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Antes de Comenzar, recordar que la empresa en las primera semanas recién se estableció, entonces no seria lógico tratar los datos del comienzo con el mismo nivel de significancia que con los últimos datos, estimamos que los datos mas relevantes se vienen a partir de la semana 16.

Cuna 380 360 340 320 300 280 260

240 220 200 0

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Comentarios  

El Proceso aumenta, es un poco cuestionable si decimos que aumenta en forma “ estable”. Se recomienda un método basado en Comportamiento constante con tendencia, pudiendo ser; Suavizamiento doble, o Suavizamiento de HoltWinters con TENDENCIA.  Un pronostico con suavizamiento exponencial simple tendría una reacción atrasada al crecimiento, es decir el pronostico tendrá una subestimación a la demanda real.  Por ello ( punto anterior ) los métodos considerados la exactitud es mas aceptable, pero OJO que mientras el pronostico sea a Largo plazo, mas cuestionable serán sus resultados, menos aceptables.

Banco 140 130 120 110 100 90 80

70 0

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Comentarios    

Al no tener mas datos, suponemos que es razonable que el patrón del comportamiento del pasado seguirá en el futuro. Comportamiento de tendencia Contante Últimos datos mas relevantes que los primeros, por ahí un promedio móvil, “n” pequeño, pues presenta variaciones considerables en el tiempo ( método por ultima instancia ) Caso fuera suavizamiento exponencial, se considera un “alfa” pequeño para dar pronostico mas sensible al dato mas reciente, 2 a 10.  RERCUERDE, un alfa pequeño ha de suponer que los datos históricos fueron respondidos por variables aleatorias.  OJO, si queremos responder bien a los costos por no considerar la variable Aleatoria en la función, entonces es mejor un “alfa” grande .  En TODO CASO, se elegirá un “alfa” con valores mas apegados al dato mas reciente.

Columpio 350 300 250 200 150 100 50 0 0

20

40

60

80

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Comentarios 

Observamos 2 diferentes ciclos ( a partir del periodo 16).  Periodo 14 al 39 ( 26 Periodos )y 66 al 91.( 26 periodos )  Periodo 40 al 65 (26 periodos ) y 92 al 11 (25 periodos )  Pensamos que los mas lógico es aplicar un pronostico por cada comportamiento.  Analizaremos esos pronósticos por separado, mediante graficas de apilamiento, si es factible la optar por un método estacional.

120

Comportamiento 1

Comportamiento 2

400

40

350

35

300

30

250

25

200

20

150

15

100

10

50

5

0

0 0

2

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0

2

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Comentario, comportamiento 1    

El comportamiento de estos datos es demasiado cuestionable, a excepción de algunos periodos ( 6,7,10,14,15,18,20,24,26 un total de 9 de 26 ) El método por estacionalidad que se tenia previsto, queda fuera como alternativa. El método por suavizamiento puede ser mas efectivo, pero se utilizara un alfa mas grande para que el pronostico sea mas sensible al dato mas reciente, y así tener mas a proximidad. Si queremos tener un pronostico que actué ala defensiva es mejor usar un promedio simple o promedio móvil.

Comentario, comportamiento 2   

Aquí falta un periodo por llenar ( 26 ) , por tanto consideramos que es importante cubrir primero ese periodo y luego seguir con el comportamiento 1 Hablando particularmente de este comportamiento, es menos cuestionable decir que tiende a hacer constante que el comportamiento 1, pues sus puntos máximos y mínimos no están tan alejando del promedio. Entonces utilizaremos suaviza miento exponencial o promedio móvil, discutiremos los resultados de los promedios móviles ( se tomara el mismo criterio para “n” dicho en las ventas de “Bancos”), y después tomaremos la decisión junto con los suavizamientos ( se tomara el mismo criterio para “alfa” dicho en el las ventas de “Bancos”)