Unidad 5 Investigacion

5a UNIDAD PRONÓSTICOS E INVENTARIOSDocument Transcript

1. ING. EN GESTION EMPRESARIAL Investigación de Operaciones MODELOS DE PRONOSTICO E INVENTARIOSDOS temas que están demasiado entrelazados uno al otro dentro de la Administración de Producción son el Pronóstico y los Inventarios, en este trabajo vamos a detallar la importancia de cada uno de ellos y la dependencia que tienen cada uno de ellos de la Planeación de la Producción. CATEDRATICO DE LA MATERIA: SINTHIA SERRANO CISNEROS IV SEMESTRE GRUPO “B” ING. MAURO PERALTA SANCHEZ ING. EN GESTION EMPRESARIAL

2. Contenido Objetivos Introducción Unidad

5 Modelos de pronósticos e Inventarios

.5.1 Modelos de pronósticos

.5.1.1 Modelos de pronósticos para un nivel constante.

5.1.2 Efectos estacionales en los modelos de pronósticos.

5.2 Suavizado exponencial en modelos de tendencia lineal.5.3 Errores en los pronósticos

.5.4 Pronósticos causales con regresión lineal.

5.5 Definición y tipos de inventarios.5.5.1 Ventajas y desventajas de los inventarios.

5.5.2 Costos de inventarios

.5.6 Modelos determinísticos

.5.7 Modelos probabilísticas

.5.8 Planeación de requerimientos de materiales.

Conclusión Biografía 2

3. OBJETIVOS GENERAL El objetivo de los modelos de inventarios es presentar algunos métodos atravez de los pronósticos que ayuden a lograr una buena administración en los inventarios y una relación eficiente de ellos con la Administración Financiera. OBJETIVOS PERSONAL Este trabajo me permitirá; conocer y aplicar adecuadamente los métodos de pronósticos e inventarios de la demanda para planear unaactividad futura dentro de una empresa. 3

4. INTRODUCIÓNOSs temas que están demasiado entrelazados uno al otro dentro de la Administración de Producción son el Pronóstico y los Inventarios, en este trabajo vamos a detallar la importancia de cada uno de ellos y la dependencia que tienencada uno de ellos de la Planeación de la Producción.5. Modelos de pronósticos e Inventarios.Definamos en primer término el significado de un Pronóstico que nos es más quela estimación de la demanda de un producto, esta estimación de la demanda salede un estudio de mercado realizado por los especialistas de la empresa en dondese realiza un estudio particular del tipo de producto y de la cantidad que serequiere por producto, el pronóstico es un estimado de la demanda como ya lohabíamos dicho anteriormente, por lo que con este estimado podemos determinarla capacidad de la planta a instalar, y la cantidad de versiones del producto quedebemos producir.Obtenida la capacidad de producción de la planta, podemos planear en base a losregistros de producción de la planta y de la demanda de los productos en procesode transformación.Importante es destacar que el proceso de pronostico establece los niveles deproducción en el tiempo, es decir, que podemos realizar pronósticos a Corto,Mediano y Largo plazo , y de esa manera revisar los procesos de planeación de laplanta para esos tiempos, y cuando se habla de revisar estamos hablando deMantenimiento de Inventarios de Insumos y de repuestos y algo muy importanteque es la productividad, realizando estudio para minimizar los tiempos de ocio delsistema operativo de producción. 4

5. En base al planeamiento de la producción y al pronostico realizado es necesariotener en reserva en todos los pasos a realizar una cantidad de bienes bajo elcontrol de la planta guardando para su uso posterior durante algún tiempo, estacantidad de bienes guardados la llamamos inventario , en toda empresa o plantade operaciones productivas es necesario realizar inventarios, estos inventariospueden ser inventarios de equipos, inventarios de repuestos de equipos,Inventarios de insumos o materia prima, inventarios de herramientas, inventariosdel producto final, todos estos inventarios son necesarios para que los niveles deproducción sean cubiertos al momento de un incidente que pudiese demorar laproducción.Muchas de las empresas y plantan que generan un producto final mantienen uninventario permanente de estos productos finales y trabajan con un tiempo desalida de la mercancía, acorde con el pronóstico de consumo para la fecha deproducción y de acuerdo a la temporada de consumo del producto, los inventariosde consumo de la planta dependen del nivel de producción que está planificadoestratégicamente. Si existen pedidos donde la producción sobrepasa la mediciónde productividad media de la planta, esta debe aumentar los inventarios deconsumo para poder cumplir con la solicitud, así como también planificar estasolicitud adicional que resulta una variación en los niveles de productividad de laplanta.Tenemos pues un producto el cual viene de una transformación por medio de usode materiales equipo y labor necesarios para generar un producto o sea entrainsumos y sale producto, esa transformación obedece a un plan de trabajocuidadosamente estudiado y en línea con el plan estratégico general de laempresa, y de ese plan dependen todas las actividades que intervienen paraobtener el producto final el almacenamiento de este producto viene igualobedeciendo al plan de producción, el costo de inventario es un costo a lo que las 5

6. empresas no quieren absorber por que encarece el producto final, sobre todo enlos costos de almacenamiento

.5.1 Modelos de pronósticos

El pronóstico es un proceso de estimación de un acontecimiento o fenómeno,regularmente económico en el cual se involucra el tiempo, proyectando hacia elfuturo datos del pasado, para realizar una estimación cuantitativa delcomportamiento del fenómeno estudiado hacia el futuro.La predicción, previsión o adivinación, es un proceso de estimación de un sucesofuturo basándose en consideraciones subjetivas diferentes a los simples datosprovenientes del pasado; estas consideraciones subjetivas no necesariamentedeben combinarse de una manera predeterminada. Es decir, cuando se base ensuposiciones subjetivas y no existen datos del pasado, se requiere una predicción,y de lo contrario, se necesita un pronóstico.Los pronósticos son la base de la planificación corporativa a largo plazo. Elpersonal de producción y de operación utiliza pronósticos para tomar decisionesperiódicas con respecto a la selección de procesos, a la planificación de lacapacidad, a la planificación de la producción, a la programación de actividades yal inventario.Tipos de pronósticosLos pronósticos se pueden clasificar en cuatro tipos básicos: cualitativos, análisisde series de tiempo o cuantitativos, relaciones causales y simulación.Las técnicas cualitativas son de carácter subjetivo y se basan en estimaciones yopiniones. 6

7. El análisis de series de tiempo se basa en la idea de que se pueden usar los datosrelacionados con la demanda del pasado para realizar pronósticos.Los pronósticos causales suponen que la demanda está relacionada con uno omás factores subyacentes del ambiente.Los modelos de simulación permiten al pronosticador recorrer una gama desuposiciones sobre la condición del pronóstico.Modelos comunes para pronósticos cuantitativosPromedio Móvil Simple Se promedia un periodo que contiene varios puntos dedatos, dividiendo la suma de los valores de los puntos entre el número de puntos.Así, cada punto tiene la misma influencia.Promedio Móvil Ponderado Ciertos puntos se ponderan más o menos que otros,según se considere conveniente de acuerdo con la experiencia.Suavizamiento o suavización Exponencial Los puntos de datos más recientestienen mayor peso; este peso se reduce exponencialmente cuanto más antiguosson los datos.Análisis de Regresiones Ajusta una línea recta a datos pasados, por lo generalrelacionando el valor del dato con el tiempo. El método de ajuste más común es elde mínimos cuadrados, permite identificar la tendencia de la serie de tiempoanalizada.Análisis de series de tiempoPronosticar series de tiempo significa extender los valores históricos en el futurocon mediciones que aún no se encuentran disponibles. El pronóstico se realiza 7

8. generalmente para optimizar áreas como los niveles de inventario, la capacidad deproducción o los niveles de personal.Existen dos variables estructurales principales que definen un pronóstico de seriede tiempo:El período, que representa el nivel de agregación. Los períodos más comunesson meses, semanas y días en la cadena de suministro (para la optimización delinventario). Los centros de atención telefónica utilizan períodos de cuartos de hora(para la optimización del personal).El horizonte, que representa la cantidad de períodos por adelantado que esnecesario pronosticar. En la cadena de suministro, el horizonte es generalmenteigual o mayor que el tiempo de entrega.

5.1.1 Modelos para Pronósticos de un nivel constante Los métodos más simplistas para pronosticar la demanda son:  último valor  promedio  promedios móviles  exponencial1 – Este es el más simple de los métodos de pronóstico y considera el valor de lavariable aleatoria . Muy simple, pero útil únicamente en acotados casos.2 – Pronostica como valor de la variable aleatoria . Esta puede seruna buena estimación cuando se trata de un proceso muy estable o que cambiamuy poco en el tiempo. 8

9. 3 – Los promedios móviles solucionan, en parte, el hecho de que el procesocambia en el tiempo y considera únicamente las últimas observaciones, por loque . De esta forma, mejoramos el método anterior, aunqueseguimos asignando el mismo peso relativo a las observaciones más viejas que alas más actuales.4- El método exponencial o de suavizado exponencial, soluciona este problemaintroduciendo una constante de suavizado, y calcula el nuevo valor dela variable aleatoria comoEstos métodos muestran el hecho fundamental de que los procesos soncambiantes y están sujetos a factores externos que deben ser tenidos en cuenta ala hora de realizar el modelo. Una de estos factores, el que suscita nuestro interésen este momento, es el factor estacional. Por ejemplo, las necesidades de nuestroinsumo tinta, se verán afectadas por la demanda del producto, la cual tendrágrandes variaciones a lo largo del año si se trata por ejemplo de un juguete muypopular que verá incrementadas sus ventas durante las festividades de reyes, díadel niño y navidad. Este factor estacional hace que nuestra serie de tiempo viole lasuposición de que el modelo es de nivel constante. Para poder utilizar estosmétodos deberemos primero eliminar el factor estacional de nuestra serie detiempo.Los promedios móviles y el suavizamiento exponencial son los mejores y másfáciles de usar para pronósticos a corto plazo: requieren pocos datos y losresultados son de nivel medio. Los modelos a largo plazo son más complejos,requieren más datos de entrada y ofrecen mayor precisión. Desde ya, lostérminos corto, medio y largo son relativos, dependiendo del contexto en que seapliquen. 9

10. En los pronósticos empresariales, el corto plazo por lo general se refiere a menosde tres meses; el medio, de tres meses a dos años; y el largo, a más de dos años.En términos generales, los modelos a corto plazo se ajustan para cambios a cortoplazo (como la respuesta de los consumidores ante un nuevo producto).Los pronósticos a medio plazo son buenos para efectos estaciónales y losmodelos a largo plazo detectan las tendencias generales y son de utilidad especialpara identificar punto de cambios decisivos.El modelo de pronósticos a escoger depende de lo siguiente:1. Horizonte de tiempo para el pronóstico.2. Disponibilidad de datos.3. Precisión requerida.4. Tamaño del presupuesto para pronósticos.5. Disponibilidad de personal calificado.También hay que tener en cuenta el grado de flexibilidad de la empresa (si esmayor la capacidad para reaccionar con rapidez ante los cambios, no tiene queser tan preciso el pronóstico).Promedio SimpleEs un promedio de los datos del pasado en el cual las demandas de todos losperíodos anteriores tienen el mismo peso relativo.Se calcula de la siguiente manera:PS = Suma de demandas de todos los períodos anteriores, entre o dividido porK = Número de periodos de demanda 10

11. PS = D1 + D2 +.....+Dk KDonde:D1= demanda del período más reciente;D2= demanda que ocurrió hace dos períodos;Dk= demanda que ocurrió hace k períodos.Promedio MóvilUna media móvil simple combina los datos de demanda de la mayor parte de losperiodos recientes, siendo su promedio el pronóstico para el siguiente periodo.Una media móvil simple de n periodos se puede expresar mediante:MMS = Suma de las demandas anteriores de los últimos n periodos entre odividido porN = Número de periodos empleados en la media móvilMMS = Dt = D1 + D2 +.....+ Dn NDonde:t = 1 es el periodo más antiguo en el promedio de n periodos;t = n es el periodo más reciente.Suavizamiento o suavización ExponencialLas principales razones de popularidad de las técnicas de suavización son:1. Los modelos exponenciales tienen una precisión sorprendente.2. Es muy fácil formular un modelo exponencial.3. El usuario puede comprender como funciona el modelo.4. Se requiere muy pocos cálculos para usar el modelo.5. Como se usan datos históricos limitados, son pocos los requisitos dealmacenamiento en computadores. 11

12. 6. Es fácil calcular pruebas para determinar la precisión del modelo en la práctica.En el método solo se necesitan tres datos: el pronóstico más reciente, la demandareal que se presentó para ese periodo, y una constante de suavización alfa.La ecuación para un pronóstico de suavizamiento exponencial simple no es másque:Pronóstico de la demanda = Ft = F(t – 1) + α ( A(t-1) – F(t-1) )Donde:Ft = El pronóstico suavizado exponencialmente para el periodo t.Ft-1 = El pronóstico suavizado exponencialmente para el periodo anterior.At-1 = La demanda real para el periodo anterior.a = La tasa de respuesta deseada, o constante de suavizamiento.Análisis de regresión linealSe define a la regresión como una relación funcional entre dos o más variablescorrelacionadas y se usa para pronosticar una variable con base en la otra.En la regresión lineal la relación entre las variables forma una línea recta.La línea de regresión lineal es de formaY = a + bX, otras formas son Y = aX + b, Y = mX + bdonde Y es la variable dependiente que queremos resolver; a es la intersecciónde Y; b es la pendiente y X es la variable independiente (en el análisis de series detiempo, X representa unidades de tiempo).Los valores de a y b se obtienen de calcular:a= n∑(XtDt) – (∑Xt) (∑Dt) n(∑X2t) – (∑Xt)2b = ∑Dt – b∑Xt n 12

13. La regresión lineal es útil para pronósticos a largo plazo de sucesos importantes.La restricción principal para usar los pronósticos de regresión lineal es que,supuestamente, los datos pasados y las proyecciones caen sobre una línea recta

5.1.2 Efectos estacionales en los modelos de pronósticos.

La Estacionalidad siempre ha jugado un papel primordial en el análisis de seriesde tiempo. La mayoría de las técnicas para realizar pronósticos requierencondiciones de estacionalidad. Por lo tanto necesitamos algunas condiciones, esdecir, las series de tiempo necesitan tener un proceso estacionario de primer ysegundo orden.Estacionario de Primer Orden: Una serie de tiempo está en el estacionario deprimer orden si el valor esperado de X(t) se mantiene constante para cualquiervalor de t.Por ejemplo, en series de tiempo económicas el proceso se encuentra enestacionario de primer orden cuando removemos cualquier tendencia por algúnmecanismo como la diferenciación.Estacionario de Segundo Orden: Una serie de tiempo se encuentra estacionariade segundo orden solamente cuando la estacionaria de primer orden y lacovarianza entre X(t) y X(s) es función de la anchura (t-s.)De nuevo, en series de tiempo económicas, un proceso es estacionario desegundo orden cuando estabilizamos sus variables por cualquier tipo detransformación como la raíz cuadrada.

5.2 Suavizado exponencial en modelos de tendencia lineal.

Suavizado Exponencial [1]Este modelo permite efectuar compensaciones para algunas tendencias o paracierta temporada al calcular cuidadosamente los coeficientes Ct. Si se desea sepuede dar a los meses más recientes pesos mayores y amortiguar en parte los 13

14. efectos del ruido al dar pesos pequeños a las demandas más antiguas. Elcoordinador o el administrador debe escoger los valores de los coeficientes, de suelección dependerá el éxito o fracaso del modelo.Los modelos de suavizado exponencial se encuentran disponibles en los paquetespara computadora, estos modelos requieren relativamente poco almacenamientode datos y unas cuantas operaciones.El suavizado exponencial se distingue por la

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