Act 2 Metodos Probabilisticos
22 de Mayo de 2014
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INTRODUCCION
El mercado cada día ha ido creciendo con ello el surgimiento de nuevas empresas que salen a competir unas con otras, el mercado es tan agresivo que a esto solo sobreviven las empresas que muestran una gran solides y que suplen la demanda de este mercado, anteponiéndose o adelantándose a las situaciones que se puedan presentar ante ellas como la variación del mercado, para ello estas empresas necesitan de herramientas que les ayuden a proporciona los datos de entrada para la planeación y control de todas las áreas funcionales, incluyendo logística, marketing, producción y finanzas esta herramienta son los pronósticos.
Las técnicas de pronósticos disminuyen la incertidumbre sobre el futuro, permitiendo estructurar planes y acciones congruentes con los objetivos de la organización y permiten también tomar acciones correctivas apropiadas y a tiempo cuando ocurren situaciones fuera de lo pronosticado
En este trabajo estudiaremos como hallar los pronósticos y sus diferentes técnicas, solucionando ejercicios que nos ayuden a familiarizarnos mas con el tema y entenderlo a la perfección, conoceremos la técnica de regresión lineal, promedio móvil y suavización exponencial.
CRUCIGRAMA
HORIZONTAL
Que método encontró George Datzing para el problema de programación lineal.
Error medio porcentual.
son relaciones entre las variables de decisión y magnitudes que dan sentido a la solución del problema y las acotan a valores factibles.
para determinar cuándo pedir mercadería y cuánto debe mantenerse en existencia debemos llevar un?
costo obtenido por cada artículo en inventario
Promedio Móvil Ponderado Lineal.
VERTICALES
representación ideal de un sistema y la forma en que este opera.
Error medio cuadrado
sistema de costeo basado fundamentalmente en algunas ideas fundamentales.
relación matemática entre las variables de decisión, parámetros y una magnitud que representa el objetivo o producto del sistema.
Error medio absoluto.
Circunstancia en la que el inventario disponible es insuficiente para satisfacer la demanda.
Promedio Móvil Suavizado.
Promedio Móvil Simple.
SOLUCION:
2. De solución a las siguientes situaciones problemas:
Los siguientes datos representan las solicitudes históricas en unidades de un producto de los últimos siete años:
AÑOS SOLICITUDES (UNIDADES)
2004 180
2005 190
2006 215
2007 243
2008 250
2009 233
2010 221
Con el propósito de conocer la conceptualización obtenida, comprensión temática y dominio del tema, con los datos de la tabla antes propuesta encuentre lo siguiente:
La ecuación de la regresión lineal.
La proyección para los próximos 5 años.
La proyección para los próximos 5 años empleando el promedio móvil con base en la tabla propuesta teniendo en cuenta los últimos 3 años.
La proyección para los próximos 5 años empleando la suavización exponencial con base en la tabla propuesta teniendo en cuenta los últimos 3 años.
Analice las diferentes respuestas obtenidas al emplear las diferentes técnicas y determine:
Obtuvo la misma respuesta, obtuvo respuestas diferentes
Si las diferencias existen, cual podría ser la razón de las mismas?.
La ecuación de la regresión lineal general es: Y=α + βx
Y = Variable dependiente.
α = La altura de la recta.
β = La pendiente de la recta.
x = Variable independiente.
Ahora encontraremos la proyección para los próximos 5 años.
AÑOS X Y X * Y X² Y²
2004 1 180 180 1 32.400
2005 2 190 380 4 36.100
2006 3 215 645 9 46.225
2007 4 243 972 16 59.049
2008 5 250 1.250 25 62.500
2009 6 233 1.398 36 54.289
2010 7 221 1.547 49 48.841
TOTALES 28 1.532 6.372 140 339.404
Para encontrar el número de solicitudes proyectadas en los próximos 5 años se debe hallar la ecuación general Y=α + βx, donde Y representa el número de solicitudes.
Ẋ =28/7=4
Y=1532/7=218,8
Β=6372-7(4)*(218,8)/140-7(4)² = 8,77
α= 1532-8,77 * 28/7 = 183,77
Y (2011)=183,77+8,77*(8)=253,9
Y (2012)=183,77+8,77*(9)=262,7
Y (2013)=183,77+8,77*(10)=271,5
Y (2014)=183,77+8,77*(11)=280,2
Y (2015)=183,77+8,77*(12)=289,01
AÑOS PRONOSTICO
2011 253,9
2012 262,7
2013 271,5
2014 280,2
2015 289,01
Proyección próximos 5 años con el promedio móvil utilizando los últimos 3 años k=3.
D(2011) = 250+233+221 / 3 = 234,7
D(2012) = 233+221+234,7 / 3 = 229,6
D(2013) = 221+234,7+229,6 / 3 = 228,4
D(2014) = 234,7+229,6+228,4 / 3 = 230,9
D(2015) = 229,6+228,4+230,9 / 3 = 229,6
AÑOS PRONOSTICO
2011 234,7
2012 229,6
2013 228,4
2014 230,9
2015 229,6
Proyección próximos 5 años utilizando la suavización exponencial utilizando los últimos 3 años.
Ft + 1 = α* Dt+(1 - α)*Ft donde;
α = 0.2
Dt = Demanda para este periodo
Ft= Pronóstico calculado para el último periodo
Ft + 1(2013) = 0,2 * 250 + (1 – 0,2) * 233 = 236,4
Ft + 1(2011) = 0,2 * 233 + (1 – 0,2) * 236,4 = 235,7
Ft + 1(2012) = 0,2 * 221 + (1 – 0,2) * 235,7 = 232,7
Ft + 1(2014) = 0,2 * 236,4 + (1 – 0,2) * 232,7 = 233,4
Ft + 1(2015) = 0,2 * 235,7 + (1 – 0,2) * 233,4 = 233,8
AÑOS PRONOSTICO
2011 236,4
2012 235,7
2013 232,7
2014 233,4
2015 233,8
En las tres tecnicas utilizadas se evidencia diferencias
La empresa Tecnotrónica se encarga de vender y reparar diferentes clases de electrodomésticos (nevera, audio, video, lavadoras) de marcas reconocidas. El nuevo administrador necesita los pronósticos del año inmediatamente anterior (2011) de las solicitudes de órdenes de servicios generadas desde el sexto mes. El pronóstico correspondiente al mes de junio fue de 47 llamadas para ordenar servicios. Aplicando la suavización exponencial con α = 0.2 el administrador desea que un asesor externo USTED corrobore el pronóstico de llamadas de ordenes de servicios que le hizo llegar la recepcionista y además realice una proyección acerca de la cantidad de llamadas que se recibirían en abril del 2012 sabiendo que es el comienzo del año siguiente de labores.
No. Mes del año No. Ordenes Pronóstico
1 Junio 47 47
2 Julio 45 47
3 Agosto 49 47
4 Septiembre 51 48
5 Octubre 46 48
6 Noviembre 43 47
7 Diciembre 49 47
8 Enero 52 48
9 Febrero 50 49
10 Marzo 45 48
11 Abril 48,3 48
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