Pronosticos cbezada

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Pronosticos cbezada

  1. 1. -861060-442595<br />Curso:Investigación Operativa<br />Titulo:Pronósticos<br />Facultad:Facultad de Ingeniería y Arquitectura<br />Profesor:José Villanueva Herrera<br />Fecha de entrega:11-05-2011<br />Alumno:Bezada Sánchez César Alfredo<br />INDICE TOC o "1-3" h z u INTRODUCCION PAGEREF _Toc295356702 h 31.DEFINICIÓN PAGEREF _Toc295356703 h 42.HORIZONTE DE TIEMPO DEL PRONÓSTICO PAGEREF _Toc295356704 h 52.1Pronóstico a corto plazo. PAGEREF _Toc295356705 h 52.2Pronóstico a mediano plazo. PAGEREF _Toc295356706 h 52.3Pronóstico a largo plazo. PAGEREF _Toc295356707 h 53.GENERALIDADES PAGEREF _Toc295356708 h 53.1Validez del pronóstico:. PAGEREF _Toc295356709 h 53.2Objetivo de un pronóstico:. PAGEREF _Toc295356710 h 53.3Lo que se puede pronosticar: PAGEREF _Toc295356711 h 53.4Aspectos claves para formalizar el proceso de pronósticos en las empresas PAGEREF _Toc295356712 h 63.5Necesidades de pronósticos en las empresas: PAGEREF _Toc295356713 h 63.6Costo de malos pronósticos PAGEREF _Toc295356714 h 63.7Los 7 pasos de un Pronóstico PAGEREF _Toc295356715 h 73.8Áreas en donde se utilizan pronósticos. PAGEREF _Toc295356716 h 74.ENFOQUES DE PRONÓSTICOS PAGEREF _Toc295356717 h 74.1Pronóstico cualitativo. PAGEREF _Toc295356718 h 74.2Pronóstico cuantitativo PAGEREF _Toc295356719 h 75.ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO PAGEREF _Toc295356720 h 96.SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE PAGEREF _Toc295356721 h 106.1Definición PAGEREF _Toc295356722 h 106.2Cálculo del nuevo pronóstico PAGEREF _Toc295356723 h 106.3Error del pronóstico PAGEREF _Toc295356724 h 116.4Medidas para el error global del pronóstico PAGEREF _Toc295356725 h 116.4.1Desviación Absoluta Media (MAD) PAGEREF _Toc295356726 h 116.4.2Error Cuadrático Medio (MSE) PAGEREF _Toc295356727 h 116.4.3Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) PAGEREF _Toc295356728 h 127.APLICACIÓN DEL WINQSB 2.0 PAGEREF _Toc295356729 h 12CONCLUSIONES PAGEREF _Toc295356730 h 17BIBLIOGRAFIA PAGEREF _Toc295356731 h 19<br />INTRODUCCION<br />Hay muchos conceptos para la palabra pronósticos como por ejemplo: “es el proceso de estimación en situaciones de incertidumbre”. O también: “Es el arte y la ciencia de predecir eventos futuros”. Como también lo es: “emitir un enunciado sobre lo que es probable que ocurra en el futuro, basándose en análisis y en consideraciones de juicio”. <br />En este trabajo he decido definirlo como: “Un pronóstico es la estimación anticipada del valor de una variable, convirtiéndose en una herramienta fundamental para la toma de decisiones dentro de las organizaciones”. <br />Mi objetivo en este trabajo es fundamentar la siguiente afirmación: “No hay estrategia efectiva sin un buen pronóstico”.<br />Para lograrlo explicaré ampliamente todo lo relacionado con este tema, como las áreas donde se utilizan, las técnicas de pronósticos, su clasificación, el costo de malos pronósticos, los pasos para aplicar un pronóstico, etc.<br />También se realizara un ejemplo de pronósticos utilizando como herramienta el WinQsb 2.0 realizándolo específicamente por el método cuantitativo de suavizamiento exponencial simple que es un modelo de series de tiempo.<br />DEFINICIÓN<br />Detallando la definición dada en la introducción podemos decir que los pronósticos son predicciones de lo que puede suceder o esperar, son premisas o suposiciones básicas en que se basan la planeación y la toma de decisiones. <br />Algunos escritores consideran que los modelos de pronósticos son técnicas de la ciencia administrativa por varias razones: muchos métodos de pronósticos se apoyan en técnicas matemáticas complejas; el pronóstico se necesita como elemento de otros modelos y algunos pronósticos son una ayuda esencial en la planeación y solución de problemas. <br />En realidad, los pronósticos no sólo se utilizan como elemento de los modelos de solución de problemas mediante la ciencia administrativa, sino que establecen además las premisas a partir de las cuales se elaboran los planes y controles.<br />Dos grandes tipos de pronósticos se emplean como premisas de planeación:<br />Los pronósticos de eventos que no serán influenciados por la organización.<br />Los pronósticos de eventos que serán influenciados al menos en parte, por el comportamiento de la organización.<br />Ciertas variables básicas de carácter económico y social no son afectadas por el comportamiento de la organización. Así, los gerentes no necesitan tener en cuenta las posibles acciones de su empresa cuando efectúan predicciones sobre dichas variables. En cambio, investigarán los principales indicadores de nivel gerencial, entre ellos las estadísticas de comercio en la recopilación de la información que necesitan. Por ejemplo: Si los administradores quieren decidir si deben ampliar los servicios de su universidad, las estadísticas federales les darán alguna idea de las tendencias de inscripción universitaria a largo plazo.<br />Los pronósticos en que repercute el comportamiento de una organización son más difíciles, pues requieren suposiciones acerca de sus acciones y también suposiciones referentes a eventos que escapan a su control. Por ejemplo: Un pronóstico de ventas comienza como un objetivo de la compañía. En el proceso de planeación, los análisis de los gerentes sobre las acciones previstas de la compañía y sobre las respuestas probables de los competidores pueden indicar que los objetivos de ventas no se alcanzarán si no se modifican los programas y políticas actuales.<br />HORIZONTE DE TIEMPO DEL PRONÓSTICO<br /> Pronóstico a corto plazo: Hasta 1 año, pero casi siempre es menor que 3 meses. Ejemplo: Planear compras, programar el trabajo, determinar niveles de mano de obra, asignar el trabajo y decidir los niveles de producción.<br />Pronóstico a mediano plazo: de 3 meses a 3 años. Ejemplo: Planear las ventas, la producción, el presupuesto.<br />Pronóstico a largo plazo: 3 años o más. Ejemplo: Planear nuevos productos, gastos de capital, ubicación o ampliación de las instalaciones.<br />GENERALIDADES<br />Validez del pronóstico: Un pronóstico no es la verdad absoluta, sólo es una aproximación.<br />Objetivo de un pronóstico: Reducir la incertidumbre acerca de lo que puede acontecer en el futuro proporcionando información cercana a la realidad que permita tomar decisiones.<br />Lo que se puede pronosticar: <br />Cualquier situación o variable a la que pueda identificársele un patrón o relación.<br />Pero es más complejo en el área de la economía y los negocios, en donde tales patrones y relaciones cambian con el tiempo y se entremezclan con perturbaciones aleatorias.<br />Tales cambios son mayores a mayor tiempo lo que disminuye la probabilidad de acierto.<br />Aspectos claves para formalizar el proceso de pronósticos en las empresas:<br />Datos confiables y suficientes.<br />Conocimiento de las diferentes técnicas.<br />Una herramienta que permita aplicar las diferentes técnicas.<br />Necesidades de pronósticos en las empresas:<br />Plan estratégico: Pronóstico de ambiente económico y su impacto en la organización.<br />Plan funcional: Pronósticos de ingresos, gastos y utilidades.<br />Plan operativo: Pronósticos de la demanda de productos.<br />Costo de malos pronósticos<br />Tenemos garantía que los pronósticos no van a ser 100% exactos y que además la desviación de los pronósticos tiene un costo implícito, ya sea que los pronósticos fueron altos o fueron bajos respecto a la realidad.<br />El punto fundamental en los pronósticos es ser consistente y lograr la menor desviación respecto a los objetivos:<br />i) Pronosticar por arriba de la demanda tiene entre sus consecuencias exceso de inventario, obsolescencia, reducción de margen para promover su venta.<br />ii) Pronosticar por debajo de la demanda tiene entre sus consecuencias comprar y producir más caro algo que no estaba planeado, incluso pérdida de venta y margen si no reaccionamos a tiempo.<br />Los 7 pasos de un Pronóstico <br />Determinar el uso del pronóstico.<br />Seleccionar los aspectos que se deben pronosticar.<br />Determinar el horizonte del pronóstico.<br />Seleccionar los modelos de pronóstico.<br />Reunir los datos necesarios para elaborar el pronóstico.<br />Obtener el pronóstico.<br />Validar e implantar los resultados.<br />Áreas en donde se utilizan pronósticos.<br />Planeación y control de inventarios.<br />Producción.<br />Finanzas.<br />Ventas.<br />Comercialización, entre otras.<br />ENFOQUES DE PRONÓSTICOS<br />Dada la importancia de predecir las futuras tendencias económicas y de ventas, hay dos métodos fundamentales que se utilizan en estas áreas. (Pronóstico cualitativo y pronóstico cuantitativo).<br />Pronóstico cualitativo: Este método es apropiado cuando los datos confiables son escasos o difíciles de emplear. Por ejemplo: Cuando se introduce un nuevo producto o tecnología, la experiencia pasada no constituye un criterio seguro para estimar cuáles serán los efectos a corto plazo. Este pronóstico implica el uso de juicios subjetivos y esquemas de clasificación para transformar la información cualitativa en estimaciones cuantitativas.<br />Pronóstico cuantitativo: Este hace una extrapolación del pasado o se utiliza cuando se cuenta con suficientes datos estadísticos o confiables para especificar las relaciones existentes entre variables fundamentales.<br />El pronóstico basado en la extrapolación, como un análisis de series de tiempo, recurre a las tendencias pasadas o presentes a fin de proyectar los acontecimientos futuros. Así, los registros de ventas en los últimos años podrían servir para proyectar el patrón de ventas para el próximo año.<br />El pronóstico cualitativo no exige datos numéricos ni estadísticos en la misma forma que el cuantitativo. Este último puede aplicarse si se cuenta con información sobre el pasado, si se le puede especificar numéricamente y si es posible suponer que continuará el patrón del pasado.<br />Los elementos del pronóstico cualitativo son sobre todo, resultado del pensamiento intuitivo, el juicio, y la acumulación de conocimientos.<br />En la siguiente imagen se aprecia los tipos de métodos cualitativos y cuantitativos, siendo el suavizamiento exponencial el método que utilizare para explicar un ejemplo de pronósticos.<br />ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO<br />Como se puede apreciar en el cuadro anterior existen 3 técnicas de pronósticos: <br />Cualitativos.<br />Análisis de series de tiempo.<br />Relaciones causales.<br />El que explicare y aplicare es el de análisis de series de tiempo. <br />El análisis de series de tiempo es el uso de la historia de sucesos durante un periodo para hacer un pronóstico. Los tipos de análisis de series de tiempo son:<br />Promedio móvil simple: Promedio de datos de un determinado periodo.<br />Promedio móvil ponderado: Ponderación relativa de los datos, según la experiencia.<br />Suavizamiento exponencial: Suavizamiento de los datos, reduciendo el peso de los datos menos vigentes.<br />Análisis de regresión.<br />Utilizare el de suavizamiento exponencial simple para aplicar mi ejemplo por WinQsb 2.0 por lo tanto detallare mas sobre este análisis.<br />En la siguiente tabla se compara las 3 técnicas de pronósticos:<br />SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL SIMPLE<br />Definición<br />Gracias al cuadro anterior se observa que este modelo es el más exacto. Por lo tanto la suavización exponencial es una manera de pronosticar la demanda de un producto en un periodo dado. Estima que la demanda será igual a, por ejemplo, la media de los consumos históricos para un periodo dado, dando una mayor ponderación a los valores más cercanos en el tiempo. Además, tiene en cuenta el error de pronóstico actual en los siguientes pronósticos.<br />Cálculo del nuevo pronóstico<br />Nuevo pronóstico = pronóstico del periodo anterior + α (demanda real en mes anterior – pronóstico del periodo anterior)<br />F1 = Ff-1 + α (Af-1 – Ff-1)Matemáticamente se puede escribir así:<br />Donde:<br />F1 = Nuevo pronostico<br />Ff-1 = Pronóstico anterior.<br />α = Es la ponderación, o constante de suavizado, elegida por quien pronostica, que tiene un valor entre 0 y 1.<br />Af-1 = Demanda real en el periodo anterior.<br />Alfa representa el nivel de uniformidad y velocidad de reacción a las diferencias entre el pronóstico y el valor real. Es un valor subjetivo, el gerente decide su valor. El valor de alfa para demandas estables se encuentra entre 5% y 15%. Si la demanda es creciente alfa debe estar entre un 15% y 40%, mientras más alto sea la demanda, mayor será alfa y más exacto será el pronóstico.<br />Error del pronóstico<br />Mide la precisión del modelo de pronóstico que se ha usado, comparando los valores pronosticados con los valores reales u observados.<br />Si Ft denota el pronóstico en el periodo t, y At denota la demanda real del periodo t, el error de pronóstico (o desviación) se define como:<br />Error del pronóstico = At - Ft<br />Medidas para el error global del pronóstico<br />MAD = ∑ Ireal – pronósticoInDesviación Absoluta Media (MAD): Su valor se calcula sumando los valores absolutos de los errores individuales del pronóstico y dividiendo entre el número de periodos de datos (n)<br />MSE = (errores de pronóstico)2nError Cuadrático Medio (MSE): Es una segunda forma de medir el error global del pronóstico. El MSE es el promedio de los cuadrados de las diferencias entre los valores pronosticados y observados. Su fórmula es:<br />Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE): Este se calcula como el promedio de las diferencias absolutas entre los valores pronosticados y los reales y se expresa como porcentaje de los valores reales. Es decir, si hemos pronosticado n periodos y los valores reales corresponden a n periodos, MAPE, se calcula como:<br />MAPE = 100i=1n|real i – pronóstico i|real in<br />APLICACIÓN DEL WINQSB 2.0 <br />Hemos llegado al desarrollo de un problema de suavización exponencial utilizando el WinQsb 2.0. El problema es el siguiente:<br />Durante los últimos 8 trimestres, el Puerto del Callao ha descargado de los barcos grandes cantidades de grano. El jefe de operaciones del puerto quiere pronosticar las cantidades de grano a descargar para los dos siguientes trimestres con un α igual a 0.5. Las cantidades de gramos descargados en los últimos 8 trimestres son:<br />TrimestreToneladas Descargadas11802168315941755190620571808182<br />Primero se abre el programa Forecasting and Linear Regression del WinQsb 2.0, luego se da clic en time series forecasting (Pronóstico de serie de tiempos). En Problem title se pone el título del problema. En el Time Unit se escribe la unidad de tiempo a utilizar en este caso trimestres. En Number of Time Units (Periods) se pone la cantidad de periodos analizados, en este caso 8. Finalmente se da en OK.<br />Después aparece esta tabla, en la cual se debe llenar los datos dados por el problema en el Historical Data. Luego se da clic en el menú Solve and Analyze y se vuelve a dar clic en perform forecasting. <br />Aparecerá una ventana en la cual me da todos los métodos de solución de series de tiempo, como mencione desde un principio escogí el suavizado exponencial simple (Single exponential smoothing). Al escoger esta opción en la derecha de la ventana me aparecieron cuadros de información para rellenar. Utilice los dos primeros: Number of periods to forecast y Smoothing constant alpha. En el primero me piden el numero de periodos que pronosticara el programa (2 trimestres) y el segundo me pide la constante alfa (α=0.5). Finalmente doy en OK.<br />Finalmente me dará la siguiente tabla:<br />El pronóstico que me da el WinQsb es que tanto en el trimestre 9 como 10 habrán descargas de 184.1719 toneladas de gramos en el Puerto del Callao.<br />También me da los siguientes errores:<br />Error de pronostico acumulado (CFE) = 8.34375<br />Desviación media absoluta (MAD) = 13.77232<br />Error medio cuadrático (MSE) = 228.292<br />Error medio porcentual absoluto (MAPE) = 7.573289<br />Señal de senda (Equivale a la división entre CFE y MAD) = 0.6058347<br />Coeficiente de determinación (R-square) = 0.3754264<br />CONCLUSIONES<br />El pronóstico es una serie de datos que en base a una serie de estudios determinan la demanda en un futuro de un determinado producto.<br />Pronosticar es necesario porque permite tomar decisiones gerenciales en base a la planeación a largo plazo.<br />Pronosticar también permite tomar decisiones a corto plazo que involucran la selección del proceso, planeación de la capacidad y programación de la producción.<br />El modelo cualitativo es subjetivo, sentencioso; basado en estimaciones y opiniones.<br />El modelo cualitativo no se basa sobre el análisis estadístico de los datos históricos sino sobre la expresión personal.<br />El modelo cuantitativo se basa en el manejo de datos numéricos históricos.<br />El análisis de series de tiempo usa la historia de los sucesos durante un periodo para hacer un pronóstico.<br />El método más exacto es el de suavizado exponencial simple, sin embargo el mejor método depende de los datos, el propósito y la perspectiva del pronosticador.<br />Los métodos de pronósticos que más éxito han tenido son relativamente los más simples.<br />Cuando los datos históricos son relativamente largos y no muy ruidoso, hay un beneficio sustancial invirtiendo tiempo ajustando un modelo de pronóstico a cada registro.<br />Muchas series de tiempo son extremadamente ruidosas. La información de un registro histórico individual podría no ser suficiente para escoger el mejor método de pronóstico.<br />Alfa es un valor subjetivo ya que el gerente decide su valor.<br />MAD mide el promedio de los errores en unidades mientras que el MAPE mide el promedio de error en porcentaje.<br />BIBLIOGRAFIA<br />http://sistemas.itlp.edu.mx/tutoriales/procesoadmvo/tema2_9.htm<br />http://www.monografias.com/trabajos4/pronosticar/pronosticar.shtml<br />http://www.monografias.com/trabajos41/pronosticos-estadisticos/pronosticos-estadisticos2.shtml<br />http://www.gestiopolis.com/recursos/experto/catsexp/pagans/mar/50/pronostico.htm<br />http://es.wikipedia.org/wiki/Pron%C3%B3stico_de_demanda<br />http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:CjKGNwpVTQ8J:www.scribd.com/doc/8010923/Uso-Del-Winqsb+pronosticos+en+winqsb&cd=1&hl=es&ct=clnk&gl=pe&source=www.google.com.pe<br />http://www.slideshare.net/joseo/pronosticos?src=related_normal&rel=105414<br />

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