Funfdamentos Inventarios

5. Modelos de Pronósticos e Inventarios.

Definamos en primer término el significado de un Pronóstico que nos es más que la estimación de la demanda de un producto, esta estimación de la demanda sale de un estudio de mercado realizado por los especialistas de la empresa en donde se realiza un estudio particular del tipo de producto y de la cantidad que se requiere por producto, el pronóstico es un estimado de la demanda como ya lo habíamos dicho anteriormente, por lo que con este estimado podemos determinar la capacidad de la planta a instalar, y la cantidad de versiones del producto que debemos producir.

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 el futuro datos del pasado, para realizar una estimación cuantitativa del comportamiento del fenómeno estudiado hacia el futuro. La predicción, previsión o adivinación, es un proceso de estimación de un suceso futuro basándose en consideraciones subjetivas diferentes a los simples datos provenientes del pasado; estas consideraciones subjetivas no necesariamente deben combinarse de una manera predeterminada. Es decir, cuando se base en suposiciones 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. El personal de producción y de operación utiliza pronósticos para tomar decisiones periódicas con respecto a la selección de procesos, a la planificación de la capacidad, a la planificación de la producción, a la programación de actividades y al inventario.

Tipos de pronósticos

Los pronósticos se pueden clasificar en cuatro tipos básicos: cualitativos, análisis de series de tiempo o cuantitativos, relaciones causales y simulación.

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Las técnicas cualitativas son de carácter subjetivo y se basan en estimaciones y opiniones.

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El análisis de series de tiempo se basa en la idea de que se pueden usar los datos relacionados con la demanda del pasado para realizar pronósticos.

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Los pronósticos causales suponen que la demanda está relacionada con uno o más factores subyacentes del ambiente.

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Los modelos de simulación permiten al pronosticador recorrer una gama de suposiciones sobre la condición del pronóstico.

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Los pronósticos son una de las herramientas fundamentales para la toma de decisiones dentro de las organizaciones tanto productivas como sin fines de lucro. Algunas de las áreas en donde se utilizan pronósticos en la industria son la planeación y control de inventarios, producción, finanzas, ventas, comercialización, entre muchas otras.

5.2 Suavizado Exponencial en Modelos de Tendencia Lineal.

Suavizado Exponencial [1]Este modelo permite efectuar compensaciones para algunas tendencias o para ciertatemporada al calcular cuidadosamente los coeficientes Ct. Si se desea se puede dar alos meses más recientes pesos mayores y amortiguar en parte los efectos del ruido aldar pesos pequeños a las demandas más antiguas. El coordinador o el administrador

debe escoger los valores de los coeficientes, de su elección dependerá el éxito ofracaso del modelo.Los modelos de suavizado exponencial se encuentran disponibles en los paquetespara computadora, estos modelos requieren relativamente poco almacenamiento dedatos y unas cuantas operaciones.El suavizado exponencial se distingue por la manera tan especial de dar pesos a cadauna de las demandas anteriores al calcular el promedio. El modelo de los pesos es deforma exponencial. La demanda de los periodos más recientes recibe un peso mayor;los pesos de los periodos sucesivamente anteriores decaen de una maneraexponencial. En otras palabras, los pesos decrecen en su magnitud a medida que seaplican datos anteriores, siendo el decremento no lineal (exponencial).

5.3 Errores en los Pronósticos.

El error del pronóstico es la diferencia entre el valor real y el pronosticado del períodocorrespondiente.Donde es el error del pronóstico del período , es el valor real para ese período y elvalor que se había pronosticado. Medidas de error:Error absoluto de la media (MAD) | || |Error absoluto porcentual de la media (MAPE) | || |Desviación porcentual absoluta de la media (PMAD) | |

5.4 Pronósticos causales con regresión lineal.

Se 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, Xrepresenta unidades de tiempo).

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

5.5 Definición y tipos de inventarios.

El inventario es el conjunto de mercancías o artículos que tiene la empresa paracomerciar con aquellos, permitiendo la compra y venta o la fabricación primero antesde venderlos, en un periodo económico determinados. Deben aparecer en el grupo deactivos circulantes.Es uno de los activos más grandes existentes en una empresa. El inventario aparecetanto en el balance general como en el estado de resultados. En el balance General, elinventario a menudo es el activo corriente mas grande. En el estado de resultado,

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