Sapiro, Gisèle. - La sociología de la literatura [ocr] [2016].pdf
Clase_Auxiliar_1_Pronostico (1).pptx
1. MBA Haye, 2022
GESTION DE
OPERACIONES Y DE LA
INNOVACION
PRONOSTICOS
2. MBA Haye, 2022
1. Tomadores de decisiones
2. Inspección del problema
3. Análisis de datos
4. Propuestas de modelos
5. Obtención de pronósticos y tomar decisiones
Itinerario
3. MBA Haye, 2022
Repaso Tipos de Decisiones
Tipo de Decisión Nivel de
agregación de la
información
Duración del
impacto de la
decisión
Tomador de
decisión
Estratégica Muy Agregada Más de 2 años Directorio
Táctica Menos Agregado De 6 a 18 meses Gerencia/analistas
Operacional Detallado Menos plazo Supervisor/operador
Tipo de Decisión Incertidumbre Riesgo
Estratégica Muy alto Muy alto
Táctica Alto Alto
Operacional Bajo bajo
4. MBA Haye, 2022
Ejemplos de Decisiones
• Localización de una planta
• Layout de una fabrica
• Definición de protocolos de seguridad
• Establecer campaña de marketing para temporada verano
• Realizar la orden de insumos para la producción diaria
5. MBA Haye, 2022
Ejemplos de Decisiones
• Localización de una planta Estratégico
• Layout de una fabrica Táctico
• Definición de protocolos de seguridad Táctico
• Establecer campaña de marketing para temporada verano Táctico
• Realizar la orden de insumos para la producción diaria Operacional
6. MBA Haye, 2022
Repaso Tipos de Pronósticos
Métodos Descripción Tipos
Cuantitativos Tienen un modelo
subyacente
Series de tiempo y
modelos causales
Cualitativos Dependen de juicios Oráculo de Delfos, juicio
informado, seguir
tendencias, etc
7. MBA Haye, 2022
Pregunta 1
Responda en forma breve y concisa las siguientes preguntas:
b) Considere las siguientes decisiones que debe evaluar una facultad de una
prestigiosa universidad con el fin de mejorar su funcionamiento.
- Adquirir nueva infraestructura (salas).
- Programar mejor el uso de salas.
- Hacer un convenio con otra facultad para realizar algunas de sus clases en
ésta.
- ¿Qué tipo de decisión es cada una? ¿Por qué?
- Indique al menos tres posibles objetivos que pueden tener estas decisiones.
- ¿Hay conflictos entre éstos?
8. MBA Haye, 2022
a) Este tipo de decisiones puede ser táctica, pero generalmente es estratégica. Las decisiones sobre instalaciones son
de gran importancia para la empresa y para el área de operaciones. Estas decisiones imponen limitaciones físicas
sobre la cantidad que puede producirse y requieren de una gran inversión de capital. Por lo tanto, la toma de
decisiones sobre instalaciones con frecuencia se lleva a cabo al más alto nivel corporativo, incluyendo la alta
gerencia.
Algunos de los factores que afectan este tipo de decisiones son: demanda, costo de las instalaciones,
comportamiento de la competencia, estrategia empresarial y consideraciones internacionales.
Para este tipo de decisiones es razonable una evaluación a mediano a largo plazo debido a los tiempos necesarios
para la construcción (ampliación). E este tipo de decisiones con frecuencia requiere hasta 5 años de tiempo de
procesamiento, también podría requerir de un período tan corto como 1 año. El margen de tiempo de 1 año se
refiere a edificios y equipo que pueden construirse con rapidez o que pueden rentarse. El marco de tiempo de 5 años
se refiere a instalaciones grandes y complejas.
Los métodos de pronóstico que se usan para tomar decisiones de planeación de capacidad son los cualitativos y
causales.
Respuesta Pregunta 1-a
9. MBA Haye, 2022
Respuesta Pregunta 1-b
Las decisiones podrían ser clasificadas en:
Adquirir nueva infraestructura (salas): Estratégica, largo plazo, grandes inversiones en recursos asociadas, difícil de modificar en el futuro, alta incertidumbre,
decisión poco estructurada en métodos, información muy agregada.
Programar mejor el uso de salas: Operativa, corto plazo, fácil de modificar, pocos recursos involucrados, estructurada, poca incertidumbre, información específica.
Hacer un convenio con otra facultad para realizar algunas de sus clases en ésta: Táctica, mediano plazo, mediana importancia, relativamente fácil de modificar,
muchos recursos involucrados, inversiones de mediana magnitud, incertidumbre sólo en algunos factores, información de mediana agregación.
Por otra parte, los objetivos que podrían perseguir serían:
Disminuir el tamaño de los cursos.
Dictar más cursos.
Disminuir la duración de la jornada estudiantil.
Disminuir el tiempo de viaje de los alumnos de clase en clase.
Fomentar el intercambio de cursos entre facultades.
Costos.
Obviamente algunos de estos objetivos son conflictivos entre si. Por ejemplo, fomentar el intercambio de cursos entre facultades implica que el tiempo de viaje de los
alumnos de clase en clase aumentaría.
10. MBA Haye, 2022
Analisis de Datos
10
• Visualizacion y Seleccion
• Ingenieria de Datos
1. Corregir
2. Completar
3. Crear
4. Convertir
11. MBA Haye, 2022
Analisis de Datos: Visualizacion
Ejemplo Producto (Dispercion)
12. MBA Haye, 2022
Ejemplo Producto (Dispercion)
Analisis de Datos
13. MBA Haye, 2022
Ejemplo Producto (Dispercion)
Antes Despues
Analisis de Datos
14. MBA Haye, 2022
Análisis de Datos: Titanic
PassengerId Survived Name Age Fare Cabin
1 0 Braund, Mr. Owen Harris 22 7.25 NaN
2 1
Cumings, Mrs. John Bradley
(Florence Briggs Th...
38 71.2833 C85
3 1 Heikkinen, Miss. Laina 26 7.925 NaN
4 1
Futrelle, Mrs. Jacques Heath
(Lily May Peel)
35 53.1 C123
5 0 Allen, Mr. William Henry 35 8.05 NaN
6 0 Moran, Dr. James NaN 8.4583 NaN
7 0 McCarthy, Mr. Timothy J 54 51.8625 E46
8 0
Palsson, Master. Gosta
Leonard
2 21.075 NaN
9 1
Johnson, Mrs. Oscar W
(Elisabeth Vilhelmina Berg)
27 11.1333 NaN
10 1
Nasser, Mrs. Nicholas (Adele
Achem)
14 30,0708 NaN
11 1
Sandstrom, Miss. Marguerite
Rut
4 16.7 G6
12 1 Bonnell, Miss. Elizabeth 58 26.55 C103
• Ingenieria de Atributos
• Corregir
• Completar
• Crear
• Convertir
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Modelos Cuantitativos
15
• Series de tiempo
• Regresiones Lineales
• Existen muchos mas!
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Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
17. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
18. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
19. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Notación
20. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Notación Alisamiento Exponencial Simple
21. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Alisamiento Exponencial Simple
t Dda At Ft alfa
0 - 50 0.8
1 50
2 60
3 40
4 ??
22. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Alisamiento Exponencial Simple
t Dda At Ft alfa
0 - 50 - 0.8
1 50 40+10 50
2 60 48+10 50
3 40 32+11.6 60
4 ?? 43.6
23. MBA Haye, 2022
Pregunta 3
Día 1 2 3 4 5 6 7
Demanda 10 12 13 15 17 20 21
Considere una empresa que distribuye repuestos para automóviles.
• Simule un pronóstico para la semana utilizando suavización
exponencial simple, comenzando con F1 = 10 y a = 0,2. ¿Qué
se puede observar de su representación gráfica?
26. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Notación Alisamiento Exponencial con Tendencia
27. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Alisamiento Exponencial con Tendencia
t Dda At Tt Ft alfa beta
0 - 50 10 0.6 0.4
1 45
2 55
3 ??
+1
28. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cualitativos
Series de Tiempo
Alisamiento Exponencial con Tendencia
t Dda At Tt Ft alfa beta
0 - 50 10 - 0.6 0.4
1 45 27+24 .4+6 50+10
2 55 33+22.96 2.976+3.84 51+6.4
3 62.78
29. MBA Haye, 2022
Pregunta 3
Día 1 2 3 4 5 6 7
Demanda 10 12 13 15 17 20 21
Considere una empresa que distribuye repuestos para automóviles.
• Simule un pronóstico para la semana utilizando suavización
exponencial simple, comenzando con F1 = 10 y a = 0,2. ¿Qué
se puede observar de su representación gráfica?
• Simule un pronóstico para la demanda comenzando con F1 =
10, T0 = 2, a = 0,2 y b = 0,4 (alisamiento exponencial con
tendencia).
31. MBA Haye, 2022
Pregunta 3
Alfa=0,28
Beta=0,83
32. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Notación Indicadores
33. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Indicadores
t Dda Ft /Ddat-Ft/ MADt Validacion alfa MAD
0 - 1 0.2
1 45 43 2
2 50 48 2
3 150 52 98
34. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Indicadores t Dda Ft /Ddat-Ft/ MADt Validacion alfa MAD
0 - 1 3.75 0.2 34
1 45 43 2 1.2 4.5
2 50 48 2 1.36 5.1
3 150 52 98 20.688 77.58
35. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Notación Indicadores
36. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Indicadores
t Dda Ft /Ddat-Ft/ MADt Acum T rastreo alfa MAD
0 - 1 0.2 34
1 45 43 2 1.2
2 50 48 2 1.36
3 150 52 98 20.6
37. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Series de Tiempo
Indicadores
t Dda Ft /Ddat-Ft/ MADt Acum T rastreo alfa MAD
0 - 1 0.2 34
1 45 43 2 1.2 2 1.67
2 50 48 2 1.36 4 2.94
3 150 52 98 20.6 102 4.93
38. MBA Haye, 2022
Pregunta 3
Día 1 2 3 4 5 6 7
Demanda 10 12 13 15 17 20 21
Considere una empresa que distribuye repuestos para automóviles.
• Simule un pronóstico para la semana utilizando suavización
exponencial simple, comenzando con F1 = 10 y a = 0,2. ¿Qué
se puede observar de su representación gráfica?
• Simule un pronóstico para la demanda comenzando con F1 =
10, T0 = 2, a = 0,2 y b = 0,4 (alisamiento exponencial con
tendencia).
• Calcule el MAD y la señal de rastreo para estos datos. Utilice
MAD0 = 0.
• ¿Tanto la señal de rastreo como el MAD están dentro de las
tolerancias?
39. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Regresión Lineal
40. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Regresión Lineal
41. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Regresión Lineal
42. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Regresión Lineal
Ejemplo
Coeficientes
a b
? ?
Dependiente Independiente Pronostico Error
7 2
9 3
12 6
35 12
22 5
43 16
11 5 Suma de errores cuadrados
43. MBA Haye, 2022
Repaso Modelos Cuantitativos
Regresión Lineal
Ejemplo
Coeficientes
a b
1 2
Dependiente Independiente Pronostico Error
7 2
9 3
12 6
35 12
22 5
43 16
11 5 Suma de errores cuadrados
46. MBA Haye, 2022
Pregunta 3
Ahora, considere que el gerente de la empresa quiere saber si las
ventas totales sirven para predecir las ventas de radiadores para
automóviles. Para esto la empresa maneja los datos de las ventas
totales en dólares generadas
Utilice una regresión para responder la pregunta del gerente. ¿Qué
porcentaje de la variación se explica por la ecuación?¿Es un buen
ajuste?
Compare el error por desviación absoluta a partir de la ecuación de
regresión y compárelo con el de la parte (a). Para esto grafique los
pronósticos y los datos.
Día 1 2 3 4 5 6 7
Demanda 10,000 13,000 14,000 16,000 19,000 20,000 22,000
48. MBA Haye, 2022
Coeficientes
a b
1 2
Dependiente
Independiente
X
Pronostico Error
7 2
9 3
12 6
35 12
22 5
43 16
11 5 Suma de errores cuadrados
1035
Agregar Variables Independientes
Y=ax+b
49. MBA Haye, 2022
Coeficientes
a b C
1 2 3
Dependiente
Independiente
X
Independiente
W
Pronostico Error
7 2
0
9 3
0
12 6
0
35 12
1
22 5
0
43 16
1
11 5
0
Suma de errores cuadrados
Agregar Variables Independientes
Y=ax+bw+c
50. MBA Haye, 2022
Coeficientes
a b C
1 2 3
Dependiente
Independiente
X
Independiente
W
Pronostico Error
7 2 0 5 2
9 3 0 6 3
12 6 0 9 3
35 12 1 17 18
22 5 0 8 14
43 16 1 21 22
11 5 0 8 3
Suma de errores cuadrados
1035
Agregar Variables Independientes
Y=ax+bw+c
51. MBA Haye, 2022
Coeficientes
a b C
2.01 7.1 3.76
Dependiente
Independiente
X
Independiente
W
Pronostico Error
7 2 0 7.78 -0.78
9 3 0 9.79 -0.79
12 6 0 15.8 -3.82
35 12 1 35 0.02
22 5 0 13.8 8.19
43 16 1 43 -0.02
11 5 0 13.8 -2.81
Suma de errores cuadrados
90.97
Agregar Variables Independientes
Y=ax+bw+c
52. MBA Haye, 2022
1. Tomadores de decisiones: Usted
2. Definición del problema: Calcular las ventas de enero. Pronosticar la
demanda para las dos primeras semanas de enero, además de enero
completo.
3. Análisis de datos:
4. Propuesta de modelos : Regresion Lineal
5. Obtención de pronósticos y tomar decisiones:
6. Cual es el producto?
Pregunta 4
Etapa 1 Definicion del problema
Etapa 2 Analisis de datos
Etapa 3 Propuesta de modelo de Regresión Lineal
Etapa 4 Implementacion y Graficar solucion
Etapa 5 Discusion
Objetivo 1 Calcular ventas primera semana enero 2021
Objetivo 2 Calcular ventas enero 2021
Objetivo 3 Especular el producto
53. MBA Haye, 2022
Análisis de Datos
-20
0
20
40
60
80
100
12/1/2019 1/20/2020 3/10/2020 4/29/2020 6/18/2020 8/7/2020 9/26/2020 11/15/2020 1/4/2021 2/23/2021
Demanda
54. MBA Haye, 2022
Análisis de Datos
Sunday
11%
Monday
9%
Tuesday
13%
Wednesday
15%
Thursday
15%
Friday
18%
Saturday
19%
Total
Sunday
Monday
Tuesday
Wednesday
Thursday
Friday
Saturday
55. MBA Haye, 2022
Análisis de Datos
January
3%
February
4%
March
5%
April
6%
May
6%
June
7%
July
9%
August
11%
September
13%
October
12%
November
10%
December
14%
TOTAL
58. MBA Haye, 2022
January 157.4530376
February 200.4565641
March 246.0738884
April 290.8280382
May 292.7110974
June 353.1967992
July 456.585451
August 550.6654165
September 680.4889463
October 622.9868207
November 544.0675047
December 737.166541
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Mensual
Análisis de Datos
63. MBA Haye, 2022
Mes ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Dda.(miles) 200 250 300 400 450 500 500 400 350 300 250 200
La empresa “Plan Z” está construyendo un plan agregado para los próximos 12 meses.
El pronóstico de la demanda es:
La Administración quiere considerar 3 planes a nivel agregado:
1.- Nivelación de la fuerza de trabajo
2.- Nivelación de la fuerza de trabajo más tiempo extra
3.- Estrategia de asegurar la demanda
Cada obrero puede producir 2.000 unidades de producto por mes en horario de trabajo normal.
Si se ocupa tiempo extra, éste tiene la misma tasa de producción. El tiempo extra solo se puede usar
durante 3 meses del año, cada obrero gana $1.500 en tiempo normal. Las horas extras se pagan al 150%
del tiempo normal, sólo se puede usar tiempo extra hasta un 20% del tiempo normal. El costo de contratar
a un obrero es de $500 y el costo de despedir es $200.
Producir una unidad de producto cuesta $1. El costo de mantener el inventario es de 2% mensual.
Io = 300.000 unidades (inventario inicial)
El inventario al final del periodo debe ser 300.000 unidades.
Se deberá satisfacer toda la demanda y no se permiten faltantes.
Evalúe cuál de las alternativas es la más convenientes en términos de costo global.
Ejercicio Planificacion Agregada
