A que se debe el Trabajo colaborativo 1

TRABAJO_COLABORATIVO_FASE_2_212028_26

JOHAN DANIEL PARRA: 1113520060

ELEAZAR AGUILAR CEBALLOS

LUIS ARMANDO VALENZUELA SANCHEZ: 94153206

MAURCIO PAZ: 94479787

YHON FREDDY GOMEZ: 1112958043

GRUPO: 212028_26

PRESENTADO A:   LEONARDO ALZATE

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

CEAD  PALMIRA

GESTION DE OPERACIONES

2017

Contenido

OBJETIVOS        3

PASO 1 Actividad 1..        4

P1 Actividad 2: ejercicios resueltos seleccionados por cada estudiante del grupo de trabajo..        7

 PASO 2 Actividad 1:Sistema control de  inventario .        16

 P2 Actividad 2:Problemas .        18

Problema n° 17 .        20

Problema n° 21 .        22

CONCLUSIONES        24

REFERENCIAS        25

OBJETIVOS

Identificar   métodos de pronósticos que permiten tomar decisiones relacionadas con los productos y mercado a futuro

Evidenciar el estudio de temáticas de la unidad1 sobre el tema gestión de operaciones entregado por el curso y el syllabus.

Desarrollar los pronósticos y problemas propuestos en el curso gestión de operaciones.

Reconocer como el manejo adecuado del registro, rotación y evacuación de producto indican la situación financiera de la empresa, evitando el desabastecimiento y exceso de inventario.

Maximizar los márgenes de beneficio, en manejo de recursos

PASO 1.

Actividad 1: Nombre del Estudiante e Imagen nítida de la estrategia de comprensión lectora (deben incluirse la imagen por estudiante).

MAURICIO PAZ

[pic 1]

JOHAN DANIEL PARRA

[pic 2]

Gaither, N. & Frazier, G.. (2000).  Modelos Cuantitativos de Pronóstico. Administración de producción y operaciones (8th ed., pp. 62-85).  Mexico City: Cengage Learning. Recuperado de

LUIS ARMANDO VALENZUELA

[pic 3]

Czinkota & M. Kotabe. (2001).

Técnicas de Pronósticos. Administración de la mercadotecnia (2nd ed., pp. 163-181).. Mexico City: Cengage Learning.

Recuperado de:

ELEAZAR AGUILAR CEBALLOS

[pic 4]

YHON FREDDY GOMEZ

[pic 5]

Actividad 2: ejercicios resueltos seleccionados por cada estudiante del grupo de trabajo.

PROMEDIO MÓVIL

[pic 6]

REGRESIÓN LINEAL

[pic 7]

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[pic 18]

= 423.42[pic 19]

Luego, y dado que ya tenemos el valor de la pendiente b procedemos a calcular el valor de a, para ello efectuamos los siguientes cálculos:

[pic 20]

 11108.33[pic 21]

[pic 22]

[pic 23]

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[pic 27]

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[pic 29]

[pic 30]

Grafica pronostico mes 13 por medio de regresión lineal

[pic 31]

SUAVIZA-MIENTO EXPONENCIAL (CONSTANTE Α = 0.4)

Resulta de interés conocer el comportamiento de la serie de tiempo de la demanda. Para esto, graficamos los pares de mes con su respectiva demanda, obteniendo la siguiente gráfica:

[pic 32]

A través de la gráfica, se puede observar que la demanda tiene un comportamiento a inicios del año 2016 con tendencia positiva, pero luego del mes 10 se vuelve estacionaria, ya que varía en torno a una media. Por tal motivo, como técnica de proyección de la demanda del año 2017 se empleará el método de suavizamiento exponencial simple con constante , este método se aplica a través de las siguientes fórmulas:[pic 33]

[pic 34]

[pic 35]

Dónde:

[pic 36]

[pic 37]

[pic 38]

[pic 39]

[pic 40]

        Es importante recordar, que para la aplicación de esta técnica de proyección se necesita la constante  y un valor inicial para el periodo donde inicia la proyección, por tal motivo, el criterio para determinar es el promedio de los últimos 6 meses del año 2016.[pic 41][pic 42]

[pic 43]

A través de las formulas anteriores, se procede a calcular los pronósticos para todos los valores, de la siguiente forma:

[pic 44]

11340) + (1-0,40)*12583,33 = 12085,998[pic 45]

Así como también los errores para cada periodo, que no es más que la diferencia entre la demanda del periodo y la proyección del mismo. Los resultados obtenidos, se agrupan en la siguiente tabla:

...