El documento presenta información sobre pronósticos de demanda para la planeación y control de la producción. Explica que los pronósticos son predicciones de la demanda futura basadas en datos históricos y diferentes técnicas como el promedio móvil simple. Proporciona ejemplos del cálculo de pronósticos usando esta técnica para diferentes valores de n y comparando el error cuadrático medio para determinar el mejor pronóstico.

1. Planeación y Control de la Producción (PCP) - Pronósticos (Ingeniería Industrial)
Indice
1. Pronostico
2. Problemario de Inventarios
3. Glosario de PCP
4. Exámenes de Planeación y Control de la Producción 1 - IPN
5. Súper Vínculos WEB – Ingeniería Industrial
1. Pronostico.
Es una serie de datos que en base a una serie de estudios determinan la demanda en un
futuro de un determinado producto.
1.- ¿Qué significa pronosticar?
Es predecir el futuro a partir de algunos indicios
2.- ¿Qué es un pronóstico?
Es una inferencia a partir de ciertos datos
3.- ¿Cómo se define el pronóstico?
Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependerá
de los cambios en las variables externas al sistema de producción.
4.- ¿Cuáles son los antecedentes de los pronósticos?
Tuvieron su origen en aspectos informales de la vida cotidiana. En otras épocas los
Reyes, los Políticos y personas adineradas acudían a los clarividentes para que les
comentaran acerca de sus vidas en el futuro. Al paso del tiempo estas ideas las adoptan
los comerciantes y empresarios y se fue formalizando poco a poco para el concepto de
los pronósticos hasta llegar a la que hoy se conoce como un importante tema.
5.- ¿Dónde se utilizan las técnicas de pronósticos en una empresa para determinar la
demanda?
Estas técnicas se utilizan en empresas para determinar la demanda futura de sus
productos, y en base a esto planear y controlar la cantidad de productos que deberá
producir.
6.- ¿Cuándo una empresa está en condiciones de optimizar?
Cuando una empresa determina la demanda futura de sus pronósticos, esta en
condiciones de optimizar el uso de todos sus recursos, lograr su objetivos y satisfacer la
demanda de sus clientes oportunamente.
7.- ¿Quién utiliza las técnicas de pronósticos?
Personal especializado y adscritos a las áreas de producción y mercadotecnia de las
productoras o bienes .
8.- ¿Cuál es la validez de un pronóstico?
No es la verdad absoluta respecto a algún evento en el futuro, un pronóstico solo es una
aproximación a la realidad entre más se acerque a ella mejor será.
9.- En una Sistema de producción se presentan 2 grupos de problemas
a)Probabilidad de diseño
b)Probabilidad de la planeación
10.- ¿Cómo se agrupan las técnicas de pronósticos que utilizan en la actualidad?
• Cualitativas
• Cuantitativas
• Combinación de ambas

2. 2. Problemario de Inventarios
TÉCNICA No. 1 PROMEDIO MÓVIL SIMPLE (PMS)
Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas para el siguiente periodo
exclusivamente, como su nombre lo indica es un promedio que se obtiene n datos; para
definir en forma práctica cuál será el mejor resultado, se deberá tomar en cuenta el de
menor error al cuadrado < (D-P)2.
Estos n datos están en función de cómo queramos promediar u obtener resultados, con
menor o mayor exactitud; n puede valores comprendidos entre 2,3,4,5....etc. en la práctica
es recomendable utilizar bloques de información que en promedio tengan 10 ó mas datos,
lo cual no permitirá una mejor interpretación o visión del comportamiento de ese producto
o pronóstico.
Ejemplo:
La empresa Barcel S.A. de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas (o de la demanda
) para uno de sus productos de mayor demanda en el mercado se le conoce como
"chicharrones Barcel ", este pronóstico de la demanda si requiere para el mes de octubre
de 2003, para lo cual se debe considerar que n= 2, 3, 4. sabiendo que los últimos meses
el área de mercadotecnia ha registrado la int. histórica que se indica en la siguiente en la
siguiente tabla
Cuando n= 2
Periodos Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
Mensuales
Enero 30 - - -
Febrero 35 - - -
Marzo 28 32.5 -4.5 20.25
Abril 20 31.5 -11.5 132.25
Mayo 25 24 1 1
Junio 30 22.5 7.5 56.25
Julio 35 27.5 7.5 56.25
Agosto 40 32.5 7.5 56.25
Septiembre 50 37.5 12.5 156.25
Octubre ¿? 45 = 478.5
Cuando n= 3
Periodos Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
Mensuales
Enero 30 - - -

3. Febrero 35 - - -
Marzo 28 - - -
Abril 20 31 -11 121
Mayo 25 27.66 -2.66 7.07
Junio 30 24.33 5.66 32.14
Julio 35 25 10 100
Agosto 40 30 10 100
Septiembre 50 35 15 225
Octubre ¿? 41.66 585.21
Cuando n= 4
Periodos Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
Mensuales
Enero 30 - - -
Febrero 35 - - -
Marzo 28 - - -
Abril 20 - - -
Mayo 25 28.25 -3.25 10.56
Junio 30 27 3 9
Julio 35 25.75 9.25 85.56
Agosto 40 27.5 12.5 156.25
Septiembre 50 32.5 17.5 306.25
Octubre ¿? 38.75 567.62
Nota: En base a esta técnica podemos decir en conclusión que el mejor pronóstico es de
45 unidades porque (D-P)2 es menor con respecto a los otros datos.
Tarea:
La empresa Alfa fabricante de conexiones de plástico, desea estimar la demanda de uno
de estos productos que se llama codo de 90°x 25mm. Esto es para el mes de marzo de
2003 p/ lo cual cuenta con la información histórica que se indica. Para efectuar los
cálculos se debe considerar que n=2,3,4. A partir del mejor pronóstico indique si la
producción de codos de 90°x 25mm crece o decrece y en consecuencia indique que
acciones.
Cuando n= 2

4. Periodos Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
Mensuales
Noviembre 10 - - -
Diciembre 20 - - -
Enero 20 15 5 25
Febrero 30 20 10 100
Marzo 32 25 7 49
Abril 27 31 -4 16
Mayo 18 29.5 -11.5 132.25
Junio 30 22.5 7.5 56.25
Julio 25 24 1 1
Agosto 22 27.5 -5.5 30.28
Septiembre 15 23.5 -8.5 72.25
Octubre 17 18.5 -1.5 2.25
Noviembre 16 16 0 0
Diciembre 20 16.5 3.5 12.85
Enero 18 18 0 0
Febrero 20 19 1 1
Marzo ¿? 19 497.5
Cuando n= 3
Periodos Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
Mensuales
Noviembre 10 - - -
Diciembre 20 - - -
Enero 20 - - -
Febrero 30 16.67 13.33 177.6389
Marzo 32 23.34 8.66 74.9956
Abril 27 27.34 -0.34 0.1156
Mayo 18 29.67 11.67 136.1889
Junio 30 25.67 4.33 18.7489

5. Julio 25 25 0 0
Agosto 22 24.34 2.34 5.4756
Septiembre 15 25.67 -10.67 113.8489
Octubre 17 20.67 -.367 13.4687
Noviembre 16 18 -2 4
Diciembre 20 16 4 16
Enero 18 17.67 0.33 .1089
Febrero 20 18 2 4
Marzo ¿? 11.34 564.6402
Cuando n= 4
Periodos Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
Mensuales
Noviembre 10 - - -
Diciembre 20 - - -
Enero 20 - - -
Febrero 30 - - -
Marzo 32 20 12 144
Abril 27 25.5 1.5 2.25
Mayo 18 27.25 -9.25 85.5625
Junio 30 26.75 3.25 10.5625
Julio 25 25 -1.75 3.0625
Agosto 22 23.75 -3 9
Septiembre 15 23 -8.75 76.5625
Octubre 17 19.75 -6 36
Noviembre 16 17.5 -3.75 14.0625
Diciembre 20 17 2.5 6.25
Enero 18 17.75 1 1
Febrero 20 18.5 2.25 5.0625
Marzo ¿? 393.375

6. En conclusión, el mejor pronóstico es de 18.5 unidades porque (D-P)2 es menor con
respecto a los otros datos.
TÉCNICA No. 2 PROMEDIO MÓVIL DOBLE (PMD)
Ésta es otra técnica cuantitativa que sirve para calcular el pronóstico de la demanda o de
las ventas para periodos futuros, para su aplicación y cálculos es recomendable seguir el
procedimiento que se indica.
Procedimiento:
• Se calcula el PMS, considerándose el conjunto de datos y los valores asignados
para n
• Se determina el mejor pronóstico con antecedente en le menor error al cuadrado <
(D-P)2 .
• Se calcula el promedio móvil doble
• Se calculan los valores correspondientes a:
a = 2(PMS) – PMD
b = n/n-1 (PMS – PMD)
• Se calcula el pronóstico para el periodo deseado, mediante la siguiente expresión:
y = a + b(x)
donde
y = pronóstico deseado o buscado
x = el periodo en el que se desea el pronóstico
Ejemplo:
Con los datos obtenidos en el problema anterior, se desea calcular los pronósticos de
ventas para los meses de Noviembre, Diciembre y Enero. Estos cálculos se deberán
obtener mediante PMD.
Paso 3
Cuando n= 4
Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P)
Periodos
Mensuales
Enero 30 - -
Febrero 35 - -
Marzo 28 32.5 -
Abril 20 31.5 -
Mayo 25 24.0 32
Junio 30 22.5 27.75
Julio 35 27.5 23.25

7. Agosto 40 32.5 25
Septiembre 50 37.5 30
Octubre ¿?
Paso 4
a = 2(PMS) – PMD
a = 2 (37.50) – 30 = 45
a = 45
b = n/n-1 (PMS – PMD)
b = 15
Paso 5
ynov = a + b(x) = 45+15 (2) = 75 unidades
ydic = a + b(x) = 45+15 (3) = 90 unidades
yene = a + b(x) = 45+15 (4) = 105 unidades
Graficar
Tarea:
Cocinas Integrales Mexicanas S.A desea calcular el pronóstico de venta para una cocina
"NOVA", el pronóstico se requiere para el año 2003, así mismo, se estima conveniente
asignar a n valores de 3, 4 y 5, además se tienen datos históricos de ventas de los últimos
9 años, el calculo del pronóstico se deben obtener mediante PDM.
Cuando n= 3
Periodos Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
Mensuales
1984 20
1985 25
1986 28
1987 30
1988 31
1989 32
1990 38
1991 41
1992 45
1993 40
1994 38
1995 42

8. 1996 46
1997 30
1998 38
1999 40
2000 38
Cuando n= 4
Periodos Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
Mensuales
1984 20
1985 25
1986 28
1987 30
1988 31
1989 32
1990 38
1991 41
1992 45
1993 40
1994 38
1995 42
1996 46
1997 30
1998 38
1999 40
2000 38
Cuando n= 5
Periodos Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P)2
Mensuales
1984 20

9. 1985 25
1986 28
1987 30
1988 31
1989 32
1990 38
1991 41
1992 45
1993 40
1994 38
1995 42
1996 46
1997 30
1998 38
1999 40
2000 38
TÉCNICA No. 3 AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)
Nos permite calcular los pronósticos de las ventas de la demanda para el siguiente
periodo únicamente, la aproximación exponencial. Es una ponderación o valor de ajuste
con cierto grado de error, que se puede estimar o determinar al emitir un pronóstico, este
valor de ajuste fluctúa en ( 0.1 y 1). Si el valor de ponderación es pequeño el
deslizamiento o ajuste será gradual y mínimo. Para asignar el valor de ajuste o de
ponderación ( ) se debe tener en cuente lo siguiente:
• La demanda en condiciones de estabilidad = 0.1, 0.2 y 0.3
• La demanda en condiciones de estabilidad promedio
• La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos =
0.7, 0.8 y 0.9.
Ejemplo:
PHP es una empresa que se dedica a la fabricación de artículos higiénicos, el gerente de
mercadotecnia está interesado en conocer el pronóstico de ventas para l mes de octubre
del 2003, su exigencia le conduce a utilizar factores de conderación para = 0.1, 0.2 y
0.3. para lo cual se cuenta con la siguiente información histórica que se indica a
continuación. El cálculo del pronóstico deseado se deberá obtener por AES.
para = 0.1

10. Periodos Demanda Pronósticos (D-P) (D-P) P´ = P + (D-P)2
Mensuales (D) (P) (D-P)
Mayo 100 100 0 0 100 0
Junio 120 100 20 2 102 400
Julio 130 102 28 2.8 104.8 784
Agosto 120 104.8 152 1.52 106.32 231.04
Septiembre 140 106.32 37.68 3.36 109.68 1134.34
Octubre ¿? 109.68
2549.38
para = 0.2
Periodos Demanda Pronósticos (D-P) (D-P) P´ = P + (D-P)2
Mensuales (D) (P) (D-P)
Mayo 100 100 0 0 100 0
Junio 120 100 20 4 104 400
Julio 130 104 26 5.2 109.2 76
Agosto 120 109.2 10.8 2.16 111.36 116.64
Septiembre 140 11.36 28.64 5.72 117.08 820.24
Octubre ¿? 117.88
2012.88
para = 0.3
Periodos Demanda Pronósticos (D-P) (D-P) P´ = P + (D-P)2
Mensuales (D) (P) (D-P)
Mayo 100 100 0 0 100 0
Junio 120 100 20 6 106 400
Julio 130 106 24 7.2 113.2 576
Agosto 120 113.2 6.8 2.04 115.24 46.24
Septiembre 140 115.24 24.76 7.42 122.66 613.05
Octubre ¿? 122.66

11. Tarea
Con los siguientes datos calcule el pronóstico de ventas o de la demanda para el periodo
9, considere factores de ajuste 0.3 y 0.5; los datos históricos de ventas así como los
periodos se indican a continuación:
para = 0.3
Periodos Demanda Pronósticos (D-P) (D-P) P´ = P + (D-P)2
Mensuales (D) (P) (D-P)
3
4
5
6
7
8
9
para = 0.5
Periodos Demanda Pronósticos (D-P) (D-P) P´ = P + (D-P)2
Mensuales (D) (P) (D-P)
3 16 16 0 0 0 0
4 18 16 2 1 4 4
5 20 17 3 1.5 9 9
6 12 18.5 -6.5 -3.25 42.25 42.25
7 16 15.25 .75 .37 .56 .5625
8 20 15.62 4.38 2.18 19.18 19.1844
9 17.8
74.996
TÉCNICA No. 4 AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)
Técnica cuantitativa que permite calcular los pronósticos de la demanda para periodos
futuros, teniendo como antecedente datos históricos en cuanto a periodos y demanda.

12. Para implementar esta técnica o método a la solución de problemas de pronósticos de la
demanda, se recomienda seguir el procedimiento:
1. Se calcula el pronóstico mediante el ajuste exponencial simple, teniendo en cuenta
los valores del factor del ajuste.
2. Se selecciona el mejor pronóstico obtenido en el paso anterior, teniendo en cuenta
el menor error < (D-P)2
3. Con los resultados obtenidos en el paso anterior, se calcula al Ajuste Exponencial
Doble.
4. Con los datos anteriores se calcula los siguientes parámetros
a = 2(AES) – AED
b = / -1 (AES – AED)
5. Calcular el pronóstico final
y = a + b(x)
donde
y = pronóstico deseado o buscado (final).
x = el periodo en el que se desea el pronóstico.
Ejemplo:
Chocolates "Tin larín" S.A, esta interesada en conocer el pronóstico de ventas o de la
demanda para el primer trimestre del año 2003, para lo cual usará AED, considerándose 3
factores de ajuste: 0.2, 0.25 Y 0.35. La demanda está expresada en miles. Tanto el
gerente de mercado como el de producción de la empresa están interesados en ver
gráficamente el comportamiento de la demanda de este producto a través de:
• Datos o reg. históricos
• El mejor pronóstico obtenido por AES
• El mejor pronóstico obtenido por AED
• Los resultados obtenidos para el primer trimestre del año del 2003-02-23
para = 0.2
Periodos Demanda Pronósticos (D-P) (D-P) P´ = P + (D-P)2
Mensuales (D) (P) (D-P)
Junio 150 150 0 0 150 0
Julio 180 150 30 6 156 900
Agosto 200 156 44 8.8 164.8 1936
Septiembre 120 164.8 -44.8 -8.96 155.84 2007.04
Octubre 140 155.84 -15.84 -3.10 152.67 250.9
152.67
5093.95

13. para = 0.25
Periodos Demanda Pronósticos (D-P) (D-P) P´ = P + (D-P)2
Mensuales (D) (P) (D-P)
Junio 150 150 0 0 150 0
Julio 180 350 30 7.5 157.5 900
Agosto 200 157.5 42.5 10.62 168.12 1806.25
Septiembre 120 168.12 -48.125 -12.03 156.09 2316.02
Octubre 140 156.09 -16.09 -4.02 152.07 259.0
152.07
5281.25
para = 0.36
Periodos Demanda Pronósticos (D-P) (D-P) P´ = P + (D-P)2
Mensuales (D) (P) (D-P)
Junio 150
Julio 180
Agosto 200
Septiembre 120
Octubre 140
Técnica 5: Mínimos Cuadrados
Esta es otra técnica de tipo cuantitativo que permite el cálculo de los pronósticos para
períodos futuros, para lo cual requiere de registros históricos que sean consistentes,
reales y precisos.
Esta técnica como su nombre lo indica se trata de sacar el total de las desviaciones
elevadas al cuadrado a un valor mínimo: su objetivo es determinar los coeficientes a y b,
que son conocidos como coeficientes de regresión, donde x es la variable independiente
(tiempo), y es la variable dependiente (pronóstico de la demanda).
En la práctica se pueden utilizar dos métodos para calcular los pronósticos a través de
mínimos cuadrados: Fórmula general y Métodos simplificado.
1. FÓRMULA GENERAL
Para aplicar este método en el cálculo de pronósticos de la demanda, se deben
tener en cuenta las siguientes expresiones matemáticas:

14. donde:
n = tamaño de la muestra o el número de períodos
x = período en el que se desea el pronóstico
y = el pronóstico
2. MÉTODO SIMPLIFICADO (PARES Y NONES)
El método simplificado como su nombre lo indica, en la práctica es más simple y se llega
al resultado de forma más rápida. Las expresiones a usar son:
donde:
n = tamaño de la muestra o el número de períodos
x = período en el que se desea el pronóstico
y = el pronóstico
¿Cuándo será par y cuando será non?
Pares: Debemos entender por pares el numero de períodos expresados de dos en dos (2,
4, 6, 8...)
Nones: Es cuando los períodos considerados en los cálculos son impares (1, 3, 5, 7, 9...)
Ejemplo:
Panasonic, empresa internacional en su área de pilas desechables, desea calcular el
pronóstico de ventas para el año 2003, teniendo como antecedentes los datos que se
muestran en la tabla. El cálculo del pronóstico se deberá emitir mediante la formula
general y corroborarse con el método simplificado que corresponda.
a. Solución por Fórmula General
Períodos Ventas (miles) x xy x2

15. 1990 85 1 85 1
1991 89 2 178 4
1992 92 3 276 9
1993 95 4 380 16
1994 93 5 465 25
1995 98 6 588 36
Σ 552 21 1972 91
b.
c. Cálculo del pronóstico
d.
e. x son los períodos desde el primer dato histórico hasta el pronóstico a calcular
f. Solución por Método Simplificado
Pares porque el número de períodos es par (6)
Períodos Ventas (miles) x xy x2
1990 85 -5 -425 25
1991 89 -3 -267 9
1992 92 -1 -92 1
0 0 0
1993 95 1 95 1
1994 93 3 279 9
1995 98 5 40 25
Σ 552 0 80 70
NOTA: A x se le asignan valore impares por que es un problema par.

16. *
los períodos se cuentan a partir de 1993 con números consecutivos impares de los
asignados a x en un principio hasta llegar a 2003:
96-7 2000-15
97-9 2001-17
98-11 2002-19
99-13 2003-21
Sabritas S.A de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas para uno de sus productos
en el año 2003 y en torno a éste resultado, se hará la planeación de los recursos a utilizar
en el sistema; para lo cual cuenta con el volumen de ventas anuales que se indican en la
siguiente tabla.
El cálculo de éste pronóstico se deberá hacer a través de Fórmula General y Método
Simplificado.
a. Solución por Fórmula General
Períodos Ventas (miles) x xy x2
1987 120 1 120 1
1988 121 2 242 4
1989 117 3 351 9
1990 118 4 472 16
1991 124 5 620 25
1992 125 6 750 36
1993 120 7 840 49
1994 118 8 944 64
1995 130 9 1170 81
1093 45 5509 285
b.
c.

17. d. Cálculo del pronóstico
e.
f. Solución por Método Simplificado
Nones porque el número de períodos es impar (9)
Períodos Ventas (miles) x xy x2
1987 120 -4 -480 16
1988 121 -3 -363 9
1989 117 -2 -234 4
1990 118 -1 -118 1
1991 124 0 0 0
1992 125 1 125 1
1993 120 2 240 4
1994 118 3 354 9
1995 130 4 520 16
Σ 1093 0 44 60
NOTA: A x se le asignan valores consecutivos
*
los períodos se cuentan a partir de 1992 con números consecutivos de los asignados a x
en un principio hasta llegar a 2003:
96-5 2000-9
97-6 2001-10
98-7 2002-11
99-8 2003-12

18. TÉCNICA 6: ÍNDICES DE ESTACIONALIDAD
Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas cuando existe estacionalidad o
ciclos y también se utiliza cuando en cada período existen diferencias de ventas muy
marcadas, razón por la cual se hace necesario calcular un índice que nos permitirá un
ajuste por cada período.
El concepto de Índice de Estacionalidad se explicará con más detalle a partir del siguiente
problema:
Ejemplo:
Teniendo como referencia la información histórica que se indica en la siguiente tabla,
determine el pronóstico para el año 2003 y ajústelo mediante índices de estacionalidad.
Períodos B I M E S T R E S
Total
(anuales) 1o 2o 3o 4o 5o 6º
1991 80 120 130 100 90 120 640
1992 55 140 140 105 95 125 660
1993 84 160 150 105 94 125 718
1994 83 170 155 110 93 130 741
1995 81 175 160 100 92 140 748
383 765 735 520 464 640 3507
Solución:
1. Hacer sumatorias horizontales y verticales en su caso.
2. Calcular los promedios por bimestre (en este caso)
3. Cálculo del promedio total
4. Cálculo de los indices de estacionalidad

19. 5. Calcular el pronóstico para el año 2003
Períodos Ventas x xy x2
1991 640 1 640 1
1992 660 2 1320 4
1993 718 3 2154 9
1994 741 4 2964 16
1995 748 5 3740 25
Σ 3507 15 10818 55
6.
7.
8. Cálculo del pronóstico
9.
10. Calcular el pronóstico promedio
11. Ajuste del pronóstico bimestral por los IE
Períodos BIMESTRES
(anuales) 1o 2o 3o 4o 5o 6º
IE 0.665 1.308 1.257 0.889 0.793 1.094
Pronostico
166.40 166.40 166.40 166.40 166.40 166.40
Promedio

20. Pronóstico
Bimestral 108.992 217.651 209.164 147.929 131.955 182.04
ajustado por
IE
3. Glosario de PCP
Ingeniería Industrial: Consiste en todas las actividades de control de ingeniería y
administración que no se pueden designar claramente como funciones de otras
ingenierías o de contabilidad. Incluye un cambio de variedad de tareas establecidas con el
propósito de diseñar, establecer y mantener los sistemas administrativos para una
eficiente operación.
Planeación. Es un proceso racional que busca prever posibilidades o condiciones futuras
y tomar una serie de decisiones para llegar a ellas. Requiere del establecimiento de
objetivos y políticas, así como la fijación de programas y la determinación de métodos
específicos.
Producción.- Son los bienes y servicios producidos para ser usados fuera de la
programación que se entregan al mercado o al sector de la sociedad, geográfico o de la
economía al cual se sirve y que pretenden lograr directamente la finalidad de la
organización.
Control.- Comprobación, verificación, fiscalización, examen, registro, inspección,
preponderancia, dominio, mando, poder. Quien controla una cosa.
Mercado.- Conjunto de grupos de compra venta. Lugar o edificio público destinado al
comercio. Conjunto de consumidores y productores de un artículo o línea de artículos.
Elementos del mercado.-
• Lugar
• Proveedores
• Empresas
• Compradores
• Dinero
• Productos
• Bienes y/o servicios
Sistema.-
Conjunto de elementos que intervienen entre sí para lograr un fin específico.
Sistema productivo.-
Entrada, insumo, salida (bien y o servicio)
Enfoque sistemático.-
Nos permite visualizar, diagnosticar posibles soluciones a problemas.
Demanda.-
Es la cantidad de productos, bienes y o servicios que se requieren por parte de los
consumidores.
Pronosticar.-
Es predecir el futuro a partir de algunos indicios.
Pronóstico.-
Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependerá
de los cambios en las variables externas al sistema de producción.
Técnicas de pronósticos.

21. • Cualitativas
• Cuantitativas
• Combinación de ambas
Empresa.-
Empresa es un termino nada fácil de definir, ya que a este concepto de le dan diferentes
enfoques (económico, jurídico, filosófico, social, etc.). En su más simple acepción significa
la acción de emprender una cosa con un riesgo implícito.
Es necesario analizar algunas de las definiciones más trascendentes de la empresa, con
el propósito de emitir una definición con un enfoque administrativo:
Anthony Jay: Institución para el empleo eficaz de los recursos mediante un gobierno (junta
directiva), para mantener y aumentar la riqueza de los accionistas y proporcionarle
seguridad y prosperidad a los empleados.
Modo de producción.- Es una etapa del desarrollo histórico de la humanidad. Cada etapa
se conforma por las relaciones de producción y distribución que se establecen entre los
grupos humanos. Adicionalmente el modo de producción también integra el grado de
desarrollo en el que se encuentran el trabajo y los medios de producción.
Producto.- Se entiende por producto a todo los bienes y servicios que aparecen como
resultado de la actividad económica.
Demanda.- Es la cantidad de bienes que los consumidores desean y pueden comprar en
el mercado a un precio dado y un periodo de tiempo determinado
Oferta.- Es la cantidad de mercancías o servicios que entran en le mercado a un precio
dado y en periodo de determinado tiempo.
4. Exámenes de Planeación y Control de la Producción 1 - IPN
DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA
ACADEMIAS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES – INGENIERÍA INDUSTRIAL
1. La compañía confecciones modernas, a través de su departamento de PCP desea
estimar su pronóstico de la demanda para el año 1998 a través de varias técnicas y poder
escoger el más conveniente. La información con que se cuenta es la siguiente:
demanda de
vestidos de T R I M E S T R E S
noche
1º 2º 3º 4º TOTAL
1990 90 46 88 49 273
1991 111 60 114 64 349
1992 132 74 148 86 440
1993 142 68 181 94 485
1994 142 79 195 106 522
Las técnicas a considerar son:
a. Promedio móvil ajustado por tendencia para n = 2
b. Aproximación exponencial ajustada por tendencia para L = 0.4
c. series de tiempo a través de la ecuación de la recta
¿Cuál técnica escogería y porqué?
2.- Con la técnica seleccionada, calcule el pronóstico para el tercer trimestre del año
2000. De acuerdo a los índices obtenidos analice los resultados y haga un comentario
explicativo.

22. 3.- Determine la correlación de la ecuación de la recta.
¿Cómo sabemos que hay una buena relación entre las variables y acuerdo al producto
que manejamos cuál podría ser el factor a relacionar?
Con los siguientes datos
1990. 500
1991. 450
1992. 600
1993. 650
1994. 700
Departamento De Ciencias De La Ingeniería
Academias de investigación de operaciones – ingeniería industrial
Planeación y control de la producción I
1. OSRAM compañía dedicada a la fabricación de focos ha observado que en los últimos
años han disminuido las ventas de focos de 150 Watts de acuerdo con la siguiente
información.
Año 1991 1992 1993 1994 1995 1996
Ventas 228.8 158.9 176.4 165.1 145.6 130.3
El director de la compañía desea estimar el pronóstico de la demanda para 1998 con
objeto de ver si se justifica o no seguirlo produciendo, para lo cual debe elegir entre las
siguientes técnicas.
a. Promedio móvil con n = 2
b. Aproximación exponencial con =½
2.- Una empresa fabricante de cosméticos desea saber si existe correlación entre gastos
publicitarios y sus ventas, si se cuenta con la siguiente información, además de
pronosticar las ventas para 1997, si se invertirán $ 7000.00 en publicidad.
Año 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996
Ventas 385 577 685 731 769 923 1154
(miles $)
Gastos 1.5 2.6 3.6 3.8 4.3 5.0 5.8
Publicitarios
3.- La empresa Prentice may Internacional desea conocer el pronóstico bimestral para
1998 utilizando la técnica de mínimos cuadrados.
Mes 1994 1995 1996
ENERO 19 25 30
FEBRERO 20 24 29
MARZO 21 23 28
ABRIL 22 22 27
MAYO 23 21 26

23. JUNIO 22 20 25
JULIO 21 21 26
AGOSTO 20 22 27
SEPTIEMBRE 19 23 28
OCTUBRE 18 24 29
NOVIEMBRE 24 25 30
DICIEMBRE 21 22 28
NOTA: EN TODOS LOS EJERCICIOS, GRAFÍQUE Y EMITA SUS COMENTARIOS
1. De acuerdo con la opinión de algunos directivos de "la granada S.A." las ventas de
vestidos para dama tipo junior están relacionados con las ventas de Zapatillas de la marca
Nine West. Si es cierta dicha relación se incrementará la producción para otoño e invierno
por considerarlas altas en ventas. Utilice la técnica correspondiente para conocer si dicha
relación es buena.
AÑO Venta de Vestidos Ventas de Zapatillas
1989 1350 955
1990 1390 960
1991 1448 970
1992 1500 1005
1993 1550 1025
1994 1623 1100
2. La Empresa la manzana S.A., ha proporcionado sus ventas reales correspondientes al
año 1995 y desea calcular sus ventas para el segundo semestre de 1996. Utilizando la
técnica de aproximación exponencial, con factores de ponderación de un 30 y 50%. La
información complementaria es la siguiente:
Ventas
Periodo Reales
J 960
A 970
S 950
O 935
N 926
D 943
3. La empresa www.monografias.com desea conocer el pronóstico mensual para 1997
utilizando la técnica de mínimos cuadrados (índices estaciones)
AÑO ENERO FEB MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGO SEPT. OCT NOV- DIC
1991 23 21 20 24 22 25 20 26 25 28 27 30
1992 26 21 22 20 24 22 25 26 26 20 27 30
1993 19 22 23 26 21 24 24 25 28 21 25 21

24. Nota: En Todos Los Ejercicios, Grafíque Y Emita Sus Comentarios