El hospital general ha experimentado una demanda irregular y a menudo creciente de material médico desechable en todo el hospital

1. A continuación se presentan algunos ejercicios de producción.
Cualquierinformación:Espc. Ing.- Lic. Maxwell Altamirano Ramos
solucionindustrialempresarial@yahoo.es
1. El hospital general haexperimentadounademandairregulary a menudo creciente de material
médicodesechable entodoel hospital.Lademandade tubos desechables en pediatría durante
losdos últimosmeseshasidode 300 unidades en septiembre y de 350 unidades en octubre. El
antiguo procedimiento de pronósticos consistió en utilizar la demanda promedio del año
anteriorcomopronosticopara cada uno de losmesesenese año.La demandamensual del año
anterior fue de 200 unidades. Utilizando 200 unidades como pronostico de la demanda de
septiembre y un coeficiente de suavizado de 0.7 para dar un mayor peso a la demanda mas
reciente, el pronóstico para el mes de octubre debería haber sido (t= octubre)
𝐹𝑡 = 𝛼𝐷𝑡−1 + (1 − 𝛼) 𝐹𝑡−1
=0.7 (300)+(1-0.7)200
=270
El pronóstico para el mes de noviembre seria de (t= noviembre)
𝐹𝑡 = 𝛼𝐷𝑡−1 + (1 − 𝛼) 𝐹𝑡−1
=0.7 (350)+(1-0.7)270
=326
2. Considerando los datos de la siguiente tabla. Al promediar la semana 45 a 49 se obtiene
D49=49.8 y α=0.2, se puede calcular F50.
Semana Demanda Semana Demanda Semana Demanda Semana Demanda
1 56 17 47 33 54 49 52
2 46 18 55 34 51 50 58
3 53 19 52 35 52
4 50 20 52 36 48
5 50 21 44 37 50
6 52 22 47 38 49
7 46 23 57 39 52
8 53 24 45 40 48
9 55 25 48 41 47
10 46 26 55 42 48

2. 11 53 27 50 43 44
12 45 28 42 44 43
13 50 29 50 45 50
14 49 30 57 46 57
15 48 31 51 47 46
16 43 32 54 48 44
F50=0.2 x (D50) + (1-0.2)F49=0.2 x 58+ 0.8x 49.8=51.4
3. La demanda de la parte 2710 se muestra a continuación. Nuestro pronóstico para el mes de
abril fue de 100 unidades. Con una constante de suavizado de 0.2 y usando el suavizado
exponencial de primer orden. Cuál es el pronóstico para el mes de julio?
Mes Demanda actual (real)
Abril 200
Mayo 50
Junio 150
FMayo=0.2 x200+(1-0.2)x100=120
FJunio=0.2 x50+(1-0.2)x120=106
FJulio=0.2 x150+(1-0.2)x106=120
4. Una pequeñaempresade electrónicaproduce calculadorasde bolsilloymensualmente controla
la demandade losartículos.Los siguientesdatosde demandason en el caso de una calculadora
representativa; noviembre 45: diciembre 57; enero 60 . Usando a 50 como el pronóstico de
noviembre segúnun suavizado exponencial de primer orden, obtener el pronóstico de ventas
para febrero.
FDiciembre=0.5 x45+(1-0.5)x50=47.5
FEnero=0.5 x57+(1-0.5)x47.5=52.25
FFebrero=0.5 x60+(1-0.5)x52.25=56.25
Problemas de suavizado de segundo orden
1. Milo.Inc. Tiene unmodelode suavizadoexponencial de primerordenque haproporcionado
un pronósticode 103,500 bushelsparauntrigo de grado #3 enel condado de Boone,para el
mes de Junio. La producción de trigo de grado #3 del año anterior, en el mes de junio, fue
de 70,500 buelsh. Esta cifra se empleara como una estimación de pronostico reciente
obtenida mediante un suavizado exponencial doble. Dado que α=0.2 parece ser un buen

3. coeficiente suavizado para Milo Inc. , obtener el pronostico con un modelo de suavizado
exponencial doble para el mes de julio.
Sea t=julio
𝐹𝐷𝑡 = 𝐹𝑡 𝛼 + (1 − 𝛼) 𝐹𝐷𝑡−1
=0.2 (103,500)+(1-0.2)70,500
=77,100
2. Desarrolle unpronóstico para la venta de papel de computadora para los meses 25 y 30. Si
la demandadel mes 25 es 259, actualice los parámetros y proporcione los pronósticos para
los meses 26 y 30.
Mes Ventas Mes Ventas Mes Ventas Mes Ventas
1 116 7 162 13 201 19 225
2 133 8 172 14 219 20 223
3 139 9 163 15 207 21 257
4 157 10 163 16 205 22 232
5 154 11 164 17 210 23 240
6 159 12 191 18 207 24 241
Se calcula los promedios del 1 al 12 y del 13 al 24 estos son 156.08 y 222.25, respectivamente. El
incremento en las ventas promedio para el periodo de 12 meses es 66.17 (222.25- 156.08). Al dividir
este numero entre 12 se obtiene 5.51, el incremento promedio por mes. Así, la estimación de la
pendiente en el tiempo 24 será B24+5.51. Para obtener una estimación de la ordenada, se calcula el
promedio global de los 24 datos , que es 189.16. Este promedio está centrado en el mes 12.5. Para
moverloal tiempoactual se suma el ajuste por tendencia de 5.5 cajas por el mes multiplicado por (24-
12.5) meses. La estimación de la ordenada es
S24=189.16 +(24-12.5)+258.09
Una vez que se tienenlosvaloresiníciales,se puedenpronosticarperiodosfuturos.El pronostico para el
periodo 25 es
F25=S24+1xB24= 258.09 +1x 5.51
De manera similar, el pronostico para el mes 30 es
F30= 258.09 +6 X5.51
Cuandose conoce lademandareal para el mes25, se actualizalas estimaciones.Si lademandareal para
el mes 25 es 259 y α=β=0.1, la nueva estimación de la orden será
ST=αdt+(1-α)ST-1= αd25+(1-α)(S24+B24)

4. S25+0.1 X 259+(1-0.1)X(258.09 +5.51) +263.14
La nueva estimación de la pendiente será
Bt=β(St –St-1) +(1-β)BT-1= β(S25 –S24) +(1-β)B24
B25+0.1 X(263.14 -258.09) +(1-0.1)X5.51=5.46
El pronóstico del periodo 26 estará dado por
F26=263.14+1X5.46=268.6
Y el pronóstico para el mes 30 es ahora
F30=263.14 +5 X5.46+290.46