Metodos Numericos

INVESTIGACION DE OPERACIONES

TALLER EXTRACLASE TEMA: Pronostico

Desarrollo:

* Datos históricos de los 24 meses anteriores sacados a partir de una distribución normal con media 100 y desviación 10

* Pronostico de los 12 meses siguientes

* Promedio Móvil:

| | Promedio Móvil |

MES | Demanda | D, n = 3 | D, n = 5 | D, n = 7 |

enero | 93,28 | --- | --- | --- |

febrero | 93,66 | --- | --- | --- |

marzo | 98,04 | 95,00 | --- | --- |

abril | 103,09 | 98,26 | --- | --- |

mayo | 105,25 | 102,13 | 98,66 | --- |

junio | 109,25 | 105,86 | 101,86 | --- |

julio | 105,81 | 106,77 | 104,29 | 101,20 |

agosto | 105,63 | 106,90 | 105,81 | 102,96 |

septiembre | 106,75 | 106,06 | 106,54 | 104,83 |

octubre | 111,08 | 107,82 | 107,70 | 106,69 |

noviembre | 99,65 | 105,83 | 105,78 | 106,20 |

diciembre | 94,34 | 101,69 | 103,49 | 104,65 |

enero | 105,85 | 99,95 | 103,54 | 104,16 |

febrero | 119,11 | 106,43 | 106,01 | 106,06 |

marzo | 111,48 | 112,15 | 106,09 | 106,90 |

abril | 105,89 | 112,16 | 107,34 | 106,77 |

mayo | 98,61 | 105,33 | 108,19 | 104,99 |

junio | 91,14 | 98,55 | 105,25 | 103,77 |

julio | 102,71 | 97,48 | 101,97 | 104,97 |

agosto | 107,22 | 100,35 | 101,11 | 105,16 |

septiembre | 99,23 | 103,05 | 99,78 | 102,32 |

octubre | 83,43 | 96,63 | 96,74 | 98,32 |

noviembre | 82,64 | 88,43 | 95,04 | 95,00 |

diciembre | 115,61 | 93,89 | 97,63 | 97,42 |

Esta técnica de pronostico tiende a llevar los valores pronosticados a un valor muy promedio a medida que el valor del intervalo n aumenta, como se puede observar para un intervalo de n = 7. En este caso donde los datos de demanda dependen no necesariamente de los meses circundantes sino a factores propios del mes descartamos este método como optimo para resolver el problema.

* Suavizado Exponencial:

| | Suavizado Exponencial |

MES | Demanda | D, a = 0,1 | D, a = 0,2 | D, a = 0,3 |

enero | 93,28 | --- | --- | --- |

febrero | 93,66 | 93,28 | 93,28 | 93,28 |

marzo | 98,04 | 93,63 | 93,59 | 93,55 |

abril | 103,09 | 97,60 | 97,15 | 96,69 |

mayo | 105,25 | 102,54 | 101,90 | 101,17 |

junio | 109,25 | 104,98 | 104,58 | 104,02 |

julio | 105,81 | 108,83 | 108,32 | 107,68 |

agosto | 105,63 | 106,11 | 106,31 | 106,37 |

septiembre | 106,75 | 105,68 | 105,77 | 105,85 |

octubre | 111,08 | 106,65 | 106,56 | 106,48 |

noviembre | 99,65 | 110,63 | 110,17 | 109,70 |

diciembre | 94,34 | 100,75 | 101,76 | 102,67 |

enero | 105,85 | 94,98 | 95,82 | 96,84 |

febrero | 119,11 | 104,77 | 103,85 | 103,15 |

marzo | 111,48 | 117,67 | 116,06 | 114,32 |

abril | 105,89 | 112,10 | 112,40 | 112,33 |

mayo | 98,61 | 106,51 | 107,19 | 107,82 |

junio | 91,14 | 99,40 | 100,33 | 101,37 |

julio | 102,71 | 91,96 | 92,97 | 94,21 |

agosto | 107,22 | 101,63 | 100,76 | 100,16 |

septiembre | 99,23 | 106,66 | 105,93 | 105,10 |

octubre | 83,43 | 99,97 | 100,57 | 100,99 |

noviembre | 82,64 | 85,08 | 86,86 | 88,70 |

diciembre | 115,61 | 82,89 | 83,49 | 84,46 |

Esta técnica utiliza una constante de suavizado para tener en cuenta solo los valores más recientes al momento de hallar el pronóstico. En este caso donde los datos de demanda dependen no necesariamente de los meses circundantes sino a factores propios del mes descartamos este método como optimo para resolver el problema.

* Regresión Lineal Simple:

Mes | Demanda | Mes | Demanda | Mes | Demanda |

enero | 93,28 | enero | 105,85 | enero | 104,34

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