Grupo_semana2_Gestión de Inventarios (pronósticos)

Tarea de acción semana [pic 1]2

Identificación del estudiante        

1. Resumen ejecutivo

Pronósticos de venta para inmobiliaria

Usted es María José y trabaja hace un par de meses en Innovación arquitectos Ltda., empresa dedicada al rubro inmobiliario.

Viene saliendo de la sala de juntas, donde el gerente de operaciones le ha informado que será asignada a un equipo formado también por el gerente de marketing y algunos de los principales clientes de la empresa, con el objetivo de mejorar el desempeño de la cadena de suministro. La empresa ha sido incapaz de satisfacer la demanda de manera efectiva en los años anteriores, lo que con frecuencia generaba cierto caos, tratando de cumplir las demandas de los nuevos clientes.

Una de las primeras acciones del equipo fue levantar información histórica sobre la demanda de los artículos y se le pide proponer el pronóstico más adecuado.

Para ayudarle en su labor, le sugerimos seguir los siguientes pasos:

Revise las demandas de los respetivos períodos

Para el primero de cada categoría, revise los datos de demanda y seleccione el método de pronóstico más adecuado.

1. Introducción

La demanda futura, debemos entender que para una empresa es complejo, ya que viene condicionado por una gran cantidad factores, muchas veces difícil de determinar con exactitud

El pronosticar entonces consiste en la estimación y análisis de la demanda futura en base a algoritmos que analizan variables que influyen, como pueden ser los históricos de venta, promociones, estudios de mercado, campañas, etc

Este pronóstico se hace para optimizar el flujo de información en la cadena de suministro y preparar a las áreas de la organización que se ven afectadas y tomar las acciones que tendrán que llevarse a cabo, son principalmente logística, compras producción y finanzas

Una buena estimación es fundamental ya que puede hacer a una empresa competitiva, rentable y productiva, afecta directamente en la visión y precepción de calidad llegando a conseguir la fidelidad del cliente

1. Objetivos

Determinar pronósticos minimizando la incertidumbre para la toma de decisiones estratégicas y tácticas en una organización o empresa.

Interiorizarse y aplicar los métodos vistos en los apuntes y decidir cual representa mejor el comportamiento de las ventas y con ello poder realizar una estimación de las demandas del próximo periodo.

1. Resolución del caso (explicación del procedimiento que se utilizó en todos los cálculos)

En la resolución de este caso lo primero que se realizó en graficar el conjunto de datos de las ventas (los 60 datos).  En ella es posible observar que el comportamiento de las ventas presenta un patrón periódico que tienden a comportarse en forma característica a lo largo de los 5 años evaluados. En la grafica 1 se muestra el comportamiento de los datos.

En el comportamiento observado se encuentra que, en los periodos de enero a abril, las ventas son mas bajas y estables, luego entre mayo y julio comienzan a subir vertiginosamente, para luego en agosto y noviembre alcanzar su peak. Finalmente, en diciembre comienzan a decaer las ventas a los niveles que principio de año.

Con esta situación ya podemos deducir y tener la tendencia a pensar que el caso, además este podría ser representado con un método como el Estacional Multiplicativo ya que este describe bastante bien cuando los datos presentas comportamientos cíclicos.

Sin embargo, para la resolución utilizaremos todos los métodos vistos en los apuntes, y así dilucidar cuántos de ellos se acercan, se ajustan o describen el comportamiento de las ventas de la empresa “Innovación arquitectos Ltda”.

1. Promedio Móvil

Los datos del desarrollo serán presentados en archivo Excel adjunto.

1. Suavización exponencial

Los datos del desarrollo serán presentados en archivo Excel adjunto.

En este caso el valor del parámetro alfa empleado fue de 0,2

1. Suavización exponencial con Solver

Para este caso alfa fue suavizado desde el valor de 0,2 a 0,041 con el uso de Solver.

1. Método de Holt

Los datos del desarrollo serán presentados en archivo Excel adjunto.

Para el desarrollo del método de Holt, se utilizó los valores de 0,1 y 0,2 para los valores de Alfa y Beta respectivamente.

1. Método de Holt suavizado con solver

Los datos del desarrollo serán presentados en archivo Excel adjunto.

Para el desarrollo del método de Holt con solver, se utilizó los valores de 0,1 y 0,2 para los valores de Alfa y Beta respectivamente.

Solver optimiza los valores de Alfa y Beta a “cero”, con lo cual hace mejorar el valor del MAD (de 4542 a 4191), pero repercute negativamente en el modelo puesto que se comporta como una línea de tendencias (de regresión lineal simple), empeorando la representación de los datos y a su vez una posible predicción (esta sería mas alejada que la que podía otorgar el modelo de Holt simple).

...