y largo plazo tratan de asuntos ms extensos, y apoyan las decisiones de gestin que conciernen a la planificacin y los productos, las plantas y los procesos.
Los pronsticos a corto plazo normalmente emplean metodologas diferentes a las anteriores,utilizan tcnicas matemticas como las medias mviles, alisado exponencial y extrapolacin.
Los pronsticos a corto plazo tienden a ser ms exactos que los realizadas a largo plazo. Al aumentar el horizonte temporal disminuye la fiabilidad de la previsin.
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19USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
La influencia del ciclo de vida del producto
Las etapas de introduccin y crecimiento necesitan pronsticos ms largos que las etapas de madurez y declive.
Los Pronsticos son tiles para proyectar los diferentes niveles de personal los diferentes niveles de inventarios los diferentes niveles de capacidad de produccin
mientras el producto pasa de la primera a la ltima etapa.
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20USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Estrategia durante el ciclo de vida de un producto
Introduccin Crecimiento Madurez Declive
E
s
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G
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g
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c
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a
HDTV
CD-ROM
Impresoras acolor
Fax
Mquinas de escribir
Ventas
Disquetes de 3 1/2
Internet
La planificacin y desarrollo del producto son vitalesCambios frecuentes en planificacin del producto y procesoLotes de produccin pequeosAltos costos de produccinNmero de modelos limitadoAtencin a la calidad
La pronstico es muy importanteFiabilidad del producto y procesoPosibilidades y mejoras del producto competitivasAumento de la capacidadCambio de tendencia para centrarse en el productoAtencin a la distribucin
EstandarizacinCambios de producto menos rpidos; ms cambios minuciososCapacidad ptimaEstabilidad creciente del proceso de produccinGrandes lotes de produccinMejora del producto y reduccin de costos
Poca diferenciacin del producto
Minimizacin de costos
Sobrecapacidad en la industria
Eliminacin de productos que no proporcionan un margen aceptable
Reduccin de capacidad
Mejor periodo para aumentar la cuota de mercadoEs vital planear la I + D
Buen momento para cambiar el precio o la imagen de calidadFortalecer el segmento de mercado
Mal momento para cambiar la imagen, el precio o la calidadLos costos competitivos son ahora muy importantesDefender la posicin en el mercado
Es vital controlar el costo
Restaurantes para comer en el carro
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21USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Tipos de Pronsticos
Pronsticos econmicos: Dirigidas al ciclo econmico, por ejemplo, las
tasas de inflacin, la masa monetaria, el PIB, etc.Pronsticos tecnolgicos:
Predicen el progreso tecnolgico. Predicen el nacimiento de nuevas ventas. Ejemplo: motores de hidrgeno, energa solar
Pronsticos de demanda: Predicen las ventas de productos ya existentes.
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22USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Etapas del proceso de Pronstico
Determinar el objetivo del pronstico. Seleccionar los artculos sobre los que se va a
realizar el pronstico. Determinar el horizonte temporal del pronstico. Seleccionar el(los) modelo(s) de pronstico. Recoleccin de datos. Realizar el pronstico. Validar e implementar los resultados.
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23USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Demanda de un producto representada en un periodo de 4 aos con tendencia de crecimiento y estacionalidad
Primerao
Segundoao
Tercerao
Cuartoao
Picos estacionales Componente de tendencia
Lnea de demanda actual
Demanda media en cuatro aos
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a
n
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d
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c
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Variacin aleatoria
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24USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Demanda real frente a los mtodos de media mvil y media mvil ponderada
0
5
10
15
20
25
30
35
Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic.Mes
D
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m
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n
d
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d
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n
t
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s Ventas reales
Media mvil
Media mvil ponderada
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25USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Realidades sobre el pronstico
Raras veces los pronsticos son perfectos. Influenciade factores externos.
La mayora de las tcnicas de pronstico asumen que existe cierta estabilidad sostenida en el sistema.
Tanto las predicciones de familias de productos como las predicciones en conjunto son ms precisas que lospronsticos de productos individuales.
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26USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Enfoques del Pronstico
Se emplean cuando la situacin es estable y existen datos histricos: Productos existentes. Tecnologa actual.
Utilizan modelosmatemticos:
Por ejemplo, el pronstico de las ventas de televisores.
Mtodos cuantitativos Se emplean cuando la
situacin no es clara y hay pocos datos: Productos nuevos. Nueva tecnologa.
Requieren intuicin y experiencia:
Por ejemplo, el pronstico de las ventas a travs de Internet.
Mtodos cualitativos
En la prctica, las empresas utilizan una combinacin de los dos enfoques
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27USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Mtodos Cualitativos
Jurado de opinin ejecutiva: Se agrupan las opiniones de un grupo de expertos de alto
nivel o de directivos, a menudo en combinacin con modelos estadsticos.
Proposicin de personal comercial: Las estimacin de las ventas esperadas por los vendedores
se revisan para ver si se pueden llevar a cabo y luego se obtiene una pronstico global.
Mtodo Delphi: Proceso de grupo que permite la realizacin de los
pronsticos a travs de un grupo de toma de decisiones con base en las opiniones de otro grupo de personas.
Estudio de mercado del consumidor: Requiere informacin de los clientes o consumidores
potenciales.
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28USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Jurado de opinin ejecutiva
Requiere un pequeo grupo de directivos: El grupo establece una estimacin conjunta de
la demanda. Combina la experiencia directiva con modelos
estadsticos. Es bastante rpido. Desventaja del
pensamiento engrupo.
1995 Corel Corp.
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29USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Proposicin de personal comercial
Cada vendedor estima las ventas que har.
Se revisan las previsiones para definir si se pueden llevar a cabo.
Se combinan con los pronsticos a niveles de distritos y con las nacionales.
El representante de ventas conoce las necesidades de los consumidores.
Tiende a ser bastante optimista.
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30USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Mtodo Delphi
Proceso de grupo iterativo.
3 tipos de participantes: Los que toman
decisiones. El personal de plantilla. Los que responden.
Reduce el pensamiento en grupo.
Coteja opiniones para llegar a un consenso en varias iteraciones de opiniones-respuestas
Los que responden Los que responden
Personal de Personal de plantilla plantilla
Los que toman Los que toman decisionesdecisiones
(Ventas?)
(Qu ventas habr? cuestionarios)
(Habr 45, 50, 55 ventas)
(Habr 50 ventas)
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31USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Estudio de mercado
Preguntar a los consumidores sobre sus futuros planes de compra.
Lo que dicen los consumidores y lo que luego hacen suele diferir.
A veces es difcil contestar a las preguntas del estudio.
Es til para mejorar el diseo de un producto y planificar nuevos productos.
Cuntas horas utilizar Internet la prxima semana?
Cuntas horas utilizar Internet la prxima semana?
1995 Corel Corp.
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32USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Mtodos Cuantitativos
Enfoque simple Medias mviles Suavizamiento exponencial Proyeccin de tendencia
Regresin lineal Regresin lineal con
estacionalidad
Modelos de series temporales
Modelos asociativos ocausales
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33USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Mtodos de pronstico cuantitativos(no simples)
pronsticocuantitativo
Regresinlineal
Modelosasociativos
Suavizamientoexponencial
Mediamvil
Modelos de seriestemporales
Proyeccinde tendencia
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34USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Qu son las series temporales?
Es una secuencia de datos uniformemente espaciada:
Se obtiene observando las variables en periodos de tiempo regulares.
Se trata de un pronstico basado en los datos pasados:
Supone que los factores que han influido en el pasado lo sigan haciendo en el futuro.
Ejemplo:Ao: 1999 2000 2001 2002 2003Ventas: 78,7 63,5 89,7 93,2 92,1
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35USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Descomposicin de una serie temporal
TendenciaTendencia
EstacionalidadEstacionalidad
CiclosCiclos
Variaciones Variaciones aleatoriasaleatorias
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36USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Tendencia
Es el movimiento gradual de ascenso o descenso de los datos a lo largo del tiempo.
Los cambios en la poblacin, ingresos, etc. influyen en la tendencia.
Varios aos de duracin.
Mes, trimestre, ao
Respuesta
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37USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Estacionalidad
Muestra de datos de ascenso o descenso que se repite.
Se puede ver afectada por la climatologa, las costumbres, etc.
Se produce dentro de un periodo anual.
Mes, trimestre
Respuesta Verano
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38USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ciclos
Movimientos de ascenso o descenso que se repiten.
Se pueden ver afectados por interacciones de factores que influyen en la economa.
Mes, trimestre, aoMes, trimestre, ao
RespuestaRespuesta Ciclo
%%
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39USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Variaciones aleatorias
Son saltos en los datos causados por el azar y situaciones inusuales.
Son debidas a variaciones aleatorias o a situaciones imprevistas: Huelgas o paros nacionales Inundaciones
Son de corta duracin y no se repiten.
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40USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Modelos de series temporales
Cualquier valor que aparezca en una serie temporal es la multiplicacin (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).
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41USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Enfoque Simple
Suponer que la demanda en el prximo periodo ser igual a la demanda del periodo ms reciente:
Por ejemplo, si en mayo hubo 48 ventas, en junio habr 48 ventas.
Es el modelo con la mejor relacin eficacia-costo y eficiencia.
Sirve como punto de partida para modelos mas sofisticados.
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42USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Media Mvil
La media mvil es la media aritmtica de las demandasde los periodos anteriores.
Se utiliza si no hay tendencia o si sta es escasa, lasdemandas son estables a lo largo del tiempo.
Se suelen utilizar para suavizar o alizar lasirregularidades a corto plazo en las series de datos:
Proporciona una impresin general de los datos a lo largo del tiempo.
Ecuacin:
MMMMnnnn==
demanda dedemanda de periodos previosperiodos previos
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43USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ejemplo de media mvil
Usted es el director de una tienda de un museo que vende rplicas. Quiere predecir las ventas (000) del ao 2004 mediante una media mvil de 3 aos.
1999 42000 62001 52002 32003 7
.
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44USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin de la media mvil
Ao Respuesta Yi
Media mvil total
(n=3)
Media mvil (n=3)
1999 4 ND ND 2000 6 ND ND 2001 5 ND ND 2002 3 4+6+5=15 15/3 = 5 2003 7 2004 ND
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45USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin de la media mvil
Ao Respuesta Yi
Media mvil total
(n=3)
Media mvil (n=3)
1999 4 ND ND 2000 6 ND ND 2001 5 ND ND 2002 3 4+6+5=15 15/3 = 5 2003 7 6+5+3=14 14/3=4 2/3 2004 ND
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46USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin de la media mvil
Ao Respuesta Yi
Media mvil total
(n=3)
Media mvil (n=3)
1999 4 ND ND 2000 6 ND ND 2001 5 ND ND 2002 3 4+6+5=15 15/3=5,0 2003 7 6+5+3=14 14/3=4,7 2004 ND 5+3+7=15 15/3=5,0
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47USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Grfico de la media mvil
99 00 01 02 03 04Ao
Ventas
2468 Real
pronstico
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48USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Se utiliza cuando se presenta una tendencia: Los datos anteriores tienen importancia ponderada.
Las ponderaciones se basan en la intuicin y anlisis de datos previos:
Suelen estar entre 0 y 1, y la suma dar 1,0. Los periodos ms recientes suelen ponderarse con mayor
peso Ecuacin:
Media mvil Media mvil ponderada =ponderada =
(ponderacin para el periodo (ponderacin para el periodo nn) (demanda en el periodo ) (demanda en el periodo nn))
ponderacionesponderaciones
Mtodo de la media mvil ponderada
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49USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Demanda actual, media mvil y media mvil ponderada
0
5
10
15
20
25
30
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Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic
Mes
D
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m
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n
d
a
d
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v
e
n
t
a
s Ventas reales
Media mvil
Media mvil ponderada
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50USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Inconvenientes de los mtodos de media mvil
Al aumentar n veces, lospronsticos son menos sensibles a los cambios.
No es posible predecir bien la tendencia.
Se necesitan muchos datos histricos.
El horizonte de proyeccin es corto.
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51USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Suavizamiento Exponencial
Es una tcnica de pronstico de media mvil ponderada:
Las ponderaciones disminuyen exponencialmente. Se ponderan ms los datos ms recientes.
Se necesita una constante de Suavizamiento (): Toma valores entre 0 y 1. Se escoge de forma subjetiva. Mayor : Pondera ms la demanda reciente, el periodo
reciente Menor : Pondera poco la demanda reciente. Le da peso a
demandas anteriores. Necesita una cantidad reducida de datos histricos.
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52USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ecuaciones del Suavizamiento Exponencial
Ft = At - 1 + (1-)At - 2 + (1- )2At - 3+ (1- )3At - 4 + ... + (1- )t-1A0
Ft = Valor del pronstico At = Valor real = Constante de Suavizamiento (0 < < 1) Habitualmente (0.05 < < 0.50)
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1) Se utiliza para calcular el pronstico.
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53USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ejemplo de Suavizamiento Exponencial
Usted est organizando un evento cultural. Desea predecir el nmero de personas que asistirn en el ao 2004 mediante el Mtodo de Suavizamiento Exponencial ( = 0,10). El pronstico para 1999 fue de 175.
1999 1802000 1682001 1592002 1752003 190
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54USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)
AoAo Real pronstico, F t( = = 0,100,10))
19991999 180 175,00 (Dato)20002000 16816820012001 15915920022002 17517520032003 19019020042004 NDND
175,00 +175,00 +
Solucin mediante Suavizamiento Exponencial
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55USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin del Suavizamiento Exponencial
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)
AoAo Real pronstico, F t( = = 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10((159159175175190190NDND
199919992000200020012001200220022003200320042004
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56USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin del Suavizamiento Exponencial
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)
AoAo RealReal pronstico, pronstico, FFtt
(( = = 0,100,10))
19991999 180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)20002000 168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10(180(180 --20012001 15915920022002 17517520032003 19019020042004 NDND
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57USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin del Suavizamiento Exponencial
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)
Ao Real pronstico, Ft( = = 0,100,10))
19991999 180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)20002000 168168 175,00 + 175,00 + 0,100,10(180(180 -- 175,00175,00))20012001 15915920022002 17517520032003 19019020042004 NDND
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58USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin del Suavizamiento Exponencial
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)
AoAo RealReal pronstico, pronstico, FFtt
(( = = 0,100,10))
19991999 180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)20002000 168168 175,00 +175,00 + 0,100,10(180 (180 -- 175,00175,00)) = 175,50= 175,5020012001 15915920022002 17517520032003 19019020042004 NDND
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59USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin del Suavizamiento Exponencial
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)
Ao Real pronstico, F t( = = 0,100,10))180 175,00 (Dado)168168 175,00 + 0,10(180 175,00 + 0,10(180 -- 175,00) = 175,50175,00) = 175,50159159 175,50175,50 ++ 0,100,10(168 (168 -- 175,50175,50)) = 174,75= 174,75175175190190NDND
199919992000200020012001200220022003200320042004
-
_____________________________
60USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin del Suavizamiento Exponencial
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)
Ao Real pronstico, F t( = 0,10)
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50159159 175,50 + 0,10(168 175,50 + 0,10(168 -- 175,50) = 174,75175,50) = 174,75175175190190NDND
174,75174,75 ++ 0,100,10(159(159 -- 174,75174,75))= 173,18= 173,18
199919992000200020012001200220022003200320042004
-
_____________________________
61USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin del Suavizamiento Exponencial
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)
Ao Real pronstico, F t( = 0,10)180 175,00 (Dado)168168 175,00 + 0,10(180 175,00 + 0,10(180 -- 175,00) = 175,50175,00) = 175,50159159 175,50 + 0,10(168 175,50 + 0,10(168 -- 175,50) = 174,75175,50) = 174,75175175 174,75 + 0,10(159 174,75 + 0,10(159 -- 174,75) = 173,18174,75) = 173,18190190 173,18 + 173,18 + 0,100,10(175(175 -- 173,18173,18)) = 173,36= 173,36NDND
199919992000200020012001200220022003200320042004
-
_____________________________
62USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Solucin del Suavizamiento Exponencial
Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)
Ao Real pronstico, F t( = 0,10)
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)168168 175,00 + 0,10(180 175,00 + 0,10(180 -- 175,00) = 175,50175,00) = 175,50159159 175,50 + 0,10(168 175,50 + 0,10(168 -- 175,50) = 174,75175,50) = 174,75175175 174,75 + 0,10(159 174,75 + 0,10(159 -- 174,75) = 173,18174,75) = 173,18190190 173,18 + 0,10(175 173,18 + 0,10(175 -- 173,18) = 173,36173,18) = 173,36NDND 173,36173,36 + + 0,100,10(190(190 -- 173,36173,36) = 175,02) = 175,02
199919992000200020012001200220022003200320042004
-
_____________________________
63USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Grfico del Suavizamiento Exponencial
Aos
Ventas
140150160170180190
99 00 01 02 03 04
Real
pronstico
-
_____________________________
64USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Efectos del Pronstico de la constante de Suavizamiento
Ft = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
PonderacionesPeriodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )Hace 3 periodos
(1 - )2=
= 0,10= 0,90
10%
-
_____________________________
65USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Efectos del Pronstico de la constante de Suavizamiento
Ft = At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
Periodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )Hace 3 periodos
(1 - )2=
= 0,10= 0,90
10% 9%
Ponderaciones
-
_____________________________
66USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Efectos del Pronstico de la constante de Suavizamiento
Ft = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
PonderacionesPeriodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )Hace 3 periodos
(1 - )2=
= 0,10= 0,90
10% 9% 8,1%
-
_____________________________
67USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Efectos del Pronstico de la constante de Suavizamiento
Ft = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
PonderacionesPeriodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )Hace 3 periodos
(1 - )2=
= 0,10= 0,90
10% 9% 8,1%
90%
-
_____________________________
68USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Efectos del Pronstico de la constante de Suavizamiento
Ft = At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
PonderacionesPeriodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )Hace 3 periodos
(1 - )2=
= 0,10= 0,90
10% 9% 8,1%
90% 9%
-
_____________________________
69USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Efectos del Pronstico de la constante de Suavizamiento
Ft = At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...
PonderacionesPeriodo anterior
Hace 2 periodos
(1 - )Hace 3 periodos
(1 - )2=
= 0,10= 0,90
10% 9% 8,1%
90% 9% 0,9%
La importancia de los periodos antiguos disminuye rpidamente a medidaque aumenta
-
_____________________________
70USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Errores de Pronstico
Permite medir el error global del modelo de pronstico. Error de pronstico = demanda pronstico
Se trata de seleccionar el valor de que minimice el error de pronstico, calculado como
la desviacin absoluta media (DAM), o el error cuatrtico medio (ECM)
errores de pronsticon=
errores de pronsticoDAM
n=2
ECM
-
_____________________________
71USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Suavizamiento exponencial con ajuste de tendencia
Se utiliza para dar respuesta a las tendencias presentes en la demanda.
Para mejorar la previsin se ajusta el modelo de alisadoexponencial para desfases positivos o negativos en la tendencia.
pronstico incluyendo la tendencia (PITt)
= pronstico alisada exponencialmente (Ft)
+ tendencia suavizada exponencialmente (Tt)
-
_____________________________
72USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Suavizamiento exponencial con ajuste de tendencia
Ft = (demanda real del ltimo periodo)+ (1- )(pronstico del ltimo periodo + tendencia estimada del
ltimo periodo)o
Ft = (At-1) + (1- )(Ft-1 + Tt-1)Tt = (pronstico de este periodo - pronstico del ltimo periodo)
+ (1- )(tendencia estimada del ltimo periodo)o
Tt = (Ft - Ft-1) + (1- )Tt-1
-
_____________________________
73USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Suavizamiento exponencial con ajuste de tendencia
Ft = pronstico suavizado exponencialmente de la serie de datos en el periodo t.
Tt = tendencia suavisada exponencialmente en el periodo t.
At = demanda real en el periodo t. = constante de Suavizamiento para la media.
(0<
-
_____________________________
74USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Comparacin de Pronsticos
05
10152025303540
Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep.Mes
D
e
m
a
n
d
a
d
e
l
p
r
o
d
u
c
t
o
Demanda real
Suavizamiento exponencial
Suavizamiento exponencial + Tendencia
-
_____________________________
75USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Mtodo de mnimos cuadrados
Desviacin
Desviacin
Desviacin
Desviacin
Desviacin
Desviacin
Desviacin
Periodo de tiempo
V
a
l
o
r
e
s
d
e
l
a
v
a
r
i
a
b
l
e
d
e
p
e
n
d
i
e
n
t
e
bxaY +=
Observacin real
Punto en la lnea de tendencia
-
_____________________________
76USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Demanda real y lnea de tendencia
020406080
100120140160180
0 2 4 6 8 10
Periodo de tiempo
D
e
m
a
n
d
a
Demanda real
Y = 56,70+ 10,54X
-
_____________________________
77USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Anlisis de regresin lineal
Se usa para prever la lnea de tendencia. Supone una relacin entre la variable de respuesta,
Y, y el periodo de tiempo, X, que es una funcin lineal:
Se calcula mediante el mtodo de los mnimos cuadrados:
Minimiza la suma de errores cuadrados.
$iY a bXi= +
-
_____________________________
78USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Modelo del anlisis de regresin lineal
$Y a bXi i= +b > 0
b < 0
a
a
Y
Tiempo, X
-
_____________________________
79USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Diagrama de dispersin
Periodo de tiempo
VentasVentas
0011223344
99 00 01 02 03
Ventas frente a tiempo
-
_____________________________
80USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ecuaciones de mnimos cuadrados
Ecuacin: ii bxaY +=
Pendiente:22
1=
1=
=
xnx
yxnyxb
in
i
iin
i
Corte con el eje Y: xbya =
-
_____________________________
81USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Tabla de clculo
X i Y i X i2 Y i2 X iY iX 1 Y 1 X 12 Y 12 X 1Y 1X 2 Y 2 X 22 Y 22 X 2Y 2: : : : :
X n Y n X n2 Y n2 X nY nX i Y i X i2 Y i2 X iY i
-
_____________________________
82USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ejemplo de anlisis de regresin lineal
Usted es el analista de marketing de Shu-Q-To, compaa japonesa productora de piezasmecanizadas de alta precisin. Obtuvo los siguientes datos:
Ao Ventas (unidades)1999 12000 12001 22002 22003 4
Cul es la ecuacin de tendencia?
-
_____________________________
83USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Modelo de pronstico del anlisis de regresin lineal
Usted est realizando el anlisis de marketing de Shu-Q-To. Al utilizar aos codificados, halla que Yi = -0,1 + 0,7Xi.
Ao Ventas (Unidades)1999 12000 12001 22001 22003 4
Determine el pronstico para el ao 2004.
^
-
_____________________________
84USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Modelo estacional multiplicativo
Encontrar la demanda histrica media para cada estacin sumando la demanda de esa estacin cada ao y dividindola entre el nmero de aos de datos disponibles.
Calcular la demanda media a lo largo de todas las estacionesdividiendo la demanda media total anual entre el nmero de estaciones.
Calcular un ndice estacional dividiendo la demanda histrica real de esa estacin (calculado en la etapa 1) entre la demanda media a lo largo de todas las estaciones.
Estimar la demanda anual de todo el ao prximo. Dividir esta estimacin de la demanda anual total entre el
nmero de estaciones y entonces multiplicarla por el ndice estacional de esa estacin. Esto proporciona el pronstico estacional .
-
_____________________________
85USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Y Xi i= +a b
Muestra la relacin lineal entre las variables dependientes e independientes. Ejemplo: ventas y publicidad (sin tiempo)
Variable dependiente Variable independiente
PendienteCorte con el eje Y
^
Modelo de Previsin Causala travs de la regresin lineal
-
_____________________________
86USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Modelo de regresin lineal
Y
X
Y a i
i^ i
b Xi = Error
Error
Valor observado
Y a b X=
Lnea de tendencia
-
_____________________________
87USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Suposiciones de los mnimos cuadrados
Se supone que la relacin es lineal. Primero trace los datos, si existe relacin en curva, utilice el anlisis curvilineal.
Se supone que la relacin slo 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 lnea de los mnimos cuadrados son aleatorias.
-
_____________________________
88USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Transformacin de variables para linearizar
0 YY =
0 XY log += XY loglog +=
XY +=logX
Y +=1
-
_____________________________
89USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Criterios para determinar la mejor lnea
La mejor lnea es aquella que minimiza la suma de todos los errores
La mejor lnea es aquella que minimiza la suma de los valores absolutos de los errores
La mejor lnea es aquella que minimiza la suma de los cuadrados de los errores
=
n
iii YY
1)(min
=
n
iii YY
1
min
2
1)(min
=
n
iii YY
-
_____________________________
90USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Minimizacin de los cuadrados
( )[ ]21
min = +ni ii XY ( )[ ] 0 21 =+ =ni ii XY ( )[ ] 0 21 =+ =ni ii XY
( ) 01
==
n
iii XY ( ) 0
1=
=
n
iiii XYX
XY =
=
=
= n
ii
n
iii
XnX
YXnYX
1
22
1
Resolviendo:
-
_____________________________
91USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ecuaciones de regresin lineal
Ecuacin: ii bxaY +=
Pendiente:22
1=
1=
=
xnx
yxnyxb
in
i
iin
i
Corte con el eje Y: xbya =
-
_____________________________
92USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Tabla de clculo
X i Y i X i2 Y i2 X iY iX 1 Y 1 X 12 Y 12 X 1Y 1X 2 Y 2 X 22 Y 22 X 2Y 2: : : : :
X n Y n X n2 Y n2 X nY nX i Y i X i2 Y i2 X iY i
-
_____________________________
93USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Interpretacin de los coeficientes
Pendiente (b): El clculo de Y vara en b cada unidad extra en X.
Si b = 2, entonces las ventas (Y) aumentarn 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) sern de 4 cuando la publicidad (X) sea 0.
-
_____________________________
94USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Variacin de los errores aleatorios
Variacin del Y real a partir del Y predecido.Se mide mediante el error estndar de la
estimacin: Muestra los errores de la desviacin estndar Es una medida de la variabilidad alrededor de la lnea
de regresin. SY,X
Refleja la precisin de la prediccin.
-
_____________________________
95USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Medidas de Eficiencia de la Estimacin
Error Estndar del EstimadoEs una medida del error en que se incurre al emplear en lugar del Y verdadero
Y
( )( )1
1
2
+
=
=kn
YYS
n
iii
K = no. de variables independientesN-(k+1) = no. de grados de libertad
El 95% de las observaciones caer entre ms o menos 2S a cada lado de la lnea de regresin
-
_____________________________
96USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Error estndar del estimado
El libro utiliza el
smbolo Yc
( )
2
=
2
=
1= 1=1=2
1=2
n
yxbyay
n
yyS
n
i
n
iiii
n
ii
n
iii
x,y
Ecuacin cuando k=1 (una sola variable independiente)
-
_____________________________
97USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Correlacin
Respuestas: qu intensidad tiene la relacin lineal entre las variables?
El coeficiente de correlacin se identifica normalmente como r o R. Los valores varan entre -1 y +1 . Mide el grado de asociacin.
-
_____________________________
98USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Medidas de Eficiencia de la Estimacin
Coeficiente de CorrelacinEs una medida de la asociacin entre las variables aleatorias X e Y
yx
xy
yx SSS
SSYianzaXCoR == ,var
( )( )n
YYXXS iixy
=
( )n
XXS ix
= 2 ( )nYY
S iy = 2
-
_____________________________
99USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Fmula del coeficiente de correlacin
=
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
-
_____________________________
100USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Valores del coeficiente de correlacin
-1,0 +1,00
Correlacin positiva perfecta
Aumento de la correlacin negativa
-0,5 +0,5
Correlacin negativa perfecta
Sin correlacin
Aumento de la correlacin positiva
-
_____________________________
101USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Coeficiente de correlacin y modelo de regresin
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^
-
_____________________________
102USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Medidas de Eficiencia de la Estimacin
Coeficiente de DeterminacinEs la tasa de la suma de los cuadrados explicada por la regresin y la suma total de los cuadrados
( ) ( )( )
= 222
2
YYYYYY
Ri
iii
-
_____________________________
103USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Anlisis de Regresin Mltiple
Modelo con varias variables independientes en lugar de una sola.
Y X1i i= +a b
Variable dependiente Variables independientes
^X2i+ c
-
_____________________________
104USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Anlisis de Regresin Mltiple
Elaboracin de un modelo lineal:1. Examinar la relacin entre cada variable dependiente y la
variable independiente con el fin de detectar no linearidades.2. Linearizar toda relacin no lineal encontrada, mediante
transformacin de variables.3. Determinar la matriz de correlacin simple4. En dicha matriz, detectar:
a) Variables independientes que tengan una asociacin estadstica con la variable dependiente
b) Dependencia entre variables dependientes5. Estimar los parmetros y medidas de eficiencia de las
ecuaciones de regresin potenciales6. Analizar los resultados encontrados
-
_____________________________
105USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Gua para elegir el modelo de pronstico
En el pronstico quiere lograr: Ninguna conducta o direccin del error de pronstico.
Error = (Yi - Yi) = (Real - pronstico). Se observa en las representaciones de los errores a lo largo
del tiempo. Un error de pronstico ms pequeo:
Error cuadrado medio (ECM). Desviacin absoluta media (DAM).
^
-
_____________________________
106USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Conducta del error de pronstico
Tendencia no totalmente justificada Conducta deseada
Tiempo (aos)
Error
0
Tiempo (aos)
ErrorError
00
-
_____________________________
107USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ecuaciones del error de pronstico
Error cuadrado medio (ECM):
Desviacin absoluta media (DAM):
n
1i
2ii
n
2errores de pronstico
n
)y(yECM =
= =
n|errores de pronstico|
n
|yy|DAM
n
iii =
= 1=
-
_____________________________
108USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ejemplo de seleccin del modelo de pronstico
Usted es el analista de marketing de Shu-Q-To. Ha previsto las ventas con un modelo lineal y suavizamiento exponencial. Qu modelo usar?
Ventas pronstico del pronstico delSuavizamiento
Ao reales modelo lineal exponencial (0,9)
1999 1 0,6 1,02000 1 1,3 1,02001 2 2,0 1,92002 2 2,7 2,02003 4 3,4 3,8
-
_____________________________
109USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Evaluacin del modelo lineal
Ao ^Y i Y i^
1999 1 0,6 0,4 0,16 0,42000 1 1,3 -0,3 0,09 0,32001 2 2,0 0,0 0,00 0,02002 2 2,7 -0,7 0,49 0,72003 4 3,4 0,6 0,36 0,6Total 0,0 1,10 2,0
ECM = Error2 / n = 1,10 / 5 = 0,220DAM = |Error| / n = 2,0 / 5 = 0,400
Error Error2 |Error|
-
_____________________________
110USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Evaluacin del modelo de Suavizamiento exponencial
Year Y i Y i1999 1 1,0 0,0 0,00 0,02000 1 1,0 0,0 0,00 0,02001 2 1,9 0,1 0,01 0,12002 2 2,0 0,0 0,00 0,02003 4 3,8 0,2 0,04 0,2Total 0,3 0,05 0,3
^
ECM = Error2 / n = 0,05 / 5 = 0,01
DAM = |Error| / n = 0,3 / 5 = 0,06
Error Error2 |Error|
-
_____________________________
111USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Evaluacin del modelo de Suavizamiento exponencial
Modelo lineal:
ECM = Error2 / n = 1,10 / 5 = 0,220DAM = |Error| / n = 2,0 / 5 = 0,400
Modelo de Suavizamiento exponencial:
ECM = Error2 / n = 0,05 / 5 = 0,01
DAM = |Error| / n = 0,3 / 5 = 0,06
-
_____________________________
112USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Seal de rastreo
Mide el grado de precisin del Pronstico para predecir valores reales.
Suma actual de los errores de pronstico (SAEP) dividida entre la desviacin absoluta media (DAM): Una buena seal de rastreo tiene valores bajos.
Debe estar dentro de los lmites de control superiores e inferiores.
-
_____________________________
113USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Ecuacin de la seal de rastreo
DAMSAEPSeal de rastreo =
( )DAM
yyn
iii 1==
DAM errores de pronstico=
-
_____________________________
114USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSR
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
previstaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto|Error||Error|acumuladoacumulado
Trim.Trim.
-
_____________________________
115USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010
Error = Real - pronstico= 90 - 100 = -10
Error = Real - pronstico= 90 - 100 = -10
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumuladoTrim.Trim. |Error||Error|
-
_____________________________
116USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 1251256 100 140
--1010 --1010
SAEP = Errores= ND + (-10) = -10
SAEP = Errores= ND + (-10) = -10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto
|Error||Error|acumuladoacumulado
-
_____________________________
117USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010 --1010 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
-
_____________________________
118USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010 --1010 1010 1010
|Error| acumulado = |Errores|= NA + 10 = 10
|Error| acumulado = |Errores|= NA + 10 = 10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto|Error||Error|acumuladoacumulado
-
_____________________________
119USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010 --1010 1010 1010 10,010,0
DAM = |Errores|/n= 10/1 = 10
DAM = |Errores|/n= 10/1 = 10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto|Error||Error|acumuladoacumulado
-
_____________________________
120USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010 --1010 1010 1010 10,010,0 --11
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
-
_____________________________
121USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010 --1010 1010 1010 10,010,0 --11
--55
Error = Real - pronstico= 95 - 100 = -5
Error = Real - pronstico= 95 - 100 = -5
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado|Error||Error|Trim.Trim.
-
_____________________________
122USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010 --1010 1010 1010 10,010,0 --11
--55 --1515
SAEP = Errores= (-10) + (-5) = -15
SAEP = Errores= (-10) + (-5) = -15
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado|Error||Error|Trim.Trim.
-
_____________________________
123USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010 --1010 1010 1010 10,010,0 --11
--55 --1515 55
Error absoluto = |Error|= |-5| = 5
Error absoluto = |Error|= |-5| = 5
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumuladoTrim.Trim. |Error||Error|
-
_____________________________
124USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010 --1010 1010 1010 10,010,0 --11
--55 --1515 55 1515
Error acumulado = |Errores|= 10 + 5 = 15
Error acumulado = |Errores|= 10 + 5 = 15
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado|Error||Error|Trim.Trim.
-
_____________________________
125USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010 --1010 1010 1010 10,010,0 --11
--55 --1515 55 1515 7,57,5
DAM = |Errores|/n= 15/2 = 7,5
DAM = |Errores|/n= 15/2 = 7,5
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSRprevistaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
Trim.Trim. |Error||Error|
-
_____________________________
126USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Clculo de la seal de rastreo
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
--1010 --1010 1010 1010 10,010,0 --11
--55 --1515 55 1515 7,57,5 --22
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.
-
_____________________________
127USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Representacin de una seal de rastreo
Tiempo
Lmite de control inferior
Lmite de control superior
Seal que supera el lmite
Seal de rastreo
Intervalo aceptable
Sea
lde R
a stre
o +
0
-
-
_____________________________
128USB PS4161 GESTION DE LA PRODUCCION I PRONOSTICOS
Seales de rastreo
020406080
100120140160
0 1 2 3 4 5 6 7
Tiempo
D
e
m
a
n
d
a
r
e
a
l
-3-2
-10
12
3
S
e
a
l
d
e
r
a
s
t
r
e
o
Seal de rastreo
pronstico
Demanda real