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					             Gestión Logística




Esteban Sefair Vera
          El Entorno de los Negocios

          Globalización
     Competencia
  Precios bajos
Calidad
Estrategia
  Concentración
     Medio Ambiente
          Tecnificación
 Desafíos a los que se enfrentan las Empresas


Intensa Competencia
Globalización de los Mercados
Importancia de la Estrategia
Alta variedad de Productos
                                      Necesidades imperiosas:
Más Servicios
                                       Productividad
Enfasis en la Calidad
Flexibilidad                           Competitividad

Avances Tecnológicos
Involucramiento de los trabajadores
Preocupación por el Medio Ambiente
                      Gestión Logística
                           (Definición del CSCMP)




La Gestión Logística es la parte de la
Administración de Cadenas de
Suministros que “planea, implementa
y controla la eficiencia de los flujos
directos e inversos y el
almacenamiento de las mercancías,
los servicios y la información relativa
entre el punto de origen y el punto de
consumo con el fin de satisfacer los
requerimientos de los clientes”.
       Supply Chain Management (SCM)
                      Definición del CSCMP (2003)


 SCM comprende “la planificación y administración de todas las
     actividades de adquisiciones y compras, conversión y de
 administración de logística. Incluye también, la coordinación y
 colaboración entre canales, los cuales pueden ser proveedores,
 intermediarios, proveedores de logística y clientes. En esencia,
SCM integra las actividades de suministro y demanda dentro de y
                         entre las compañías”




 En otras palabras, SCM es la estrategia a través de la cual se gestionan
      todas las actividades y empresas de la cadena de suministros
Flujo de Movimientos
                       ¿Qué hace la Logística?

La Logística es el proceso de Diseño (estratégico), Planificación
(táctico) y Programación (operativo) de flujos y almacenamiento de
bienes y servicios.
Esto plantea diferencias con la cadena de suministros.
Implica funciones básicas de la organización como son:
          la gestión de aprovisionamientos, la gestión de la
           producción y la gestión de la distribución física.




  “Logística ha emergido como el eje conductor de las nuevas relaciones económicas
  – sincronizando y controlando en forma dinámica todas las actividades de la cadena
  de abastecimiento (Supply Chain) – y estableciendo compañías inteligentes y
  países inteligentes como los protagonistas principales en el mundo global”
                                                               Dr. John Kasarda, 2005
                   ¿Qué hace la Logística?
          La Logística genera valor en las transacciones




         Valor = F (servicio al cliente ; rapidez de respuesta)




Según Agarwal y Shankar (2002) la Rapidez de Respuesta depende de:

      Velocidad de entrega
      Confiabilidad en la entrega
      Introducción de nuevos productos
      Tiempo de desarrollo de nuevos productos
      Tiempo del ciclo de fabricación (lead time manufacture)
      Respuesta al cliente
                              Datos de investigación de mercado
                                Información de programación
                                 Datos de ingeniería y diseño
                                Flujo de pedido y flujo de caja
 Proveedor
                           Ideas y diseño para satisfacer al cliente final
                                        Flujo de material
Inventario                               Flujo de crédito
                                                                             Cliente
             Proveedor

              Inventario
                                  Fabricante                                 Cliente
                                                     Inventario
  Proveedor




                                                              Distribuidor    Cliente
                                                      Inventario
        Impactos Económicos de la Logística

Impactos Macroeconómicos
   Utilidad Económica
       Utilidad de Posesión
       Utilidad de Estado
       Utilidad de Lugar
       Utilidad de Tiempo




Importancia creciente de la Logística
       Reducción de las Regulaciones Económicas
       Avances tecnológicos
       El poder de los distribuidores
       Globalización de los Mercados
                Logística y Competitividad
En el anuario de Competitividad Mundial (IMD – Lausanne, Suiza)
   Figuran 49 economías industrializadas y emergentes
   Usa 286 criterios diferentes, agrupados en cuatro factores de
    competitividad
   Se recopilan datos duros de organizaciones internacionales y
    regionales, e instituciones privadas
   Datos de encuesta de opinión para ejecutivos (alrededor de 4000)




 Los tres primeros lugares se reparten entre: USA, Finlandia y
 Singapur
 Chile se encuentra en el lugar 24
 Brasil se encuentra en el lugar 31
 Méjico en el 36
 Argentina en el 43
 Bolivia, no figura
                    Logística y Competitividad

  Desempeño           Eficiencia            Eficiencia
                                                            Infraestructura
  Económico         Gubernamental           Comercial

                                                            Infraestructura
Economía nacional   Finanzas Públicas      Productividad
                                                                 Básica

    Comercio                                                Infraestructura
                      Política Fiscal     Mercado Laboral
  Internacional                                               Tecnológica

    Inversión                                Mercados       Infraestructura
                    Marco Institucional
  Internacional                             Financieros        Científica

                                           Prácticas de      Salud y Medio
     Empleo          Marco Comercial
                                          Administración       Ambiente

                                           Impacto de la
     Precios            Educación                           Sistema de Valor
                                           Globalización




  ¿Cuántos de estos factores tienen que ver con la Logística?
            Modelo General de Competitividad


              Competitividad




         Precios               Calidad
                                               Gerencia



   Competencias
Conocimiento, experiencia,   Tecnologías
          habilidad


Recurso Humano
                  Logística y Competitividad


 Tenemos la oportunidad

 Es fundamental nuestra manera de enfrentarla

 La Logística es clave para el éxito a nivel global

 La conectividad cambia las reglas del juego
           Principios de la Logística

Comprenda a los clientes
   Se deben crear empresas impulsadas por los clientes




Determine los segmentos
   Micromarketing




Determine la demanda del mercado
   Planifique en función de la demanda
              Estructura de la Cadena Logística

Proveedores             Abastecimiento.




                        Transporte.
 Logística              Almacén Materias Primas
 inbound                Transporte entre almacenes y planta



                        Manufactura.
Producción              Transporte y manejo entre procesos y plantas




 Logística              Transporte entre plantas, almacenes y al
 outbound                consumidor




                           Adm. de centros de servicio (CD).
Servicio al            
                          Transporte de partes y refacciones entre planta y
 Cliente                   CD.
       Factores Estructurales de la Cadena Logística


Proveedores           Cantidad. localización, % de asignación, aspectos
                      locales (economía, regulaciones, etc.)



 Logística            Número de almacenes, localización, función,
                      capacidad, medios de transporte, cantidad de
 inbound              unidades, contratistas, regulaciones y leyes



                      Capacidad, cantidad de plantas, grado de desacople
Producción            de procesos, flexibilidad, tecnología, aspectos locales
                      de la localización



 Logística            Centros de distribución (cantidad, capacidad,
                      funciones), transporte (cantidad, medios, contratos),
 outbound             aspectos locales




Servicio al           Centros de servicio (cantidad, capacidad, funciones,
 Cliente              localización, autonomía), mercado local
         Indicadores Clave de la Cadena Logística

                      Costo, calidad, confiabilidad, flexibilidad, tiempo de
Proveedores           entrega, tiempo de respuesta




 Logística            Costo de transporte. inventario de M.P., espacio de
 inbound              almacén, tiempo de respuesta, desperdicio.




                      Calidad, variabilidad del proceso, retrabajo,
Producción            desperdicio, tiempo de ciclo, costos directos, nivel de
                      inventario, desempeño en la entrega



 Logística            Costo de transporte, costo de emitir ordenes, tiempo
                      de entrega, tiempo de respuesta, desperdicio,
 outbound             inventario




Servicio al          Costo del servicio, tiempo de respuesta, nivel de
 Cliente             inventario, niveles de satisfacción
    Tecnologías de Información de la Cadena Logística

                     Enlaces EDI, sistema de evaluación de proveedores,
Proveedores          integración sistema de negocios




 Logística           Rastreo, tecnología de carga y descarga, sistema de
 inbound             administración de almacenes, trazabilidad




                     CAD/CAM, robótica, control de procesos, sistema de
Producción           calidad, sistemas de planificación




 Logística           Rastreo, tecnología de carga y descarga, sistema de
 outbound            administración de almacenes, trazabilidad




Servicio al          CRM, integración de plantas y centros de servicio,
 Cliente             sistema de administración de servicios
               Objetivo de la Logística

  Satisfacción de las necesidades expresadas o latentes en las
   mejores condiciones económicas y para un nivel de servicio
determinado, es decir: cumplir con los requerimientos de los
                  clientes al menor costo.




     Planificación Estratégica Logística
Esquema de Planificación Estratégica Logística


        Definir Misión               Generar
                                    Estrategias




  Análisis Interno y Externo    Definir Indicadores
    del sistema logístico:     de Desempeño claves
           A/O/F/D


                                Identificar Riesgos
                                 y Elaborar Planes
 Establecer Objetivos:
  Servicio al consumidor
  Configuración de red
  Coordinación/Organización       Planificar
  Inventarios                   Implementación
  Tecnología de información
  Transporte
  Otros
                                    Ejecución
Misión de la Logística

    Determina el propósito fundamental o razón de ser de la organización
     logística en la organización, definiendo dirección.
    Debe derivarse de la misión general y objetivos de la empresa.
    Es dinámico.
    Debe incorporar conceptos que involucren el mercado, nivel de
     servicio al consumidor, criterios de éxito, políticas y capacidades a
     explotar.


Ejemplo:
“Proporcionar un servicio de adquisición y distribución de productos de alta
calidad, de manera oportuna y a costos competitivos a través de: sistemas
de administración de la demanda excelentes, manteniendo inventarios en
todo el sistema logístico, con un sistema de administración y monitoreo de
status de pedidos centralizado, planificando y controlando de manera
centralizada todos los componentes necesarios para completar una orden y
utilizando modelos para planear la configuración de la red logística
considerando el costo total.”
    Análisis de A/O/F/D


    El análisis interno de la situación actual del sistema logístico resulta en
     un diagnóstico de sus fortalezas y debilidades. Este debe incluir: los
     productos y sus demandas, la estructura de la red logística, sistemas
     de planificación y control, niveles de servicio al cliente, costos totales
     de la logística y utilización de activos, entre otros.




   El análisis externo del medio ambiente relevante del sistema logístico,
    arrojará   un    diagnóstico   de   las   amenazas        y   oportunidades
    existentes. Entre los conceptos relevantes a incluir se encuentran: los
    mercados, tendencias de la industria, regulaciones medioambientales,
    de transporte, laborales y de seguridad e higiene, la economía,
    evaluación de fuentes de energía, disponibilidad de tecnologías, entre
    otros.
Definir Objetivos Logísticos


   Los objetivos de logística, al igual que las estrategias, deben servir de
    soporte y ser concordantes con los de la organización, especialmente
    con los de operaciones y marketing.

   El proceso para establecerlos es iterativo e involucra todos los niveles
    organizacionales.

   Gopal & Cahill (1999) sugieren definir objetivos y estrategias a nivel
    general y luego para cada una de las siguientes áreas de logística:
    configuración de la red, organización y coordinación, servicio al
    consumidor, inventarios y tecnología de información.

   Bowersox (2001) recomienda definirlos para el abastecimiento,
    operaciones y distribución.
Ejemplos de objetivos logísticos

Como sistema logístico

   Rentabilidad sobre activos operativos del 13%.

   Rotación de inventarios igual a 12.



Configuración de la red

   Ubicar inventario cerca del punto de uso de los consumidores.

   Mantener centros de distribución con servicio completo.



Coordinación y organización

   Mantener una respuesta rápida para el consumidor mediante una
    adecuada planificación y control central de productos terminados.

   Contratar para la función de logística al personal más capacitado.
Ejemplos de objetivos logísticos

Servicio al cliente
   Enviar el 92% de las órdenes completas y dentro de 24 horas de la
    fecha prometida.
   Asegurar que nuestros clientes no reciban artículos dañados a través de
    un empaque adecuado.


Inventarios
   Minimizar la inversión total en inventario asegurando la satisfacción de
    los clientes.
   Integrar clientes y proveedores para proporcionar un mejor servicio.


Sistema de información
   Asegurar información actualizada y precisa para la toma de decisiones.
Estrategias de Logística
 Configuración de Instalaciones
        Etapas
        Proximidad / Tiempo
        Capacidad y Ubicación
        Misión y tipo de instalación


 Coordinación y Organización
        Integración multifuncional
        Estructura y Responsabilidades
        Capacidades y habilidades


 Servicio al Consumidor
        Alianzas
        Empaque
        Preferencias de entrega
        Integrar funciones del cliente
Estrategias de Logística


  Inventarios
         Políticas de despliegue de inventarios
         Alianzas con clientes/proveedores


  Tecnología de Información
         Administración de almacenes
         Soporte para la toma de decisiones
         Pronósticos/ Adm. de demanda
         Paquetes para optimización, ruteo o programación
Definir Indicadores de Desempeño

   Se derivan de los objetivos y estrategias definidas.

   Deben ser medibles, entendibles, factibles y compatibles a través de
    toda la organización.

   Deben medir el desempeño de los procesos a través de la cadena de
    valor (se debe medir lo que agrega valor)

   Deben asociarse con los factores críticos de éxito: costo, calidad,
    tiempo de ciclo, respuesta al cliente, etc.

   Los niveles de agregación, interrelación y toma de decisiones deben
    ser los adecuados para cada nivel de la organización
 Ejemplo Indicadores de Desempeño

                                                 Rotación de
                                            Inventarios Corporativo




Nivel de Cadena
   Proveedores           Transporte a Planta             Manufactura           Distribución         Servicio
                                                                                                   Post-venta.
 - Valor de inventario                               Valor de:
                           - Valor de                                         - Valor de
  de Materia Prima y                                  - WIP.                                     - Valor de stock
                            inventario en                                       inventario
  componentes.                                        - Producto                                  de componentes.
                            tránsito.                                           en almacén.
                                                     terminado.
 - Días de                                                                    - Días de abasto   - Proporción de
                                                     Días de
  abastecimiento                                                                de P.T.           venta en stock.
                                                     abastecimiento
   por llegar.                                       de WIP.
                                                     Edad de M.P., WIP
                                                     y P.T.




Nivel Funcional

                                        Por Región/ Almacén:
                                        - Valor de inventario de producto terminado.
                                        - Stock de seguridad.
                                        - Valor de envíos por período.
                                        - Valor de los retornos por semana.
                                        - Valor de material obsoleto.
Desarrollar Planes de Contingencia

 Cada estrategia presenta riesgos para su realización.
 Para cada estrategia debe analizarse el nivel de riesgo involucrado y
  los principales afectados, y determinarse un plan de contingencia para
  administrarlos.
 La elaboración de planes alternativos incrementa las probabilidades
  de éxito de las estrategias.
 La planificación debe ser “flexible”.




Implementación de Estrategias

Cada estrategia deben incluir los siguientes elementos:

 Un plan detallado con fechas, metas, puntos de control, roles y
  responsabilidades definidas.
 Un programa de comunicación de la estrategia a través de la
  organización.
 Sistemas de monitoreo y medición del desempeño.
 Programas de capacitación requerida.
                                   Análisis Externo
Proceso de Planificación              e Interno
de Recursos en Logística


                                   Plan Estratégico
                                     del Negocio



                           Planificación de Requerimientos
                                    de Distribución



                                  Programa Maestro
                                   de Operaciones



             no
                            Planificación Requerimientos
                                    de Materiales


             ¿Factible?      Planificación Requerimientos
                                     de Capacidad
        si

                                Ejecución y Monitoreo
Un Modelo: Pirámide de la Estrategia Logística




                                  Servicio
                                  al cliente

                           ESTRATEGICO
                     Diseño del         Estrategia de
                       canal                la red

                              TACTICO
             Diseño de        Gestión del        Gestión de
             depósitos y       transporte        materiales
             operaciones

                            OPERATIVO
                     Políticas y        Equipamiento      Organización
    Sistema de
                   procedimientos       e instalaciones   y gestión del
    información
                                                          cambio

                       IMPLEMENTACIÓN
        Pirámide de la Estrategia Logística

La Estrategia Logística se basa en procesos de negocio:
     Variabilidad de la demanda / cambio de productos

     Planificación

     Gestión de pedidos

     Gestión de inventarios



NO en funciones:
     Ventas
                                                Objetivo
     Compras
                                   Convertir la empresa en un proceso
     Producción
                                   eficiente de satisfacción del
                                   cliente, en donde la efectividad de
                                   toda la Cadena Logística es más
                                   importante que la efectividad de
                                   cada departamento por separado.
           Pirámide de la Estrategia Logística

En cualquier tipo de empresa destacan los siguientes procesos de negocio:


   Proceso de aprovisionamiento. Busca asegurar el suministro de
   materiales y equipo necesario para generar los bienes o servicios.
   Proceso de desarrollo de producto. Realiza la planificación de
   nuevos bienes o servicios para los clientes o redefiniendo los productos
   existentes.
   Proceso de producción. Organiza todas las actividades que producen
   los bienes o servicios de la compañía.
   Proceso de entrega de pedidos. Facilita el recibo y procesamiento
   de los pedidos de los clientes, y aseguran que éstos se cumplen
   totalmente.
   Proceso de distribución. Asegura la distribución de los bienes a los
   clientes.
   Proceso de apoyo al cliente. Proporciona asistencia a los clientes
   después de haber adquirido su producto o servicio.
                                     Logística Integrada
                                                 NIVEL ESTRATÉGICO



P              ESTRATEGIA DE COMPRA
                RED DE PROVEEDORES
                                                ESTRAT. DE PRODUCCIÓN
                                                    ESPEC. FÁBRICAS
                                                                                   POLÍTICA DE SERVICIO
                                                                                   ESTRATEGIA DE VENTA

R
               ESTRAT. DE TRANSPORTE            ESTRATEGIA TERRITORIAL           DISEÑO RED DISTRIBUCIÓN



O                                                   NIVEL TÁCTICO
                                                                                                                            C
V                                          LOGÍSTICA TÉCNICA DE MATERIALES                                                  L
E                                                    LOGÍSTICA DE
                                                                                                                            I
E
                    LOGÍSTICA DE
                 APROVISIONAMIENTO
                                                  PLANIFICACIÓN DE LA
                                                      PRODUCCIÓN
                                                                                    LOGÍSTICA COMERCIAL
                                                                                                                            E
                                                                                        Planificación de demanda

D
               Exploración necesidades netas
                   Pedidos a proveedores
                                                 Plan maestro de producción
                                                   Lanzamiento de órdenes
                                                                                             Nivel de servicio
                                                                                           Nivel stocks finales
                                                                                                                            N
O
                   Seguimiento entregas             Nivel stock productos
                                                semielaborados y en proceso
                                                                                          Recepción de pedidos
                                                                                                                            T
R                                               FLUJO DE INFORMACIÓN
                                                                                                                            E
E                                                                                                                           S
                                                 SISTEMA DE GESTIÓN

S                                                FLUJO DE MATERIALES

                                                 NIVEL OPERATIVO
                 Control    Almac.   Produc.s   Almac.              Emba-     Almac.                   Red
    Transp.                                              Produc.c                          Etiquet.             Entrega
                  tráfico    mat.     ubcon-    semie-                lado    produc.                 distri-
    aprovis.                                              onjun.                           y exped.             a cliente
                 recepc.    prima     juntos    labor.              produc.   termin.                 bución
                                   Actividades Logísticas
           ACTIVIDADES CLAVE                               ACTIVIDADES DE APOYO

1. Estándares de Servicio al Cliente              1. Almacenamiento
     Requerimientos del cliente                       Diseño de espacios y distribución de
     Respuesta del cliente                             existencias
     Establecer los niveles de servicio               Configuración de los almacenes


2. Transporte                                     2. Manejo de Materiales
       Selección del modo y servicio                  Selección y reemplazo de equipos
       Rutas y fletes                                 Proceso de toma de pedidos
       Programación de vehículos                      Almacenamiento y recuperación de existencias
       Procesamiento de quejas
       Auditoria de tarifas                      3. Compras
                                                       Selección proveedores
3. Manejo de Inventarios                               Momento y cantidades
       Estimación de ventas a CP
       Políticas de inventarios                  4. Embalaje
       Mezcla de productos
       Número y tamaño de los puntos de          5. Relación con producción y operaciones
        almacenamiento
                                                       Especificar cantidades adicionales
                                                       Secuencias y tiempos de producción
4. Flujos de Información                               Programación se suministros
     Procedimientos interfaz inventario-ventas
     Transmisión de la información
     Reglas de los pedidos                       6. Mantenimiento de Información
                                                       Recopilación, almacenamiento y manipulación
                                                        de la información
                                                       Análisis de datos
                                                       Control de la información
                   Megatendencias en Logística

    De Servicio al Cliente a la Gerencia de Relaciones
    De lo Adversario a lo Cooperativo
    Del Pronóstico al Endcast
    De la Experiencia a la Estrategia de Transición
    De Absoluto a Valor Relativo
    De la Integración Funcional a la Integración de Procesos
    De Integración Vertical a Integración Virtual
    De la Acumulación de la Información al Compartir Información
    De la Capacitación al Aprendizaje basado en el Conocimiento
    De la Contabilidad a la Administración basada en el Valor




Los líderes del cambio logístico deben vender ideas y servir de catalizadores
 cross-functional. Administrar el cambio a través de los otros, es una tarea
                difícil que los líderes logísticos deben dominar.
                   Factores de Diseño de la Cadena Logística

                                             Factores

   Mercado                    Infraestructura              Costos                   Margen

                                CONJUNTO DE           COSTO UNITARIO DE         NIVEL DE SERVICIO
    DEMANDA
                               INSTALACIONES            PRODUCCIÓN
                                POTENCIALES


                                LOCALIZACION          COSTO UNITARIO DE
DISPERSIÓN DE LA              POTENCIAL DE LAS                                NIVEL DE INVENTARIO
                                                         INVENTARIO
    DEMANDA                    INSTALACIONES


                                 CAPACIDAD            COSTO UNITARIO DE        CICLO DE ENTREGA
                                 INSTALADA              TRANASPORTE


 CARACTERISTICAS
                                 MODOS DE             COSTO UNITARIO DE         REINGENIERÍA DE
DE LOS PRODUCTOS
                                TRASNPORTE             INSTALACIONES               PROCESOS


 Política de Abastecimiento             Política de Producción            Política de Distribución


                                     Diseño de la Cadena Logística

                                                                                 Jimenez, José (2004)
            Variables de Gestión de la Cadena Logística


             Nivel de Integración de Procesos             Nivel de Servicio
             Consistencia (Variación Mínima)              Satisfacción del Cliente
             Eliminación de Desperdicios                  Competitividad
             Mejora Continua                              Rentabilidad
             Productividad                                Valor Agregado
                                                          Nivel de Inventario



                                    CALIDAD              SERVICIO
                                                  X
Desempeño
de la
Cadena      =
Logística                                               TIEMPO
                                        COSTO     X     DE CICLO
                                                        (Lead Time)

             Mano de Obra
             Materia Prima                                   Recepción de Pedidos
             Operaciones                                     Operaciones
             Distribución                                    Capacidad de Reacción
             Inventario                                      Entrega
             Transporte                                      Ingreso a Entrega del Pedido
             Procesamiento de Pedidos
             Costo Total



                Adaptado de Christopher, Martín “Logistic and Customer Value”. Barcelona (2002).
       Métodos de Pronósticos




Esteban Sefair Vera
                ¿Qué son los pronósticos?


   “Arte y ciencia” de predecir acontecimientos futuros.


   Base de todas las decisiones empresariales:
       Producción.
       Inventario.
       Personal.
       Instalaciones.




     “Pronosticar es como manejar con los ojos cerrados
    siguiendo las instrucciones de alguien que va sentado
                mirando por el vidrio de atrás”
                Pronósticos y Planificación Empresarial

    INSUMOS                                                                    RESULTADOS
    Condiciones del mercado                        Métodos o modelos           Demanda estimada para cada
    Panorama económico                             de pronóstico               producto en cada período de tiempo
    Otros factores




                         PRONÓSTICO DE VENTAS                                  Equipo de
                         Pronóstico de la demanda para cada
                         producto en cada período de tiempo                  Administración
Errores de pronósticos
/ retroalimentación




                                                              Pronóstico de Recursos de la Producción
 ESTRATEGIA EMPRESARIA
                                                 Largo Plazo            Mediano Plazo         Corto Plazo
 Marketing
 Producción                                      Capacidad fabricas     Trabajadores          Mano de obra
 Finanzas                                        Capital                Materiales            Capacidad maquinas
                                                 Instalaciones          Inventarios           Efectivo
                                                 Otros                  Otros                 Otros
   Etapas en el sistema de pronósticos


Determinar la utilización del pronóstico.
Seleccionar los “artículos” en los que se va a realizar el
pronóstico.
Determinar el horizonte temporal del pronóstico.
Seleccionar el (los) modelo (s) de pronóstico.
Recogida de datos.
Realizar el pronóstico.
Validar e implementar los resultados.
      Realidades sobre los pronósticos


Raras veces los pronósticos son perfectos.

La mayoría de las técnicas de pronóstico asumen que
existe cierta estabilidad sostenida en el sistema.

Tanto las predicciones de familias de productos como
las predicciones en conjunto son más precisas que los
pronósticos de productos individuales.

Siempre que se pueda, es útil relacionar el pronóstico
con alguna variable macroeconómica
          Demanda de un producto representada en un periodo de 4
             años con tendencia de crecimiento y estacionalidad



                                  Picks estacionales                       Componente de tendencia
Demanda del producto o servicio




                                                                                         Línea de demanda
                                                                                         actual



                                                                 Demanda media en
                                                                 cuatro años
                                                   Variación
                                                   aleatoria

                                     Primer            Segundo       Tercer         Cuarto
                                      año                año          año            año
                      Tipos de pronósticos

   Métodos cualitativos                 Métodos cuantitativos

Se emplean cuando la situación no    Se utilizan cuando la situación es
es clara y existen pocos datos       “estable” y existen datos
                                     “históricos”:
     Productos nuevos.
     Nueva tecnología.                   Productos existentes.
                                          Tecnología actual.
Requieren intuición y experiencia:
     Por ejemplo, pronóstico de     Requieren técnicas matemáticas:
      ventas a través de Internet.        Por ejemplo, el pronóstico de
                                           las ventas de vacunas
                                           antigripales.
Opinión de expertos, Propuestas
Personal Comercial, Método
Delphi, Estudios de mercado.         Medias móviles, Alisado
                                     exponencial, Proyección de
                                     tendencia, Regresión lineal, ARIMA.
                     Métodos Cualitativos

Opinión de Expertos
 Requiere un pequeño grupo de directivos:
      El grupo establece una estimación conjunta de la demanda.
 Combina la experiencia directiva con modelos estadísticos.
 Es bastante rápido.
 Desventaja del “pensamiento en grupo” o individual si se realiza
   “opinión del gerente”.


Propuestas Personal Comercial
 Cada vendedor estima las ventas que hará.
 Se combinan con los pronósticos a niveles de zonas y regiones con
   los nacionales.
 El representante de ventas conoce las necesidades de los
   consumidores.
 Tiende a ser bastante optimista o pesimista
Método Delphi
 Proceso de grupo iterativo.
 Tres tipos de participantes:
     Los que toman decisiones.
     El personal de plantilla.

     Los que responden.

 Reduce el “pensamiento en grupo”.




Estudios de mercado
 Preguntar a los consumidores sobre sus futuros planes de
   compra.
 Lo que dicen los consumidores y lo que hacen suele diferir.
 A veces es difícil contestar a las preguntas del estudio.
               Métodos cuantitativos


                        Pronóstico
                        cuantitativo



        Modelos de series                   Modelos
          temporales                       asociativos




Media       Alisado         Proyección     Regresión
móvil     exponencial       de tendencia     lineal
           ¿Qué 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 pronóstico basado en los datos pasados

     – Supone que los factores que han influido en el pasado lo sigan
       haciendo en el futuro.


Ejemplo:
     Año:          1993      1994      1995      1996      1997
     Ventas:       78,7      63,5      89,7       93,2      92,1
  Descomposición de una serie temporal




 Tendencia                     Ciclos




Estacionalidad               Variaciones
                              aleatorias
                        Tendencia

• Es el movimiento gradual de ascenso o descenso de los
  datos a lo largo del tiempo.
• Los cambios en la población, ingresos, etc. influyen en la
  tendencia.
• Varios años de duración.




    Respuesta




                   Mes, trimestre, año
                   Estacionalidad

• Muestra de datos de ascenso o descenso que se repite.
• Se puede ver afectada por la climatología, las
  costumbres, etc.
• Se produce dentro de un periodo anual.



                    Verano
    Respuesta




                  Mes, trimestre, año
                        Ciclos
• Movimientos de ascenso o descenso que se repiten.
• Se pueden ver afectados por interacciones de factores que
  influyen en la economía.
• Suelen durar de 2 a 10 años.


                          Ciclo
         Respuesta



                                      
                         Mes, trimestre, año
               Variaciones aleatorias



• Son “saltos” en los datos causados por el azar y
  situaciones inusuales.
• Son debidas a variaciones aleatorias o a situaciones
  imprevistas:
   – Huelga.
   – Tornado.
• Son de corta duración y no se repiten.
           Modelos de series temporales
 Cualquier valor que aparezca en una serie temporal es la
  multiplicación    (o suma) de los componentes               de la serie
  temporal.


 Modelo multiplicativo:


    Yi = Ti x Si x Ci x Ri (si los datos son mensuales o trimestrales).



 Modelo aditivo:


    Yi = Ti + Si + Ci + Ri (si los datos son mensuales o trimestrales).
                       Medias móviles
    Las medias móviles son una serie de operaciones aritméticas.
    Se utilizan si no hay tendencia o si ésta es escasa.
    Se suelen utilizar para el alisado:
       Proporciona una impresión general de los datos a lo largo del
         tiempo.
    Ecuación:
                   MM 
                           demanda de n         periodos previos
                                             n

Ejemplo de media móvil
Usted es el director de una tienda de un museo que vende réplicas. Quiere
predecir las ventas del año 2000 mediante una media móvil de 3 años.
        1995          4
        1996          6
        1997          5
        1998          3
        1999          7
         Solución de la media móvil



Año    Respuesta       Media     Media móvil
          Yi         móvil total   (n=3)
                       (n=3)
1995    4               ND          ND
1996    6               ND          ND
1997    5               ND          ND
1998    3            4+6+5=15     15/3 = 5
1999    7
2000        ND
         Solución de la media móvil


Año    Respuesta       Media     Media móvil
          Yi         móvil total   (n=3)
                       (n=3)
1995    4               ND          ND
1996    6               ND          ND
1997    5               ND          ND
1998    3            4+6+5=15     15/3 = 5
1999    7            6+5+3=14 14/3=4 2/3
2000        ND
         Solución de la media móvil


Año    Respuesta       Media     Media móvil
          Yi         móvil total   (n=3)
                       (n=3)
1995    4               ND          ND
1996    6               ND          ND
1997    5               ND          ND
1998    3            4+6+5=15     15/3=5,0
1999    7            6+5+3=14     14/3=4,7
2000        ND       5+3+7=15     15/3=5,0
          Método de la media móvil ponderada

   Se utiliza cuando se presenta una tendencia:

       Los datos anteriores suelen carecer de importancia.

   Las ponderaciones se basan en la intuición:

       Suelen estar entre 0 y 1 y a la suma de 1,0.

   Ecuación:


                  Σ (ponderación para el periodo n) (demanda en el periodo n)
Media móvil
ponderada     =
                                         Σ ponderaciones
Demanda actual, media móvil y media móvil ponderada



                    35                                 Media móvil ponderada
                    30
                              Ventas reales
Demanda de ventas




                    25
                    20

                    15

                    10
                                                Media móvil
                     5

                     0
                         Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic
                                                    Mes
      Problemas de los métodos de media móvil


• Al aumentar n, las previsiones son menos sensibles a
  los cambios.
• No es posible predecir bien la tendencia.
• Se necesitan muchos datos históricos.
                     Alisado exponencial

 Es una técnica de pronóstico de media móvil ponderada:
     Las ponderaciones disminuyen exponencialmente.
     Se ponderan más los datos más recientes.
 Se necesita una constante de alisado ():
     Toma valores entre 0 y 1.
     Se escoge de forma subjetiva.
 Necesita una cantidad reducida de datos históricos.



    Ft   = At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2·At - 3
           + (1- )3At - 4 + ... + (1- )t-1·A0
       Ft     = Valor del pronóstico
       At     = Valor real
             = Constante de alisado


    Ft     = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)
       Se utiliza para calcular el pronóstico.
Ejemplo de alisado exponencial


 Usted está organizando una reunión de su circulo profesional. Desea
 predecir el número de personas que asistirán en el año 2006
 mediante el alisado exponencial ( = 0,10). El pronóstico para 2001
 fue de 175.



                             2001        180
                             2002        168
                             2003        159
                             2004        175
      2005       190
Solución del alisado exponencial


                Ft = Ft-1 + · (At-1 - Ft-1)
                                  pronóstico, F t
 Año     Real
                                     ( α = 0,10)
 2001     180                             175,00 (Dado)
 2002     168      175,00 +
 2003     159
 2004     175
 2005     190
 2006      ND
Solución del alisado exponencial

                Ft = Ft-1 +  · (At-1 - Ft-1)
                                pronóstico, F t
 Año     Real
                                   ( α = 0,10)
 2001     180                           175,00 (Dado)
 2002     168     175,00 + 0,10(
 2003     159
 2004     175
 2005     190
 2006      ND
Solución del alisado exponencial

                Ft = Ft-1 +  · (At-1 - Ft-1)
                                          F
                                pronóstico,t
 Año     Real
                                  (α = 0,10)
 2001     180                           175,00 (Dado)
 2002     168     175,00 + 0,10(180 -
 2003     159
 2004     175
 2005     190
 2006      ND
Solución del alisado exponencial

                Ft = Ft-1 +  · (At-1 - Ft-1)
                                          F
                                pronóstico,t
 Año     Real
                                  (α = 0,10)
 2001     180                           175,00 (Dado)
 2002     168     175,00 + 0,10(180 - 175,00)
 2003     159
 2004     175
 2005     190
 2006      ND
Solución del alisado exponencial

                Ft = Ft-1 +  · (At-1 - Ft-1)
                                          F
                                pronóstico,t
 Año     Real
                                  (α = 0,10)
 2001     180                           175,00 (Dado)
 2002     168     175,00 + 0,10 (180 - 175,00) = 175,50
 2003     159
 2004     175
 2005     190
 2006      ND
Solución del alisado exponencial

                Ft = Ft-1 +  · (At-1 - Ft-1)
                                pronóstico, F t
 Año     Real
                                   ( α = 0,10)
 2001     180                           175,00 (Dado)
 2002     168     175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
 2003     159     175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
 2004     175
 2005     190
 2006      ND
Solución del alisado exponencial

                Ft = Ft-1 +  · (At-1 - Ft-1)
                                pronóstico, F t
 Año     Real
                                   ( α = 0,10)
 2001     180                           175,00 (Dado)
 2002     168     175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
 2003     159     175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
 2004     175     174,75 + 0,10(159 - 174,75)= 173,18
 2005     190
 2006      ND
Solución del alisado exponencial

                Ft = Ft-1 +  · (At-1 - Ft-1)
                                pronóstico, F t
 Año     Real
                                   ( α = 0,10)
 2001     180                           175,00 (Dado)
 2002     168     175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
 2003     159     175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
 2004     175     174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18
 2005     190     173,18 + 0,10(175 - 173,18) = 173,36
 2006      ND
Solución del alisado exponencial


                Ft = Ft-1 +  · (At-1 - Ft-1)
                                pronóstico, F t
 Año     Real
                                   ( α = 0,10)
 2001     180                           175,00 (Dado)
 2002     168     175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
 2003     159     175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
 2004     175     174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18
 2005     190     173,18 + 0,10(175 - 173,18) = 173,36
 2006      ND     173,36 + 0,10(190 - 173,36) = 175,02
Efectos en el pronóstico de la constante de
                 alisado 


 Ft =  At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...

                        Ponderaciones
   =       Periodo anterior Hace 2 periodos Hace 3 periodos
                               (1 - )       (1 - )2

  = 0,10        10%
  = 0,90
Efectos en el pronóstico de la constante de
                 alisado 



Ft =  At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...

                      Ponderaciones
  =       Periodo anterior Hace 2 periodos Hace 3 periodos
                              (1 - )       (1 - )2

 = 0,10        10%              9%
 = 0,90
Efectos en el pronóstico de la constante de
                 alisado 


 Ft =  At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...

                         Ponderaciones
   =       Periodo anterior Hace 2 periodos Hace 3 periodos
                              (1 - )        (1 - )2

 = 0,10         10%              9%             8,1%
 = 0,90
Efectos en el pronóstico de la constante de
                 alisado 


 Ft =  At - 1 + (1- )At - 2 + (1- )2At - 3 + ...

                        Ponderaciones
   =       Periodo anterior Hace 2 periodos Hace 3 periodos
                              (1 - )        (1 - )2

  = 0,10        10%              9%             8,1%
  = 0,90        90%
Efectos en el pronóstico de la constante de
                 alisado 



Ft =  At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...

                          Ponderaciones
  =       Periodo anterior Hace 2 periodos Hace 3 periodos
                              (1 - )       (1 - )2

 = 0,10        10%              9%             8,1%
 = 0,90        90%              9%
Efectos en el pronóstico de la constante de
                 alisado 


Ft =  At - 1 + (1- ) At - 2 + (1- )2At - 3 + ...

                     Ponderaciones
  =       Periodo anterior Hace 2 periodos Hace 3 periodos
                              (1 - )       (1 - )2

 = 0,10        10%              9%             8,1%
 = 0,90        90%              9%             0,9%
Si se selecciona 


Trate de minimizar la desviación absoluta media (DAM)


Si:              Error de pronóstico = demanda - pronóstico


Entonces:

                                errores de pronóstico
                  DAM    
                                             n
  Alisado exponencial con ajuste de tendencia


Pronóstico incluyendo la tendencia (PITt)
                = pronóstico alisado exponencialmente (Ft)
                             + tendencia alisada exponencialmente (Tt)

Ft =  (demanda real del último periodo) + (1- )(pronóstico del último periodo
               + tendencia estimada del último periodo)
o



         Ft = (At-1) + (1- )(Ft-1 + Tt-1)


   Tt =  (pronóstico de este periodo - pronóstico del último periodo)
               + (1- )(tendencia estimada del último periodo)
   o



           Tt = (Ft - Ft-1) + (1- )Tt-1
                                   Comparación de pronósticos



                                                    Alisado exponencial con ajuste de
                       40                           Tendencia
                       35     Demanda real
Demanda del producto




                       30
                       25
                       20
                       15
                                                Alisado exponencial
                       10
                        5
                        0
                         Ene. Feb. Mar.      Abr.   May.     Jun.     Jul.     Ago.     Sep.
                                                    Mes
Valores de la variable dependiente            Método de mínimos cuadrados



                                                     Observación               Desviación
                                                     real

                                                               Desviación                   Desviación


                                                  Desviación
                                                                            Desviación
                                                                                               Punto en la
                                                                                               línea de
                                                               Desviación
                                                                                               tendencia
                                     Desviación

                                                           ˆ
                                                          Y  a  bx
                                                                  Periodo de tiempo
                Demanda real y línea de tendencia


          180
          160
                    Y = 56,70+ 10,54X
          140
          120
Demanda




          100
           80
           60                                    Demanda real
           40
           20
            0
                0      2           4         6          8       10
                                Período de tiempo
            Análisis de regresión lineal
 Se usa para prever la línea de tendencia lineal.




 Supone una relación entre la variable de respuesta, Y, y el
   periodo de tiempo, X, que es una función lineal:


 Se calcula mediante el método de los mínimos cuadrados:

     Minimiza la suma de errores cuadráticos.
Modelo del análisis de regresión lineal



             
            Yi  a  bX i
     Y                      b>0
 a

                            b<0

 a
            Tiempo, X
    Diagrama de dispersión



Ventas
          Ventas frente a tiempo
4
3
2
1
0
  92     93       94       95      96


         Periodo de tiempo
          Interpretación de los coeficientes



• Pendiente (b):

   – El cálculo de Y varía en b cada unidad extra en X.

      • Si b = 2, entonces las ventas (Y) aumentarán en 2 por cada
        unidad extra en publicidad (X).

• Corte con el eje Y (a):

   – Valor medio de Y cuando X = 0.
      • Si a = 4, entonces las ventas medias (Y) serán de 4 cuando la
        publicidad (X) sea 0.
Ecuaciones de mínimos cuadrados

   Ecuación:          ˆ
                      Yi  a  bx i


                            n
                            xi yi  nx y
   Pendiente:         b   i 1
                               n
                              xi2  nx 2
                             i 1




Corte con el eje Y:        a  y  bx
       Tabla de cálculo


               2        2
Xi    Yi     Xi       Yi        X iY i
                  2        2
X1    Y1    X1        Y1       X 1Y 1
                  2        2
X2    Y2    X2        Y2       X 2Y 2
 :     :      :        :          :
                  2        2
Xn    Yn     Xn       Yn       X nY n
               2         2
ΣXi   ΣYi   ΣXi       ΣYi      Σ X iY i
    Ejemplo de análisis de regresión lineal

Usted es el analista de marketing de Hasbro Toys.
Recoge los siguientes datos:
    Año    Ventas (miles de unidades)
    1995               1
    1996               1
    1997               2
    1998               2
    1999               4
¿Cuál es la ecuación de la tendencia?
 Modelo de previsión del análisis de regresión lineal


Usted está realizando el análisis de marketing de
Hasbro Toys. Al utilizar años codificados, halla que Yi
= -0,1 + 0,7Xi.

    Año     Ventas (Miles de Unidades)
    1995                1
    1996                1
    1997                2
    1998                2
    1999                4

La previsión de ventas es de 2000 unidades.
                Modelo estacional multiplicativo


   Encontrar la demanda histórica media para cada “estación” sumando la
    demanda de esa estación cada año y dividiéndola entre el número de años
    de datos disponibles.

   Calcular la demanda media a lo largo de todas las estaciones dividiendo la
    demanda media total anual entre el número de estaciones.

   Calcular un índice estacional dividiendo la demanda histórica real de esa
    estación (calculado en la etapa 1) entre la demanda media a lo largo de
    todas las estaciones.

   Estimar la demanda anual de todo el año próximo.

   Dividir esta estimación de la demanda anual total entre el número de
    estaciones y entonces multiplicarla por el índice estacional de esa estación.
    Esto proporciona la previsión estacional .
               Modelo de regresión lineal



• Muestra la relación lineal entre las variables dependientes e
  independientes.
   – Ejemplo: ventas y publicidad (sin tiempo)




      Corte con el eje Y    Pendiente

                 ^
                 Yi = a     +   b Xi

  Variable dependiente                 Variable independiente
            Variación de los errores aleatorios



• Variación del Y real a partir del Y estimado.
• Se mide mediante el error estándar de la estimación:
   – Muestra los errores de la desviación estándar.
   – SY,X

• Afecta a varios factores:
   – Significado del parámetro.
   – Precisión de la predicción.
     Supuestos de los mínimos cuadrados


Se supone que la relación es lineal. Primero trace los datos, si
existe la curva, utilice el análisis curvilineal.

Se supone que la relación sólo se sustenta dentro o justo
fuera del campo de datos. No trate de predecir periodos de
tiempo lejanos al campo de la base de datos.

Se supone que las desviaciones que rodean a la línea de los
mínimos cuadrados son aleatorias.
Error estándar de la desviación


            n
               yi  yi 
                      ˆ
  S y,x  i 
                 n

              n        n        n
               yi  a  yi  b  x i yi
           i       i      i 
                         n
                            Correlación

• Respuestas: ‘¿qué intensidad tiene la relación lineal entre las
  variables?’

• El coeficiente de correlación se identifica normalmente como r .
   – Los valores varían entre -1 y +1 .

   – Mide el grado de asociación.

• Se usa principalmente para comprender.


                                    n       n      n
                               n  x i yi   x i  yi
             r                 i        i    i 
                     n   n   n   n  
                    n  x i    x i   n  yi    yi  
                     i       i     i       i   
              Valores del coeficiente de correlación


  Correlación                                            Correlación
negativa perfecta                                         positiva
                            Sin correlación               perfecta




     -1,0           -0,5          0             +0,5          +1,0




Aumento de la correlación                 Aumento de la correlación
negativa                                  positiva
    Coeficiente de correlación y modelo de regresión



Y           r=1                  Y      r = -1
                                         ^
                                         Yi = a - b X i
             ^
             Yi = a + b X i
                             X                           X

Y          r = 0,89              Y      r=0

            ^
            Yi = a + b X i              ^
                                        Yi = a + b X i
                             X                           X
  Guía para elegir el modelo de previsión


• Usted quiere conseguir:

   – Ninguna conducta o dirección del error de previsión.
                      ^
      • Error = (Yi - Yi) = (Real - Previsión).

      • Se observa en las representaciones de los errores a lo largo del
        tiempo.

   – Un error de previsión más pequeño:

      • Error cuadrado medio (ECM).

      • Desviación absoluta media (DAM).
             Conducta del error de previsión




        Tendencia no totalmente
              justificada                 Conducta deseada
Error                             Error

0                                 0


         Tiempo (años)                     Tiempo (años)
       Ecuaciones del error de previsión


• Error cuadrado medio (ECM):
             n
              (y i  ˆ i ) 2
                      y                                    2
                                   errores de previsión
     ECM  i 1                 
                    n                     n
• Desviación absoluta media (DAM):
              n
               | yi  yi |
                       ˆ
             i                     | errores de previsión |
     DAM                       
                    n                        n
    Ejemplo de selección del modelo de previsión

Usted es el analista de marketing de Hasbro Toys. Ha previsto las
ventas con un modelo lineal y alisado exponencial. ¿Qué modelo
usará?



             Ventas       Previsión del       Previsión del
                                                 alisado
   Año       reales       modelo lineal    exponencial (0,9)



  1995         1              0,6                 1,0
  1996         1              1,3                 1,0
  1997         2              2,0                 1,9
  1998         2              2,7                 2,0
  1999         4              3,4                 3,8
         Evaluación del modelo lineal


                   ^
Año       Yi       Yi    Error   Error2   |Error|
1992      1       0,6     0,4     0,16      0,4
1993      1       1,3    -0,3     0,09      0,3
1994      2       2,0     0,0     0,00      0,0
1995      2       2,7    -0,7     0,49      0,7
1996      4       3,4     0,6     0,36      0,6
Total                     0,0     1,10      2,0
ECM = Σ Error2 / n = 1,10 / 5 = 0,220
DAM = Σ |Error| / n = 2,0 / 5 = 0,400
Evaluación del modelo de alisado exponencial


                   ^
Year      Yi       Yi    Error   Error2   |Error|
1995      1       1,0     0,0     0,00      0,0
1996      1       1,0     0,0     0,00      0,0
1997      2       1,9     0,1     0,01      0,1
1998      2       2,0     0,0     0,00      0,0
1999      4       3,8     0,2     0,04      0,2
Total                     0,3     0,05      0,3
ECM = Σ Error2 / n = 0,05 / 5 = 0,01
DAM = Σ |Error| / n = 0,3 / 5 = 0,06
 Evaluación del modelo de alisado exponencial


Modelo de alisado exponencial:

ECM   = Σ Error2 / n    =       0,05 / 5    =   0,01
DAM   = Σ |Error| / n       =    0,3 / 5    =   0,06




Modelo lineal:

ECM   = Σ Error2 / n    =       1,10 / 5    =   0,220
DAM   = Σ |Error| / n       =     2,0 / 5   =   0,400
                       Señal de rastreo


• Mide el grado de precisión de la previsión para predecir
  valores reales.

• Suma actual de los errores de previsión (SAEP) dividida entre
  la desviación absoluta media (DAM):

     Una buena señal de rastreo tiene valores bajos.

• Debe estar dentro de los límites de control superiores e
  inferiores.
            Ecuación de la señal de rastreo



                   SAEP
Señal de rastreo 
                   DAM


                     y i  y i 
                    n
                             ˆ
                 i 
                      DAM

                     errores de previsión
                
                          DAM
                    Cálculo de la señal de rastreo


Trim.   Demanda    Demanda   Error SAEP Error |Error| DAM    SR
        prevista    real                absoluto acumulado

 1       100         90
 2       100         95
 3       100 115
 4       100 100
 5       100 125
 6       100 140
                Cálculo de la señal de rastreo


Trim. Demanda Demanda   Error SAEP Error |Error| DAM      SR
     prevista   real               absoluto acumulado

 1    100        90     -10
 2    100        95
 3    100 115                  Error = Real - Previsión
                                     = 90 - 100 = -10
 4    100 100
 5    100 125
 6    100 140
                Cálculo de la señal de rastreo


Trim. Demanda Demanda   Error SAEP Error |Error| DAM      SR
     prevista   real                 absoluto acumulado

 1    100        90      -10   -10
 2    100        95
 3    100 115                   SAEP =  Errores
                                    = ND + (-10) = -10
 4    100 100
 5    100 125
 6    100 140
               Cálculo de la señal de rastreo

Trim. Demanda Demanda   Error SAEP Error |Error| DAM      SR
      prevista  real                 absoluto acumulado

 1    100       90       -10   -10      10
 2    100       95
 3    100 115                  Error absoluto = |Error|
                                         = |-10| = 10
 4    100 100
 5    100 125
 6    100 140
                 Cálculo de la señal de rastreo

Trim. Demanda Demanda   Error SAEP Error |Error| DAM         SR
      prevista   real                   absoluto acumulado


 1    100         90     -10      -10      10        10
 2    100         95
 3    100 115                  |Error| acumulado =  |Errores|
 4    100 100                              = NA + 10 = 10

 5    100 125
 6    100 140
                 Cálculo de la señal de rastreo



Trim. Demanda Demanda   Error SAEP Error |Error| DAM         SR
      prevista   real                absoluto   acumulado



 1     100        90     -10   -10      10         10 10,0
 2     100        95
 3     100 115                  DAM =  |Errores|/n
                                    = 10/1 = 10
 4     100 100
 5     100 125
 6     100 140
                Cálculo de la señal de rastreo

Trim. Demanda Demanda   Error SAEP Error |Error| DAM         SR
     prevista   real                 absoluto   acumulado



 1    100       90       -10   -10      10         10 10,0   -1
 2    100       95
 3    100 115                   SR = SAEP/DAM
                                   = -10/10 = -1
 4    100 100
 5    100 125
 6    100 140
                Cálculo de la señal de rastreo

Trim. Demanda Demanda   Error SAEP Error |Error| DAM        SR
     prevista   real                 absoluto acumulado


 1    100        90      -10   -10      10        10 10,0   -1
 2    100        95       -5
 3    100 115
 4    100 100                  Error = Real - Previsión
                                     = 95 - 100 = -5
 5    100 125
 6    100 140
                 Cálculo de la señal de rastreo

Trim. Demanda Demanda
                        Error SAEP Error |Error| DAM         SR
      prevista   real                absoluto   acumulado



 1     100        90     -10   -10      10         10 10,0    -1
 2     100        95      -5   -15
 3     100 115
 4     100 100                  SAEP =  Errores
                                    = (-10) + (-5) = -15
 5     100 125
 6     100 140
                Cálculo de la señal de rastreo

Trim. Demanda Demanda   Error SAEP Error |Error| DAM        SR
     prevista   real                 absoluto acumulado


 1    100       90       -10   -10      10        10 10,0   -1
 2    100       95        -5   -15        5
 3    100 115
 4    100 100                  Error absoluto = |Error|
                                         = |-5| = 5
 5    100 125
 6    100 140
                Cálculo de la señal de rastreo

Trim. Demanda Demanda
                        Error SAEP Error |Error| DAM        SR
     prevista   real                 absoluto acumulado


 1    100       90       -10   -10      10        10 10,0   -1
 2    100       95        -5   -15        5       15
 3    100 115
 4    100 100                  Error acumulado =  |Errores|
                                         = 10 + 5 = 15
 5    100 125
 6    100 140
                Cálculo de la señal de rastreo

Trim. Demanda Demanda
                        Error SAEP Error |Error| DAM            SR
     prevista   real                 absoluto acumulado


 1    100       90       -10   -10      10        10 10,0       -1
 2    100       95        -5   -15        5       15      7,5
 3    100 115
 4    100 100                  DAM =  |Errores|/n
                                   = 15/2 = 7,5
 5    100 125
 6    100 140
                Cálculo de la señal de rastreo

Trim. Demanda Demanda
                        Error SAEP Error |Error| DAM            SR
     prevista   real                 absoluto acumulado


 1    100       90       -10   -10      10        10 10,0       -1
 2    100       95        -5   -15        5       15      7,5   -2
 3    100 115
 4    100 100                  SR = SAEP/DAM
                                  = -15/7,5 = -2
 5    100 125
 6    100 140
    Representación de una señal de rastreo



                 Señal que supera el límite

                                        Señal de rastreo
          Límite de control superior
+

0                                             Intervalo aceptable

-
               Límite de control inferior


                         Tiempo
                                    Señales de rastreo


               160                                                           3
               140           Previsión
                                                                             2




                                                                                  Señal de rastreo
               120
Demanda real




               100                                                           1
                80                                                           0
                60       Demanda real
                                                                             -1
                40                                    Señal de rastreo
                20                                                           -2
                 0                                                           -3
                     0        1          2   3    4     5        6       7
                                             Tiempo
          Pronóstico en el sector servicios


Presenta algunas complicaciones:
   Especial necesidad de datos a corto plazo.
   Las necesidades varían mucho en función de la industria y del
   producto.
   Vacaciones y calendario.
   Eventos poco comunes.
                                20
                                                       Ventas por Hora en
                                                       un fast food
                                15


                                10


                                 5


                                 0
                                            +1-2
                                  +11-12 12-1 1-2
                                    11-12             +3-4
                                                    2-3 3-4     +5-6
                                                              4-5  5-6    +7-8
                                                                         6-7 7-8   +9-10 10-11
                                                                                   8-9 9-10
        Modelos Avanzados de Análisis de Series

AR(p)               modelos Auto Regresivos

MA(q)               modelos de medias móviles

ARMA (pq)           modelos auto regresivos de medias móviles

Modelo de Winter

ARIMA (p,d,q)       modelos auto regresivos integrado de medias móviles

VARMA               modelos multivariados

ARMAX               modelos con variable explicativa

ARCH                 modelos auto regresivos condicionales heteroscedásticos

GARCH               modelos ARCH generalizados



            p     número de parámetros auto regresivos
            q     largo de la media móvil
            d     número de diferenciaciones
            Ruido blanco término no correlacionado con el pasado, esperanza cero.
ARIMA Auto Regresive Integrated Moved Average


Promedio Móvil Integrado Auto regresivo

También se lo conoce como método de Box-Jenkins

Es un método muy complejo para resolver manualmente,
pero existen una serie de aplicaciones para trabajar con el

Es muy útil para resolver problemas con fuertes variaciones
estacionales

Su aplicación requiere de al menos 50 periodos históricos
Suavizamiento Exponencial para las salidas nacionales en el Aeropuerto Merino Benítez
                                                       Consumo de gas licuado envasado, Reg Metrop
      50000                                                                                                                                                                                                     50000

      45000                                                                                                                                                                                                     45000

      40000                                                                                                                                                                                                     40000

      35000                                                                                                                                                                                                     35000

      30000                                                                                                                                                                                                     30000
Ton




      25000                                                                                                                                                                                                     25000

      20000                                                                                                                                                                                                     20000

      15000                                                                                                                                                                                                     15000

      10000                                                                                                                                                                                                     10000

       5000                                                                                                                                                                                                     5000
          Ene-87


                         Ene-88


                                        Ene-89


                                                       Ene-90


                                                                Ene-91


                                                                               Ene-92


                                                                                        Ene-93


                                                                                                       Ene-94


                                                                                                                      Ene-95


                                                                                                                                     Ene-96


                                                                                                                                                    Ene-97


                                                                                                                                                                   Ene-98


                                                                                                                                                                                  Ene-99


                                                                                                                                                                                                 Ene-00
                   Jul


                                  Jul


                                                 Jul


                                                                   Jul


                                                                         Jul


                                                                                  Jul


                                                                                                 Jul


                                                                                                                Jul


                                                                                                                               Jul


                                                                                                                                              Jul


                                                                                                                                                             Jul


                                                                                                                                                                            Jul


                                                                                                                                                                                           Jul


                                                                                                                                                                                                          Jul
                                                                                                   Mes

      : Consumo Gas Licuado en la                                                                  R..Metropolitana 1987-2000.

				
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