Planeacion y control de la produccion

1. PRONOSTICO
INGENIERIA INDUSTRIAL
PRONOSTICO
INFORME DE LABORATORIO
OCTAVO SEMESTRE
Autores
Omar Fuentes G
Nixon Bone.
Carlos Lomas
Docente
Ing. Msc. Ana Alvarez
Fecha:23-03-2019
FACULTAD DE INGENIERÍA Y
TECNOLÓGIAS DE LA INFORMACIÓN
Y COMUNICACIÓN.FITIC

2. PRONOSTICO
Contenido
1. Introducción...............................................................................................................................................
2. OBJETIVOS.......................................................................................................... 6
Objetivos generales....................................................................................................... 6
Objetivos específicos .................................................................................................... 6
3. PROCEDIMIENTO EXPERIMENTAL ...................................................................................................
Equipos, Instrumentos y Materiales.............................................................................. 6
Procedimiento Experimental......................................................................................... 6
Se elige la constante α = 0,50 ya que con este valor se obtuvo la menor desviación
absoluta, esto quiere decir que es donde se obtuvo el menor error............................... 8
Esquemas / Diagramas y Simulación............................................................................ 8
PROMEDIO MOVIL. ......................................................................................................................................
4. CALCULOS Y ANALISIS DE RESULTADOS......................................................................................
Análisis de Resultados ................................................................................................ 10
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ........................................................................................
Conclusiones ............................................................................................................... 11
Recomendaciones........................................................................................................ 11
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ......................................................................................................

3. PRONOSTICO
RESUMEN
Pronosticar se define como el arte y la ciencia de predecir los eventos del futuro o
también se especifica que es el proceso de estimación en situaciones de incertidumbre.
Esto tomando en cuenta que decisiones son las adecuadas para problemas que se
presentan con frecuencia en las organizaciones.
La diferencia entre los pronósticos y planeación radica que los pronósticos se refiere a
lo que se cree que sucederá en el futuro en cambio la planeación se refiere a lo que se
debería suceder en el futuro. Los pronósticos los podemos clasificar de la siguiente
manera, como se presenta en la ilustración.
El pronóstico es la proyección de la posible demanda de los clientes para un período,
toma en cuenta las condiciones futuras que rodean la situación de la empresa.
Cabe señalar que un pronóstico se basa en las siguientes leyes los cuales debemos
considerar en un momento deseado.
Todos los pronósticos están equivocados.
Todos los pronósticos cambian.
Alguien será finalmente responsable del acierto del pronóstico.
Hay que tomar en consideración que para la solución de problemas relacionados con los
pronósticos se encuentran las siguientes etapas:
 Identificar el problema.
 Comprensión del problema
Características del problema.
Datos. Este parámetro nos dará una idea de usar el método adecuado para llevar
un pronóstico.
Meta del pronóstico.
 Desarrollo de un modelo.
 Solución del modelo.
 Interpretación e implementación de la solución.

4. PRONOSTICO
ABSTRACT
Predicting is defined as the art and science of predicting the events of the future or it is
also specified that it is the estimation process in situations of uncertainty. These taking
into account which decisions are appropriate for problems that occur frequently in
organizations.
The difference between forecasting and planning is that forecasts refer to what is
thought to happen in the future, while planning refers to what should happen in the
future. The forecasts can be classified as follows, as presented in the illustration.
The forecast is the projection of the possible demand of the clients for a period, taking
into account the future conditions that surround the situation of the company.
It should be noted that a forecast is based on the following laws which we must consider
at a desired time.
All the forecasts are wrong.
All the forecasts change.
Someone will ultimately be responsible for the correctness of the forecast.
It is necessary to take into consideration that for the solution of problems related to the
forecasts are the following stages:
 Identify the problem.
 Understanding the problem
Characteristics of the problem
Data: This parameter will give us an idea of using the appropriate method to
carry a forecast.
Goal of the forecast
 Development of a model.
 Solution of the model.
 Interpretation and implementation of the solution.

5. PRONOSTICO
1. Introducción
“Los pronósticos cualitativos son aquellos que utilizan el juicio, intuición, resumen, o
técnicas comparativas para producir estimados cuantitativos acerca del futuro”
Algunas personas consideran que los pronósticos cualitativos sólo deben utilizarse
como último recurso, lo cual no es estrictamente correcto. Considerando los modelos
cualitativos deben utilizarse cuando no se cuenta, o existe muy poca información
cuantitativa, pero existe el suficiente conocimiento cualitativo (experiencia, juicio,
intuición). Por lo que cuando se presenta lo anterior, los pocos o nulos datos del
pasado deben compensarse mediante un juicio antes de poder desarrollar un
pronóstico.
Los modelos cualitativos casi siempre se utilizan para pronósticos a mediano y largo
plazo.
En términos generales, los métodos de pronósticos cualitativos dependen del juicio
gerencial, no utilizan modelos específicos, por lo que distintos individuos pueden
utilizar el mismo método y llegar a resultados diferentes.
Tipos de modelos cualitativos
 Métodos intuitivos
 Promedios móviles.
 Suavizamiento exponencial
 Análisis de tendencia.
Métodos de cálculo del error del pronóstico
 Error promedio
 Desviación Absoluta Media (MAD)
 Error Cuadrado Medio (MSE)
 Error Porcentual Medio Absoluto (MAPE)
 La Media de las Desviaciones por Periodo (BIAS).
De cualquier forma, el mejor pronóstico es aquel, que además de manipular los datos
históricos mediante una técnica cuantitativa, también hace uso del juicio y el sentido
común empleando el conocimiento de los expertos.

6. PRONOSTICO
2. OBJETIVOS
Objetivos generales
 Desarrollar los modelos cualitativos de promedio de demanda
Objetivos específicos
 Investigar sobre el tema para desarrollar en conocimiento adquirido en la
materia
 Medir, en términos generales, los niveles de exactitud de los pronósticos que
llevan hoy en día las empresas.
3. PROCEDIMIENTO EXPERIMENTAL
Equipos, Instrumentos y Materiales
Por la Universidad
 Laboratorios de computación.
 La guía de la Práctica
Por el Estudiante
 Tablas excel
 Tabla para soporte de la documentación.
 Tabla de demanda de una empresa
Procedimiento Experimental
SUAVIZAMINETO EXPONENCIAL O ALISADO EXPONENCIAL
La empresa que elabora calzado desea analizar su producción en base a los datos
históricos de calzado producido en 12 meses, de este análisis desea saber el pronóstico
de su demanda, suavizamiento y el porcentaje de error en los pronósticos establecidos
de acuerdo a su producción para lo cual presenta los siguientes datos históricos y el
pronóstico del mes número 1.
Formula para el calculo:
𝑃𝑟𝑜𝑛𝑜𝑠𝑡𝑖𝑐𝑜 = 𝑃𝑟𝑜𝑛𝑜𝑠𝑡𝑖𝑐𝑜 𝑚𝑒𝑠 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 + 𝑐𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑐𝑖𝑜 ∗ (𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛 − 𝑝𝑟𝑜𝑛𝑜𝑠𝑡𝑖𝑐𝑜 𝑚𝑒𝑠 𝑎𝑛𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 )

7. PRONOSTICO
Pronostico de la demanda en base a mad con un coeficiente de 0.1
MES
#
CALZADO
PRONOSTICO CON α
= 0,10 Nuevo
pronostico =
DESVIACION
ABSOLUTA α
= 0,10
ENERO 2000 175,00 1825,00
FEBRERO 2500 357,50 2142,50
MARZO 3200 571,75 2628,25
ABRIL 2850 834,58 2015,43
MAYO 2760 1036,12 1723,88
JUNIO 3090 1208,51 1881,49
JULIO 2380 1396,66 983,34
AGOSTO 3120 1494,99 1625,01
SEPTIEMBRE 2180 1657,49 522,51
OCTUBRE 2340 1709,74 630,26
NOVIEMBRE 3200 1772,77 1427,23
DICIEMBRE 2800 1915,49 884,51
MAD 2286,177
Pronostico de la demanda en base a mad con un coeficiente de 0.2
MES
#
CALZADO
PRONOSTICO
CON α = 0,20
Nuevo
pronostico =
DESVIACION
ABSOLUTA α =
0,20
ENERO 2000 175,00 1825,00
FEBRERO 2500 540,00 1960,00
MARZO 3200 932,00 2268,00
ABRIL 2850 1385,60 1464,40
MAYO 2760 1678,48 1081,52
JUNIO 3090 1894,78 1195,22
JULIO 2380 2133,83 246,17
AGOSTO 3120 2183,06 936,94
SEPTIEMBRE 2180 2370,45 190,45
OCTUBRE 2340 2332,36 7,64
NOVIEMBRE 3200 2333,89 866,11
DICIEMBRE 2800 2507,11 292,89
MAD 1541,792

8. PRONOSTICO
Pronostico de la demanda en base a mad con un coeficiente de 0.5
MES
#
CALZADO
PRONOSTICO CON
α = 0,50 Nuevo
pronostico =
DESVIACION
ABSOLUTA α
= 0,50
ENERO 2000 175,00 1825,00
FEBRERO 2500 1087,50 1412,50
MARZO 3200 1793,75 1406,25
ABRIL 2850 2496,88 353,13
MAYO 2760 2673,44 86,56
JUNIO 3090 2716,72 373,28
JULIO 2380 2903,36 523,36
AGOSTO 3120 2641,68 478,32
SEPTIEMBRE 2180 2880,84 700,84
OCTUBRE 2340 2530,42 190,42
NOVIEMBRE 3200 2435,21 764,79
DICIEMBRE 2800 2817,60 17,60
MAD 1016,507
Se elige la constante α = 0,50 ya que con este valor se obtuvo la menor desviación
absoluta, esto quiere decir que es donde se obtuvo el menor error
Esquemas / Diagramas y Simulación
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
ENERO
FEBRERO
MARZO
ABRIL
MAYO
JUNIO
JULIO
AGOSTO
SEPTIEMBRE
OCTUBRE
NOVIEMBRE
DICIEMBRE
MAD
DESVIACION
ABSOLUTA α = 0,20
PRONOSTICO CON α =
0,20 Nuevo pronostico
=
DESVIACION
ABSOLUTA α = 0,50
PRONOSTICO CON α =
0,50 Nuevo pronostico
=
DESVIACION
ABSOLUTA α = 0,10

9. PRONOSTICO
PROMEDIO MOVIL.
MES
Ventasrealesde
zapatos
Promedio movil
ponderado 4
meses
Ponderacion
aplicada
dic-17 2000
ene-18 2500
feb-18 3200
mar-18 2850
abr-18 2760 2637,5 2800,00
may-18 3090 2827,5 2849,00
jun-18 2380 2975 2954,00
jul-18 3120 2770 2716,00
ago-18 2180 2837,5 2856,00
sep-18 2340 2692,5 2593,00
oct-18 3200 2505 2452,00
nov-18 2800 2710 2730,00
mar-19 Pronostico 700 2494,00
Periodo
4
10
3
2
1
24
26
28
30
32
Chart Title
Ventas reales de tejido
Promedio movil ponderado 4 meses
Ponderacion aplicada

10. PRONOSTICO
SUAVIZAMINETO EXPONENCIAL AJUSTADO A LA TENDENCIA
Tt=β(Ft-Ft-1)+(1-β)Tt-1
MES
(t)
Demanda
real (At)
Pronostico suavizado
exponencial
tendencia
suavizada
pronostico incluyendo
tendencia
mar-
18 2000 145,00 2,00 147,00
abr-18 2500 517,60 150,24 667,84
may-
18 3200 1167,84 350,24 1518,08
jun-18 2850 2158,08 606,24 2764,32
jul-18 2760 3334,32 834,24 4168,56
ago-18 3090 4720,56 1055,04 5775,60
sep-18 2380 6393,60 1302,24 7695,84
oct-18 3120 8171,84 1492,64 9664,48
nov-
18 2180 10288,48 1742,24 12030,72
dic-18 2340 12466,72 1916,64 14383,36
ene-
19 3200 14851,36 2103,84 16955,20
feb-19 2800 17595,20 2359,84 19955,04
6817,55 837,24 7977,17
4. CALCULOS Y ANALISIS DE RESULTADOS
Análisis de Resultados
 Para el suavizamineto exponencial, se ha realizado un análisis por medio de los
métodos MAD Se elige la constante α = 0,50 ya que con este valor se obtuvo la
menor desviación absoluta, esto quiere decir que es donde se obtuvo el menor
error.
 Para el promedio móvil ponderado para 4 meses de acuerdo a nuestra tabla
logramos concluir que el promedio del siguiente mes es 700.

11. PRONOSTICO
5. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Conclusiones
 Cuando pretendemos que datos históricos logren predecir comportamientos
futuros en un contexto dinámico, como lo suponen las previsiones de la
demanda, es usual que el pronóstico evidencie cierto grado de error. Encontrar
un grado de error en una previsión no siempre es un indicativo de que se ha
seleccionado de forma inadecuada el modelo, puede resultar que el sistema haya
migrado hacia un nuevo comportamiento y por ende las previsiones que en un
momento dado fueron efectivas, pueden períodos posteriores no serlo tanto.
 De igual manera se debe contemplar que no siempre las desviaciones son
representativas, y que en algunos casos el modelo pese a presentar grados de
error puede estar bajo los parámetros normales de control.
Recomendaciones
 Para un cálculo exacto se deben ingresar los datos correctamente de cada uno
de los meses
 Tener conocimientos necesarios de cada uno de los temas, para de acuerdo a
eso realizar las tablas y tomar una decisión.
6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Ronald H. Ballou, 1998, p. 277.
Makridakis, Wheelwright, y Hyndman, (1998, p. 8)