Segunda clase de logística industrial de cátedra homónima de la Universidad Nacional de Genral Sarmiento.

1. INVENTARIOS

2. ¿Qué es un Inventario?
El inventario de una empresa puede definirse como el
conjunto de materiales y artículos que la empresa
almacena en espera de su utilización o venta posterior.

3. Empresas industriales Empresas comerciales
Materias primas
Mercaderías
Otros
aprovisionamientos
Elaboración
Productos terminados, semiterminados, etc.
Venta Venta
¿Qué es un Inventario?

4. Tipos de Inventario
• Materia Prima
• Productos en Proceso
• Productos Terminados
Stock Capital Inmovilizado

5. Inventarios
• El manejo de Inventario involucra uso de recursos
como el personal y dinero.
• Recursos limitados

6. ¿Cómo medir la importancia del inventario?
• Dos aspectos importantes:
• Costo
• Volumen
Volumen Monetario
Expresarlo como porcentaje del
volumen monetario del inventario total

7. ¿Por qué Mantener Inventarios?
• Para satisfacer demanda anticipada
• Para protegerse de quiebres de stock
• Para tomar ventaja de ciclo económicos
• Para mantener independencia en las operaciones
• Para asegurar procesos de producción flexible e ininterrumpidos.
• Para cubrir variaciones de precio e inflación.
• Para tomar ventajas de descuentos por volumen.

8. Inventarios
• Durante mucho tiempo la política común en las empresas era tener
sus almacenes repletos de existencias con el fin de resolver
problemas tales como demandas imprevistas, huelgas, averías…
• Se consideraba un que una empresa con grandes cantidades de
stocks era altamente eficiente por su capacidad de prestar un buen
servicio a sus clientes
• A partir de los años 70, se observó que aquellas empresas que
gestionaban sus existencias habían afrontado ciertas crisis
industriales mucho mejor que aquellas que no lo habían hecho.

9. DÉCADA CARACTERÍSTICAS
70´S
 Mantener un inventario suficiente con el fin de no parar ningún proceso ni agotar un producto
terminado.
 Se tenían altos márgenes de rentabilidad y se justifica tener altos niveles de inventario, con dos
elementos a favor: * Altos índices de inflación y * Restricción a las importaciones.
80´S
 Se pensaba en tener un inventario suficiente e imprimirle cierta dinámica.
 Se empezó a hablar de flujo de inventarios.
 Ya se calculaba el índice de rotación de inventarios (Ventas (Consumo)/Valor Inventario
Promedio) y posteriormente la velocidad del inventario.
 Incluso, se llegó a estudiar la forma de tener cero inventarios.
90´S
 Se compra con más facilidad y los índices de inflación son bajos.
 Algunas empresas se aceleraron e incrementaron sus niveles de inventarios.
 Se acrecentó el problema que hoy tienen muchas organizaciones: Excesos de inventarios.
HOY...  Mayor conciencia de lo que cuesta comprar para almacenar.
 Nadie quiere cargar con los costos de almacenamiento del inventario.
 Las empresas se preparan para recibir las mercaderías con el fin de pasarlas rápidamente a los
eslabones siguientes en la cadena.
EVOLUCIÓNDELCONCEPTODEINVENTARIOS

10. Argumentos a favor:
• Mejorar el servicio al cliente
• Reducir costos
Inventarios
Argumentos en contra:
• Son generadores importantes de costo:
• Son difíciles de controlar.
• “Ocultan” los problemas de producción.

11. PRONÓSTICOS

12. Del griego prognôstikon
Conjetura acerca de lo que puede suceder
Pronóstico
Definiciones de Pronósticos
- Es el arte y la ciencia de predecir acontecimientos
futuros dentro de las organizaciones tanto productivas,
como sin fines de lucro.
- Los pronósticos son predicciones de lo que puede
suceder o esperar, son premisas o suposiciones
básicas en que se basa la planeación y la toma de
decisiones.

13. Objetivos del Pronóstico:
- Es reducir la incertidumbre acerca de lo que puede acontecer en el futuro
proporcionando información cercana a la realidad que permitan tomar
decisiones sobre los cursos de acción a tomar tanto en el presente como en
el futuro.
Características de los Pronósticos
1. Todas las situaciones en que se requiere un pronóstico tratan con el
Futuro y el Tiempo y están directamente involucrados
2. Otro elemento siempre presente en situaciones de pronósticos es la
Incertidumbre
3. El tercer elemento presente en grado variable en todas las situaciones
descritas es la confianza de la persona que hace el pronóstico sobre la
información contenida en datos históricos.

14. Tipo de
Pronóstico
Características
Corto plazo
Tiene una cobertura de hasta un año, aunque por lo general es
inferior a tres meses. Se utiliza para la planificación de compras y
niveles de producción, programación de trabajos, necesidades de mano
de obra y asignación de tareas
Mediano plazo
Generalmente abarca entre tres meses y tres años. Es útil para la
planificación de las ventas, de la producción, del presupuesto, así como
para el análisis de varios planes operativos.
Largo plazo
Abarcan períodos superiores a tres años y son utilizadas para la
planificación de nuevos productos, localización de instalaciones o
expansión, así como para la investigación y desarrollo.
Horizontes temporales de los pronósticos

15. Tipos de pronósticos
Pronósticos Económicos
Ciclos del Negocio: tasa de inflación, financieros, construcción de viviendas y otros
indicadores para el planeamiento.
Pronósticos Tecnológicos
Predicción de índices e indicadores tecnológicos, predicciones sobre nuevos
productos y por ende requerimientos de infraestructura.
Pronósticos de la Demanda
Proyección de ventas de productos existentes para orientación de los sistemas de
producción, capacidad y planeamiento financiero, de marketing, logística y de
recursos humanos.

16. ¿Cuál es el costo de malos Pronósticos?
• Tenemos garantía que los pronósticos no van a ser
100% exactos
• La desviación de los pronósticos tiene un costo
implícito, ya sea que los pronósticos fueron altos o
fueron bajos respecto a la realidad.

17. ¿Cuál es el costo de malos Pronósticos?
El punto fundamental en los pronósticos es ser consistente y lograr la
menor desviación respecto a los objetivos:
1. Pronosticar por arriba de la demanda tiene entre sus consecuencias:
exceso de inventario, obsolescencia, reducción de margen para
promover su venta.
2. Pronosticar por debajo de la demanda tiene entre sus consecuencias:
comprar y producir más caro algo que no estaba planeado, incluso
pérdida de venta y margen si no reaccionamos a tiempo.

18. ¿Cuál es el costo de malos Pronósticos?

19. ¿Cuál es el costo de malos Pronósticos?

20. Planificación de los Pronósticos
• Los pronósticos siempre siguen los mismos ocho pasos,
independientemente del método adoptado:
1. Determinar la utilización del pronóstico. ¿Qué objetivos
perseguimos?
2. Seleccionar los artículos de los que se va a realizar el pronóstico.
3. Determinar el horizonte temporal del pronóstico.
4. Seleccionar el método de pronóstico.
5. Recopilación de los datos necesarios.
6. Validar el modelo de pronóstico.
7. Realizar el pronóstico.
8. Implementar los resultados.

21. Clasificación de los modelos
de Pronósticos
• Existen dos enfoques generales de los pronósticos, una sería el
análisis cualitativo y otra sería el análisis cuantitativo.

22. Clasificación de los modelos de Pronósticos
Métodos Cualitativos o Subjetivos:
Las técnicas cualitativas se usan cuando los datos son escasos, por ejemplo
cuando se introduce un producto nuevo al mercado. Estas técnicas
incorporan importantes factores, tales como la intuición, las emociones,
experiencias personales y sistema de valores para realizar el pronóstico,
además de ciertas relaciones para transformar información cualitativa en
estimados cuantitativos.
Métodos Cuantitativos u Objetivos:
Emplean diferentes modelos matemáticos que utilizan datos históricos y/o
variables causales para prever la demanda.

23. Clasificación de los modelos de Pronósticos
Jurado de Opinión de Ejecutivos
‘Pool’ de opiniones de ejecutivos de alto nivel, puede soportarse con
modelos estadísticos.
Método Delphi
Tres paneles: los que toman decisiones, el personal y los entrevistados.
Presupuesto de la fuerza de Ventas
Estimaciones individuales, controladas, consolidadas y comparadas.
Encuestas de Consumidores
Relevamientos a consumidores.
Métodos Cualitativos

24. • Proyección de Tendencias
• Regresión Lineal
Modelos de Series
de Tiempos
• Enfoque Intuitivo
• Promedios Móviles
• Suavizamiento Exponencial
Modelos
Asociativos o
causales
Clasificación de los modelos de Pronósticos
Métodos Cuantitativos

25. Métodos cuantitativos
• Los modelos de series de tiempo (o temporales) predicen bajo la premisa
de que el futuro es una función del pasado. Es decir, observan lo que ha
ocurrido a lo largo de un período de tiempo y utilizan una serie de datos
pasados para realizar el pronóstico.
• Los modelos básicos que se utilizan son:
- Enfoque intuitivo
- Promedios móviles.
- Promedios móviles ponderados.
- Suavización Exponencial.

26. Métodos cuantitativos
• Los modelos causales o asociativos, incorporan variables o factores que
pueden influir sobre el pronóstico. Por ejemplo, un modelo causal para las
ventas de cortadores de césped podría incluir factores como el número de
viviendas nuevas, el presupuesto de publicidad y los precios de la
competencia.
• El modelo básico que se utiliza es:
- Modelo de regresión lineal.

27. Modelos de Series de Tiempo
Modelo Nº 1 Enfoque Intuitivo
La forma más sencilla de pronosticar es suponer que la demanda
del siguiente período será igual a la demanda del período más
reciente.
ej. Si las ventas de Mayo fueron 48 unidades, entonces las ventas de Junio serán
48 unidades.
Para algunas líneas de productos este enfoque es el modelo de pronóstico más
efectivo en costos y eficientemente objetivo.
Por lo menos es un punto de partida contra el cual comparar otros modelos.

28. • Este método utiliza los últimos valores reales de la demanda para
estimar la del próximo periodo. El procedimiento que realiza es
promediar los valores de los últimos n periodos para realizar la
predicción del siguiente.
Matemáticamente, el promedio móvil simple se expresa como:
Donde n es el número de períodos en el promedio móvil.
n
anteriores
periodos
n
en
demanda
lSimple
omedioMóvi


Pr
Modelos de Series de Tiempo
Modelo Nº 2 Pronóstico por Promedio Móvil Simple (PMS)

29. • Ejemplo: El número de llamadas para solicitar reparación de copiadoras se
han registrado como sigue:
• Prepare un pronóstico por Promedio Móvil Simple con 3 periodos en
relación con los datos proporcionados.
Período Mes Demandareal llamadas Pronóstico de lademanda |Demandareal - Pronóstico de lademanda|
1 Enero 92 ---------- ----------
2 Febrero 127 ---------- ----------
3 Marzo 103 ---------- ----------
4 Abril 165
5 Mayo 132
6 Junio 111
7 Julio 174
8 Agosto 97
9 Septiembre 130

30. 3
107.33
)
92
127
103
(
Σ
Abril
Pronóstico




3
131.66
)
127
103
165
(
Σ
Mayo
Pronóstico




Período Mes Demanda real llamadas Pronóstico de la demanda |Demanda real - Pronóstico de la demanda|
1 Enero 92 ---------- ----------
2 Febrero 127 ---------- ----------
3 Marzo 103 ---------- ----------
4 Abril 165 107.3333333 57.66666667
5 Mayo 132 131.6666667 0.333333333
6 Junio 111 133.3333333 22.33333333
7 Julio 174 136 38
8 Agosto 97 139 42
9 Septiembre 130 127.3333333 2.666666667
Total: 774.6666667 163
MAD= 27.16666667
Modelos de Series de Tiempo
Modelo Nº 2 Pronóstico por Promedio Móvil Simple (PMS)

31. • Este método utiliza los últimos n valores reales de la demanda para estimar
la siguiente. La diferencia respecto al promedio móvil simple es que se
utilizan factores de ponderación (wi) para dar mayor peso en la estimación a
los valores más recientes. La fórmula para estimar la demanda es:
Cabe mencionar que la suma de los pesos debe ser igual a 1 o a 10, pero sin
sobrepasar estos valores.
pesos
n
periodo
el
en
demanda
n
periodo
el
para
wi
peso
Ponderado
Móvil
omedio



)
)(
)
(
(
Pr
Modelos de Series de Tiempo
Modelo Nº 3 Pronóstico por Promedio Móvil
Ponderado (PMP)

32. • Ejemplo: Prepare un pronóstico por Promedio Móvil Ponderado para 3 periodos
utilizando: w1= 0.5, w2 = 0.3 , w3 = 0.2 y los datos del problema anterior.
1
108
)
2
.
0
*
92
(
)
3
.
0
*
127
(
)
5
.
0
*
103
(
Abril
.





Ponderado
Móvil
P
1
8
.
138
)
2
.
0
*
127
(
)
3
.
0
*
103
(
)
5
.
0
*
165
(
Mayo
.





Ponderado
Móvil
P
Período Mes Demanda real llamadas Pronóstico de la demanda |Demanda real - Pronóstico de la demanda|
1 Enero 92 ---------- ----------
2 Febrero 127 ---------- ----------
3 Marzo 103 ---------- ----------
4 Abril 165 108 57
5 Mayo 132 138.8 6.8
6 Junio 111 136.1 25.1
7 Julio 174 128.1 45.9
8 Agosto 97 146.7 49.7
9 Septiembre 130 122.9 7.1
Total: 780.6 191.6
MAD= 31.93333333

33. • Es uno de los sofisticados métodos de pronósticos a través de medias móviles
ponderadas que todavía es relativamente fácil de utilizar. Necesita un pequeño
número de datos históricos. La fórmula base de la suavización exponencial es:
Nuevo pronóstico = α (demanda real periodo anterior) + 1– α (pronóstico periodo anterior)
Donde α es un peso o constante de suavización, escogido por quien realiza el pronóstico y que
tiene un valor comprendido entre 0 y 1.
 
1
1 (
1
)
l
Exponencia
n
Suavizació
Pronóstico 
 

 t
t
t F
D
F 

Modelos de Series de Tiempo
Modelo Nº 4 Pronóstico por Suavización
Exponencial (PSE)

34. • Ejemplo: : Estime la demanda del ejemplo anterior preparando un pronóstico
por el método de Suavización Exponencial con α = 1/5= 0.2
  108.2
(109.5
2
.
0
1
)
103
2
.
0
Abril
l
Exponencia
n
Suavizació
P. 



t
F
  119.56
(108
2
.
0
1
)
165
2
.
0
Mayo
l
Exponencia
n
Suavizació
P. 



t
F
Período Mes Demanda real llamadas Pronóstico de la demanda |Demanda real - Pronóstico de la demanda|
1 Enero 92 ---------- ----------
2 Febrero 127 ---------- ----------
3 Marzo 103 ---------- ----------
4 Abril 165 108.2 56.8
5 Mayo 132 119.56 12.44
6 Junio 111 122.048 11.048
7 Julio 174 119.8384 54.1616
8 Agosto 97 130.67072 33.67072
9 Septiembre 130 123.936576 6.063424
α =0.2 Total: 724.253696 174.183744
MAD= 29.030624

35. Tienen como propósito principal identificar las variaciones de la demanda real
respecto a la pronosticada.
Dentro de los objetivos que se pretenden al hacer rastreos son:
A) Identificar cambios importantes en la demanda real que no fueron
identificados en el pronóstico, para ajustar la predicción de la demanda.
B) Establecer los niveles de seguridad de inventarios para dar un mejor servicio
a los clientes, considerando las posibles variaciones de la demanda
C) En caso de que la demanda real sea muy diferente de lo que hemos
pronosticado, hay que analizar las causas de variación, de ser necesario
establecer otros métodos de pronóstico.
Métodos para medir el Error del Pronóstico

36. • Los principales métodos para medir el error del pronóstico son los siguientes:
1.- Método MAD (Desviación Absoluta Promedio)
2.- Método MSE (Error cuadrado promedio)
3.- Señal de Rastreo
• Método MAD (Desviación Absoluta Promedio)
Este método obtiene el error del pronóstico promediando los valores absolutos
de las diferencias entre la demanda real y la pronosticada. La expresión
utilizada para su calculo es la siguiente:
• MAD = n ^ Donde: n = Número de datos utilizados
∑ I xi – xi I MAD = Desviación absoluta promedio
i=1 n
Métodos para medir el Error del Pronóstico

37. • Los siguientes datos son los obtenidos para cada modelo de Pronóstico,
utilizando el Método MAD (Desviación Absoluta Promedio)
• Promedio Móvil Simple = 163 / 6 = 27.16666
• Promedio Móvil Ponderado = 191.6 / 6 = 31.9333
• Pronóstico por Suavización Exponencial = 174.183 / 6 = 29.0306
• Por lo tanto me conviene utilizar el Promedio Móvil Simple, porque tiene la
menor variación entre lo real y lo pronosticado.
Métodos para medir el Error del Pronóstico