PREVISIÓN DE LA DEMANDA

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1 Capíulo 0. Méodos de Previsión de la OBJETIVOS. Los pronósicos y la planificación de la producción y los invenarios. 2. El proceso de elaboración de los pronósicos. Méodos de previsión de la demanda 4. Técnicas de análisis y exrapolación de series emporales 4.. Series niveladas 4.2. Series con endencia lineal 4.. Series con endencia lineal y esacionalidad 5. Méodos causales de pronósico 6. Medidas de precisión de los pronósicos 7. Elección del méodo de pronósico Comprender el proceso que debe seguirse para obener un pronósico de la demanda. Describir los facores inernos y exernos que influyen sobre la demanda. Calcular un pronósico empleando disinas écnicas de previsión y conocer cuál es la más adecuada para cada siuación. Conocer las medidas que pueden ser uilizadas para esablecer la exaciud de un pronósico. Evaluar cuándo un méodo de previsión debe ser acualizado Elección del méodo de pronósico 6. Medidas de precisión de los pronósicos Méodos de Previsión de la. Los pronósicos y la planificación de la producción y los invenarios. Méodos de Previsión de la 2. El proceso de elaboración de los pronósicos. Méodos de previsión de la demanda 4. Técnicas de análisis y exrapolación de series emporales 4.. Series niveladas Crespo Franco, T. 5. Méodos causales de pronósico 4.2. Series con endencia lineal 4.. Series con endencia lineal y esacionalidad QUÉ ES PRONOSTICAR? Hacer afirmaciones acerca del fuuro 4 PROCESO DE ELABORACIÓN DE LOS PRONÓSTICOS LA La previsión de la demanda es el proceso de predecir el comporamieno fuuro que endrá la demanda en un horizone emporal deerminado. PRONÓSTICO DE LA DEMANDA B() A independiene C(2) D() E() F() G() OBJETIVO: TIPOS DE DEMANDA dependiene PLANIFICAR LA PRODUCCIÓN Y LOS INVENTARIOS Sujea a condiciones del mercado. Comporamieno desconocido. Esá condicionada por la demanda de oros producos o servicios. Puede derivarse del comporamieno de oros iems. Idenificar el objeivo del pronósico Pronosicar para el horizone de planificación Ajusar el pronósico con información cualiaiva adicional y perspicacia Esablecer el horizone emporal Seleccionar los iems a pronosicar Recoger daos hisóricos SÍ Represenar los daos e idenificar su parón Comprobar la precisión de la previsión con una o más medidas Es acepable la precisión del pronósico? Conrolar los resulados y las medidas de precisión del pronósico NO Seleccionar una écnica de pronósico que parezca apropiada Calcular los pronósicos para daos hisóricos pasados Seleccionar una nueva écnica de pronósico o ajusar los parámeros del modelo uilizado

2 5 DE 6 COMPONENTES DE LA SERIE TEMPORAL Sopore Tendencia CUANTITATIVOS ANÁLISIS Y EXTRAPOLACIÓN DE SERIES TEMPORALES Técnicas de pronósico para series niveladas MEDIA ARITMÉTICA MEDIA MÓVIL SIMPLE MEDIA MÓVIL PONDERADA SUAVIZADO EXPONENCIAL Técnicas de pronósico para series con endencia lineal SUAVIZADO EXPONENCIAL CON TENDENCIA LÍNEA DE TENDENCIA (Ajuse manual y mínimos cuadrados) CAUSALES DE PRONÓSTICO ANÁLISIS DE REGRESIÓN MODELOS ECONOMÉTRICOS CUALITATIVOS TÉCNICA DEL GRUPO NOMINAL MÉTODO DELPHI INVESTIGACIÓN DE MERCADO CONSULTAS AL PERSONAL Canidad Canidad Venas Lineal VALOR BASE TENDENCIA Venas Curva S Los daos oscilan en orno a una línea horizonal Refleja la evolución gradual (incremeno o disminución) de los daos en el iempo. Vemas Asinóica Venas Esacionalidad Ciclos Aleaoriedad Exponencial 7 Canidad Canidad ESTACIONALIDAD Año Año 2 E F M A M J J A S O N Meses Recogen variaciones graduales, periódicas o no, que ienen una duración a largo plazo. VARIACIONES ALEATORIAS Recoge el efeco que ienen sobre los daos cieros facores que se repien a inervalos fijos. Los daos muesran cambios claros a inervalos de iempo regulares. Canidad CICLOS Años Se raan de cambios en la serie emporal que no pueden explicarse mediane endencias, esacionalidad o ciclos. 8 DE ANÁLISIS Y EXTRAPOLACIÓN DE SERIES TEMPORALES Espera un segundo... Si vendí 50 ruedas la semana pasada... Enonces, la próxima venderé... Serie emporal nivelada Año Año 2 Serie con endencia lineal y esacionalidad Serie emporal con endencia lineal

3 9 TÉCNICAS DE PRONÓSTICO PARA SERIES NIVELADAS En los casos en los que la serie emporal es esable y no iene endencia, ni efecos esacionales o cíclicos, se pueden emplear esas écnicas para promediar los componenes irregulares de la serie de iempo. Las écnicas de suavizado más comunes son: Técnica del úlimo valor Media ariméica Medias móviles simples Medias móviles ponderadas Suavizado exponencial simple Pronósico para p períodos en el fuuro es: F = + p Serie emporal nivelada F Serie emporal con endencia lineal Modelo de nivel consane superpueso con flucuaciones aleaorias D = D+ ε D D ε observada en el período Valor consane del modelo Componene aleaorio Año Año 2 Serie con endencia lineal y esacionalidad 0 TÉCNICA DEL ÚLTIMO VALOR Para pronosicar el siguiene período, emplea el dao de la demanda del úlimo período. s observadas hasa el momeno F+ = D Daos D D 2 D -2 D - D F + F +2 F + Período Venajas: Facilidad de uso Sencillez Inconvenienes: Imprecisión MEDIA ARITMÉTICA Para pronosicar el siguiene período, emplea la media de odos los períodos precedenes. F + = i= D i Venajas: Facilidad de uso y comprensión. Minimiza los efecos del azar. La esimación es excelene si el proceso es muy esable. Desvenajas: Requiere una gran canidad de daos. Concede idénica imporancia a los daos de odos los períodos aneriores. No es un buen esimador de la demanda fuura si el parón subyacene de la demanda cambia con el iempo. Período Pronósico Ejemplo: 0 D i i = 4 F + = ,8 6 7,4 F 2 = (0 + 2) / 2 = F = ( ) / = , ,5 2 MEDIAS MÓVILES Ese méodo consise en calcular una media de los n valores de los daos más recienes de la serie emporal y uilizar ésa para pronosicar el valor de la serie emporal para el siguiene período. Las viejas observaciones son reemplazadas por las nuevas a medida que esán disponibles. Venajas: Ignora los daos demasiado aniguos. Requiere menos daos que la media ariméica. Reacciona mejor que la media ariméica ane los daos de la demanda. Desvenajas: Tampoco es un buen esimador si exise endencia. Cuano mayor es el orden de la media móvil, más se amoriguan las flucuaciones aleaorias de la demanda. Las medias móviles de mayor orden reaccionan más lenamene. CÓMO SE ESTABLECE EL ORDEN (n) DE LA MEDIA MÓVIL?

4 4 MEDIA MÓVIL SIMPLE El pronósico es una media de las n observaciones precedenes. Calcula una media de los n daos más recienes de la serie emporal, de al modo que, a medida que finaliza un período, se descara la demanda del período más lejano y se reemplaza por la nueva observación disponible. Ejemplo: D + D + D D + D + D Febrero Marzo Abril Marzo Abril Mayo = F Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Venajas: Los daos más aniguos que los n úlimos períodos no esán incluidos en el pronósico. Sólo es necesario almacenar daos de los n úlimos períodos. Mayo =F Junio F n D i i= + n + = n<+ MEDIA MÓVIL PONDERADA Es una media móvil en la que se incluye una ponderación para la demanda de los períodos pasados que suele ser mayor para los más recienes. Pasos para su cálculo: º. Esablecer el orden de la media móvil, n. 2º. Definir los coeficienes de ponderación, C i. C 0; C = ; C C... C i i + n i= + n º. Calcular la media móvil ponderada. C, C, C - -2 Ejemplo: C-2 DMarzo + C- DAbril + C D Mayo = FJunio C-2 DFebrero + C- DMarzo + C DAbril = FMayo ( ) F = C D + i i i= + n Desvenajas: Oorga un peso idénico a la demanda de los n úlimos períodos. Ene Feb Mar Abr May Jun Jul 5 SUAVIZADO EXPONENCIAL El pronósico para el próximo período es igual al pronósico esablecido para el presene más una porción del error comeido en el pronósico. ( ) ( ) F+ = F + α D F = αd + α F Error 0 α NOTACIÓN F + Previsión para el próximo período D real para el período acual F Previsión realizada para el período acual α Consane de suavizado Idea básica: Cada pronósico se basa en un promedio que se corrige en pare cada vez que hay un error en la previsión. 6 El suavizado exponencial es una media ponderada en la que se incluyen odas las observaciones aneriores y se da más peso a los daos más recienes que a los aniguos. Peso F + = α D + α (-α) D - + α (- α) 2 D -2 + α (- α) D (- α) D 0 Esa écnica se denomina suavizado o alisado exponencial porque los pesos disminuyen de forma exponencial, con un facor de disminución de (-α). 2 α > α ( α ) > α ( α ) > α ( α ) >... La consane de suavizado exponencial Período 0,0 0,0 0,50 0, α α( α) 2 α( α) α( α)

5 7 8 Cuano mayor es la consane de suavizado, más rápidamene disminuyen los pesos. Por ano, se le da más imporancia a los períodos más recienes y menos imporancia a los más aniguos. Alfa=0,2 Alfa=0,4 Período Peso Peso 0,2000 0,4000-0,600 0, ,280 0,440-0,024 0, ,089 0, ,0655 0,0-6 0,0524 0, ,049 0,02-8 0,06 0, ,0268 0,0040 Pesos 0,4500 0,4000 0,500 0,000 0,2500 0,2000 0,500 0,000 0,0500 0,0000 Evolución de los pesos con disinas alfas Período Alfa=0,2 Alfa=0,4 Venajas: Se incluyen odas las observaciones aneriores. Pondera más los daos más recienes que los más aniguos, por lo que reacciona adecuadamene a los daos más recienes de la demanda. Más fácil de calcular que las medias móviles. Precisión. Fácil formulación, cálculo y comprensión. No es necesario almacenar muchos daos hisóricos. Sólo se necesian dos daos (D y F ) para realizar el pronósico, comparándolo con los n que son precisos para la media móvil. Inconvenienes: Es necesario un pronósico inicial. Elección de la consane de suavizado. El modelo se queda arás si hay endencia coninua. 9 α pequeña ELECCIÓN DE LA CONSTANTE DE SUAVIZADO 0< α < F = αd + ( α ) F + α = 0; F+ = F α = 02,; F+ = 02, D + 08, F α = 07,; F+ = 07, D + 0, F α = ; F = D α grande + Mayor efeco de alisado Permie reflejar más rápidamene los cambios reales en la demanda No recoge los daos más recienes de la demanda El pronósico se basa únicamene en los daos más recienes El Parámero α se debe deerminar empíricamene. Con carácer general: α < 0,5 Normalmene un valor adecuado para la consane de suavizado es α = 0,2 ó 0, Producos con demanda relaivamene esable Producos con cambios rápidos en la demanda 20 X X 2 CAUSALES DE PRONÓSTICO El número de ruedas que voy a vender esa semana va a depender de... ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y Análisis de regresión simple Y=a+b x X X 4 Análisis de regresión múliple Y=a+b x + b 2 x 2+ b x + b 4 x 4 Esudiar la relación enre dos o más variables La variable dependiene va ea esar influida por las variables independienes Y Variable dependiene, explicada o regresando X, X 2, X, X 4 Variables independienes, explicaivas o regresores Una única ecuación de regresión ECONOMÉTRICOS X X 2 Y Varias ecuaciones simuláneas de regresión a, b, b 2, b, b 4 parámeros para las variables independienes X X 4

6 2 DE PRONÓSTICO CUALITATIVOS 22 SELECCIÓN DE UN MÉTODO DE PREVISIÓN No exisen daos hisóricos. Exisen daos hisóricos pero son conradicorios, irrelevanes o insuficienes. Exisen daos hisóricos pero es difícil o cososo obenerlos Opinión de un jurado de ejecuivos Ciclo de vida Analogía Hisórica Opinión de experos Paneles de Consumidores Prueba de mercado No son aplicables méodos esadísicos DE PRONÓSTICO CUALITATIVOS Basados en la experiencia, el juicio y el conocimieno Técnica del grupo nominal Méodo Delphi Invesigaciones de mercado Consulas al personal Nivel de dealle y exaciud necesarios del pronósico Tipo y canidad de los daos disponibles. Parón subyacene de los daos del pasado. Horizone emporal del pronósico (frecuencia y período de previsión). Recursos disponibles y conocimienos écnicos de los encargados de efecuar la previsión de demanda. Uso del pronósico. Aciud de los usuarios finales hacia méodos específicos. PRECISIÓN COSTE ELEMENTOS DE UN BUEN PRONÓSTICO Fiable Significaivo Adecuación Temporal Escrio Exaco Fácil de usar 2 Relación enre las caracerísicas de la decisión y la previsión HORIZONTE TEMPORAL Largo plazo Medio plazo Coro plazo APLICACIÓN DEL PRONÓSTICO Diseño del proceso Planificación de las insalaciones Planificación agregada Programación de operaciones Gesión de invenarios PRECISIÓN REQUERIDA NÚMERO DE PRONÓSTICOS NIVEL DIRECTIVO MÉTODO DE PREVISIÓN Media Uno o pocos Alo Cualiaivo o causal Ala Pocos Medio Causal y series emporales Muy ala Muchos Bajo Series emporales