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Pronóstico de la Demanda                       Demanda anual  8,200  8,000  7,800  7,600  7,400                           ...
Pronóstico vs. Predicción• Pronóstico es un proceso de estimación de un  acontecimiento futuro, proyectando hacia el  futu...
Pronóstico vs. Predicción• Pronóstico  Análisis matemático y estadístico de los datos históricos  – Promedios, Regresión  ...
Pronóstico de la DemandaPt   = Proyección de la demanda para el periodo tDt      = Demanda real del periodo t
Método gráfico                                  Demanda8,4008,2008,0007,8007,600                                          ...
Promedio Simple      t 1            Di      i 1Pt      (t    1)
Promedio Simple      D1   D2       D3P4           3      D1   D2       D3   D4P5                4
Promedio del último año               12                      Di               i 1   P13   P24                12          ...
Promedio movil      t 1             Di     i t nPt        n
Promedio móvil n=3     D7    D6    D5P8           3     D8    D7   D6P9           3
Promedio móvil ponderado                    n     Pt                   ki Dt    i                  i 1     donde       n  ...
Promedio móvil ponderadoEjemplo para n=3;   k1 = 0,5 ; k2 = 0,3 y k3 = 0,2P8    0,5 D7 0,3 D6 0,2 D5P9    0,5 D8 0,3 D7 0,...
Suavización exponencial simple Pt      Dt   1   (1   ) Pt   1donde0    1
Doble Suavización exponencial     "                                         "Pt                  Pt (1                    ...
Regresión LinealPt      mt bdonde        n       tDt            t           Dtb                                      2    ...
Regresión Lineal (usando Excel)            Pt    mt bm=SLOPE(rango_Ds;rango_ts)=PENDIENTE(rango_Ds;rango_ts)b=INTERCEPT(ra...
Tendencia                                 Demanda8,4008,2008,0007,8007,600                                                ...
Tendencia• La tendencia se puede obtener utilizando la regresión  lineal (o exponencial, logarítmica, etc.), que permite  ...
Tendencia
Estacionalidad
No Estacionalidad
Estacionalidad  Año    1        2        3        4        5        6        7        8MesEne     26.692   26.677   26.531...
Estacionalidad
Estacionalidad  Año     1        2        3        4        5        6        7        8       Promedio    F EstMes Ene   ...
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Clases 1

  1. 1. U ver si dad D La ni e Sal l e AD-219 ProducciónPronóstico de la Demanda Ing. José A Oreamuno
  2. 2. Pronóstico de la Demanda Demanda anual 8,200 8,000 7,800 7,600 7,400 Total 7,200 7,000 6,800 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
  3. 3. Pronóstico vs. Predicción• Pronóstico es un proceso de estimación de un acontecimiento futuro, proyectando hacia el futuro datos del pasado.• Predicción es un proceso de estimación de un suceso futuro basándose en consideraciones subjetivas diferentes a los simples datos provenientes del pasado.
  4. 4. Pronóstico vs. Predicción• Pronóstico Análisis matemático y estadístico de los datos históricos – Promedios, Regresión – Para empresas ya existentes, que tienen datos históricos• Predicción Investigación de preferencias, hábitos, etc. – Estudio de mercado, encuestas a consumidores – Pare empresas nuevas o productos nuevos que no tienen datos históricos
  5. 5. Pronóstico de la DemandaPt = Proyección de la demanda para el periodo tDt = Demanda real del periodo t
  6. 6. Método gráfico Demanda8,4008,2008,0007,8007,600 Total Linear (Total)7,4007,2007,0006,800 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
  7. 7. Promedio Simple t 1 Di i 1Pt (t 1)
  8. 8. Promedio Simple D1 D2 D3P4 3 D1 D2 D3 D4P5 4
  9. 9. Promedio del último año 12 Di i 1 P13 P24 12 24 Di i 13 P25 P36 12
  10. 10. Promedio movil t 1 Di i t nPt n
  11. 11. Promedio móvil n=3 D7 D6 D5P8 3 D8 D7 D6P9 3
  12. 12. Promedio móvil ponderado n Pt ki Dt i i 1 donde n ki 1 i 1 i = 1 → último mes i = 2 → penúltimo mes, etc.
  13. 13. Promedio móvil ponderadoEjemplo para n=3; k1 = 0,5 ; k2 = 0,3 y k3 = 0,2P8 0,5 D7 0,3 D6 0,2 D5P9 0,5 D8 0,3 D7 0,2 D6
  14. 14. Suavización exponencial simple Pt Dt 1 (1 ) Pt 1donde0 1
  15. 15. Doble Suavización exponencial " "Pt Pt (1 )P t 1donde0 1Pt es una suavización exponencial simple
  16. 16. Regresión LinealPt mt bdonde n tDt t Dtb 2 n t2 t Dt b tm n
  17. 17. Regresión Lineal (usando Excel) Pt mt bm=SLOPE(rango_Ds;rango_ts)=PENDIENTE(rango_Ds;rango_ts)b=INTERCEPT(rango_Ds;rango_ts)=INTERCECCION.EJE(rango_Ds;rango_ts)
  18. 18. Tendencia Demanda8,4008,2008,0007,8007,600 Total Linear (Total)7,4007,2007,0006,800 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
  19. 19. Tendencia• La tendencia se puede obtener utilizando la regresión lineal (o exponencial, logarítmica, etc.), que permite pronosticar varios periodos de una sola vez.• En el caso de la regresión lineal, si m es positiva, quiere decir que se tiene una tendencia creciente en el tiempo, si m es negativa, entonces es una tendencia decreciente, y si m es muy cercana a cero, quiere decir que no hay tendencia, estamos ante una demanda constante.
  20. 20. Tendencia
  21. 21. Estacionalidad
  22. 22. No Estacionalidad
  23. 23. Estacionalidad Año 1 2 3 4 5 6 7 8MesEne 26.692 26.677 26.531 26.043 29.064 30.545 27.908 32.319Feb 19.883 20.241 18.383 19.414 21.189 21.300 21.763 21.162Mar 19.614 20.704 22.062 19.404 19.901 23.638 18.599 22.274Abr 20.668 21.401 19.946 22.248 23.956 18.539 22.728 22.881May 17.527 17.679 18.237 18.120 16.832 16.731 16.644 18.398Jun 15.597 18.616 15.405 16.119 16.554 18.179 19.531 20.607Jul 23.688 26.161 24.294 27.389 25.048 26.712 28.485 29.624Ago 17.584 19.040 20.089 20.329 21.249 22.541 20.219 22.094Sep 17.219 18.309 17.354 17.189 16.104 19.896 18.129 17.262Oct 17.880 16.186 17.118 18.391 17.585 20.300 18.943 20.469Nov 16.373 18.252 16.625 18.459 18.126 17.265 20.171 17.869Dic 31.918 31.619 27.392 28.336 29.257 35.868 33.316 35.017
  24. 24. Estacionalidad
  25. 25. Estacionalidad Año 1 2 3 4 5 6 7 8 Promedio F EstMes Ene 26.692 26.677 26.531 26.043 29.064 30.545 27.908 32.319 28.222 1,31 Feb 19.883 20.241 18.383 19.414 21.189 21.300 21.763 21.162 20.417 0,95Mar 19.614 20.704 22.062 19.404 19.901 23.638 18.599 22.274 20.775 0,96 Abr 20.668 21.401 19.946 22.248 23.956 18.539 22.728 22.881 21.546 1,00May 17.527 17.679 18.237 18.120 16.832 16.731 16.644 18.398 17.521 0,81 Jun 15.597 18.616 15.405 16.119 16.554 18.179 19.531 20.607 17.576 0,82 Jul 23.688 26.161 24.294 27.389 25.048 26.712 28.485 29.624 26.425 1,23 Ago 17.584 19.040 20.089 20.329 21.249 22.541 20.219 22.094 20.393 0,95 Sep 17.219 18.309 17.354 17.189 16.104 19.896 18.129 17.262 17.683 0,82 Oct 17.880 16.186 17.118 18.391 17.585 20.300 18.943 20.469 18.359 0,85Nov 16.373 18.252 16.625 18.459 18.126 17.265 20.171 17.869 17.893 0,83 Dic 31.918 31.619 27.392 28.336 29.257 35.868 33.316 35.017 31.590 1,47 21.533Anual 244.643 254.885 243.436 251.441 254.865 271.514 266.436 279.976
  26. 26. Proyección

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