Pronósticos

PRONÓSTICO DE LA
DEMANDA
ANÁLISIS DE REGRESIÓN (Método
de mínimos cuadrados)
PLANIFICACIÓN Y PROGRAMACIÓN DE
LA PRODUCCIÓN
(MODELOS ESTOCÁSTICOS) 1
CarlosJ.MolestinaMalta
Administracióndeoperaciones
(Chase,JacobsyAquilano)

Recursos y dinámica
2
Literatura recomendada
• Principios de administración
de operaciones; 7ma
edición; Pearson Education:
Heizer y Render; Págs 121-
123
• Administración de
operaciones, producción y
cadena de suministros; 12va
Edición; McGraw Hill; Chase,
Jacobs, Aquilano; Págs 483-
487
Dinámica del módulo
• Duración: 6 horas
• Clase magistral; ½ hora
• Desarrollo de problemas; 21/2
horas
• Taller de discusión; 3 horas
• Estudio de caso; Duración, 15
días, los primeros siete días se
acepta consultas. Grupos de tres.
• http://produccioncarlin.blogspot.
com/
• Carlos.molestinam@ug.edu.ec

Distribución y objetivos
3
Distribución de la clase
magistral
• Que son pronósticos
• Los pronósticos en la
estrategia de producción
• Proyección de tendencia
• Método de mínimos
cuadrados
• Problema de aplicación
1. Excel
2. Complemento
3. Software POM
Objetivos
• Entender la importancia de
los pronósticos en la
planificación de la
producción
• Modelar un pronóstico a
mediano y largo plazo por el
método de mínimos
cuadrados
• Interpretar el modelo

PRONÓSTICOS
• Pronosticar es tratar de predecir la incertidumbre del futuro
con cierta aproximación a la realidad.
Para esto se han desarrollado muchos modelos cuantitativos;
“modelo de regresión”; “modelo de extrapolación”; “ modelo
condicional”; “ modelo basado en precedentes”; “modelo del
vecino más próximo”; “modelo causal”; etc.
Y modelos cualitativos; “Modelo de juicio experto”; “modelo
DELPHI o de grupo de consenso”.
Veremos pues, los modelos cuantitativos
4

Horizontes de tiempo del
pronóstico
• Este se clasifica por el horizonte futuro que cubre, y son esencialmente
tres horizontes:
1. Pronóstico a corto plazo: Este pronóstico tiene una extensión de
tiempo hasta un año, pero por lo general es menor a tres meses. Se
usa para planear compras, determinar niveles de mano de obra,
asignar trabajo, decidir niveles de producción, programar trabajos. Las
técnicas utilizadas en este tipo de pronóstico, pueden ser MEDIAS
MOVILES (PROMEDIOS), SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL,
EXTRAPOLACIÓN DE TENDENCIAS. Estas, por supuesto son más
exactas que las técnicas de mediano y largo alcance, ya que al
aumentarse el horizonte aumenta la incertidumbre.
2. Pronóstico de mediano plazo: Por lo general este tiene un horizonte
de entre tres meses y tres años.. Es utilizado para planear las ventas,
la producción, el presupuesto y el flujo de efectivo o también en el
análisis de planes operativos.
3. Pronóstico a largo plazo: Casi siempre su horizonte es de tres años o
más. Estos se emplean para planear la fabricación de nuevos
productos, gastos de capital, localización de instalaciones, o su
expansión y para investigación & desarrollo
5

El pronóstico como estrategia de
operaciones
• El pronóstico es la única estimación de la demanda hasta que se
conoce la demanda real. En este axioma radica la importancia
estratégica del pronóstico, lo que permite inferir cambios necesarios
en la estrategia. En el caso de Producción serían tres actividades:
a) Recursos Humanos: La contratación, la capacitación y el despido
de los trabajadores dependen de la demanda anticipada.
Supongamos que RR HHH se ve en la obligación de contratar
nuevo personal sin previo aviso, la capacitación declina y por ende
la calidad de la mano de obra.
b) Capacidad: Cuando la capacidad es inadecuada, los faltantes que
resultan pueden significar entregas poco confiables, pérdida de
Clientes y pérdida de participación en el mercado.
c) Administración de la cadena de suministros: Las buenas
relaciones con el Proveedor y, las ventajas en precio de MP y
partes dependen de pronósticos adecuados. La transportación y
sus precios dependen también de este pronóstico.
6

Métodos cuantitativos
• Hay cinco métodos de pronósticos que emplean datos históricos:
A.Enfoque intuitivo
B.Promedios móviles
C.Suavizamiento exponencial
D.Proyección de tendencias
E.Regresión lineal
Modelos de series de tiempo: Los modelos de series de tiempo
predicen bajo el supuesto de que el futuro es una función del
pasado. Es decir, se observa un periodo del cual se extraen una
serie de datos históricos para hacer un pronóstico.
Modelos asociativos: La regresión lineal incorpora las variables o
los factores que pueden influir en la cantidad a pronosticar.
Modelos de series de tiempo
Modelos asociativos
7

Proyección de Tendencia
Método de mínimos cuadrados
• El método de pronósticos de series de tiempo es la proyección
de la tendencia. Consiste en ajustar una recta a una serie de
datos históricos, para después proyectar dicha recta hacia el
futuro para obtener pronósticos a mediano y largo plazo. Las
ecuaciones pueden ser lineales, exponenciales, cuadráticas;
nosotros estudiaremos la tendencia lineal.
• El enfoque de los mínimos cuadrados minimiza la suma de los
cuadrados de los datos reales respecto a línea de tendencia.
• Una recta de mínimos cuadrados se describe en términos de
su intersección con el eje Y (a) y su inclinación o pendiente (b),
según la siguiente ecuación:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑥
8

Mínimos cuadrados
Método de mínimos cuadrados para encontrar la recta que mejor se ajuste
Donde los círculos son las ubicaciones de los datos históricos observados.
9

El método de los mínimos
cuadrados
• Los Estadísticos han desarrollado ecuaciones que se utilizan para
encontrar los valores de a y b para cualquier recta de regresión, la
pendiente b, se encuentra mediante:
𝑏 =
𝑥𝑦 − 𝑛 𝑥 𝑦
𝑥2 − 𝑛 𝑥2
• La intersección con el eje Y (a), puede calcularse como sigue:
𝑎 = 𝑦 − 𝑏 𝑥
Donde:
b = pendiente de la recta de regresión
a = intersección con el eje Y
x = valores conocidos de la variable independiente
y = valores conocidos de la variable dependiente
𝑥 = 𝑝𝑟𝑜𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝑥
𝑦= promedio de los valores de y
n = número de observaciones o datos 10

Caso de comprensión
• En la tabla siguiente se muestra la demanda de energía
eléctrica en N. Y. Edison durante el periodo 2006 – 2012 en
megawatts. La empresa quiere pronosticar la demanda para el
2013 ajustando una recta de tendencia a estos datos.
Año
Demanda de energía
eléctrica
2006-01-01 74
2007-01-01 79
2008-01-01 80
2009-01-01 90
2010-01-01 105
2011-01-01 142
2012-01-01 122
Ahora, intentaremos desarrollar el caso
manualmente, con función de Excel y
con gráfico de Excel.
A Excel 11

Resumen
• Entender la importancia de los pronósticos en la
planificación de la producción
• Modelar un pronóstico a mediano y largo plazo por el
método de mínimos cuadrados
• Interpretar el modelo
12

Problema en clase
13

• Caso de estudio(recuerde;cuentacon15días,equiposdetres;
paraconsultacuentanconlosprimerossietedías;useellink:
http://produccioncarlin.blogspot.com/
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