Monitoreo

Calcular la desviación de los valores reales de los pronosticados. Las desviaciones variarán positiva o negativamente, pero deben tender a promediar aproximadamente cero si el pronóstico es correcto.

Una vez que se obtiene un pronóstico, no debe olvidarse. Ningún administrador desea que se le recuerde que su pronóstico fue terriblemente impreciso, pero la empresa necesita saber porque la demanda real defiere de manera significativa de lo proyectado. Si quien pronostica es preciso, esa persona casi siempre se asegura de que todos conozcan su talento.

Ejemplo:

Pocas veces se leen artículos en fourtune o wall street o el wall street journal acerca de finanzas que constantemente se alejan un 25% en sus pronósticos del mercado de valores.

Una manera de supervisar los pronósticos para asegurar que sean buenos es emplear una señal de control.

Una señal de control es una medida de que tan bien predicen los pronósticos los valores reales. Conforme los pronósticos se actualizan semanales, mensual o trimestralmente, los nuevos datos disponibles de la demanda se comparan con los valores pronosticados.

La señal de control se calcula como la RSFE (running sum of the forecast errors; suma continua de errores del pronóstico) dividida entre la MAD (mean absolute deviation; desviación absoluta de la media).

Las señal de control positivas indican que la demanda es mayor que el pronosticó. Las señales de control negativas indican que la demanda es menor que el pronóstico. Una buena señal de control es decir - una con RSFE baja- tiene casi tanto error positivo como error negativo. En otras palabras, una pequeña desviación está bien, pero los errores negativos y positivos deben equilibrarse entre sí para que la señal de control se centre muy cerca de cero.

Una tendencia consiste de los pronósticos a ser mayores o menores que los valores reales ( es decir, con RSFE alta) se llama error de sesgo.

El sesgo ocurre cuando, por ejemplo, se usan las variables o la r

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