Admón de la producción unidad ii

ADMINISTRACIÓN DE LA
PRODUCCIÓN
INTRODUCCIÓN

UNIDAD II
 OBJETIVOS DE LA UNIDAD.

 INVESTIGACION DE CONCEPTOS BASICOS.
 TECNICAS DE PRONOSTICOS CUANTITATIVOS.
 TECNCIAS DE PRONOSTICOS CUALITATIVOS.
 INTERPRETAR LA INFORMACION DE LA DEMANDA
COMO:
A) SOPORTE DE DECISIONES DE PRODUCCION.
B) SOPORTE DE DECISIONES DE CONTROL DE
INVENTARIOS.

INVESTIGACION
 Demanda
 Oferta

 Pronostico

 Inventario

 Programa maestro

 Plan maestro de producción PMP

 Metodología PMP

CONCEPTOS BASICOS
 DEMANDA se define como la cantidad, calidad de bienes y
servicios que pueden ser adquiridos en los diferentes precios
del mercado por un consumidor (demanda individual) o por el
conjunto de consumidores (demanda total o de mercado), en
un momento determinado.
 OFERTA se define la oferta como aquella cantidad de
bienes o servicios que los productores están dispuestos a
vender a los distintos precios de mercado.
 INVENTARIO se define al registro documental de los
bienes y demás cosas pertenecientes a una persona o
comunidad, hecho con orden y precisión.

INTRODUCCION
 Programa maestro de producción (PMP/MPS).
El programa maestro de producción es un vínculo entre las estrategias
generales dela empresa y los planes tácticos con los que esta puede
alcanzar sus metas. El MPS provee información esencial para diversas áreas
funcionales como: operaciones, marketing y finanzas.

El propósito del PMP es satisfacer la demanda de cada uno de los productos
de una línea.

 El Plan maestro agregado.
Este es el plan maestro más general utilizado para la distribución de los recursos,
los intervalos de estudio suelen ser de un mes y el alcance de un año.

 El plan maestro detallado.
Este es el plan maestro más detallado utilizado para establecer las tasas de
producción y hacer el cálculo de las necesidades, los intervalos de estudio
suelen ser de una semana y el alcance entre dos meses y cuatro.

PRONOSTICAR
 Es el empleo de datos históricos y su proyección
hacia el futuro mediante algún tipo de modelo
matemático.
 Se clasifica por el horizonte de tiempo futuro:

a) Pronostico a corto plazo.
Normal: - de 3 meses, máximo 1 año.
Se usa para planear las compras,
programar trabajo, determinar niveles de
m.o., asignar el trabajo, y decidir los
niveles de producción.

PRONOSTICAR
b) Pronostico a mediano plazo.
De 3 meses a máximo 3 años.
Se usa para planear las ventas, la
producción, el presupuesto y el flujo de
efectivo.
c) Pronostico a largo plazo.
De 3 ó mas años.
Se usa para planear nuevos proyectos,
gastos de capital, ubicación o expansión
de las instalaciones y para investigación y
desarrollo.

TIPOS DE PRONOSTICOS
 PRONÓSTICOS ECONÓMICOS.
Abordan el ciclo de vida del negocio al predecir
tasas de inflación, suministros de
dinero, construcción de viviendas, etc.
 PRONÓSTICOS TECNOLÓGICOS.
Se refieren a las tasa de progreso
tecnológico, pueden resultar en el nacimiento de
nuevos e interesantes productos, que requerirán
nuevas plantas y equipo.
 PRONÓSTICOS DE LA DEMANDA.
Son pronósticos de ventas, orientan la
producción, la capacidad y los sistemas de
programación.

TECNICAS CUALITATIVAS
 METODO DELPHI.

 Es un pronostico por consenso.
 De carácter tecnológico.

 Requiere un grupo de expertos.

 Opiniones por escrito.

METODOLOGIA
1. Una pregunta, la situación que requiere un
pronostico.
2. El coordinador reúne las opiniones.
3. Con el resumen el coordinador genera una
nueva serie de preguntas.
4. Las respuestas por escrito se recopilan, y se
repite el proceso hasta que se genera una
predicción general.

TECNICAS CUALITATIVAS
 TECNICA DE GRUPO NOMINAL.

 Es un grupo estructurado de gente conocedora con
la capacidad de llegar a un pronostico por
consenso.

METODOLOGIA
 Grupo de 7 a 10 personas.
 Mesa redonda de trabajo.

 Se expresan ideas del problema por escrito.

 Se exponen cada una de las ideas, se anotan.

 Discuten el valor de cada idea.

 Se vota por la idea de mayor valor.

 Se expone la idea de mayor prioridad.

EJEMPLO PRÁCTICO
 INVESTIGACION DE INFORMACION:

 PRODUCCION DE AUTOMOVILES (DATOS
HISTÓRICOS) & VENTA DE FRIJOL EN EL
ESTADO DE ZACATECAS.
 GENERAR GRUPOS PAR.

 POR PAR DE GRUPOS GENERAR PRONOSTICO
MENSUAL “NOVIEMBRE, DICIEMBRE & ENERO
DEL AÑO PRÓXIMO” DE PRODUCCION.

TECNICAS CUANTITATIVAS
 Promedio simple (PS).
 Media o promedio móvil simple.

 Suavizado exponencial.

 Media o promedio simple (PS).

 Es un promedio de los datos pasados en el cual las
demandas de todos los periodos anteriores tienen
el mismo peso relativo.

 Se calcula de la siguiente manera:

PS = (suma de las demandas de todos los periodos anteriores)
(numero de periodos de la demanda)

 MEDIA MOVIL SIMPLE (MMS).

 Combina los datos de demanda de la mayor parte
de los periodos recientes, siendo su promedio el
pronostico para el periodo siguiente.

 MEDIA MOVIL PONDERADA (MMP).

 Es un modelo de media móvil que incorpora algún
peso de la demanda anterior distinto a un peso
igual para todos los periodos anteriores bajo
consideración.

 SUAVIZADO EXPONENCIAL DE PRIMER ORDEN.

 Utiliza dos fuentes de información:

1. La demanda real para el periodo mas reciente,
2. El pronóstico mas reciente.

 A medida que termina cada periodo se realiza un
nuevo pronóstico.

METODOLOGIA
F t = Ft-1 + [α(Dt-1 - Ft-1)]

Además de
α = constante de suavizamiento
t = el periodo.
F t = nuevo pronostico.
Ft-1 = pronostico anterior.
Dt-1 = demanda real en el periodo anterior.

Donde : 0 <= α<= 1;

Error del pronostico = demanda real – valor pronosticado.

METODOLOGIA
 DESVIACION ABSOLUTA MEDIA (MAD).
Suma de los valores absolutos de los errores individuales del
pronostico entre el numero de periodos con datos.

MAD = ∑ [real – pronostico] / n.

Primero se determina el pronostico, respetando la constante de
suavización.

[ ] = absoluto.

METODOLOGIA
 Por lo tanto, la estimación de la constante de suavización
determina que el exponente de 0.10 implica un margen de
error menor al que se presenta con respecto al 0.50.

 Determine la conclusión con respecto a la constante de
suavización en 0.20.

METODOLOGIA
 ERROR CUADRATICO MEDIO (MSE).
Es el cuadrado de las diferencias encontradas entre los
valores pronosticados y los observados.

MSE = ∑ (Errores de pronostico)2 / n.

En base al pronostico anterior tenemos:

METODOLOGIA
 Por lo tanto, seria conveniente determinar dicho error
tomando como base una constante de suavización diferente
para comparar el impacto. Ahora, este MSE es necesario
realizar la comparación con otro factor igual; entre menor
sea dicho factor la tendencia es positiva.

METODOLOGIA
 ERROR PORCENTUAL ABSOLUTO MEDIO (MAPE).

Es el promedio de las diferencias absolutas encontradas
entre los valores pronosticado y los reales, se expresa con
respecto a los valores reales.

MAPE = (∑ 100 [Real - Pronostico] / Real ) / n.

[ ] = absoluto.

METODOLOGIA
 ERROR PORCENTUAL ABSOLUTO MEDIO (MAPE).

 Por lo tanto, se expresa de manera concisa el error sin
tomar en cuenta la magnitud del resultado.

EJEMPLO PRACTICO

 Tortillería.
 Abarrotes.
INVENCIÓN DE UN EJERCICIO EN
 Taxidermista. CLASE.
 Florería.

 Taller Mecánico.

PANORAMA MÉTODOS CUANTITATIVOS

 Enfoque intuitivo.
MODELOS DE SERIES DE TIEMPO.
 Promedios móviles.

 Suavización exponencial.

 Proyección de tendencias.

 Regresión lineal. MODELO ASOCIATIVO.

 DESCOMPOSICIÓN DE SERIE DE TIEMPOS.

 TENDENCIAS.
Ingreso $, crecimiento poblacional, distribución de edades,
puntos de vista culturales.
 ESTACIONALIDAD.

Restaurantes, peluquerías, días festivos vs cerveza.

 DESCOMPOSICIÓN DE SERIE DE TIEMPOS.

 CICLOS.
Acontecimientos políticos o turbulencia internacional.

 VARIACIONES ALEATORIAS.
No se pueden predecir.

SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL
 SUAVIZAMIENTO CON AJUSTE DE TENDENCIA.

 El suavizamiento exponencial falla una vez que se incorpora
una tendencia de datos.
 Se incluyen dos factores de suavización, uno para el
pronostico y otro para la tendencia.

Pronostico suavizado exponencial (Ft)
+
Tendencia suavizada exponencial (Tt)
= Pronostico incluyendo la tendencia (FITt).

AJUSTE DE TENDENCIA
 Para el calculo de cada factor tenemos:

 Donde:

Ft = α(At-1)+(1-α)(Ft-1+Tt-1)

Tt = β(Ft - Ft-1)+(1-β)(Tt-1)

 Por tanto,

FITt = Ft + Tt

AJUSTE DE TENDENCIA
 Para lo cual:

F t = Pronostico suavizado exponencial.
Tt = Tendencia suavizada exponencial.
A t = Demanda real del periodo t.
α = Constante de suavización pronostico.
β = Constante de suavización tendencia.

AJUSTE DE TENDENCIA
 Su aplicación se realiza de la siguiente manera:

1. Calcule F t
2. Calcule Tt
3. Calcule FIT t

Desarrollar ejercicio en clase:

AJUSTE DE TENDENCIA
 Grafique los resultados y obtenga una conclusión en base
a sus diferencias.

 Grafique en eje X el tiempo y en eje Y la Demanda Real y
el Pronóstico.

PROYECCIÓN DE TENDENCIAS

 PROYECCIONES DE MÍNIMOS CUADRADOS.

 VARIACIONES ESTACIONALES & CÍCLICAS EN LOS
DATOS.

AJUSTE DE TENDENCIA
 Ejercicio 4.25 inciso © pagina 147. Mínimos Cuadrados.

 Investigar :

Variaciones estacionales en los datos & Variaciones
cíclicas en los datos.

VARIACIONES ESTACIONALES
EN LOS DATOS.
 Son movimientos regulares ascendentes o descendentes
localizados en la serie de tiempos y que se relacionan con
acontecimientos recurrentes.

 Variación estacional de corto plazo.

 Horarios de entrada y salida en las escuelas.
 Estética.
 Taller mecánico.
 Bar.
 Cinema.

EN LOS DATOS.
 El procedimiento de aplicación es el siguiente:

1. Determinar demanda histórica promedio de cada estación.
2. Determinar demanda promedio.
3. Determinar índice estacional.
4. Determinar demanda total.
5. Determinar pronostico estacional.

EN LOS DATOS.
2.- Determinar la demanda promedio.

 Se determina
calculando Demanda Promedio
el promedio
total de la
(Promedio Total de las estaciones)
demanda (Total de estaciones)
entre el total
de estaciones.

EN LOS DATOS.
3.- Determinar índice estacional.

 Se determina
calculando Índice Estacional
la demanda
histórica real
(Demanda promedio historica)
entre la (Demanda promedio)
demanda
promedio.

EN LOS DATOS.
4.- Determinar demanda total.

 Si bien, el calculo del pronostico nos indica un dato de
1200 us. para el año 2008, entonces tendríamos:

EN LOS DATOS.
5.- Determinar pronostico estacional.

 Se determina multiplicando el índice estacional por el
resultado de la división del pronostico entre el total de
estaciones.

Pronostico (Pronostico)
= * Índice Estacional
Estacional (Total de estaciones)

VARIACIONES CÍCLICAS
EN LOS DATOS.
 Variación estacional de largo plazo.
 Por su rango de tiempo se identifica con el ciclo de vida
del producto.
 Se ve afectado o se distingue por variaciones de amplio
impacto; factores de crecimiento en la economía nacional,
porcentajes de decrecimiento industrialmente hablando, o
productos tecnológicos de tipo flexible son ejemplo de ello.

REGRESIÓN LINEAL
 No se desarrolla con base en datos históricos.
 Relación de variables dependientes e independientes.

^ = a + bx
y
Donde:
y = valor de la variable dependiente.
a = intersección con el eje “y”.
b = pendiente de la recta de regresión.
x = variable independiente.

MÉTODOS DE
CONTROL DE PRONÓSTICOS
 TIPOS DE INVENTARIOS.

 INVENTARIO DE MATERIAS PRIMAS.

Materiales que usualmente se compran pero aun deben de
entrar al proceso de manufactura.

 INVENTARIO DE TRABAJO EN PROCESO.

Productos o componentes que ya no son materia prima
pero todavía deben transformarse en producto terminado.

MÉTODOS DE
 TIPOS DE INVENTARIOS.

 INVENTARIO DE MANTENIMIENTO, REPARACIÓN Y OPERACIONES.

Existen porque no se conocen la necesidad y los tiempos de
mantenimiento y reparación de algunos equipos.

 INVENTARIO DE BIENES TERMINADOS.

Constituido por productos completados que esperan su
embarque.

MÉTODOS DE
 SISTEMAS DE MANEJO DE INVENTARIOS.

 ANÁLISIS ABC.

Método para dividir el inventario disponible en tres clases
con base en el volumen anual en dinero.

Es una aplicación del “Principio de Pareto” con referencia a
el manejo de inventarios.

MODELO BÁSICO DE LA CANTIDAD ECONÓMICA
A ORDENAR (EOQ).
 MODELOS DE INVENTARIOS.

DEMANDA INDEPENDIENTE VS. DEMANDA DEPENDIENTE

Cuando ordenar? & Cuanto ordenar?

1. Modelo de la cantidad económica a ordenar.
2. Modelo de la cantidad económica a producir.
3. Modelo de descuentos por cantidad.

Cual es el objetivo de los modelos de inventario?

A ORDENAR (EOQ).
 COSTO DE MANTENER.
Costo de guardar ó llevar artículos en inventario.
 COSTO DE ORDENAR.

Costo del proceso de hacer el pedido.
 COSTO DE PREPARACIÓN.

Costo de preparar una maquina o un proceso para realizar
producción.
 TIEMPO DE PREPARACIÓN.

Tiempo necesario para preparar una maquina o proceso para
efectuar la producción.

A ORDENAR (EOQ).
 MODELOS BÁSICO DE LA CANTIDAD ECONÓMICA A ORDENAR (EOQ)

SUPUESTOS:

1. La demanda es conocida, constante e independiente.
2. El tiempo entre colocar y recibir la orden es constante.
3. La recepción del inventario es instantánea y completa.
4. Los descuentos por cantidad no son posibles.
5. Los costos variables son: preparar y colocar la orden.
6. Los faltantes se evitan por completo.

A ORDENAR (EOQ).
 PASOS NECESARIOS:

1. Desarrollar expresión para costo de preparación.
2. Desarrollar expresión para costo de mantener.
3. Establecer el costo de preparación = mantener.
4. Ecuación para cantidad optima a ordenar.

Donde:
Q =Numero de unidades por orden.
Q* = Numero de unidades optimas a ordenar.
D = Demanda anual en unidades para el articulo en inventario.
S = Costo de ordenar o preparar cada orden.
H = Costo de mantener o llevar inventario por unidad por año.

A ORDENAR (EOQ).

1. Desarrollar expresión para costo de preparación.

Costo anual de preparación
= (núm. de ordenes por año) * (Costo de preparación por orden)

Costo anual de preparación = (D/Q)(S)

A ORDENAR (EOQ).

1. Desarrollar expresión para costo de mantener.

Costo anual de mantener
= (nivel de inventario promedio)*(Costo de mantener por unidad por año)

Costo anual de mantener = (Q/2)(H)

A ORDENAR (EOQ).

1. Establecer el costo de preparación = mantener.

Costo anual de preparación = Costo anual de mantener.

(D/Q)(S) = (Q/2)(H)

Por lo tanto:

Q* = √(2SD/H)

A ORDENAR (EOQ).

1. Numero esperado de ordenes = N

N = (Demanda/Cantidad a ordenar)

N = (D/Q*)

1. Tiempo Esperado entre ordenes = T

T = (Numero de días de trabajo por año / N)

A ORDENAR (EOQ).

1. El costo anual total = TC

TC = (Costo de preparación + Costo de mantener)

TC = (D/Q)(S) + (Q/2)(H)

A ORDENAR (EOQ).
 MODELO ROBUSTO.
Significa que la variación en los costos de preparación,
costos de mantener, en la demanda o incluso en el EOQ
genera diferencias relativamente modestas en el costo
total.

 En base al ejemplo anterior, se sugiere que la demanda se
subestimo y el dato real es de 1500 us. (en lugar de 1000
us) y usa el mismo valor de Q.
¿Cuál seria el impacto de este cambio sobre el costo
anual del inventario?

PUNTOS DE REORDEN.
 TIEMPO DE ENTREGA.
En los sistemas de compra, es el tiempo que transcurre entre
colocar y recibir una orden; en los sistemas de producción, es el
tiempo de espera, movimiento, cola, preparación y corrida para
cada componente que se produce.
 PUNTO DE REORDEN.
Nivel o punto de inventario en el cual se emprenden acciones
para reabastecer el articulo almacenado.

ROP = (Demanda/dia) * (Tiempo de entrega en dias)

ROP = (d*L)

PUNTO DE REORDEN.
 EL ROP SUPONE:
1. Que la demanda durante el tiempo de entrega es
constante.
2. Que el tiempo de entrega es constante.

 La demandad por día (d) se encuentra dividiendo la
demanda (D) entre el total de días de trabajo.

d = (D / días hábiles en un año).

MODELO DE LA CANTIDAD ECONÓMICA A
PRODUCIR.
 SUPUESTOS:

1. El inventario fluye de manera continua o se acumula
durante un periodo después de colocar una orden.
2. Las unidades se producen y se venden de manera
simultanea.

POR TANTO, ES NECESARIO TOMAR EN CUENTA:

1. Producción diaria (o flujo de inventario).
2. Tasa de demanda diaria.

PRODUCIR.
 DONDE:

Q =Numero de unidades por orden.
H = Costo de mantener inventario por unidad por año.
p = Tasa de producción diaria.
d = Tasa de demanda diaria, o tasa de uso.
t = Longitud de la corrida de producción en días.

PRODUCIR.
 COSTO ANUAL DE MANTENER INVENTARIO:

= (NIVEL DE INV. PROMEDIO)*(COSTO DE MANTENER U/AÑO).

 NIVEL DE INVENTARIO PROMEDIO:

= (NIVEL DE INVENTARIO MÁXIMO / 2).

PRODUCIR.
 NIVEL DE INVENTARIO MÁXIMO:

= (TOTAL PRODUCIDO – TOTAL USADO)
“DURANTE LA CORRIDA DE PRODUCCIÓN”.
= (pt – dt)

Sin embargo, Q = pt; así t = Q/p.

Por tanto, (Nivel de inventario máximo/2)(H) =
= [(p)(Q/d)] – [(d)(Q/p) = Q – [(d/p)(Q)] =
= [Q*(1 – (d/p))]

PRODUCIR.
 IGUALAR ECUACIONES:

(Nivel de inventario máximo/2)(H) = (Q/2)[(1 – (d/p))](H)

O sea, que si
1. Costo de preparación: (D/Q)(S)

2. Costo de mantener: (1/2)(HQ)[(1 – (d/p))]

Tenemos:
Q*p = √[(2DS)/(H*(1 – (d/p))]

MODELOS PROBABILÍSTICOS:
INVENTARIO DE SEGURIDAD.
 Se aplica cuando no es conocida una variable, la cual
se va a estimar por medio de una distribución de
probabilidad.

 El nivel de servicio es el complemento de la
probabilidad de un faltante.

 El método mas común para reducir los faltantes es
mantener un inventario de unidades adicionales.

 Es el costo esperado de que se agote el inventario.

 Si ROP = d * L;

Al incluir el inventario de seguridad cambia la expresión
a:
ROP = d * L + ss

La cantidad de inventario de seguridad depende del
costo de incurrir en un faltante y del costo de mantener el
inventario adicional.

 Costo anual por faltantes es igual a:

* (Suma de las us faltantes para cada nivel de demanda)
* (Probabilidad de ese nivel de demanda)
* (Costo de faltantes/unidad)
* (Numero de ordenes por año)

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