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• Jeysson A Valera Sánchez

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Ejercicio 01: Método Promedio Móvil

El Jefe de operaciones de la fábrica de persianas TapaSol S.A, desea establecer un pronóstico d siguiente semana de su producto estrella "Ofimati". A continuación se presenta la demanda hist las 20 últimas semanas. se pide: Utilice el método del promedio móvil para 3, 4 y 5 períodos Luego valide su modelo y seleccionar el criterio mas apropiado Haga una representación gráfica de su modelo. Haga una interpretación de los resultados obtenidos

Demanda de los 20 últimos semanas N=3 Semana 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Demanda Real 356 383 365 373 399 342 390 338 395 322 450 310 410 344 470 330 412 354 450 400

Pronóstico

Error de Pronóstico

Error Absoluto

medio Móvil

A, desea establecer un pronóstico de demanda para la uación se presenta la demanda histórica del ventas de numero de la MAD DEBE ESTAR ENTRE +-3.75MAD

ado

últimos semanas MAD

Error Acumulado

Señal de Rastreo

DeSmenanldae-rRaParsotrneostico

DeSmenanldae-rRaParsotrneostico

Ejercicio 02: Método Promedio Ponder

Ripley, para su línea de electrodomesticos desea pronosticar la demanda de Televisores que octubre del presente año. A continuación se presenta la demanda de los 20 períodos previos. S El pronosticar las ventas para el siguiente mes aplicar el promedio móvil ponderado de los últimos 3 meses con factores 2, 3 y 4 respectivamente. Valide su modelo y seleccionar el criterio mas apropiado Haga una representación gráfica de su modelo. Haga una interpretación de los resultados obtenidos

Demanda de los 12 últimos meses Mes

1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00 14.00 15.00 16.00 17.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

Demanda Real 1,004 1,150 1,030 1,057 1,139 997 1,092 1,033 1,063 1,003 1,014 1,074 1,040 959 1,142 958 1,035 1,150 1,129 997

Pronóstico

490.20 478.45 481.95 486.55 466.50 479.65 466.35 464.45 460.10 467.90 466.70 466.05 458.90 475.60 461.85 492.40 499.05

Error de Pronóstico

566.80 660.55 515.05 605.45 566.50 583.35 536.65 549.55 613.90 572.10 492.30 675.95 499.10 559.40 688.15 636.60 497.95

Error Acumulado

566.80 1227.35 1742.40 2347.85 2914.35 3497.70 4034.35 4583.90 5197.80 5769.90 6262.20 6938.15 7437.25 7996.65 8684.80 9321.40 9819.35 Señal de Rastr eo

Señal de Rastreo 1.60 1.40 1.20 1.00 0.80 0.60

Señal de Rastreo 1.60 1.40 1.20 1.00 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17

En el grafico se puede ver los patrones de comportamiento deficientes para la venta d

omedio Ponderado

car la demanda de Televisores que venderá el mes de manda de los 20 períodos previos. Se solicita:

promedio móvil ponderado de los

2 últimos meses Error Absoluta

MAD

566.80 660.55 515.05 605.45 566.50 583.35 536.65 549.55 613.90 572.10 492.30 675.95 499.10 559.40 688.15 636.60 497.95

Señal de Restreo

566.80 897.08 1399.03 1893.76 2461.15 3011.58 4041.35 4103.04 4652.11 5255.01 5814.65 6318.53 6976.54 7477.21 8042.53 8724.59 9350.69

1.00 1.37 1.25 1.24 1.18 1.16 1.00 1.12 1.12 1.10 1.08 1.10 1.07 1.07 1.08 1.07 1.05

Señal de Rastr eo

Señal de Rastreo

Column I

Señal de Rastreo

Column I

8

9

10 11 12 13 14 15 16 17

ortamiento deficientes para la venta de electrodomesticos de Ripley .

Ejercicio 03: Método Suavizado Exponec

En el puerto del Callao se descarga azúcar procedente de países latinoamericanos. El adm operaciones del puerto desea emplear el método de suavizado exponencial para pronosticar descarga para el siguiente período. Asume que el pronóstico del primer período fue de 1075 tn. S su modelo y grafíquelo. El pronosticar la demanda de azúcar para el mes 13, para ello utiliza valores de alfa de 0.10, 0.80, 0.50. Valide su modelo y seleccionar el criterio mas apropiado Haga una representación gráfica de su modelo. Haga una interpretación de los resultados obtenidos alfa

0.10

Demanda de los 12 últimos meses c 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 11.00 12.00 13.00

Demanda Real 1155 1128 1095 1125 1140 1170 1230 1170 1215 1140 1146 1185

Pronóstico 1075

Error de Pronóstico

Error Absoluto

MAD

do Exponecial

tinoamericanos. El administrador de encial para pronosticar el tonelaje de período fue de 1075 tn. Se pide:. Valide

lores de alfa de 0.10,

meses Error Acumulado

Señal de Restreo

Ejercicio 04: Pronósticos: Regresión Lineal SiderPerú S.A. produce fierro corrugado para la industria de la construcción. Durante más de un año, la planta de producción ha operado a casi plena capacidad. El gerente de planta, estima que el crecimiento en las ventas continuará y desea desarrollar un pronóstico a largo plazo que se usará para planear las necesidades de x para los siguientes y las instalaciones tres años. Se han Ventas anuales (miles de unidades) totalizado las Año cifras de ventas correspondientes a los 1 75,600 últimos diez años: 2 80,400 3 95,600 4 120,600 5 121,700 6 128,000 7 125,000 8 131,800 9 134,600 10 138,900

Se pide: (a). Realizar un pronóstico para los siguientes tres años; (b). Validar el modelo; (c). Establecer rangos para niveles de confianza del 90% para cada pronòstico..

. Validar el modelo; (c). òstico..

a 76900 b 6967.272727 R 0.922273544 r 0.922273544

�=𝒂+𝒃�

Ejercicio 05: Pronósticos Estacionales Ventas trimestrales (miles de unidades) T1 T2 T3 T4

Año

Totales Promedio trimestral

520 590 650 1,760 586.7

730 810 900 2,440 813.3

820 900 1,000 2,720 906.7

530 600 650 1,780 593.3

Indice de Estacionalidad (IE)**

0.809

1.122

1.251

0.818

1 2 3

Total Anual

2,600 2,900 3,200 8,700 725

DESESTACIONALIZAMOS: Año

Datos desestacionalizados Q2 Q3

Q1

1 2 3

Q4

642.8 729.3 803.5

650.6 721.9 802.1

655.5 719.4 799.4

647.9 733.5 794.6

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

Y 642.8 650.6 655.5 647.9 729.3 721.9 719.4 733.5 803.5 802.1 799.4 794.6

y2 413191.84 423280.36 429680.25 419774.41 531878.49 521139.61 517536.36 538022.25 645612.25 643364.41 639040.36 631389.16

x2 1 4 9 16 25 36 49 64 81 100 121 144

Xy 642.8 1301.2 1966.5 2591.6 3646.5 4331.4 5035.8 5868 7231.5 8021 8793.4 9535.2

78

8700.5

6353909.75

650

58964.9

Analisis de regresion: PERIODO Año 1, Q1 Año 1, Q2 Año 1, Q3 Año 1, Q4 Año 2, Q1 Año 2, Q2 Año 2, Q3 Año 2, Q4 Año 3, Q1 Año 3, Q2 Año 3, Q3 Año 3, Q4 TOTALES

Realizamos la regresion lineal: a= b= Y=

615.421 16.865 615,421 + 16,865X

Reemplazamos el valor de x con 13, 14, 15, y 16 Y13= Y14= Y15=

834.666 851.531 868.396

Y16=

885.261

Estacionalizamos los pronosticos: TRIMESTRE

IE

Q1 Q2 Q3 Q4

0.809 1.122 1.251 0.818

Pronosticos Pronosticos Desestacion estacionaliz alizados ados

834.666 851.531 868.396 885.261

675 955 1086 724

El gerente de planta de AVINKA S.A, está intentando planear las necesidades de efectivo, personal y materiales y suministros para cada trimestre del próximo año. Los datos de ventas trimestrales durante los últimos tres años razonablemente parecen reflejar el patrón de resultados estacional que debe esperarse en el futuro. Si pudiera estimar las ventas trimestrales del siguiente año, podría determinar las necesidades de efectivo, material, personal y suministro.

necesidades de efectivo, año. Los datos de ventas en reflejar el patrón de mar las ventas trimestrales ial, personal y suministro.

Ejercicio 06: Método Causal

Una empresa que fabrica cajas de cartón hace cajas para Camisas. El departamento de planeación de operac pronóstico adecuado y preciso de cajas para camisas de un cliente está en relación estrecha con los gastos éste, el cual se puede obtener por adelantado antes de realizar el gasto. El departamento de planeación de op interesado en establecer la relación entre la promoción de la empresa de camisas y las ventas. Una vez que e establecido, las órdenes de compra de las cajas para camisas, en dólares, pueden expresarse como porcenta

Publicidad y ventas trimestrales Publicidad ($)

Trimestre 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Ventas ($)

200,000

2,300,000

500,000

6,780,000

750,000

9,440,000

600,000

8,110,000

400,000

5,600,000

800,000

9,700,000

250,000

3,000,000

350,000

4,900,000

450,000

6,100,000

500,000

6,400,000

artamento de planeación de operaciones sabe que un n relación estrecha con los gastos de promoción de departamento de planeación de operaciones está amisas y las ventas. Una vez que eso se haya pueden expresarse como porcentaje fijo de las ventas.