Problemas De Administración de la Producción :)
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Este documento presenta los resultados de un análisis de regresión lineal simple de los datos de demanda. El modelo de tendencia lineal estima que la demanda (Yt) es igual a 11.60 + 0.471 por el período (t). El pronóstico para el período 8 es de 15.3714 unidades. Las medidas de exactitud del modelo incluyen un MAPE de 9.71595, un MAD de 1.31429 y un MSD de 2.18367.
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- 2. Examen#1 Con un análisis de regresión lineal simple calcule las ecuaciones de regresión de los datos procedentes de la demanda. ————— 06/03 12:50:20 ———————————————————— Bienvenido a Minitab, presione F1 para obtener ayuda. Análisis de tendencia para DEMANDA Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA Datos Longitud Número de valores faltantes Modelo de tendencia lineal Yt = 10.80 + 0.771*t Variable Actual Ajustes Pronósticos 16 DEMANDA 15 Medidas de exactitud MAPE 9.21916 MAD 1.21905 MSD 1.84762 14 Ecuación de tendencia ajustada Yt = 10.80 + 0.771*t Medidas de exactitud MAPE MAD MSD 13 12 DEMANDA 6 0 9.21916 1.21905 1.84762 Pronósticos Período 7 11 1 2 3 4 Índice 5 6 Pronóstico 16.2 7 Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA DEMANDA 12 11 15 12 16 15
- 3. Examen#1 A) en un promedio móvil ponderado con pesos de 0.60, 0.30 y 0.10 calcula el promedio de julio
- 4. Examen#1 B) con el promedio móvil simple a 3 meses determine el pronostico de julio
- 5. Examen#1 C) mediante suavización exponencial simple con una alfa de 0.2 y un pronostico para julio de 13 calcule el pronostico DEMANDA suavización 12 11 15 12 16 15 11.26
- 6. EXAMEN #2 Mediante regresión lineal simple calcule la reg. Con la tendencia de los datos históricos en el eje de la y sea abril =1 mayo =“ junio=3… mientras las esta en la demanda. Análisis de tendencia para DEMANDA Datos Longitud Número de valores faltantes Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA DEMANDA 7 0 Modelo de tendencia lineal Yt = 58.00 + 2.36*t Variable Actual Ajustes Pronósticos 80 DEMANDA 75 Medidas de exactitud MAPE 9.7160 MAD 6.5714 MSD 54.5918 70 65 Ecuación de tendencia ajustada Yt = 58.00 + 2.36*t Medidas de exactitud MAPE MAD MSD 60 9.7160 6.5714 54.5918 55 1 2 3 4 5 Índice 6 7 8 Pronósticos Período 8 Pronóstico 76.8571 Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA DEMANDA 60 55 75 60 80 75 67
- 7. EXAMEN #2 1 Enero 2 65 pms pmp 61 60.00 1.80 .30 61.80 Febrero 62 62.2 62.76 2.04 .30 64.85 3 Marzo 67 62.1 63.99 1.83 .30 65.83 4 Abril 68 64.7 64.5 63.6 66.18 1.94 .30 68.1 5 Mayo 71 65.7 64.7 64.9 68.08 1.93 .30 70.01 6 Junio 73 68.7 68.1 66.7 70.31 2.02 .30 72.30 7 Julio 76 70.7 69.9 68.6 72.53 2.08 .30 74.60 8 Agosto 78 73.7 72.6 70.8 75.02 2.20 .30 77.22 9 sep 78 75.7 74.9 73.0 77.46 2.27 .30 79.33 10 oct 80 77.3 77 74.5 79.21 2.12 .30 81.33 11 nov 84 78.7 78.4 76.1 80.93 2.00 .30 82.93 12 dic 85 80.7 79.8 78.5 83.25 2.09 .30 85.34
- 8. Examen #3 A)con un promedio móvil simple de 4 meses cual es el pronostico para octubre
- 9. Examen #3 x y 1 abril 2 mayo 3 junio 4 julio 5 agosto 6 septiembre 7 octubre xy 60 55 75 60 80 75 67 x2 60 110 223 240 400 450 y2 1 4 9 16 25 36 91 3600 3025 5625 3600 6400 5625
- 10. Examen #3 Con un Análisis de regresión lineal por mínimo cuadrado ¿Cuál estimaría que fuera la demanda de cada mes del año entrante? ————— 06/03 12:50:20 ———————————————————— Análisis de tendencia para DEMANDA Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA Datos Longitud Número de valores faltantes Modelo de tendencia lineal Yt = 60.667 + 2.04*t 110 Variable Actual Ajustes Pronósticos DEMANDA 100 Medidas de exactitud MAPE 1.36574 MAD 0.95940 MSD 1.55876 90 DEMANDA 12 0 Ecuación de tendencia ajustada Yt = 60.667 + 2.04*t Medidas de exactitud MAPE MAD MSD 1.36574 0.95940 1.55876 80 Pronósticos 70 60 2 4 6 8 10 12 14 Índice 16 18 20 22 24 Período 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Pronóstico 87.167 89.205 91.244 93.282 95.321 97.359 99.397 101.436 103.474 105.513 107.551 109.590 Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA DEMANDA 65 62 67 68 71 73 76 78 78 80 84 85
- 11. Examen #4 a)Con un promedio simple de 3 meses ¿Cuál es el pronostico de septiembre? b)Con un promedio móvil ponderado cual es el pronostico de septiembre con valores relativos de 0.20, 0.30 y 0.50 para junio y agosto c)Mediante suavización exponencial simple y suponiendo que el pronostico de junio fue de 130 pronostique las ventas de septiembre con unas constante de suavización a=0.30
- 13. Examen #5 Con un promedio simple a 3 meses ¿Cuál es el pronostico para este mes? Si este mes la demanda real fue de 300 unidades ¿Cuál seria su pronostico para el mes entrante? Con suavización exponencial simple ¿Cuál seria su pronostico para este mes si el pronostico uniforme exponencial de hace 3 meses fue de 450 unidades y la constante de uniformidad a=0.20
- 15. Examen #6 A)calcule los pronósticos para los cinco meses restantes con suavización exponencial con a=0.2 B)calcule el MAD de los pronósticos real pronostico a) Enero 100 80 84 Febrero 94 80 82.8 Marzo 106 80 85.2 Abril 80 80 80 Mayo 68 80 77.6 junio 94 80 82.8
- 17. Examen #7 CON UN ANALISIS DE REGRESION POR MINIMOS CUADRADOS ¿Cuál estimaría que fue la demanda de cada mes del año sig. Formato de la sig. ilustración Análisis de tendencia para DEMANDA Datos Longitud Número de valores faltantes Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA Modelo de tendencia lineal Yt = 3879 + 201*t Ecuación de tendencia ajustada 9000 Variable Actual Ajustes Pronósticos DEMANDA 8000 Medidas de exactitud MAPE 5.0 MAD 253.3 MSD 79716.4 7000 6000 5000 4000 2 4 6 8 10 12 14 Índice 16 18 20 DEMANDA 12 0 22 24 Yt = 3879 + 201*t Medidas de exactitud MAPE MAD MSD 5.0 253.3 79716.4 Pronósticos Período 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Pronóstico 6487.88 6688.58 6889.28 7089.98 7290.68 7491.38 7692.07 7892.77 8093.47 8294.17 8494.87 8695.57 Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA DEMANDA 4200 4300 4000 5000 4700 5300 4900 5900 5900 5700 6300 6000
- 18. Examen #8 Con un análisis de regresión lineal simple calcula la regresión de los datos: Análisis de tendencia para DEMANDA Datos Longitud Número de valores faltantes Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA Modelo de tendencia lineal Yt = 11.60 + 0.471*t Variable Actual Ajustes Pronósticos 16 DEMANDA 15 Medidas de exactitud MAPE 9.71595 MAD 1.31429 MSD 2.18367 14 Ecuación de tendencia ajustada Yt = 11.60 + 0.471*t Medidas de exactitud MAPE MAD MSD 13 DEMANDA 7 0 9.71595 1.31429 2.18367 12 Pronósticos 11 1 2 3 4 5 6 7 8 Período 8 Pronóstico 15.3714 Índice Gráfica de análisis de tendencia de DEMANDA DEMANDA 12.0 11.0 15.0 12.0 16.0 15.0 13.4