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Sistemas Productivos Ing. Luis Otake Ciclo 2018-II

Contenido de la Primera Unidad Semana 01 02 03

Contenido temático Sistemas productivos y administración de la producción Estrategia de operaciones Previsión o pronóstico

Previsión o Pronóstico Semana 03

Contenido ●

¿Qué es la previsión?

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Horizontes temporales de la previsión

●

Tipos de previsiones

●

La importancia estratégica de la previsión

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Etapas en el sistema de previsión

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Enfoques de la previsión

●

Previsión de series temporales

●

Métodos de previsión casual

¿Qué es la previsión? ●

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Es el arte y la ciencia de predecir acontecimientos futuros. Supone la recopilación de datos históricos y su proyección hacia el futuro utilizando algún tipo de modelo matemático.

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No existe un único método óptimo.

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Nunca son perfectas.

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Son costosas y lentas de preparar y controlar.

Horizontes temporales de la previsión ●

Corto plazo (hasta un año) –

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Mediano plazo (hasta 3 años) –

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Planificación de compras, programación de trabajos, programación de necesidades de mano de obra, asignación de tareas y planififcación de niveles de producción Planificación de las ventas, planificación de la producción y de su presupuesto, planificación de caja, análisis de planes operativos.

Largo plazo (más de 3 años) –

Planificación de nuevos productos, gastos de capital, localización o expansión de instalaciones e investigación y desarrollo.

Tipos de previsiones ●

Previsiones económicas –

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Previsiones sobre tecnología –

●

Tratan del ciclo económico prediciendo las tasas de inflación, masa monetaria, construcción de primeras viviendas, y otros indicadores económicos. Pronósticos a largo plazo, referentes a la tasa de crecimiento del progreso tecnológico.

Previsiones de demanda –

Son estimaciones de la demanda de productos o servicios.

–

Previsiones de las ventas que conducen los sistemas de producción, su capacidad y su planificación, y sirven como input para la planificación financiera, de marketing y de personal.

La importancia estratégica de la previsión ●

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Es la única estimación de la demanda hasta que se conozca la demanda real. Determinan las decisiones en muchas áreas: –

Recursos humanos: contratación, formación y despido.

–

Capacidad: insuficiente (incumplimiento de entregas, pérdida de clientes y cuota de mercado) o en exceso (costos se disparan)

–

Gestión de la cadena de suministro: la buena gestión depende de la exactitud de las previsiones

Etapas en el sistema de previsión 1)Determinar el uso de la previsión (¿para qué?) 2)Seleccionar los artículos para los que se va a realizar la previsión 3)Definir el horizonte temporal de la previsión (¿corto, mediano o largo plazo?) 4)Seleccionar el modelo o los modelos de previsión (¿estadísticos, de juicios de opinión o no cuantitativos?) 5)Recopilar los datos necesarios para hacer la previsión 6)Realizar la previsión 7)Validar e implementar los resultados

Algunas consideraciones ●

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Las previsiones rara vez son perfectas. La mayoría de las técnicas de previsión suponen que el sistema tiene cierta estabilidad inherente. Las previsiones de familia de productos son más precisas que las previsiones de productos individuales.

Enfoques de la previsión ●

Análisis cuantitativo (previsiones cuantitativas) –

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Emplean diferentes modelos matemáticos que utilizan datos históricos y/o variables causales para prever la demanda.

Análisis cualitativo (previsiones cualitativas) –

Incorporan factores tales como la intuición de la persona que toma las decisiones, emociones, experiencias personales, y sistemas de valores.

Métodos cualitativos ●

Jurado de opinión ejecutiva –

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Método Delphi –

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Utiliza un proceso de grupo que permite a los expertos realizar previsiones.

Propuesta del personal de ventas –

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Recoge la opinión de un pequeño grupo de directivos de alto nivel a partir de la que se alcanza una estimación conjunta de la demanda.

Se basa en la estimación de las ventas esperadas por los vendedores.

Estudio de mercado –

–

Requiere información de los clientes o clientes potenciales con respecto a los planes de ventas futuros.

Métodos cuantitativos ●

●

Modelos de series temporales: Utiliza una serie de datos pasados, el futuro es una función del pasado. –

Enfoque simple

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Medias móviles

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Alisado exponencial

Modelos asociativos (o casuales): incorpora variables que pueden influir en la cantidad que se va a predecir. –

Regresión lineal

–

Regresión lineal múltiple

Series temporales ●

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Basada en una secuencia de datos uniformemente espaciados (semanal, mensual, trimestral, etc.) Los valores futuros son predichos únicamente a partir de valores pasados. Se desestiman otras variables, sin importar su valor potencial.

Descomposición de una serie temporal ●

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●

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Tendencia: movimiento gradual de subida o bajada de valores de los datos a lo largo del tiempo. Estacionalidad: patrón que se repite cada cierto número de días, semanas, meses o trimestres. Ciclos: patrones en los datos que ocurren cada cierto número de años. Variaciones irregulares o aleatorias: son causadas por el azar y situaciones inusuales; no se pueden predecir.

Descomposición de una serie temporal

Enfoque simple ●

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Supone que la demanda del próximo período es igual a la demanda del último período. Pe. si las ventas de un producto fueron de 68 unidades en el mes de enero, se puede prever que las ventas en febrero serán también de 68 unidades.

Medias móviles ●

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Utiliza la media de los n períodos de datos más recientes para hacer la previsión del período siguiente. Tiende a suavizar las irregularidades a corto plazo en las series de datos.

n = número de períodos (pe. meses)

Cálculo de la media móvil

Medias móviles ponderadas ●

Cuando existe una tendencia o patrón detectable.

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La previsión se hace más sensible a los cambios.

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La elección de las ponderaciones es algo arbitrario, ya que no existe ninguna fórmula para determinarlas.

Medias móviles ponderadas

Medias móviles ponderadas

Demanda real, media móvil y media móvil ponderada

Problemas de las medias móviles ●

Si se aumenta el tamaño de n se tiene una mejora de las fluctuaciones, pero hace que el método sea menos sensible a cambios reales de los datos.

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No son muy buenas a la hora de captar tendencias.

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Requieren un gran número de datos históricos.

Alisado exponencial ●

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Técnica de media móvil ponderada en la que los datos se ponderan mediante una función exponencial. Necesita un reducido número de datos.

Análisis de regresión lineal ●

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Modelo cuantitativo de previsión causal más común. Modelo matemático que utiliza una línea recta para describir las relaciones funcionales entre las variables dependientes e independientes.

Ejemplo de regresión lineal

Ejemplo de regresión lineal

Ejemplo de regresión lineal

Ejemplo de regresión lineal

Ejemplo de regresión lineal

Ejemplo de regresión lineal

Actividades para desarrollar en clase ●

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¿Cómo se previsiona la demanda en la empresa bajo estudio? Desarrolle un caso basado en la empresa bajo estudio en donde se apliquen las siete etapas de la previsión.

Referencias bibliográficas ●

Heizer, J. y Render, B. (2007). Dirección de la producción y de operaciones. Decisiones estratégicas. Octava edición. Madrid: Pearson educación.

Fin de la Sesión Semana 03