PRONOSTICO DE DEMANDA. Problema de la fábrica Clean Hair
Rosx OrtizEnsayo29 de Enero de 2020
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Alumna: Rosalvina Ortiz López
Matricula: ES1821009477
Grupo: LT-LINV-1902-B2-001
Materia: INVENTARIOS
Carrera: Ingeniería en Logística y Transporte
Actividad 2 Pronóstico de demanda
Culiacán Sinaloa 29 de octubre 2019
PRONOSTICO DE DEMANDA.
Problema de la fábrica Clean Hair
La fábrica Clean Hair, es un pequeño fabricante localizado en la ciudad de México, que desde hace 5 años lanzó su exitosa línea de shampoo, se percató que en los últimos dos años su demanda presenta un comportamiento un poco inestable, afectando su producto estrella al que clasificó con el SKU SHAMEX345 y que fue muy bien aceptado en el mercado. Dado este comportamiento errático, el dueño de la empresa no sabe si comprar otra mezcladora de productos químicos o rentarla sólo en aquellos momentos donde se presenten períodos de máxima demanda. El problema es que no sabe cuándo contratar la renta de la mezcladora porque tiene incertidumbre sobre las ventas que tendrá el siguiente año. ¿Qué le podrías aconsejar al dueño de Clean Hair?
Las estadísticas de sus ventas se presentan en el siguiente cuadro
Mes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
Enero | 743 | 990 | 990 | 2477 | 2477 |
Febrero | 3962 | 4952 | 7429 | 6200 | 6300 |
Marzo | 4952 | 5448 | 7429 | 5500 | 6000 |
Abril | 5448 | 5943 | 8914 | 4500 | 7300 |
Mayo | 1238 | 1981 | 1981 | 2477 | 3467 |
Junio | 1486 | 2477 | 2971 | 3467 | 2971 |
Julio | 1981 | 1486 | 3467 | 4952 | 3962 |
Agosto | 1981 | 2477 | 4952 | 2000 | 3200 |
Septiembre | 990 | 1486 | 2477 | 1981 | 990 |
Octubre | 990 | 1486 | 2477 | 1981 | 1486 |
Noviembre | 990 | 1238 | 1486 | 990 | 990 |
Diciembre | 560 | 650 | 750 | 750 | 800 |
Determinar la media simple
Mes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
Enero | 743 | 990 | 990 | 2477 | 2477 |
Febrero | 3962 | 4952 | 7429 | 6200 | 6300 |
Marzo | 4952 | 5448 | 7429 | 5500 | 6000 |
Abril | 5448 | 5943 | 8914 | 4500 | 7300 |
Mayo | 1238 | 1981 | 1981 | 2477 | 3467 |
Junio | 1486 | 2477 | 2971 | 3467 | 2971 |
Julio | 1981 | 1486 | 3467 | 4952 | 3962 |
Agosto | 1981 | 2477 | 4952 | 2000 | 3200 |
Septiembre | 990 | 1486 | 2477 | 1981 | 990 |
Octubre | 990 | 1486 | 2477 | 1981 | 1486 |
Noviembre | 990 | 1238 | 1486 | 990 | 990 |
Diciembre | 560 | 650 | 750 | 750 | 800 |
Demanda mensual media | 2110.08 | 2551.17 | 3776.92 | 3106.25 | 3328.58 |
Promedio simple | 2974.60 |
Calcula el promedio móvil
Promedio móvil con N = 3
2110 | 2551 | 3777 | 2812.7 | ||
2551 | 3777 | 3106 | 3144.8 | ||
3777 | 3106 | 3329 | 3403.9 |
Determina el promedio móvil ponderado
w1 = 30%; w2 = 70%; n = 2
2110 | 2551 | 2418.8 | |||
2551 | 3777 | 3409.2 | |||
3777 | 3106 | 3575.7 | |||
3106 | 3329 | 3261.9 |
Aplica la técnica de suavización exponencial
α | 0.5 | ||||||
Año | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
Dt | 2000.0 | 2110.1 | 2551.2 | 3776.9 | 3106.3 | 3328.6 |
|
Ft | 2000.0 | 2000.0 | 2055.0 | 2303.1 | 3040.0 | 3073.1 | 3200.9 |
Error | 0.0 | 110.1 | 496.1 | 1473.8 | 66.2 | 255.5 |
|
α | 0.5 | ||||||
Año | 0 | 1 | 2 | 3.0 | 4 | 5 | 6 |
Dt | 2000 | 2110.1 | 2551.2 | 3776.9 | 3106.3 | 3328.6 |
|
Ft | 2000 | 2007.5 | 2064 | 2326.7 | 3138.2 | 3400.3 | 3554.2 |
Tt | 15 | 10.5 | 38.125 | 172.8 | 556.05 | 379.65 | 244.25 |
FlT1=F1+ T1 | 2015 | 2018 | 2102.2 | 2499.5 | 3694.3 | 3779.9 | 3798.5 |
β | 0.6 |
Aplica el método multiplicativo estacional
Pronostico mensual esperado 3798.5
Mes | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | Demanda estacional media | Índice estacional | Pronostico para el año 6 |
Enero | 743 | 990 | 990 | 2477 | 2477 | 1535.4 | 0.52 | 1960.7 |
Febrero | 3962 | 4952 | 7429 | 6200 | 6300 | 5768.6 | 1.94 | 7366.4 |
Marzo | 4952 | 5448 | 7429 | 5500 | 6000 | 5865.8 | 1.97 | 7490.5 |
Abril | 5448 | 5943 | 8914 | 4500 | 7300 | 6421.0 | 2.16 | 8199.5 |
Mayo | 1238 | 1981 | 1981 | 2477 | 3467 | 2228.8 | 0.75 | 2846.1 |
Junio | 1486 | 2477 | 2971 | 3467 | 2971 | 2674.4 | 0.90 | 3415.1 |
Julio | 1981 | 1486 | 3467 | 4952 | 3962 | 3169.6 | 1.07 | 4047.5 |
Agosto | 1981 | 2477 | 4952 | 2000 | 3200 | 2922.0 | 0.98 | 3731.3 |
Septiembre | 990 | 1486 | 2477 | 1981 | 990 | 1584.8 | 0.53 | 2023.8 |
Octubre | 990 | 1486 | 2477 | 1981 | 1486 | 1684.0 | 0.57 | 2150.4 |
Noviembre | 990 | 1238 | 1486 | 990 | 990 | 1138.8 | 0.38 | 1454.2 |
Diciembre | 560 | 650 | 750 | 750 | 800 | 702.0 | 0.24 | 896.4 |
Demanda total media mensual | 2974.6 |
Realiza un análisis de regresión lineal para determinar la ecuación que permite elaborar el pronóstico.
Año Xi | Yi | Xi2 | yi2 | XiYi | |||
1 | 2110.08 | 1 | 4452451.7 | 2110.08 | |||
2 | 2551.17 | 4 | 6508451.4 | 5102.33 | b= | 299.20833 | |
3 | 3776.92 | 9 | 14265099.5 | 11330.75 | a= | 2076.98 | |
4 | 3106.25 | 16 | 9648789.1 | 12425.00 | |||
5 | 3328.58 | 25 | 11079467.0 | 16642.92 | ϒ= | 3872.225 | |
| |||||||
| |||||||
Sumatoria | 15.00 | 14873.00 | 55.00 | 45954258.6 | 47611.08 | ||
Promedio | 3 | 2974.60 |
REFERENCIAS.
(UNADM, 2019)
UNADM. (2019). https://unadmexico.blackboard.com. Recuperado el 28 de 10 de 2019, de https://unadmexico.blackboard.com: https://unadmexico.blackboard.com/bbcswebdav/institution/DCEIT/2016_S1-B2/LT/03/LINV/U2/Unidad%202%20Sistema%20de%20control%20de%20inventario.pdf
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