promedio móvil simple, ponderado, (administración de la producción)

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el promedio móvil simple,y ponderado, regresión lineal, y algunos ejercicios sobre administración de la producción resueltos

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promedio móvil simple, ponderado, (administración de la producción)

  1. 1.  MAESTRA: IMELDA  Karen lizeth castillo comean 2°B  ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION
  2. 2. #1  A) en un promedio móvil ponderado con pesos de 0.60, 0.30 y 0.10 calcula el promedio de julio DEMANDA 12 11 15 12 16 15 PONDERADO 0.10 0.30 0.60 3.80 11.40 25.80 4.30
  3. 3.  B) con el promedio móvil simple a 3 meses determine el pronostico de julio DEMANDA 12 11 15 12 16 15 SIMPLE 12.6666667 12.6666667 14.3333333 14.3333333
  4. 4.  C) mediante suavización exponencial simple con una alfa de 0.2 y un pronostico para julio de 13 calcule el pronostico 𝑓𝑦 = 𝑓𝑡 − 1 + 𝑎(𝑎 ± 1 − 𝑓𝑡 ± 1 DEMANDA suavización 12 11 15 12 16 11.26 15
  5. 5.  D)con un análisis de regresión lineal simple calcule la ecuación de la relación de los datos precedentes de la demanda 1 Análisis de tendencia para demanda Datos demanda Longitud 6 Número de valores faltantes 0 Ecuación de tendencia ajustada Yt = 10.80 + 0.771*t Medidas de exactitud MAPE 9.21916 MAD 1.21905 MSD 1.84762
  6. 6. 2 Análisis de tendencia para demanda Datos demanda Longitud 6 Número de valores faltantes 0 Ecuación de tendencia ajustada Yt = 10.80 + 0.771*t Medidas de exactitud MAPE 9.21916 MAD 1.21905 MSD 1.84762 Pronósticos Período Pronóstico 7 16.2 Gráfica de análisis de tendencia de demanda
  7. 7. #2 a) Con análisis de regresión con mínimas cuadradas, ¿Cuál estimaría que Análisis de tendencia para demanda fuera la demanda de cada mes del año entrante ? Datos demanda DEMANDA Longitud 12 4200 Número de valores faltantes 0 4300 Ecuación de tendencia ajustada 4000 Yt = 60.667 + 2.04*t 4400 5000 Medidas de exactitud 4700 MAPE 1.36574 5300 MAD 0.95940 MSD 1.55876 4900 5400 Pronósticos 5700 Período Pronóstico 6300 13 87.167 14 89.205 6000 15 91.244 16 17 18 19 20 21 22 23 24 93.282 95.321 97.359 99.397 101.436 103.474 105.513 107.551 109.590 Gráfica de análisis de tendencia de demanda
  8. 8. Dem . 1 Enero 2 65 pms pmp pms pmp s.exp f t a fi 61 60.00 1.80 .30 61.80 Febrero 62 62.2 62.76 2.04 .30 64.85 3 Marzo 67 62.1 63.99 1.83 .30 65.83 4 Abril 68 64.7 64.5 63.6 66.18 1.94 .30 68.1 5 Mayo 71 65.7 64.7 64.9 68.08 1.93 .30 70.01 6 Junio 73 68.7 68.1 66.7 70.31 2.02 .30 72.30 7 Julio 76 70.7 69.9 68.6 72.53 2.08 .30 74.60 8 Agosto 78 73.7 72.6 70.8 75.02 2.20 .30 77.22 9 sep 78 75.7 74.9 73.0 77.46 2.27 .30 79.33 10 oct 80 77.3 77 74.5 79.21 2.12 .30 81.33 11 nov 84 78.7 78.4 76.1 80.93 2.00 .30 82.93 12 dic 85 80.7 79.8 78.5 83.25 2.09 .30 85.34
  9. 9.  #3 A)con un promedio móvil simple de 4 meses cual es el pronostico para octubre DEMANDA SIMPLE abril 60 mayo 55 junio 75 julio 60 62.5 agosto 80 67.5 septiembre 75 72.5 octubre 72
  10. 10. x y 1 abril 2 mayo 3 junio 4 julio 5 agosto 6 septiembre 7 octubre xy 60 55 75 60 80 75 67 x2 60 110 223 240 400 450 y2 1 4 9 16 25 36 91 3600 3025 5625 3600 6400 5625
  11. 11. Análisis de tendencia para demanda Datos demanda Longitud 6 Número de valores faltantes 0 Ecuación de tendencia ajustada Yt = 54.00 + 3.86*t Medidas de exactitud MAPE 9.2192 MAD 6.0952 MSD 46.1905 Pronósticos Período Pronóstico 7 81 Gráfica de análisis de tendencia de demanda
  12. 12. #4 a)Con un promedio simple de 3 meses ¿Cuál es el pronostico de septiembre? b)Con un promedio móvil ponderado cual es el pronostico de septiembre con valores relativos de 0.20, 0.30 y 0.50 para junio y agosto c)Mediante suavización exponencial simple y suponiendo que el pronostico de junio fue de 130 pronostique las ventas de septiembre con unas constante de suavización a=0.30 Demanda a) Junio 140 Julio 180 Agosto septiembre 170 b) c) ft=130+0.30(170-130) Ft=143 163.3 167
  13. 13. #5  Con un promedio simple a 3 meses ¿Cuál es el pronostico para este mes?  Si este mes la demanda real fue de 300 unidades ¿Cuál seria su pronostico para el mes entrante?  Con suavización exponencial simple ¿Cuál seria su pronostico para este mes si el pronostico uniforme exponencial de hace 3 meses fue de 450 unidades y la constante de uniformidad a=0.20 meses ventas Ene-feb 109 Mar-abril 104 May.jun 150 Jul-ago 170 sep.-oct 120 Nov-dic 100
  14. 14. Jul-ago 121 Sep-oct 141.33 Nov-dic 146.66 Ene-feb 130
  15. 15. #6  A)calcule los pronósticos para los cinco meses restantes con suavización exponencial con a=0.2  B)calcule el MAD de los pronósticos real pronostico a) Enero 100 80 84 Febrero 94 80 82.8 Marzo 106 80 85.2 Abril 80 80 80 Mayo 68 80 77.6 junio 94 80 82.8
  16. 16. mes demanda real desviacion rsfe desv.abs desv.abs suma MAD ts=RSFE/MAD 1 80 100 20 20 20 20 20 1 2 80 94 14 34 14 34 17 2 3 80 106 26 60 26 60 20 3 4 80 80 0 60 0 60 15 4.0 5 80 68 -12 48 12 72 14.4 3.3 6 80 94 14 62 14 86 14.3333333 4.33
  17. 17. Análisis de tendencia para demanda demanda 4200 4300 4000 4400 5000 4700 #7 Datos demanda Longitud 6 Número de valores faltantes 0 Ecuación de tendencia ajustada Yt = 3933 + 143*t Medidas de exactitud #7 Gráfica de análisis de tendencia de demanda MAPE 4.2 MAD 185.7 MSD 49365.1 Modelo de tendencia lineal Yt = 3933 + 143*t 5800 Variable Actual Ajustes Pronósticos 5600 5400 Medidas de exactitud MAPE 4.2 MAD 185.7 MSD 49365.1 demanda 5200 5000 4800 4600 4400 Pronósticos Período Pronóstico 7 4933.33 8 5076.19 9 5219.05 10 5361.90 11 5504.76 12 5647.62 4200 4000 1 2 3 4 5 6 7 Índice 8 9 10 11 12 Gráfica de análisis de tendencia de demanda < AQ Q1ºZW2ZSEWQS
  18. 18. DEMANDA DEMANDA 12.0 11.0 15.0 12.0 16 16.0 15.0 13.4 15 #8 Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA Análisis de tendencia para DEMANDA Modelo de tendencia lineal Yt = 11.60 + 0.471*t Variable Actual Ajustes Pronósticos Medidas de exactitud 9.71595 MAPE 1.31429 MAD 2.18367 MSD 14 Datos DEMANDA Longitud 7 Número de valores faltantes 0 Ecuación de tendencia ajustada Yt = 11.60 + 0.471*t Medidas de exactitud MAPE 9.71595 MAD 1.31429 MSD 2.18367 13 12 Pronósticos 11 1 2 3 5 4 Índice 6 7 8 Período Pronóstico 8 15.3714 Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA

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