prevision de demanda

1. RELACIÓN DE PROBLEMAS SOBRE PREVISIÓN DE LA DEMANDA
PROBLEMA 1
Una empresa que fabrica osciloscopios ha tenido la demanda de la tabla en las últimas 5 semanas.
Se desea conocer el pronóstico de media móvil simple de 4 semanas para la semana 6.
Semana
1 200
2 215
3 304
4 196
5 245
Si la demanda real de la semana 6 fue de 255, ¿cuál será el pronóstico para la semana 7?
Sol.: = 229; = 250.
PROBLEMA 2
Con los datos del Problema 1 se desea calcular el pronóstico de la semana 6 con una media móvil
ponderada que dé más peso a los períodos más recientes. Se emplean los siguientes coeficientes
para ponderar: 0.4, 0.3, 0.2 y 0.1 para las últimas cuatro semanas. ¿Qué cabría esperar si
utilizásemos coeficientes bajos para las semanas 5, 4 y 2 y un coeficiente alto para la semana 3? Si
la demanda real de la semana 6 fue de 255, ¿cuál sería el pronóstico para la semana 7?
Sol.: = 233; = 239.
PROBLEMA 3
Usando los datos del Problema 1, queremos calcular el pronóstico de la semana 6 utilizando la
técnica del alisado exponencial, con una constante de alisado α = 0.10. Suponer que el pronóstico
del período 5 es el obtenido con la media móvil simple de cuatro semanas. Si la demanda real del
periodo 6 fue de 250, ¿cuál sería el pronóstico para el período 7 utilizando la misma constante de
alisado?
Sol.: = 231; = 225.
PROBLEMA 4
La tabla siguiente muestra los pronósticos y las ventas reales correspondientes de sillas tapizadas
que realizó un fabricante de muebles en los últimos 8 meses.
Mes
1 200 225
2 240 220
3 300 285
4 270 290
5 230 250
6 260 240
7 210 250
8 275 240
Calcular:
a) El error de previsión y el error de previsión acumulado.
b) La desviación absoluta media (DAM). Comentar el dato obtenido.
c) El error cuadrático medio (ECM). Comentar el dato obtenido.
Sol.: Ep acum.= -15; DAM = 24.4; ECM = 659.4.

2. PROBLEMA 5
Las ventas reales de paneles solares de la empresa SOLEIL, S.A. se muestran en la tabla:
Mes Dt
1 1.800
2 1.450
3 1.560
4 1.005
5 1.020
6 1.000
7 (850)
8 (920)
9 (960)
Calcular para los meses 7, 8 y 9:
a) El pronóstico de factores 3 y 6 meses utilizando el método de la media móvil simple.
b) El pronóstico de factor 4 meses utilizando el método de la media móvil ponderada con
coeficientes: 40 para el mes 6, 20 para el mes 5, 10 para el mes 4 y 5 para el mes 3.
c) ¿Cuáles de las tres previsiones garantiza un menor error de previsión acumulado?
Sol.: a) 1008; 957; 923 // 1306; 1148; 1059. b) 1043; 923; 919. c) Media móvil ponderada (Epacum. =
-155).
PROBLEMA 6
En la siguiente tabla se muestran las ventas reales de una empresa que instala sensores de
presencia y unos pronósticos realizados con tres métodos. Se desea elegir el método de previsión
que dé un menor ECM y el método que dé una menor DAM.
Período Dt
1 75 84 75 79
2 40 60 63 64
3 70 94 68 88
4 62 75 99 102
5 68 41 47 87
6 79 89 88 80
7 37 98 57 94
8 44 100 45 88
9 46 57 97 101
10 54 62 97 76
11 69 65 87 95
12 85 92 63 94
13 52 64 48 56
14 32 45 87 46
15 50 78 100 79
16 54 59 87 70
17 59 52 62 72
18 63 108 97 80
19 66 72 94 69
20 80 107 55 53
Sol.: Menor ECM, método 1 (ECM1=656.2); Menor DAM, método 1 (DAM1 = 19.7).

3. PROBLEMA 7
La empresa :P, S.A., dedicada a la fabricación de microprocesadores, ha tenido la siguiente
evolución semanal en la venta de su producto:
Semana
1 300
2 280
3 294
4 312
5 316
6 298
7 308
8 312
9 323
10 298
11 405
12 309
Se emplea la media móvil simple de factor 3 semanas para realizar la previsión de la demanda de
la cuarta semana. A partir de ahí se cambia al método del alisado exponencial para el resto de
semanas. Se analizan dos constantes: " = 0.2 y " = 0.3. Se pide:
a) Determinar la bondad de cada una de las constantes empleando los criterios del DAM y el
ECM. Extraer las conclusiones pertinentes en términos de la mejor constante de alisado.
b) Calcular la Señal de Rastreo (SR) al finalizar el periodo 12, comentando los resultados.
Sol.: a) DAMα=0.2 = 23.3; DAMα=0.3 = 24.2; ECMα=0.2 = 1412.3; ECMα=0.3 = 1408.2. b) SRα=0.2 = 5.7;
SRα=0.3 = 4.23.
PROBLEMA 8
El ingeniero Olvidio ha utilizado el método del alisado exponencial para hallar las previsiones que
se reflejan en la tabla siguiente.
Período Dt
1 36 32.08
2 37 33.49
3 28 34.75
4 24 32.32
5 26 29.33
6 17 28.13
7 14 24.12
8 15 20.48
Al no estar satisfecho con las previsiones realizadas, quiere reducir la constante de alisado pero
no recuerda qué constante utilizó.
a) ¿Es posible hallar la constante de alisado utilizada a partir de los datos de la tabla? ¿Qué valor
tendría?
b) Si utiliza una nueva constante que es 0.1 puntos menor que la anterior, ¿mejorará la
previsión? Justificar la elección mediante los criterios DAM y ECM.
Sol.: a) α = 0.36; b) α = 0.26; DAMα=0.36 = 6.95; DAMα=0.26 = 7.52; ECMα=0.36 = 56.37; ECMα=0.26 =
64.89. Con la nueva constante de alisado el pronóstico empeora.