UD. OP. T3. Previsión de la demanda
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Presentación del Tema 3 (Previsión de la demanda) para la asignatura Organización de la producción de 5º de Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial, curso 2011/2012, de la ...

Presentación del Tema 3 (Previsión de la demanda) para la asignatura Organización de la producción de 5º de Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial, curso 2011/2012, de la Universidad de Deusto.

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UD. OP. T3. Previsión de la demanda Presentation Transcript

  • 1. TEMA 3 PREVISIÓN DE LA DEMANDA Ing. Alex Rayón Jerez http://www.alexrayon.es http://paginaspersonales.deusto.es/alrayon 20 de Septiembre del 2011Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial
  • 2. Índice de contenidos Introducción Tipos de previsión Métodos Recomendaciones Interesados Nuevas tendencias Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial
  • 3. Introducción ConceptoLa previsión de la demanda sirve para anticipar la demanda futurade los productosA menudo se habla de 2 conceptos relacionados: Previsión: se basa únicamente en datos, los cuales se analizan con métodos cuantitativos (datos históricos) Predicción: se basa en intuiciones que el hombre de negocios a menudo tiene o aprende a desarrollar, los cuales se analizan a través de los métodos cualitativos. En períodos no muy largosLa previsión de la demanda se realiza siguiendo un enfoquejerárquico Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 3
  • 4. Introducción Series temporalesEl enfoque jerárquico lleva a considerar distintos tipos deprevisiones dependiendo de su horizonte temporal: a l/p, m/p y c/pSeries temporales Una serie temporal se basa en una secuencia uniformemente espaciada (semanal, mensual, trimestral, etc.) de datos La previsión de series temporales se aplica a la previsión de la demanda Es una herramienta estadística Recoge datos uniformemente espaciados a lo largo del tiempo Frecuencia Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 4
  • 5. Introducción Series temporales (II)Series temporales (continuación) Está integrada por varios componentes Tendencia: movimiento creciente o decreciente de los datos a lo largo del tiempo. Pendiente de la recta Estacionalidad: influencia más o menos de la estación sobre la demanda. Ejemplo: turrón en invieron, la peluquería un viernes o un sábado, etc. Ciclos: como estacionalidad pero con periodicidad variable. Los ciclos económicos, cada 5 ó 7 años se produce un cambio, de bonanza económica a crisis (ciclo capitalista) Variaciones aleatorias: variaciones puntuales. Ejemplo: peluquerías cuando hay comuniones Modelos Aditivos: aquellos en el que los componentes se suman Multiplicativos: se multiplican alguno de los componentes Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 5
  • 6. Introducción InteresadosInteresados en conocer la demanda: Departamento de Marketing Departamento de Producción Departamento Financiero Departamento de Recursos Humanos ProveedoresFactores condicionantes Técnicos, sociológicos, económicos, políticos y tecnológicos Muchos factores fuera de la empresa y muy dinámicos (revisiones periódicas) Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 6
  • 7. Tipos de previsiónAntes se hablaba de previsiones temporales diferentes: Previsión a corto plazo: su horizonte temporal generalmente no excede de los tres meses. Se utiliza para la planificación de la producción en el nivel operativo, así como para la planificación de las compras asociadas Previsión a medio plazo: en general, el horizonte que cubre abarca una duración comprendida entre los tres meses y los tres años Previsión a largo plazo: generalmente abarcan periodos superiores a tres años y se emplea para planificar la producción de productos nuevos y planificar la producción a largo plazo Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 7
  • 8. Métodos TiposLos métodos que se emplean para prever/predecir la demanda sepueden clasificar en dos grantes categorías: 1) Cualitativos o de predicción 2) Cuantitativos o de previsiónAdemás, también se analizará el método estacional multiplicativo Calcular la demanda media estacional año a año Calcular los índices estacionales Demanda real / Demanda media Calcular el índice estacional medio Calcular la previsión de cada estación para el año siguiente: Estimación de la demanda media estacional * Indice Estacional medio Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 8
  • 9. Métodos CualitativosEstos métodos incorporan factores subjetivos de la persona que toma lasdecisionesDentro de este grupo, el más utilizado es el llamado Método Delphi Objetivo: consenso Usado por ejemplo para prevenir catástrofes nucleares (entre otros) Pasos: 1) Formulación del problema 2) Configurar grupo de expertos (no se conocen entre ellos, por eso es anónimo) → cuestionario (preguntas concretas, adecuadas para la respuesta que queramos) 3) Se circulan las opiniones (anonimato). Todos los expertos ven lo que han dicho el resto 4) Posibilidad de cambio de opinión. Los expertos tienen una 2ª ronda de opinión. Si siguen manteniendo su opinión deberán razonarla 5) Justificación de opiniones que difieran de la media Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 9
  • 10. Métodos Cualitativos (II)Método Delphi (continuación) Ventajas Características Formación de un criterio desde la objetividad Anonimato Evita conflictos entre expertos No requiere presencia física Garantiza la libertad de opiniones Resultados en función de las preguntas Permite valorar alternativas de decisión Además de previsión de la demanda, evolución de Desventajas tecnologías, Road-Mapping, Es muy laborioso etc. Es muy costoso: tiempo, dinero, etc. (para los que organizan) Carga de subjetividad → posible solución: variadas rondas Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 10
  • 11. Métodos CuantitativosEmplean diferentes modelos matemáticos que utilizan datoshistóricos y/o variables causales para prever la demanda 1) Media móvil Considerando un periodo de tiempo, utiliza un grupo de valores recientes de los datos para generar una previsión Se podrá aplicar siempre y cuando la demanda oscile en torno a un valor central estable en el tiempo 2) Media móvil ponderada Pondera la demanda de cada período según su importancia relativa Se podrá aplicar siempre y cuando la demanda oscile en torno a un valor central estable en el tiempo Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 11
  • 12. Métodos Cuantitativos (II)¿Cuándo es necesario ponderar las medias? Ejemplo: economía de España La economía española tiene un fuerte componente estacional Las cifras del paro de un mes concreto apenas son comparables con las del anterior si no se realiza una corrección llamada desestacionalización Existen varios métodos para realizar esto: El más simple es utilizar el año móvil: en cada mes se utiliza la media de los últimos 12 meses Si se representa en un gráfico los datos de afiliación a la Seguridad Social (empleo) y paro registrado desde 2007, se ve claramente que no ha habido ninguna mejoría en los últimos meses El empleo sigue cayendo y el paro sigue aumentando Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 12
  • 13. Métodos Cuantitativos (III)Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 13
  • 14. Métodos Cuantitativos (II) 3) Alisado exponencial En relación con la media móvil, este método tiene la ventaja de la flexibilidad con que se ajustan las previsiones a las variaciones de la demanda Se podrá aplicar siempre y cuando la demanda oscile en torno a un valor central estable en el tiempo Previsióni = Previsióni-1 + α (Demanda - Previsión) i-1 0 <= α < = 1 (Ventas próximas a las previstas, α será próximo a 0)También existen métodos cuantitativos causales, que estudian larelación entre 2 variables, comprobando si pueden llegar a ser causay efecto Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 14
  • 15. Métodos Cuantitativos (III) 4) Análisis de correlación r = coeficiente de correlación Se trata de una forma de evaluar la relación entre dos variables 0 < r <= 1 0 < r <= 1 -1 <= r < 0Correlación positiva, si aumenta una variable la otra también No hay correlación Correlación negativa, si Ej: relación entre venta de coches aumenta, la otra decrece y días de sol Ej: policías y delitos Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 15
  • 16. Métodos Cuantitativos (IV) 5) Análisis de regresión Para definir el comportamiento de la variable dependiente Se traza la recta más significativa de un conjunto de puntos Una vez hecho el análisis de correlación, es buscar la recta más significativa de la nube de puntos (como en los gráficos anteriores) Solo vale para los casos que el coeficiente de correlación es alto Coeficiente de correlación n∑ xy − ∑ x∑ y r= n∑ x − ( ∑ x ) n∑ y − ( ∑ y ) 2 2 2 2 Regresión n∑ xy − ∑ x ∑ y ∑ y − b∑ x y = a + bx b = a= n∑ x 2 − ( ∑ x ) 2 nOrganización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 16
  • 17. RecomendacionesAplicada a demanda independiente → las tiendas, que estánpróximas al usuario final. Los que producen para las tiendas tienendependencia (MRP) de que las tiendas vendanMejor aplicada a familias de productos que a productosindividuales Si se aplica a familias se compensa el error entre los productos de ellaSujeta a error → el error se conocerá a posterioriVentajas Disminuye el nivel de incertidumbre (ser proactivo, adelantarse a los acontecimientos. Ser reactivo sería reaccionar frente a acontecimientos) Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 17
  • 18. Interesados¿Quiénes están interesados en conocer la demanda? El departamento de marketing, el departamento de producción, el departamento financiero, el departamento de RRHH y los proveedoresExisten una serie de factores condicionantes: Técnicos: propio de la empresa, clave para saber si será demandado Sociológicos: interés de las personas por el producto. Modas Económicas: relacionado con el nivel de vida/nivel de renta de los países, etc. Políticos: ayudas a trabas que ponen los gobiernos al comercio. Dumping → vender más barato dependiendo del sitio (está penado) Tecnológicos: si se usa tecnología te va a salir más caroTodos estos factores son dinámicos, pero como es a c/p la previsión Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 18
  • 19. Interesados (II)Muchos factores endógneos y exógenos y muy dinámicos(revisiones periódicas) Dentro de la empresa: técnicos y tecnológicos Fuera de la empresa: sociológicos, económicos y políticosTipos (planificación de ventas) A c/p: 0 a 3 meses: para prever la demanda se pueden utilizar las técnicas cuantitativas A m/p: 3 meses a 3 años: cada vez se acortan más esos 3 años: cambian aspectos políticos, sociológicoas, etc. Un mix entre técnicas cualitativas y cuantitativas A l/p: más de 3 años: técnicas puramente cualitativas Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 19
  • 20. Nuevas tendenciasLos métodos anteriores funcionan mejor cuando la demanda nopresenta mucha variabilidadCuando existe variabilidad, se recomienda la utilización de unmétodo colaborativo de previsión denominado ColaborativePlanning, Forecasting and Replenishment (CPFR) Establece un método de comunicación entre fabricantes, vendedores y distribuidores acerca de las previsiones de demanda calculadas por ambas partes y empleando Internet Si hay discrepancias, se envían justificaciones y comentarios acerca de ellas El objetivo es que al final las previsiones de compra de la empresa cliente y las previsiones de venta de la empresa proveedora converjan, de manera que solo se disponga del inventario que se necesite en el momento preciso y no se produzcan rupturas de stock Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 20
  • 21. Nuevas tendencias (II)A la empresa cliente le interesa conocer la capacidad productiva delproveedor y a éste la demanda del clienteAsí se evita el llamado efecto bullwhip o látigo Consiste en que las variaciones de demanda de los consumidores finales se trasladan en sentido inverso de la cadena de suministro, multiplicando sus efectos en cada cambio de nivel El intercambio de información se hace a través de la web y se traduce en unas reglas de colaboración entre distintos eslabones de la cadena de suministro que a menudo se recogen en un contrato La información que se intercambia incluye previsiones, planes de promoción, y información de puntos de venta (entre otros) Esta última información se emplea para detecta la eficacia de las previsiones Incorporación de la Inteligencia Artificial (incluso resolución excepciones) Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial 21
  • 22. ReferencesSitios webPor qué la situación del empleo no ha mejorado http://www.colectivoburbuja.org/?p=605 Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial
  • 23. Copyright (c) 2011 Alex Rayón JerezThis work (but the quoted images, whose rights are reserved to their owners*) is licensed under the Creative Commons “Attribution-ShareAlike” License. To view a copy of this license, visit http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ * http://diposit.ub.edu/dspace/html/2445/2921/graficos/graf64.gif, http://www.ibt.unam.mx/biocomputo/downloads/Apendices%20finales/Ap5_tesis_AManjarrez_archivos/image002.gif, http://www.zonaeconomica.com/files/peru-tdc-4.gif, Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial
  • 24. Profesor: Ing. Alex Rayón Jerez Bilbao, Septiembre 2011 5º de Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial Facultad de Ingeniería Universidad de DeustoDepartamento de Tecnologías Industriales, Facultad de Ingeniería, Universidad de Deusto Avda. de las Universidades, 24, 48007 Bilbao, País Vasco, España Alex Rayón Jerez alex.rayon@deusto.es Para contactar conmigo, muchas formas :-) http://alexrayon.es/alex-rayon-20/ Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial