OPERATION MANAGEMENT ® 2014

OPERATION MANAGEMENT ® 2014 Prof. Gustavo Canepa Vivanco

PLANEACION DE DEAMANDA:

FORECASTING

SESION


Forecasting: La Capacidad de Anticiparse al Futuro

“... Si hubiese sabido lo que pasaría, entonces... “

“... Lo único constante es el cambio... “


¿Finanzas se apoya en pronósticos de LP para

proyectar las necesidades de capital?

¿RRHH, utiliza los pronósticos para estimar el número

de trabajadores necesarios?

¿Los SI, aplica y diseña sistemas de pronósticos?

Marketing, ¿desarrolla pronósticos de ventas?

El área de operaciones, ¿utiliza los pronósticos para

programar trabajadores, reabastecimiento de

inventarios a CP y planifica la capacidad a LP?


¿Qué son los Pronósticos o Forecasts?

Arte y ciencia de predecir

acontecimientos futuros.

Base de todas las decisiones

empresariales:

Producción.

Inventario.

Personal.

Instalaciones.

¡Venderá 100

millones!


Forecasting o Estimación

El Forecasting, consiste en la estimación y análisis de la demanda futura para un producto en particular, componente o servicio, utilizando indicadores

históricos de ventas, estimaciones de marketing e información promocional a través de diferentes técnicas de previsión.

Esta gestión implica reconocer, predecir, coordinar y controlar las fuentes de

demanda existentes para que el sistema empresa pueda usarse de manera eficiente.

• Económicos

• Demanda (Unidades, Dinero)

• Recursos (Infraestructura, Materias Primas, Personal, etc.)

• Tecnológicos

• Clima


• Pronóstico a corto plazo:

– Cobertura de hasta un año, generalmente inferior a

los tres meses.

– Programación de trabajos, asignación de tareas.

• Pronóstico a medio plazo:

– Entre tres meses y un año.

– Planificación de las ventas, de la producción y del

presupuesto.

• Pronóstico a largo plazo:

– Períodos superiores a un año.

– Planificación de nuevos productos, localización de

las instalaciones.

Tipos de Horizontes Temporales de Pronósticos


Pronósticos a Corto Plazo frente a Largo Plazo

• Los pronósticos 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.

• Los pronósticos a corto plazo normalmente

emplean metodologías diferentes a las utilizadas

en el de largo plazo.

• Los pronósticos a corto plazo tienden a ser más

exactos que los realizados a largo plazo.


La Influencia del Ciclo de Vida

del Producto

• Las etapas de introducción y crecimiento

necesitan pronósticos más exactos que en las

etapas de madurez y declive.

• Los pronósticos son útiles para proyectar

– los diferentes niveles de personal

– los diferentes niveles de inventarios

– los diferentes niveles de capacidad de

producción

mientras el producto va de la primera a la última

etapa.


El Ciclo de Vida del Producto

Introducción Crecimiento Madurez Declive

Standardization

Less rapid product changes - more minor changes

Optimum capacity

Increasing stability of process

Long production runs

Product improvement and cost cutting

Little product

differentiation

Cost minimization

Overcapacity in the

industry

Prune line to eliminate

items not returning good

margin

Reduce capacity

Muy importante la previsión.

Fiabilidad del producto y proceso.

Posibilidades y mejoras del producto cGOpetitivas.

Aumento de la capacidad.

Cambio de tendencia para centrarse en el producto.

Atención a la distribución.

La planificación y desarrollo del producto son vitales.

Cambios frecuentes en planificación del producto y proceso.

Lotes de producción pequeños.

Altos costos de producción.

Número de modelos limitado.

Atención a la calidad.

Mejor periodo para aumentar la cuota de mercado.

Es vital planear la I+D

Buen mGOento para cambiar el precio o la imagen de calidad.

Fortalecer el segmento

del mercado.

Es vital controlar el costo

Mal mGOento para cambiar la imagen, el precio o la calidad.

Los costos cGOpetitivos son ahora muy importantes.

Defender la posición en el mercado.

Est

rate

gia

de

GO

/

cues

tio

nes

E

stra

teg

ia d

e la

cG

Op

añía

/

cues

tio

nes

DVD

CD-RGO

Impresoras de

color

Restaurantes para

cGOer en el coche.

Faxes

Furgoneta Ventas

Discos blandos 3 1/2”

Internet

Introducción Crecimiento Madurez Declive

Estandarización.

Cambios de producto menos rápidos; menos cambios anuales de modelo.

Capacidad óptima.

Estabilidad creciente del proceso de producción.

Grandes lotes de producción.

Mejora del producto y reducción de costos.

Poca singularización del

producto.

Minimización de costos.

Sobrecapacidad en la

industria.

Eliminación de productos que

no proporcionan un margen

aceptable.

Reducción de capacidad.

Muy importante los pronósticos.

Fiabilidad del producto y proceso.

Posibilidades y mejoras del producto competitivas.

Aumento de la capacidad.

Cambio de tendencia para centrarse en el producto.

Atención a la distribución.

La planificación y desarrollo del producto son vitales.

Cambios frecuentes en planificación del producto y proceso.

Lotes de producción pequeños.

Altos costos de producción.

Número de modelos limitado.

Atención a la calidad.

Mejor periodo para aumentar la cuota de mercado.

Es vital planear la I + D.

Buen momento para cambiar el precio o la imagen de calidad.

Fortalecer el segmento de

mercado.

Es vital controlar el costo.

Mal momento para cambiar la imagen, el precio o la calidad.

Los costos son ahora muy importantes.

Defender la posición en el mercado.

Est

rate

gia

de

pro

ceso

s E

stra

teg

ia d

e la

co

mp

añía

/ cu

esti

on

es

Domotización

Banda Ancha

Autos Híbridos

DVD

Celulares (básicos)

CD Ventas

Fax Bluetooth


Tipos de Pronósticos

• Pronósticos económicos: – Dirigidas al ciclo empresarial, por ejemplo, las

tasas de inflación, la masa monetaria, etc.

• Pronósticos tecnológicos: – Predicen el progreso tecnológico.

• Pronósticos de demanda: – Predicen las ventas ya existentes.


Siete Etapas en el Sistema de

Pronósticos

1. Determinar la utilización del pronósticos. 2. Seleccionar los artículos en los que se va a

realizar el pronósticos . 3. Determinar el horizonte temporal de la previsión. 4. Seleccionar el(los) modelo(s) de previsión. 5. Recogida de datos. 6. Realizar el pronóstico. 7. Validar e implementar los resultados.


... Aumentan el problema de ...

• ALTOS COSTOS DE GESTION DE STOCKS Y OBSOLESCENCIA

• INCREMENTO DE LOS TIEMPOS DE CICLOS DE LA CADENA

• BAJOS NIVELES DE SERVICIO AL CLIENTE

• POCO COMPROMISO CON LAS CIFRAS

• MAL DIMENSIONAMIENTO DE LA CAPACIDAD DE LA

CADENA

• IGNORANCIA FRENTE AL IMPACTO DE UNA VARIACION A

LO LARGO DE LA CADENA

Una Mala Gestión del Forecast


• Aleatoria / Predecible

• Estable / Con Tendencia / Estacional

• Rotación Alta / Rotación Baja

• Demanda Elevada / Demanda Baja

• Elevado Costo / Bajo Costo

• Ciclo de Vida del Producto

Análisis de la Demanda


Demanda de un producto representada en un periodo de 4 años con tendencia de crecimiento y estacionalidad

Primer año

Segundo año

Tercer año

Cuarto año

Peack estacional Componente de tendencia

Línea de

demanda

actual

Demanda media

en cuatro años

Dem

and

a d

el p

rod

uct

o o

ser

vici

o

Variación

aleatoria


Enfoques de Pronósticos

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 de

plasma (antes mundial)

Métodos cuantitativos 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 cualitativos


Visión Global de los Métodos

Cualitativos

• Jurado de opinión ejecutiva:

– 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.


Visión Global de los Métodos Cuantitativos

• Enfoque simple

• Medias móviles

• Alisado exponencial

• Proyección de

tendencia

• Regresión lineal

Modelos de

series temporales

Modelos

asociativos


Métodos de Previsión Cuantitativos

Previsión

cuantitativa

Regresión

lineal

Modelos

asociativos

Alisado exponencial

Media móvil

Modelos de series

temporales

Proyección

de tendencia


Promedio Móvil Simple

Modelos de Forecasts

Promedio Móvil Simple

Período (mes)

Demanda

(Uds.)

Pronóstico (n=3)

1

2

3

4

5

6

10

18

29

10+18+29 3

19 15

30 20,67

24,67


Promedio Móvil Ponderado

n

n

n

ntnttt

W

DWDWDWP

1

11211

1

...





Período (mes)

Demanda

(Uds.) Ponderación

1

2

3

4

5

10

18

29

15

30

Pronóstico

6

5%

5%

10%

30%

50%

23,8




Demanda actual, media móvil y media móvil ponderada

0

5

10

15

20

25

30

35

Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic

Mes

Dem

an

da

de

ven

tas Ventas reales

Media móvil

Media móvil ponderada


Relación funcional entre dos o más variables correlacionadas. Se

utiliza para predecir una variable dada la otra. La regresión lineal se

refiere al tipo especial de regresión en la cual la relación entre las

variables forma una línea recta.

Análisis de Tendencia

y = a + bx

2

)(1

2

22

n

Yy

S

xnx

yxnxyb

xbya

n

i

ii

xy

Ecuación de la Recta


Análisis de Tendencia

Desviación

Desviación

Desviación

Desviación

Desviación

Desviación

Desviación

Periodo de tiempo

Val

ore

s d

e la

var

iab

le d

epen

die

nte

bxaY ˆ

Observación

real

Punto en la

línea de

tendencia


Trimestre Ventas

1 600

2 1.550

3 1.500

4 1.500

5 2.400

6 3.100

7 2.600

8 2.900

9 3.800

10 4.500

11 4.000

12 4.900

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ventas

Análisis de Tendencia Ejercicio Práctico


x y xy x*x y*y

1 600 600 1 360.000

2 1.550 3.100 4 2.402.500

3 1.500 4.500 9 2.250.000

4 1.500 6.000 16 2.250.000

5 2.400 12.000 25 5.760.000

6 3.100 18.600 36 9.610.000

7 2.600 18.200 49 6.760.000

8 2.900 23.200 64 8.410.000

9 3.800 34.200 81 14.440.000

10 4.500 45.000 100 20.250.000

11 4.000 44.000 121 16.000.000

12 4.900 58.800 144 24.010.000

Sumatorias 78 33.350 268.200 650 112.502.500

Promedios 6,50 2.779,17 22.350,00 54,17 9.375.208,33

n 12

b 359,6154

a 441,6667

y = 441,6667 + 359,6154x



y = 359,62x + 441,67

0

1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

6.000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Ventas

Lineal (Ventas)



Trimestre Y

13 5.116,7

14 5.476,3

15 5.835,9

16 6.195,5


0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

1 2 3 4 5 6 7

Series1


Modelos de pronósticos, que permiten proyectar tiempos pasados, y considera el factor estacional como una variable importante de

incidencia en el modelo.

Es importante identificar los ciclos que componen la estacionalidad, de forma de estudiar períodos del ciclo equivalentes.


Desestacionalización




Trimestre Demanda

I - 1996

II - 1996

III - 1996

IV - 1996

I - 1997

II - 1997

III - 1997

IV - 1997

Trimestre Demanda

300

200

220

530

520

420

400

700

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

La compañía de automóviles “Car Motion”, desea pronosticar sus ventas trimestrales basada en la tendencia histórica que ha llevado a la fecha. En el cuadro siguiente se muestran dichas ventas. Se pide a usted el pronóstico.


y = 52,262x + 176,07

0

100

200

300

400

500

600

700

800

I II III IV I II III IV

Trimestres

Ve

nta

s

Demanda

Lineal (Demanda)

Se sabe que la ecuación de la tendencia viene dada por

T = 176,07 + 52,26x




Trimestre Demanda

I

II

III

IV

1996 300

200

220

530

Factor Estac.

1997

I

II

III

IV

520

420

400

700

Tendencia

228,33

280,59

332,85

385,11

437,37

489,63

541,89

594,15

1,31

0,71

0,66

1,38

1,19

0,86

0,74

1,18

I

II

III

IV

1,25

0,78

0,69

1,27




Proyección para el Período 1998

Tendencia

646,41

698,67

750,93

803,19

1,25

0,78

0,69

1,27

Factor Estacional

(9)

(10)

(11)

(12)

Trimestre

I - 1998

II - 1998

III - 1998

IV - 1998

Proyección

808

549

525

1.026




Proyección para el Período 1998

0

200

400

600

800

1000

1200

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

FORECAST




• 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 ():

– Toma valores entre 0 y 1.

– Se escoge de forma subjetiva.

• Necesita una cantidad reducida de datos

históricos.

Alisado exponencial


• Ft = At - 1 + (1-)At - 2 + (1- )2·At - 3

+ (1- )3At - 4 + ... + (1- )t-1·A0

– Ft = Valor de la previsión

– At = Valor real

– = Constante de alisado

• Ft = Ft-1 + (At-1 - Ft-1)

– Se utiliza para calcular el pronóstico.


Suavizamiento Exponencial




)(1 tttt PDPP

Pronóstico período t+1

Pronóstico período t

Ponderación del error

Error

Observación: Si la demanda real es estable, se pondría un alfa pequeño para disminuir los efectos de los cambios a corto plazo o aleatorios. Si la demanda real se reduce o incrementa rápidamente, se pondría un alfa grande (cercano a 1) para mantener el ritmo de los cambios.


Usted está organizando una reunión de ventas. Desea predecir el

número de personas que asistirán en el año 2000 mediante el alisado

exponencial ( = 0,10). El pronóstico para 1995 fue de 175.

1995 180 (real)

1996 168

1997 159

1996 175

1999 190




La Sunrise Baking Company comercializa donas a través de una cadena de supermercados de productos alimenticios. Esta compañía ha experimentado problemas de sobreproducción y subproducción debido a errores en las proyecciones. Los datos siguientes corresponden a las últimas 4 semanas. Las donas se hacen para el día siguiente, de manera que la producción para el día domingo es para las ventas del lunes, la producción del lunes es para las ventas del martes y así sucesivamente. La panadería está cerrada los sábados, así que la producción del viernes tiene que satisfacer la demanda del sábado y domingo.

Ejercicio Aplicado

4 Semanas atrás 3 Semanas atrás 2 Semanas atrás Semana Pasada

Lunes 2.200 2.400 2.300 2.400

Martes 2.000 2.100 2.200 2.200

Miércoles 2.300 2.400 2.300 2.500

Jueves 1.800 1.900 1.800 2.000

Viernes 1.900 1.800 2.100 2.000

Sábado

Domingo 2.800 2.700 3.000 2.900


Realice una proyección sobre las siguientes bases:

A. Diaria, utilizando un promedio móvil simple de cuatro semanas

B. Diaria, utilizando un promedio ponderado de 0.4, 0.3, 0.2, y 0.1 para las últimas cuatro semanas

C. ¿Cuál es la tendencia que está teniendo Sunrise?

D. Sunrise está planeando también sus compras de ingredientes para la producción de pan. Si la demanda de pan se había proyectado en 22.000 panes para la última semana y se demandaron realmente 21.000 panes solamente, ¿cuál sería la proyección de Sunrise para esta semana utilizando un ajuste exponencial de 0.10 ?

E. Con la proyección hecha en el punto anterior, suponga que para esta semana la demanda real fue de 22.500, ¿cuál sería la nueva proyección para la semana próxima?

Ejercicio Aplicado

OPERATION MANAGEMENT ® 2014

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