Módulo 3 - Lectura 4 - asd fafa sa fasdfasd fas PDF

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Métodos de series de tiempo

Hacia fin de año, los dueños de la empresa SB S. A. han decidido elaborar su plan estratégico para los próximos años. En relación con toda la información que están relevando y los análisis que están realizando, han decidido estimar una proyección de la demanda. Esta proyección se basará en los datos históricos que poseen, para luego extrapolarlos, mediante un método de suavización exponencial. Además, pretenden elaborar un modelo basado en la técnica de promedios de medias móviles. Su decisión se basó en que el promedio de medias móviles le permite asignar distinta importancia a los períodos pasados, ya que piensan que el pasado próximo es más importante que el pasado más lejano, debido a que los negocios se han asentado en el mercado y se han vuelto más reconocidos, entonces sería más representativa esa demanda que la antigua, donde el negocio no era conocido. Por otro lado, y para complementar con el método anterior, han decidido elaborar un modelo con un método de suavización exponencial, ya que, por lo comentado anteriormente, el hecho de que por este método se puedan utilizar pocos datos históricos, permite obtener una proyección tomando en cuenta la demanda más próxima en el tiempo, que es la que consideran más realista hacia el futuro.

Métodos de series de tiempo

Estimación del promedio

Referencias

Revisión del módulo

LECCIÓN 1 de 4

Métodos de series de tiempo

Los modelos para pronosticar con series de tiempo buscan prever el futuro con base en datos pasados o históricos. Es decir, tienen su base en los hechos efectivamente comprobados y acontecidos para, en función de ellos, pronosticar.

Para poder realizar la proyección, en los métodos de series de tiempo se identifican los patrones fundamentales de la demanda que se desea pronosticar, para ver cómo se combinan entre sí y, en función de ello, detallar el patrón histórico observado, a partir de lo cual se elabora un modelo que reproduce dicho patrón. Estos patrones fundamentales de la demanda fueron nombrados en lectura anterior.

SERIES DE TIEMPO .pdf 316.1 KB

“Las series de tiempo son un modo estructurado de representar datos. Visualmente, es una curva que evoluciona a lo largo del tiempo”

(Vermorel,

2012,

https://www.lokad.com/es/que-es-el-

pronostico-de-series-de-tiempo).

C O NT I N U A R

LECCIÓN 2 de 4

Estimación del promedio

Cada serie de tiempo de demanda debe tener, mínimamente, dos de los cinco patrones viables de demanda: el horizontal y el aleatorio (o el azar). A su vez, también es posible que posea patrones de tendencia, estacionales o cíclicos (Krajewski y Ritzman, 2000).

Lo usual es que primero se tome el patrón horizontal, donde lo que se calcula es una media de las demandas. Se estima un promedio de los datos históricos que se poseen.

Resulta útil tomar las técnicas estadísticas para pronosticar series de tiempo. Para que recuerdes, estas son de tres tipos:

1

promedios móviles simples;

2

promedios móviles ponderados;

3

exponencial aminorado o suavización exponencial.

Promedios móviles simples

El método de promedio móvil simple es usado para estimar el promedio; se trata de suprimir los efectos del azar. Resulta útil cuando la demanda no posee fluctuaciones estacionales.

Figura 1: Fórmula de cálculo del promedio móvil simple

Fuente: Elaboración propia con base en Krajewski, Ritzman y Malhotra, 2013.

D t = demanda real en el período t n = número total de períodos en el promedio Ft + 1 = pronóstico para el período t + 1

Figura 2: Promedio simple

Fuente: Timana, 2010, https://es.slideshare.net/jtimana/20-series-de-tiempo

Promedios móviles ponderados

En el promedio estimado, cada demanda histórica puede tener su propia ponderación. La ventaja que presenta es que permite destacar los resultados de la demanda reciente más que los de la demanda anterior; la desventaja que puede presentar es que es menos exacto cuando la demanda presenta picos reiterados y pronunciados.

Figura 3: Fórmula de cálculo del promedio móvil ponderado

Fuente: Elaboración propia con base en Chase, Jacobs y Aquilano, 2009.

Wn = peso que se dará a la venta real en el período t-n D t = demanda real en el período t n = número total de períodos en el promedio Ft+1 = pronóstico para el período t + 1

Figura 4: Promedio ponderado

Fuente: Gestión de operaciones, 2014, https://www.gestiondeoperaciones.net/proyeccion-dedemanda/ejemplo-pronostico-de-demanda-con-media-movil-ponderada/

Suavización exponencial

Se deriva de usar el promedio móvil ponderado, cuando se les da mayor ponderación a las demandas recientes. La principal ventaja es su simplicidad para la aplicación, ya que solo requiere tres datos y es sencilla. Su uso es económico y, por ello, resulta muy atractiva para las organizaciones o compañías que realizan miles de pronósticos. Su desventaja está en la demora en registrar una modificación (Krajewski y Ritzman, 2000).

Figura 5: Fórmula de cálculo de suavizamiento exponencial

Fuente: Elaboración propia con base en Chase et al., 2009.

α = tasa deseada de respuesta o constante de atenuación D t = demanda real en el período t Ft = pronóstico exponencial para el período t Ft+1 = pronóstico exponencial para el período t+1

Figura 6: Suavización exponencial

Fuente: García Pantigozo, 2010, https://es.slideshare.net/calidonauta/ap-tema-15pronosticos-i



De estos tres tipos de métodos, el más utilizado es el de suavización exponencial, por su simplicidad y menor costo.

Selección de un método con series de tiempo

Los gerentes o administradores deben tomar una decisión respecto de la elección del método para elaborar pronósticos con series de tiempo.

Es importante que se tengan en cuenta los factores macro de la industria y los factores micro en los que está inserta la organización. Es vital que se tengan estudiados el mercado, la competencia y los propios productos, que se identifique en qué etapa o ciclo de su vida se encuentran tanto la empresa como los propios productos. A su vez, es crítico conocer si existen ciclos o picos dentro de la demanda de cada producto.

Si bien es viable realizar estimaciones de la demanda, se debe recordar que los pronósticos pueden generar errores. Al saber esto, es importante prevenir o medir el impacto que pueden tener (Krajewski y Ritzman, 2000).

C O NT I N U A R

LECCIÓN 3 de 4

Referencias

Chase, R., Jacobs, R. y Aquilano, N. (2009). Administración de operaciones. Producción y cadena de suministros (12.a ed.). D. F., MX: McGraw-Hill.

García Pantigozo, J. M. (2010). Gráfico de suavizado exponencial [Diapositiva]. En Administración de la producción. Pronósticos [PPT en línea] (p. 48). Recuperado de https://es.slideshare.net/calidonauta/ap-tema-15pronosticos-i

Gestión de operaciones. (2014). [Imagen sin título sobre promedio ponderado].

Recuperado

de

https://www.gestiondeoperaciones.net/proyeccion-de-demanda/ejemplopronostico-de-demanda-con-media-movil-ponderada/

Krajewski, L. y Ritzman, L. (2000). Administración de operaciones. Estrategia y análisis (5.a ed.). D. F., MX: Prentice Hall.

Krajewski, L., Ritzman, L. y Malhotra, M. (2013). Administración de operaciones (10.a ed.). D. F., MX: Pearson Educación.

Timana, J. (2010). Promedio simple [Diapositiva]. En Series de tiempo [PPT en línea] (p. 11). Recuperado de https://es.slideshare.net/jtimana/20-seriesde-tiempo

Vermorel, J. (2012). Series de tiempo. Cadena de suministro. Recuperado de https://www.lokad.com/es/que-es-el-pronostico-de-series-de-tiempo

C O NT I N U A R

LECCIÓN 4 de 4

Revisión del módulo

Hasta acá aprendimos

Localización de la cadena de suministro

–

La localización de la instalación es un proceso donde se determinan los lugares geográficos para las operaciones de la organización. Esto puede incluir solo una planta de fabricación, o toda la firma, y tiene implicancias sobre cada departamento o área de una organización, la manera de llegar al cliente, los costos de producción o hasta los recursos humanos necesarios para lograr la eficiencia a nivel global.

Integración de la cadena de suministro

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La integración de la cadena de suministro incluye procesos internos como externos y estos se encontrarán interconectados, tanto en lo que respecta al flujo de la información entre los distintos componentes como así también al flujo de materia prima y mercadería que deberá llegar al eslabón final, en contacto con el cliente.

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Pronósticos

Todas las áreas funcionales de la empresa se encuentran atravesadas por el proceso de pronósticos. Si pensamos en el pronóstico de demanda, tendría origen en el departamento de marketing o ventas, pero también podemos considerar los pronósticos de materiales para el departamento de compras, o el pronóstico de producción para el departamento respectivo. En tal sentido, todas las áreas se encontrarán entrelazadas a partir de la coherencia que debe haber en las estimaciones de los pronósticos de cada una de ellas.

–

Métodos de series de tiempo

A diferencia de los modelos de regresión, donde se vincula una variable independiente con una dependiente, los modelos de serie de tiempo utilizan información histórica solo de la variable dependiente e identifican patrones subyacentes de la demanda para luego intentar replicarlos.

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