tareas pronósticos - Msc. Ariel Linarte

Carrera: Ingeniería Industrial
Curso: PCP II
Docente: Carlos L. Jave Gutiérrez
EJERCICIOS DE PRONOSTICOS
TÉCNICA No. 1 PROMEDIO MÓVIL SIMPLE (PMS)
Ejemplo:
La empresa Barcel S.A. de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas (o de la demanda) para
uno de sus productos de mayor demanda en el mercado se le conoce como “chicharrones
Barcel “, este pronóstico de la demanda si requiere para el mes de octubre de 2003, para lo
cual se debe considerar que n= 2, 3, 4. Sabiendo que los últimos meses el área de
mercadotecnia ha registrado la información histórica que se indica en la siguiente en la
siguiente tabla
Cuando n= 2
Periodos
Mensuales
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
(D-P)2
30
35
28
20
25
30
35
40
50
¿?
32.5
31.5
24
22.5
27.5
32.5
37.5
45
-4.5
-11.5
1
7.5
7.5
7.5
12.5
20.25
132.25
1
56.25
56.25
56.25
156.25
Σ= 478.5
Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
(D-P)2
30
35
28
20
25
30
35
40
50
¿?
31
27.66
24.33
25
30
35
41.66
-11
-2.66
5.66
10
10
15
121
7.07
32.14
100
100
225
Σ585.21
Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
(D-P)2
30
-
-
-
Cuando n= 3
Periodos
Mensuales
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Cuando n= 4
Periodos
Mensuales
Enero
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Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
35
28
20
25
30
35
40
50
¿?
28.25
27
25.75
27.5
32.5
38.75
-3.25
3
9.25
12.5
17.5
10.56
9
85.56
156.25
306.25
Σ567.62
Nota: En base a esta técnica podemos decir en conclusión que el mejor pronóstico es de 45
unidades porque (D-P)2 es menor con respecto a los otros datos.
Tarea:
La empresa Alfa fabricante de conexiones de plástico, desea estimar la demanda de uno de
estos productos que se llama codo de 90°x 25mm. Esto es para el mes de marzo de 2003 por
lo cual cuenta con la información histórica que se indica. Para efectuar los cálculos se debe
considerar que n = 2, 3, 4. A partir del mejor pronóstico indique si la producción de codos de
90°x 25mm crece o decrece.
Cuando n= 2
Periodos
Mensuales
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
(D-P)2
10
20
20
30
32
27
18
30
25
22
15
17
16
20
18
20
¿?
-
-
-
Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
(D-P)2
10
20
20
-
-
-
Cuando n= 3
Periodos
Mensuales
Noviembre
Diciembre
Enero
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Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
30
32
27
18
30
25
22
15
17
16
20
18
20
¿?
Cuando n= 4
Periodos
Mensuales
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
Enero
Febrero
Marzo
Demanda (D)
Pronósticos (P)
(D-P)
(D-P)2
10
20
20
30
32
27
18
30
25
22
15
17
16
20
18
20
¿?
-
-
-
En conclusión, ¿Cuál es el mejor pronóstico de unidades?, teniendo en cuenta que la
sumatoria total de (D-P)2 sea menor con respecto a los otros datos.
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TÉCNICA No. 3 AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)
Para asignar el valor de ajuste o de ponderación (α) se debe tener en cuente lo siguiente:
• La demanda en condiciones de estabilidad α = 0.1, 0.2 y 0.3
• La demanda en condiciones de estabilidad promedio
• La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos α = 0.7, 0.8 y
0.9.
Ejemplo:
PHP es una empresa que se dedica a la fabricación de artículos higiénicos, el gerente de
mercadotecnia está interesado en conocer el pronóstico de ventas para l mes de octubre del
2003, su exigencia le conduce a utilizar factores de ponderación para α = 0.1, 0.2 y 0.3. Para
lo cual se cuenta con la siguiente información histórica que se indica a continuación. El
cálculo del pronóstico deseado se deberá obtener por AES.
Para α = 0.1
Periodos
Mensuales
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Demanda
(D)
100
120
130
120
140
¿?
Pronósticos
(P)
100
100
102
104.8
106.32
109.68
(D-P)
α (D-P)
P´ = P + α(D-P)
(D-P)2
0
20
28
152
37.68
0
2
2.8
1.52
3.36
100
102
104.8
106.32
109.68
0
400
784
231.04
1134.34
Σ2549.38
Para α = 0.2
Periodos
Mensuales
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Demanda
(D)
100
120
130
120
140
¿?
Pronósticos
(P)
100
100
104
109.2
11.36
117.88
(D-P)
α (D-P)
P´ = P + α(D-P)
(D-P)2
0
20
26
10.8
28.64
0
4
5.2
2.16
5.72
100
104
109.2
111.36
117.08
0
400
76
116.64
820.24
Σ2012.88
Para α = 0.3
Periodos
Mensuales
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Demanda
(D)
100
120
130
120
140
¿?
Pronósticos
(P)
100
100
106
113.2
115.24
122.66
(D-P)
α (D-P)
P´ = P + α(D-P)
(D-P)2
0
20
24
6.8
24.76
0
6
7.2
2.04
7.42
100
106
113.2
115.24
122.66
0
400
576
46.24
613.05
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Tarea:
Con los siguientes datos calcule el pronóstico de ventas o de la demanda para el periodo 9,
considere factores de ajuste 0.3 y 0.5; los datos históricos de ventas así como los periodos se
indican a continuación:
Para α = 0.3
Periodos
Mensuales
3
4
5
6
7
8
9
Demanda
(D)
16
18
20
12
16
20
Pronósticos
(P)
(D-P)
α (D-P)
P´ = P + α(D-P)
(D-P)2
Demanda
(D)
16
18
20
12
16
20
Pronósticos
(P)
(D-P)
α (D-P)
P´ = P + α(D-P)
(D-P)2
Para α = 0.5
Periodos
Mensuales
3
4
5
6
7
8
9
Carrera: Ingeniería Industrial
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TÉCNICA No. 4 AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)
Ejemplo:
Chocolates “Tin larín” S.A, está interesada en conocer el pronóstico de ventas o de la
demanda para el primer trimestre del año 2003, para lo cual usará AED, considerándose 3
factores de ajuste: 0.2, 0.25 y 0.35. La demanda está expresada en miles. Tanto el gerente de
mercado como el de producción de la empresa están interesados en ver gráficamente el
comportamiento de la demanda de este producto a través de:
• Datos o registros históricos
• El mejor pronóstico obtenido por AES
• El mejor pronóstico obtenido por AED
• Los resultados obtenidos para el primer trimestre del año del 2003-02-23
Para α = 0.2
Periodos
Mensuales
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Demanda
(D)
150
180
200
120
140
Pronósticos
(P)
150
150
156
164.8
155.84
152.67
(D-P)
α (D-P)
P´ = P + α(D-P)
(D-P)2
0
30
44
-44.8
-15.84
0
6
8.8
-8.96
-3.10
150
156
164.8
155.84
152.67
0
900
1936
2007.04
250.9
Σ5093.95
para α = 0.25
Periodos
Mensuales
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Demanda (D)
Pronósticos (P) (D-P)
α (D-P)
150
180
200
120
140
150
0
Demanda (D)
Pronósticos (P) (D-P)
0
P´ = P +
α(D-P)
150
(D-P)2
0
para α = 0.36
Periodos
Mensuales
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
150
180
200
120
140
α (D-P)
P´ = P +
α(D-P)
(D-P)2
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TÉCNICA No. 5 MINIMOS CUADRADOS (MC)
Ejemplo:
Panasonic, empresa internacional en su área de pilas desechables, desea calcular el pronóstico
de ventas para el año 2003, teniendo como antecedentes los datos que se muestran en la tabla.
El cálculo del pronóstico se deberá emitir mediante la fórmula general y corroborarse con el
método simplificado que corresponda.
a)
Solución por Fórmula General
Períodos
1990
1991
1992
1993
1994
1995
Σ
Ventas (miles)
85
89
92
95
93
98
552
x
1
2
3
4
5
6
21
xy
85
178
276
380
465
588
1972
x2
1
4
9
16
25
36
91