Mton / bimestre. Año Ft 6100 At 6190 Error 90. Año Ft 6100 At 6190 Error 90

Transcripción

1 Ejercicio 1) " de Jarabe de Maíz de Alta Fructosa" Usted ha sido recientemente incorporado a una empresa que provee de Jarabe de Maíz de Alta Fructosa a una importante serie de clientes productores de bebidas gaseosas, aguas saborizadas y jugos. Sus conocimientos de han sido determinantes para su contratación, de modo que usted quiere lucirlos en el próximo meeting de ventas. Según usted ha aprendido en este corto tiempo en su nueva empresa, las ventas de JMAF son estacionales, encontrándose los picos de ventas durante el verano. A raíz de esto, la forma más satisfactoria de desglosar las ventas es bimestralmente. Por este motivo, se le ha pedido que realice un pronóstico de las ventas para el próximo año basándose en las ventas de años anteriores, con el objetivo de trasladar esta información al Gerente de Producción, el cuál deberá coordinar los planes de elaboración del JMAF. Es importante no generar excesivo stock, ya que al ser el JMAF una solución de hidratos de carbono, es susceptible a la degradación orgánica en lapsos cortos de tiempo. Por otro lado, en caso de faltar stock en un período de alta demanda le haría perder mucho dinero, prestigio y seguramente su reciente empleo. Para hacer frente a esta situación, le han acercado el registro de ventas de los últimos años. Ventas de JMAF en miles de toneladas BIMESTRE AÑO PRIMERO SEGUNDO TERCERO CUARTO QUINTO SEXTO Demanda media Bimestral Demanda total bimestral media: Utilizando las diferentes herramientas de pronósticos, haga una estimación de las ventas para el año 6 Enfoque simple: Media simple: Media móvil con n=3: Media móvil ponderada: con 70% para t1 y 30% para t2 Suavización exponencial: α : 0, α : 0,2 Año Año Suavización exponencial con ajuste de tendencia: α : 0, β : 0,4 Año Tt 220 FIT t 6320 Módulo del error Señal de Rastreo Una vez elegido uno de los pronósticos bimestrales, puede utilizarse el método estacional multiplicativo para calcular la demanda bimestre por bimestre.

2 Método estacional multiplicativo: Promedio bimestral esperado en año 6 Demanda bimestral media Indice estacional Pronóstico año 6 BIMESTRE AÑO PRIMERO SEGUNDO TERCERO CUARTO QUINTO SEXTO Media total bimestral Adicional: Modelo estacional multiplicativo, con media móvil centrada Una vez realizado el pronóstico mediante el modelo estacional multiplicativo, se puede refinar el cálculo mediante los índices estacionales con promedios móviles centrados. Recordar que si se trata de un número par de observaciones (Como en el caso de seis bimestres) se deberá utilizar el promedio entre los dos cálculos "centrados desfasados" Promedio 1 = (a1; b1; c1; D1; e1; f1) Promedio 2 = (b1; c1; D1; e1; f1; a2) PROMEDIO Ambos promedios están centrados en el valos D1 Año1 Año2 Año3 Año4 Año BIMESTRE VENTAS Primero 9000 Segundo 640 Tercero 00 Promedio 1 Promedio 2 Promedio Indice est. Cuarto 4020 Quinto 6310 Sexto 8010 Primero 910 Segundo 7220 Tercero 470 Cuarto 4200 Quinto 630 Sexto 7820 Primero 800 Segundo 7890 Tercero 6060 Cuarto 3960 Quinto 000 Sexto 840 Primero Segundo 8430 Tercero 7030 Cuarto 60 Quinto 7110 Sexto 9030 Primero 9100 Segundo 460 Tercero 900 Cuarto 410 Quinto 6030 Sexto 790 BIMESTRE Por media movil centrada Por media semanal simple Diferencia % Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto

3 Ejercicio 2) Angel Freire I Suavización exponencial Angel Freire, editor del diario 'El Profeta" pide asesoramiento para pronosticar la tirada de cada día porque, según le comentó, reconoce la necesidad de establecer un criterio serio para la impresión de sus diarios ya que actualmente suele imprimir lo mismo que la semana anterior, y eso lo deja mal parado. Ud le pide un detalle de las ventas del último mes, para poder tener información suficiente al momento de opinar. Según los datos aportados el primer objetivo es reconocer las impresiones para la semana siguiente, pero nunca se sabe donde puede terminar el asesoramiento (Sobre todo si no le cobramos nada y se lo hacemos de pura onda) Datos de venta del mes de Enero. Demanda semanal media Valores en miles de ejemplares 13,0 14,1 12,2 13,0 10,0 11,3 9,1 9,9 7,8 8,4 6,9 7,9 10,9 11,7 10,1 10,8 12,1 12,9 10,9 11,9 1,1 16,0 14,2 1,3 20,6 21,7 19,3 20, a) según el actual pronóstico del Sr. Freire. miles de b) Utilizando los diferentes criterios de pronósticos que ha aprendido puede ir sugiriendo la cantidad de periódicos que el Sr. Freire deberá imprimir la semana. De esta manera podrá comprar los insumos que considere indispensables. α = 0,9 miles de α = 0, ,80 12,90-0, ,80 12,90-0,10

4 Ejercicio 3) Angel Freire II Ajuste de tendencia Debido al éxito de los consejos dados respecto a los pronósticos semanales, Angel Freire le pide ayuda nuevamente para pronosticar la tendencia de ventas del diario "El Profeta". Según reconoce en el último mes ha comenzado a ganar mayor porción en el mercado. Por tal motivo propone como herramienta de pronóstico "eficaz" alguna que ajuste dicha tendencia. Ventas del mes de Marzo Demanda semanal media Valores en miles de ejemplares 11,1 11, 11,4 11,9 10,0 10,1 10, 10,6 7,7 7,9 7,9 8,0 10,6 10,4 10,9 11,2 12,1 12,1 12, 13,0 1,4 1,9 16,1 16,3 20,6 21,2 21, 21,8 Suavización exponencial con ajuste de tendencia Los valores de los límites superior e inferior para la señal de rastreo suelen fijarlos las empresas según producto disponga de un pequeño o gran inventario. Pero frecuentemente se asigna al un valor aproximado de 0,8 desviaciones estándar (0,8 σ) Esta aproximación justifica trabajar con una señal de rastreo acotada entre [+2,4 ; -2,4], porque de esta forma se trabaja con un proceso acotado dentro de 3 desvíos estandar. Lo que representa un control del 98%. Como escoger los parámetros más acertados? Se debe calcular el valor de y la evolución de la señal de rastreo. Se proponen los siguientes parámetros a) Caso 1) α = 0, β = 0, T t FIT t 0,00 0,00 Modulo del Señal de rastreo Caso 2) α = 0, β = 0, T t FIT t 12,4 0,10 Modulo del Señal de rastreo

5 b) Modelo estacional multiplicativo Promedio diario esperado en semana Demanda Índice estacional estacional media