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1 Previsión

2 Contenido Qué es la previsión? Horizontes temporales de la previsión La influencia del ciclo de vida del producto Tipos de previsiones La importancia estratégica de la previsión Recursos humanos Capacidad Gestión de la cadena de suministros Siete etapas en el sistema de previsión

3 Contenido Enfoques de la previsión Visión global de los métodos cualitativos Visión global de los métodos cuantitativos Previsión de series temporales Descomposición de una serie temporal Enfoque simple Medias móviles Alisado exponencial Alisado exponencial con ajuste de tendencia Proyecciones de la tendencia Variaciones estacionales en los datos Variaciones cíclicas en los datos

4 Contenido Métodos de previsión causal: análisis de regresión y correlación Utilización del análisis de regresión para realizar previsiones Error estándar de la estimación Coeficientes de correlación para las rectas de regresión Análisis de regresión múltiple Seguimiento y control de las previsiones Alisado adaptable Previsión enfocada Previsión en el sector servicios

5 Objetivos de aprendizaje Cuando haya completado este capítulo, debe ser capaz de: Identificar o definir: Previsión Tipos de previsión Horizontes temporales Enfoques de la previsión

6 Objetivos de aprendizaje Cuando haya completado este capítulo, debe ser capaz de: Describir o explicar: Medias móviles Alisado exponencial Proyecciones de tendencia Análisis de regresión y correlación Medidas de precisión de la previsión

7 PLANIFICACIÓN N DE VENTAS Y OPERACIONES Es un proceso dinámico, que permite pronosticar el desarrollo del negocio y constituye la base para el desarrollo de todos los planes departamentales de la compañía, debe ser revisado mensualmente. Beneficios Apoya el manejo adecuado de los recursos, inventarios, costos y capacidad de respuesta ante el cliente. La base de la planificación de ventas y operaciones son las técnicas de pronósticos que se clasifican en cuantitativas y cualitativas.

8 FACTORES QUE DEBEN PRONOSTICARSE

9 Qué es la previsión? Arte y ciencia de predecir acontecimientos futuros. Venderá 200 millones de dólares! Base de todas las decisiones empresariales: Producción. Inventario. Personal. Instalaciones.

10 Tipos de horizontes temporales de la previsión Previsión a corto plazo: Cobertura de hasta un año, generalmente inferior a los tres meses. Programación de trabajos, asignación de tareas. Previsión a medio plazo: Entre tres meses y tres años. Planificación de las ventas, de la producción y del presupuesto. Previsiones a largo plazo: Periodos superiores a tres años. Planificación de nuevos productos, localización de las instalaciones.

11 Previsiones a corto plazo frente a previsiones a largo plazo Las previsiones a medio y largo plazo tratan de asuntos más extensos, y apoyan las decisiones de gestión que conciernen a la planificación y los productos, las plantas y los procesos. Las previsiones a corto plazo normalmente emplean metodologías diferentes a las utilizadas en las previsiones a largo plazo. Las previsiones a corto plazo tienden a ser más exactas que las realizadas a largo plazo.

12 La influencia del ciclo de vida del producto Las etapas de introducción y crecimiento necesitan previsiones más largas que las de madurez y declive. Las previsiones son útiles para proyectar los diferentes niveles de personal los diferentes niveles de inventarios los diferentes niveles de capacidad de producción mientras el producto pasa de la primera a la última etapa.

13 Tipos de previsiones Previsiónes económicas: Dirigidas al ciclo empresarial, por ejemplo, las tasas de inflación, la masa monetaria, etc. Previsiónes tecnológicas: Predicen el progreso tecnológico. Predicen el nacimiento de nuevas ventas. Previsiones de demanda: Predicen las ventas ya existentes.

14 Siete etapas en el sistema de previsión 1. Determinar la utilización de la previsión. 2. Seleccionar los artículos en los que se va a realizar la previsión. 3. Determinar el horizonte temporal de la previsión. 4. Seleccionar el(los) modelo(s) de previsión. 5. Recogida de datos. 6. Realizar la previsión. 7. Validar e implementar los resultados.

15 Demanda de un producto representada en un periodo de 4 años a con tendencia de crecimiento y estacionalidad Demanda del producto o servicio Picos estacionales Variación aleatoria Demanda media en cuatro años Componente de tendencia Línea de demanda actual Primer año Segundo año Tercer año Cuarto año

16 Demanda real frente a los métodos m de media móvil m y media móvil m ponderada Demanda de ventas Ventas reales Media móvil ponderada Media móvil 0 Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic. Mes

17 Realidades sobre la previsión Raras veces las previsiones son perfectas. La mayoría de las técnicas de previsión asumen que existe cierta estabilidad sostenida al sistema. Tanto las predicciones de familias de productos como las predicciones en conjunto son más precisas que las previsiones de productos individuales.

18 PRONÓSTICOS Y PLANEACIÓN

19 Enfoques de la previsión Métodos cualitativos Se emplean cuando la situación no es clara y hay pocos datos: Productos nuevos. Nueva tecnología. Requieren intuición y experiencia: Por ejemplo, la previsión de las ventas a través de Internet. Métodos cuantitativos Se emplean cuando la situación es estable y existen datos históricos : Productos existentes. Tecnología actual. Requieren ténicas matemáticas: Por ejemplo, la previsión de las ventas de televisiones en color.

20 MÉTODOS CUALITATIVOS

21 Visión n global de los métodos m cualitativos Consenso del comité ejecutivo: Se agrupan las opiniones de un grupo de expertos de alto nivel o de directivos, a menudo en combinación con modelos estadísiticos. Proposición de personal comercial: Las estimación de las ventas esperadas por los vendedores se revisan para ver si se pueden llevar a cabo y luego se obtiene una previsión global. Método Delphi: Proceso de grupo que permite a los expertos realizar las previsiones. Estudio de mercado del consumidor: Requiere información de los clientes.

22 Consenso del comité ejecutivo 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 Corel Corp.

23 Proposición n de personal de ventas Cada vendedor estima las ventas que hará. Se combinan con las previsiones a niveles de distritos y con las nacionales. El representante de ventas conoce las necesidades de los consumidores. Tiende a ser bastante optimista. Ventas 1995 Corel Corp.

24 Proceso de grupo iterativo. 3 tipos de participantes: Los que toman decisiones. El personal de plantilla. Los que responden. Reduce el pensamiento en grupo. Método Delphi Personal de plantilla ( Qué ventas habrá? cuestionarios) Los que toman decisiones ( Ventas?) (Habrá 50 ventas) Los que responden (Habrá 45, 50, 55 ventas)

25 Estudio de mercado Preguntar a los consumidores sobre sus futuros planes de compra. Lo que dicen los consumidores y lo que luego hacen suele diferir. A veces es difícil contestar a las preguntas del estudio. Cuántas horas utilizará Internet la próxima semana? 1995 Corel Corp.

26 Visión n global de los métodos m cuantitativos Enfoque simple Medias móviles Alisado exponencial Proyección de tendencia Regresión lineal Modelos de series temporales Modelos asociativos

27 Métodos de previsión n cuantitativos (no simples) Previsión cuantitativa Modelos de series temporales Modelos asociativos Media móvil Alisado exponencial Proyección de tendencia Regresión lineal

28 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 una previsión basada en los datos pasados: Supone que los factores que han influido en el pasado lo sigan haciendo en el futuro. Ejemplo: Año: Ventas: 78,7 63,5 89,7 93,2 92,1

29 Descomposición n de una serie temporal Tendencia Ciclos Estacionalidad Variaciones aleatorias

30 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

31 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. Respuesta Verano T/Maker Co. Mes, trimestre

32 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. Respuesta Ciclo Mes, trimestre, añoa

33 Variaciones aleatorias Son saltos en los datos causados por el azar y situaciones inusuales. Son debidas a variaciones aleatorias o a T/Maker Co. situaciones imprevistas: Huelga. Tornado. Son de corta duración y no se repiten.

34 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: Y i = T i x S i x C i x R i trimestrales). (si los datos son mensuales o Modelo aditivo: Y i = T i + S i + C i + R i trimestrales). (si los datos son mensuales o

35 Enfoque simple Suponer que la demanda en el próximo periodo será igual a la demanda del periodo más reciente: Por ejemplo, si en mayo hubo 48 ventas, en junio habrá 48 ventas. Es el modelo con la mejor relación eficacia-coste y eficiencia Corel Corp.

36 Medias móvilesm 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 n periodos previos

37 Ejemplo de media móvil m Usted es el director de una tienda de un museo que vende réplicas. Quiere predecir las ventas (000) del año 1998 mediante una media móvil de 3 meses Corel Corp.

38 Año Solución n de la media móvil m Respuesta Yi Media móvil total (n=3) Media móvil (n=3) ND ND ND ND ND ND =15 15/3 = ND

39 Año Solución n de la media móvil m Respuesta Yi ponderada Media móvil total (n=3) Media móvil (n=3) ND ND ND ND ND ND =15 15/3 = =14 14/3=4 2/ ND

40 Año Solución n de la media móvil m Respuesta Yi ponderada Media móvil total (n=3) Media móvil (n=3) ND ND ND ND ND ND =15 15/3=5, =14 14/3=4, ND 5+3+7=15 15/3=5,0

41 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: Media móvil m ponderada = Método de la media móvil m ponderada Σ (ponderación n para el periodo n) ) (demanda en el periodo n) Σ ponderaciones

42 Inconvenientes de los métodos m de media móvilm Al aumentar n veces, las previsiones son menos sensibles a los cambios. No es posible predecir bien la tendencia. Se necesitan muchos datos históricos T/Maker Co.

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

44 Ecuaciones del alisado exponencial F t = αa t -1 + α(1-α)a t -2 + α(1- α) 2 A t -3 + α(1- α) 3 A t α(1- α) t-1 A 0 F t = Valor de la previsión A t = Valor real α = Constante de alisado F t = F t-1 + α(a t-1 - F t-1 ) Se utiliza para calcular la previsión.

45 Ejemplo de alisado exponencial Usted está organizando una reunión Kwanza. Desea predecir el número de personas que asistirán en el año 2000 mediante el alisado exponencial (α = 0,10). La previsión para 1995 fue de Corel Corp.

46 Solución n del alisado exponencial Año Real F t = F t-1 + (A t-1 - F t-1 ) Previsión, F t (α = 0,10) ,00 (Dado) ND 175,00 +

47 Solución n del alisado exponencial Año Real F t = F t-1 + (A t-1 - F t-1 ) Previsión, F t (α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ND

48 Solución n del alisado exponencial Año Real F t = F t-1 + (A t-1 - F t-1 ) Previsión, F t (α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ND

49 Solución n del alisado exponencial Año Real F t = F t-1 + (A t-1 - F t-1 ) Previsión, F t (α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) ND

50 Solución n del alisado exponencial Año Real F t = F t-1 + (A t-1 - F t-1 ) Previsión, F t (α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) = 175, ND

51 Solución n del alisado exponencial Año Real F t = F t-1 + (A t-1 - F t-1 ) Previsión, F t (α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) = 175, ,50 + 0,10( ,50) = 174, ND

52 Solución n del alisado exponencial Año Real F t = F t-1 + (A t-1 - F t-1 ) Previsión, F t (α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) = 175, ,50 + 0,10( ,50) = 174, ND 174,75 + 0,10( ,75)= = 173,18

53 Solución n del alisado exponencial Año Real F t = F t-1 + (A t-1 - F t-1 ) Previsión, F t (α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) = 175, ,50 + 0,10( ,50) = 174, ,75 + 0,10( ,75) = 173, ,18 + 0,10( ,18) = 173, ND

54 Año Real F t = F t-1 + (A t-1 - F t-1 ) Previsión, F t (α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) = 175, ,50 + 0,10( ,50) = 174, ,75 + 0,10( ,75) = 173, ,18 + 0,10( ,18) = 173, ND 173,36 + 0,10( ,36) ) = 175,02

55 Efectos de la previsión n de la constante de alisado α F t = α A t α(1- α)a t α(1- α) 2 A t α= α= 0,10 α= 0,90 Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos α α(1 - α) 10% Hace 3 periodos α(1 - α) 2

56 Efectos de la previsión n de la constante de alisado α F t = α A t α(1- α) A t α(1- α) 2 A t α= α= 0,10 α= 0,90 Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos α α(1 - α) 10% 9% Hace 3 periodos α(1 - α) 2

57 Efectos de la previsión n de la constante de alisado α F t = α A t α(1- α)a t α(1- α) 2 A t α= Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos α α(1 - α) Hace 3 periodos α(1 - α) 2 α= 0,10 10% 9% 8,1% α= 0,90

58 Efectos de la previsión n de la constante de alisado α F t = α A t α(1- α)a t α(1- α) 2 A t α= Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos α α(1 - α) Hace 3 periodos α(1 - α) 2 α= 0,10 α= 0,90 10% 9% 8,1% 90%

59 Efectos de la previsión n de la constante de alisado α F t = α A t α(1- α) A t α(1- α) 2 A t α= α= 0,10 α= 0,90 Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos Hace 3 periodos α α(1 - α) α(1 - α) 2 10% 9% 8,1% 90% 9%

60 Efectos de la previsión n de la constante de alisado α F t = α A t α(1- α) A t α(1- α) 2 A t α= Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos α α(1 - α) Hace 3 periodos α(1 - α) 2 α= 0,10 α= 0,90 10% 9% 8,1% 90% 9% 0,9%

61 Factor de estacionalidad Factor de estacionalidad (o índice). Un factor de estacionalidad es la cantidad de corrección necesaria en la serie de tiempo para ajustarse una estación al año. Usualmente se asocia el término estacional con un periodo del año caracterizado por una actividad determinada. La palabra ciclo se utiliza para indicar los periodos diferentes de aquellos recurrentes en el año de una actividad respectiva. Se puede encontrar dos formas de cálculo: Calculo de la tendencia y el factor estacional con base a una proporción simple. Calculo de la tendencia y el factor estacional con base a una línea recta ajustada manualmente.

62 Medición n del error del pronóstico La previsión general de cualquier modelo de pronóstico promedios móviles, suavizamiento exponencial, o cualquier otro se determina comparando los valores pronosticados con los valores reales u observados. Error del pronóstico= demanda real valor pronosticado. Métodos: Desviación absoluta media MAD Error cuadrático medio MSE Error porcentual absoluto medio MAPE

63 Si se selecciona α Trate de minimizar la desviación absoluta media (DAM) Si: Error de previsión = demanda - previsión Entonces: DAM= errores de previsión n

64 Señal de control - rastreo La señal de control o de rastreo se la calcula como la suma continua de errores del pronóstico (SCEP - RSFE) dividida entre la desviación media absoluta Para partidas de alto volumen de almacenamiento ± 4 MADs Para partidas de poco volumen ± 8 MADs Señal de control = SCEP MAD SCEP RSFE = (DEMANDA REAL EN EL PERIODO i DEMANDA PRONOSTICADA EN EL PERIODO i )

65 Alisado exponencial con ajuste de tendencia Previsión incluyendo la tendencia (PIT t ) = previsión alisada exponencialmente (F t ) + tendencia alisada exponencialmente (T t )

66 Alisado exponencial con ajuste de tendencia F t = α (demanda real de este periodo) + (1- α)(previsión del último periodo + tendencia estimada del último periodo) o F t = α(a t ) + (1- α)f t-1 + T t-1 T t = β(previsión de este periodo - previsión del último periodo) + (1- β)(tendencia estimada del último periodo) o T t = β(f t -F t-1 ) + (1- β)t t-1

67 Alisado exponencial con ajuste de tendencia F t = previsión alisada exponencialmente de la serie de datos en el periodo t. T t = tendencia alisada exponencialmente en el periodo t. A t = demanda real en el periodo t. α = constante de alisado para la media. β = constante de alisado para la tendencia.

68 MÉTODOS CUANTITATIVOS

69 Método de los mínimos m cuadrados Y = a + b x Y = variable dependiente calculada por la ecuación y = punto de los datos variables dependientes y reales a = la ordenada al origen de Y b = inclinación de la línea x = periodo de tiempo a= y b x y = promedio de todas las y b = x. y n x. y _ 2 2 x n x

70 MÉTODOS CUANTITATIVOS Regresión múltiple Y = b a 1.X 1 + a 2.X 2 Se considera una serie de variables, junto con los efectos de cada una en el artículo de interés.

71 Selección n del métodom Desde herramienta sencilla hasta programas costosos En productos es poco costoso: promedio móvil, promedio móvil ponderado, ajuste exponencial. (Se basan en las condiciones del mercado) Para probar utilizar el MAD o RSFE

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