Diagnostico Organizacional

Que es el diagnostico organizacional

Se puede definir al diagnóstico como un proceso analítico que permite conocer la situación real de la organización en un momento dado para descubrir problemas y áreas de oportunidad, con el fin de corregir los primeros y aprovechar las segundas.

Antes de iniciar el proceso de diagnóstico es indispensable contar con la intención de cambio y el compromiso de respaldo por parte del cliente (término usado en Desarrollo Organizacional para designar a la persona o grupo directamente interesado en que se lleve a cabo una transformación en el sistema y con la suficiente autoridad para promoverla). Es decir, que esté dispuesto a realizar los cambios resultantes del diagnóstico.

Etapas del diagnostico organizacional

Podemos dividir al diagnóstico organizacional en tres etapas principales:

1. Generación de información, la cual abarca a su vez tres aspectos:

1. La forma en que se recolecta la información, las herramientas y los procesos utilizados.

2. La metodología utilizada para recopilar la información, la cual sigue dos corrientes, los métodos usados para obtener información desde el cliente (entrevistas, cuestionarios) y los usados para obtenerla desde el consultor (observación).

3. La frecuencia con que se recolecta la información, la cual depende de la estabilidad del sistema.

Que es el pronostico organizacional.. Clasificacion de losm pronostico Pronostico a corto plazo, mediante plazo a largo plazo.

Es una planificación a largo plazo, es lo que hay que hacer para poder así cumplir con las metas.

Un pronóstico debe ser usado para mejorar la propia predicción a través de una comparación de pronóstico contra valor real a alcanzar.

Clasificación de los pronósticos a corto plazo, mediano plazo a largo plazo.

Según el Horizonte de tiempo:

1. Largo Plazo.

El pronóstico a largo plazo incorpora la estimación de condiciones futuras a lo largo de lapsos que por lo general son mayores de un años son necesarios para dar apoyo a decisiones estratégicas sobre planeación de productos, procesos, tecnologías e instalaciones. Estas decisiones son de tal importancia para el éxito a largo plazo de los sistemas de producción que para el desarrollo de estos pronósticos se aplica un intenso esfuerzo organizacional.

2. Mediano Plazo.

Un pronóstico de rango mediano, o intermedio, generalmente con lapsos medianos de meses, es valioso en la planeación de la producción y presupuestos, planeación de ventas, presupuestos de efectivo y el análisis de varios planes de operación.

3. Corto Plazo.

Son estimaciones de situaciones futuras que van desde unos días hasta varias semanas. Estos pronósticos pueden abarcar periodos tan cortos de tiempo que los ciclos, la estancionalidad y los patrones de tendencia surten muy poco efecto. El patrón principal de datos que afecta a estos pronósticos es la fluctuación aleatoria.

Los pronósticos a corto plazo proporcionan información para tomar decisiones como:

• ¿Cuánto inventario de un producto en particular deberá mantenerse el mes siguiente?

• ¿Cuánto de cada producto deberá programarse para producción la semana siguiente?

• ¿Cuánto de cada materia prima deberá pedirse para su entrega la siguiente semana?

• ¿Cuántos trabajadores deberán programarse para trabajar en tiempo normal y extra la semana entrante?

Taxonomía de los métodos de pronóstico

Métodos de serie temporal

Los métodos de serie temporal utilizan datos históricos como base para estimar resultados futuros. Se asume que la demanda es función del tiempo, y que además pueden estar involucrados los siguientes componentes:

• Tendencia.

• Ciclos.

• Estacionalidades.

• Irregularidades.

Inmersos en el modelo en un esquema aditivo o multiplicativo. Algunos de estos métodos son:

• Método ingenuo

• Método de medias móviles Método de alisado exponencial

• Método de extrapolación

• Método de ajuste lineal de tendencia

• Método de ajuste estacional

Métodos causales / econométricos

Algunos métodos de pronóstico asumen que es posible identificar los factores subyacentes que pueden tener influencia sobre la variable a pronosticar. Si las causas se entienden, se pueden hacer proyecciones de las variables que influyen, para utilizarlas en la predicción.

Algunos métodos causales son:

• Análisis de la regresión, que puede ser lineal o no lineal.

• Modelo autorregresivo de media móvil (ARMA)

• Modelo Arima

• Box-Jenkins

• Winters

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