1. PRONOSTICOS Facultad de Química e Ingeniería Química E.A.P.DE INGENIERIA AGROINDUSTRIAL Ing. José Manuel García Pantigozo 2010 I ADMINISTRACION DE LA PRODUCCION UNMSM

5. PRONÓSTICOS PARTE INTEGRAL DEL PLANEAMIENTO DE NEGOCIOS Métodos de Pronóstico Estimación de la demanda Pronóstico de Ventas Equipo de Administración Ingreso: Mercado, Economía, Otros Estrategia de Negocios Pronóstico de Recursos de Producción

6. EJEMPLOS DE PRONÓSTICOS DE RECURSOS DE PRODUCCIÓN Rango Alto Rango Medio Rango Corto Año Meses Semanas Línea de Products, Capacidad de Planta Horizonte Pronóstico Tiempo Comienzo del Pronóstico Unidad de Medida Grupos de Productos Capacidad de Dptos. Productos Especificos Capacidad de Maq. Dolares, Libras Dolares, Libras Prod. Units, Unidades

19. COMPONENTES DE LAS SERIES DE TIEMPO Tendencia Estacional Cíclica Aleatorio

20. METODOS CUANTITATIVOS Método Cuantitativo Regresión Lineal Modelos Causales Promedio Móvil Modelos Serie de Tiempos Proyección Tendencia Suavizado Exponencial

27. MODELOS DE SERIE DE TIEMPOS

30. SOLUCION DEL PROMEDIO MOVIL SIMPLE Time Response Y i Moving Total ( n = 3) Moving Avg. ( n = 3) 1993 4 1994 6 1995 5 1996 3 1997 7 1998 NA NA NA NA NA NA NA 4 + 6 + 5 = 15

31. Time Response Y i Moving Total ( n = 3) Moving Avg. ( n = 3) 1993 4 NA NA 1994 6 NA NA 1995 5 NA NA 1996 3 4 + 6 + 5 = 15 15/3 = 5.0 1997 7 1998 NA SOLUCION DEL PROMEDIO MOVIL SIMPLE 6 + 5 + 3 = 14

32. Año Respuesta Y i Movil Total ( n = 3) Movil Prom.( n = 3) 1993 4 NA NA 1994 6 NA NA 1995 5 NA NA 1996 3 4 + 6 + 5 = 15 15/3 = 5.0 1997 7 6 + 5 + 3 = 14 14/3 = 4.7 1998 NA 15/3 = 5.0 SOLUCION DEL PROMEDIO MOVIL SIMPLE 5 + 3 + 7 = 15

33. Año Ventas 0 2 4 6 8 93 94 95 96 97 98 Actual GRAFICO DEL PROMEDIO MOVIL SIMPLE Pronóstico

36. MODELOS DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

39. F t = F t -1 + a · ( A t -1 - F t -1 ) Año Actual Pronóstico F t ( a = .10) 2003 180 175.00 (Base) 2004 168 2005 159 2006 175 2007 190 2008 NA EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL 175.00 +

40. F t = F t -1 + a · ( A t -1 - F t -1 ) Año Actual F t ( a = .10) 2003 180 2004 168 175.00 + .10( 2005 159 2006 175 2007 190 2008 NA EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL Pronóstico 175.00 (Base)

41. F t = F t -1 + a · ( A t -1 - F t -1 ) Año Actual F t ( a = .10) 2003 180 2004 168 175.00 + .10(180 - 2005 159 2006 175 2007 190 2008 NA EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL Pronóstico 175.00 (Base)

42. F t = F t -1 + a · ( A t -1 - F t -1 ) Año Actual F t ( a = .10) 2003 180 2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00 ) 2005 159 2006 175 2007 190 2008 NA EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL Pronóstico 175.00 (Base)

43. F t = F t -1 + a · ( A t -1 - F t -1 ) Año Actual F t (  = .10) 2003 180 2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00 ) = 175.50 2005 159 2006 175 2007 190 2008 NA EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL Pronóstico 175.00 (Base)

44. F t = F t -1 + a · ( A t -1 - F t -1 ) Año Actual F t ( a = .10) 2003 180 2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00 ) = 175.50 2005 159 175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75 2006 175 2007 190 2008 NA EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL Pronóstico 175.00 (Base)

45. F t = F t -1 + a · ( A t -1 - F t -1 ) Año Actual F t ( a = .10) 2003 180 2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00 ) = 175.50 2005 159 175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75 2006 175 2007 190 2008 NA 174.75 + .10(159 - 174.75) = 173.18 EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL Pronóstico 175.00 (Base)

46. F t = F t -1 + a · ( A t -1 - F t -1 ) Año Actual F t ( a = .10) 2003 180 2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00 ) = 175.50 2005 159 175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75 2006 175 174.75 + .10(159 - 174.75) = 173.18 2007 190 173.18 + .10(175 - 173.18) = 173.36 2008 NA EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL Pronóstico 175.00 (Base)

47. F t = F t -1 + a · ( A t -1 - F t -1 ) Año Actual F t ( a = .10) 2003 180 2004 168 175.00 + .10(180 - 175.00 ) = 175.50 2005 159 175.50 + .10(168 - 175.50) = 174.75 2006 175 174.75 + .10(159 - 174.75) = 173.18 2007 190 173.18 + .10(175 - 173.18) = 173.36 2008 NA 173.36 + .10(190 - 173.36) = 175.02 EJEMPLO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL Pronóstico 175.00 (Base)

48. Año Ventas 140 150 160 170 180 190 03 04 05 06 07 08 Actual Pronóstico GRAFICO DE SUAVIZADO EXPONENCIAL

49. DESVIACIÓN MEDIA ABSOLUTA (MAD) n Suma de Desviación absoluta para n periodos = MAD n Demanda pronosticada - Demanda a ctual = MAD n 1 = i 

54. MODELOS DE SERIE DE REGRESION LINEAL

56. ANALISIS DE REGRESION LINEAL b > 0 b < 0 a a Y Time, X

57. Tiempo Ventas 0 1 2 3 4 92 93 94 95 96 Ventas Vs Tiempo GRAFICO DE REGRESION LINEAL

58. ANALISIS DE REGRESION LINEAL Constante: Equación: Y-Intercepta:

59. X i Y i X i 2 Y i 2 X i Y i X 1 Y 1 X 1 2 Y 1 2 X 1 Y 1 X 2 Y 2 X 2 2 Y 2 2 X 2 Y 2 : : : : : X n Y n X n 2 Y n 2 X n Y n  X i  Y i  X i 2  Y i 2  X i Y i TABLA DE REGRESION LINEAL

62. DESVIACIÓN MEDIA ABSOLUTA (MAD) n Suma de Desviación absoluta para n periodos = MAD n Demanda pronosticada - Demanda a ctual = MAD n 1 = i 

64. APLICACIONES DE REGRESION