Este documento describe métodos para prever la demanda, incluyendo cualitativos como Delphi y cuantitativos como medias móviles. Explica que la previsión depende del horizonte temporal (corto, medio, largo plazo) y que interesan departamentos como marketing y producción. También menciona nuevas tendencias como el método CPFR.

1. TEMA 3
PREVISIÓN DE LA
DEMANDA
Ing. Alex Rayón Jerez
http://www.alexrayon.es
http://paginaspersonales.deusto.es/alrayon
20 de Septiembre del 2011
Organización de la Producción – 2011/2012 – 5º Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial

2. Índice de contenidos
 Introducción
 Tipos de previsión
 Métodos
 Recomendaciones
 Interesados
 Nuevas tendencias
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3. Introducción
Concepto
La previsión de la demanda sirve para anticipar la demanda futura
de los productos
A menudo se habla de 2 conceptos relacionados:
Previsión: se basa únicamente en datos, los cuales se analizan
con métodos cuantitativos (datos históricos)
Predicción: se basa en intuiciones que el hombre de negocios a
menudo tiene o aprende a desarrollar, los cuales se analizan a
través de los métodos cualitativos. En períodos no muy largos
La previsión de la demanda se realiza siguiendo un enfoque
jerárquico
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4. Introducción
Series temporales
El enfoque jerárquico lleva a considerar distintos tipos de
previsiones dependiendo de su horizonte temporal: a l/p, m/p y c/p
Series temporales
Una serie temporal se basa en una secuencia uniformemente
espaciada (semanal, mensual, trimestral, etc.) de datos
La previsión de series temporales se aplica a la previsión de la
demanda
Es una herramienta estadística
Recoge datos uniformemente espaciados a lo largo del tiempo
Frecuencia
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5. Introducción
Series temporales (II)
Series temporales (continuación)
Está integrada por varios componentes
Tendencia: movimiento creciente o decreciente de los datos a lo largo del
tiempo. Pendiente de la recta
Estacionalidad: influencia más o menos de la estación sobre la demanda.
Ejemplo: turrón en invieron, la peluquería un viernes o un sábado, etc.
Ciclos: como estacionalidad pero con periodicidad variable. Los ciclos
económicos, cada 5 ó 7 años se produce un cambio, de bonanza económica a
crisis (ciclo capitalista)
Variaciones aleatorias: variaciones puntuales. Ejemplo: peluquerías cuando hay
comuniones
Modelos
Aditivos: aquellos en el que los componentes se suman
Multiplicativos: se multiplican alguno de los componentes
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6. Introducción
Interesados
Interesados en conocer la demanda:
Departamento de Marketing
Departamento de Producción
Departamento Financiero
Departamento de Recursos Humanos
Proveedores
Factores condicionantes
Técnicos, sociológicos, económicos, políticos y tecnológicos
Muchos factores fuera de la empresa y muy dinámicos (revisiones
periódicas)
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7. Tipos de previsión
Antes se hablaba de previsiones temporales diferentes:
Previsión a corto plazo: su horizonte temporal generalmente no
excede de los tres meses. Se utiliza para la planificación de la
producción en el nivel operativo, así como para la planificación
de las compras asociadas
Previsión a medio plazo: en general, el horizonte que cubre
abarca una duración comprendida entre los tres meses y los tres
años
Previsión a largo plazo: generalmente abarcan periodos
superiores a tres años y se emplea para planificar la producción
de productos nuevos y planificar la producción a largo plazo
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8. Métodos
Tipos
Los métodos que se emplean para prever/predecir la demanda se
pueden clasificar en dos grantes categorías:
1) Cualitativos o de predicción
2) Cuantitativos o de previsión
Además, también se analizará el método estacional multiplicativo
Calcular la demanda media estacional año a año
Calcular los índices estacionales
Demanda real / Demanda media
Calcular el índice estacional medio
Calcular la previsión de cada estación para el año siguiente:
Estimación de la demanda media estacional * Indice Estacional medio
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9. Métodos
Cualitativos
Estos métodos incorporan factores subjetivos de la persona que toma las
decisiones
Dentro de este grupo, el más utilizado es el llamado Método Delphi
Objetivo: consenso
Usado por ejemplo para prevenir catástrofes nucleares (entre otros)
Pasos:
1) Formulación del problema
2) Configurar grupo de expertos (no se conocen entre ellos, por eso es anónimo)
→ cuestionario (preguntas concretas, adecuadas para la respuesta que queramos)
3) Se circulan las opiniones (anonimato). Todos los expertos ven lo que han
dicho el resto
4) Posibilidad de cambio de opinión. Los expertos tienen una 2ª ronda de
opinión. Si siguen manteniendo su opinión deberán razonarla
5) Justificación de opiniones que difieran de la media
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10. Métodos
Cualitativos (II)
Método Delphi (continuación) Ventajas
Características Formación de un criterio desde la
objetividad
Anonimato
Evita conflictos entre expertos
No requiere presencia física
Garantiza la libertad de opiniones
Resultados en función de las
preguntas Permite valorar alternativas de
decisión
Además de previsión de la
demanda, evolución de Desventajas
tecnologías, Road-Mapping,
Es muy laborioso
etc.
Es muy costoso: tiempo, dinero,
etc. (para los que organizan)
Carga de subjetividad → posible
solución: variadas rondas
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11. Métodos
Cuantitativos
Emplean diferentes modelos matemáticos que utilizan datos
históricos y/o variables causales para prever la demanda
1) Media móvil
Considerando un periodo de tiempo, utiliza un grupo de valores recientes
de los datos para generar una previsión
Se podrá aplicar siempre y cuando la demanda oscile en torno a un valor
central estable en el tiempo
2) Media móvil ponderada
Pondera la demanda de cada período según su importancia relativa
Se podrá aplicar siempre y cuando la demanda oscile en torno a un valor
central estable en el tiempo
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12. Métodos
Cuantitativos (II)
¿Cuándo es necesario ponderar las medias?
Ejemplo: economía de España
La economía española tiene un fuerte componente estacional
Las cifras del paro de un mes concreto apenas son comparables con las
del anterior si no se realiza una corrección llamada desestacionalización
Existen varios métodos para realizar esto:
El más simple es utilizar el año móvil: en cada mes se utiliza la media de los
últimos 12 meses
Si se representa en un gráfico los datos de afiliación a la Seguridad Social
(empleo) y paro registrado desde 2007, se ve claramente que no ha habido
ninguna mejoría en los últimos meses
El empleo sigue cayendo y el paro sigue aumentando
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13. Métodos
Cuantitativos (III)
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14. Métodos
Cuantitativos (II)
3) Alisado exponencial
En relación con la media móvil, este método tiene la ventaja de la
flexibilidad con que se ajustan las previsiones a las variaciones de la
demanda
Se podrá aplicar siempre y cuando la demanda oscile en torno a un
valor central estable en el tiempo
Previsióni = Previsióni-1 + α (Demanda - Previsión) i-1
0 <= α < = 1 (Ventas próximas a las previstas, α será próximo a 0)
También existen métodos cuantitativos causales, que estudian la
relación entre 2 variables, comprobando si pueden llegar a ser causa
y efecto
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15. Métodos
Cuantitativos (III)
4) Análisis de correlación
r = coeficiente de correlación
Se trata de una forma de evaluar la relación entre dos variables
0 < r <= 1 0 < r <= 1 -1 <= r < 0
Correlación positiva, si aumenta
una variable la otra también No hay correlación Correlación negativa, si
Ej: relación entre venta de coches aumenta, la otra decrece
y días de sol Ej: policías y delitos
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16. Métodos
Cuantitativos (IV)
5) Análisis de regresión
Para definir el comportamiento de la variable dependiente
Se traza la recta más significativa de un conjunto de puntos
Una vez hecho el análisis de correlación, es buscar la recta más
significativa de la nube de puntos (como en los gráficos anteriores)
Solo vale para los casos que el coeficiente de correlación es alto
Coeficiente de correlación
n∑ xy − ∑ x∑ y
r=
n∑ x − ( ∑ x ) n∑ y − ( ∑ y )
2 2
2 2
Regresión
n∑ xy − ∑ x ∑ y ∑ y − b∑ x
y = a + bx b = a=
n∑ x 2 − ( ∑ x )
2
n
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17. Recomendaciones
Aplicada a demanda independiente → las tiendas, que están
próximas al usuario final. Los que producen para las tiendas tienen
dependencia (MRP) de que las tiendas vendan
Mejor aplicada a familias de productos que a productos
individuales
Si se aplica a familias se compensa el error entre los productos de
ella
Sujeta a error → el error se conocerá a posteriori
Ventajas
Disminuye el nivel de incertidumbre (ser proactivo, adelantarse a
los acontecimientos. Ser reactivo sería reaccionar frente a
acontecimientos)
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18. Interesados
¿Quiénes están interesados en conocer la demanda?
El departamento de marketing, el departamento de producción, el
departamento financiero, el departamento de RRHH y los
proveedores
Existen una serie de factores condicionantes:
Técnicos: propio de la empresa, clave para saber si será demandado
Sociológicos: interés de las personas por el producto. Modas
Económicas: relacionado con el nivel de vida/nivel de renta de los países, etc.
Políticos: ayudas a trabas que ponen los gobiernos al comercio. Dumping →
vender más barato dependiendo del sitio (está penado)
Tecnológicos: si se usa tecnología te va a salir más caro
Todos estos factores son dinámicos, pero como es a c/p la previsión
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19. Interesados (II)
Muchos factores endógneos y exógenos y muy dinámicos
(revisiones periódicas)
Dentro de la empresa: técnicos y tecnológicos
Fuera de la empresa: sociológicos, económicos y políticos
Tipos (planificación de ventas)
A c/p: 0 a 3 meses: para prever la demanda se pueden utilizar las
técnicas cuantitativas
A m/p: 3 meses a 3 años: cada vez se acortan más esos 3 años:
cambian aspectos políticos, sociológicoas, etc. Un mix entre
técnicas cualitativas y cuantitativas
A l/p: más de 3 años: técnicas puramente cualitativas
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20. Nuevas tendencias
Los métodos anteriores funcionan mejor cuando la demanda no
presenta mucha variabilidad
Cuando existe variabilidad, se recomienda la utilización de un
método colaborativo de previsión denominado Colaborative
Planning, Forecasting and Replenishment (CPFR)
Establece un método de comunicación entre fabricantes, vendedores y
distribuidores acerca de las previsiones de demanda calculadas por ambas
partes y empleando Internet
Si hay discrepancias, se envían justificaciones y comentarios acerca de ellas
El objetivo es que al final las previsiones de compra de la empresa cliente y
las previsiones de venta de la empresa proveedora converjan, de manera que
solo se disponga del inventario que se necesite en el momento preciso y no se
produzcan rupturas de stock
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21. Nuevas tendencias (II)
A la empresa cliente le interesa conocer la capacidad productiva del
proveedor y a éste la demanda del cliente
Así se evita el llamado efecto bullwhip o látigo
Consiste en que las variaciones de demanda de los consumidores finales se
trasladan en sentido inverso de la cadena de suministro, multiplicando sus
efectos en cada cambio de nivel
El intercambio de información se hace a través de la web y se traduce en
unas reglas de colaboración entre distintos eslabones de la cadena de
suministro que a menudo se recogen en un contrato
La información que se intercambia incluye previsiones, planes de promoción,
y información de puntos de venta (entre otros)
Esta última información se emplea para detecta la eficacia de las previsiones
Incorporación de la Inteligencia Artificial (incluso resolución excepciones)
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22. References
Sitios web
Por qué la situación del empleo no ha mejorado http://www.colectivoburbuja.org/?p=605
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23. Copyright (c) 2011 Alex Rayón Jerez
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24. Profesor: Ing. Alex Rayón Jerez
Bilbao, Septiembre 2011
5º de Ingeniería en Automática y Electrónica Industrial
Facultad de Ingeniería
Universidad de Deusto
Departamento de Tecnologías Industriales, Facultad de Ingeniería, Universidad de Deusto
Avda. de las Universidades, 24, 48007 Bilbao, País Vasco, España
Alex Rayón Jerez
alex.rayon@deusto.es
Para contactar conmigo, muchas formas :-)
http://alexrayon.es/alex-rayon-20/
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