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PRONÓSTICOS DE COMPRAS


Enviado por   •  8 de Noviembre de 2013  •  Tesis  •  815 Palabras (4 Páginas)  •  1.183 Visitas

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2.2 PRONÓSTICOS DE COMPRAS

La estimación de la demanda de materiales, o necesidad de estos, es de vital importancia en la elaboración de pronósticos; que aseguren lo necesario o requerido por un proceso, donde con la ayuda de modelos matemáticos se logra simular de manera apropiada lo que ocurre en el entorno, permitiendo con anterioridad determinar las necesidades de materiales. De esta manera se puede conocer; el comportamiento de la demanda en el futuro. Sin embargo; el uso de modelos cualitativos da excelentes resultados en algunas ocasiones de acuerdo con la experiencia que tengan los analistas en el proceso que se estudia.

La técnica cualitativa más utilizad es el método Delphi. Un grupo de expertos; no muy numerosos; pronostica por consenso; de acuerdo con objetivos planteados y con la ayuda de su experiencia o conocimiento de lo que se está haciendo; lo que ocurrirá en el futuro.

2.2.1 ELEMENTOS DEL PRONÓSTICO

Primera. Todas las situaciones en que se requiere un pronóstico, tratan con el futuro y el tiempo está directamente involucrado. Así, debe pronosticarse para un punto específico en el tiempo y el cambio de ese punto generalmente altera el pronóstico.

Segunda. Otro elemento siempre presente en situaciones de pronósticos es la incertidumbre. Si el administrador tuviera certeza sobre las circunstancias que existirán en un tiempo dado, la preparación de un pronóstico seria trivial.

El tercer elemento, presente en grado variable en todas las situaciones descritas es la confianza de la persona que hace el pronóstico sobre la información contenida en datos históricos.

2.2.2 TIPOS DE PRONOSTICOS DE COMPRA.

PROMEDIOS MÓVILES VARIABLES.

Promedio móvil.

Se utilizan los datos históricos reportados; más recientes, de tal manera que ilustren de forma puntual la realidad de las cosas de un periodo de tiempo más cercano al que se desea pronosticar. Por lo tanto, haciendo uso del ejemplo anterior ilustrado, y de acuerdo con la tendencia de producción de la planta; eventualmente se podrían considerar los últimos seis meses del año que se tienen. Por lo tanto el cálculo se mostrará de la siguiente forma:

PM= (20 000 + 25 000 + 20 000 + 21 000+ 22 000 + 23 000) / 6 = 21 833

Con base en la tabla 3.1, para hacer el pronóstico de enero al año siguiente utilizando períodos o espacios de tiempo, de tres meses, donde podemos suavizar el pronóstico de forma más marcada, se genera una tabla como la que sigue, que ilustra el proceso de cálculo de los promedios, y cómo se movilizan en función del tiempo de acuerdo con el periodo definido:

mes Tm real Demanda de agroquímico

Enero 20 000

Febrero 25 000

Marzo 20 000

Abril 25 000 21667

Mayo 20 000 23333

Junio 20 000 21667

Julio 20 000 21667

Agosto 25 000 20000

Septiembre 20 000 21667

Octubre 21 000 21667

Noviembre 22 000 22000

Diciembre 23 000 21000

Enero 22000

Note la diferencia entre los pronósticos. Esto muestra el grado de suavización que se puede lograr dependiendo de los períodos que se definan o valores históricos a considerar, que se muestran en realidad de lo que ocurre de manera más acertada. Por lo tanto, en este ejemplo en particular, el pronóstico para el próximo mes de enero será de 22 000 TM de agroquímico.

PROMEDIO MÓVIL PONDERADO:

Se busca darle una ponderación o peso a ciertos valores; que nos pueda convenir de acuerdo con el comportamiento del histórico; sonde el total de la suma de los factores de ponderación debe ser igual a la unidad. Por lo tanto siguiendo el ejemplo ya utilizado, el cálculo se transformaría de la siguiente manera:

PMP= [(20 000 *0,1) + (25 000 X 0.1) + (21 000X 0.2) + (22 000X 0.3) + (23000X 0.3)] / 6

PMP= (2000+ 2500 + 4200 + 6600 + 6900) / 6 = 22 200

Como se aprecia, el valor obtenido tiene una tendencia hacia los valores últimos encontrados en el histórico, ya que la ponderación tiene un mayor peso en los últimos valores encontrados, dictando la tendencia creciente de los valores históricos.

JUST IN TIME

El método justo a tiempo (traducción del inglés Just in Time) es un sistema de organización de la producción para las fábricas, de origen japonés. También conocido como método Toyota o JIT, permite aumentar la productividad. Permite reducir el costo de la gestión y por pérdidas en almacenes debido a acciones innecesarias. De esta forma, no se produce bajo suposiciones, sino sobre pedidos reales. Una definición del objetivo del Justo a Tiempo sería «producir los elementos que se necesitan, en las cantidades que se necesitan, en el momento en que se necesitan».

E-PROCUREMENT

Típicamente, los sitios Web de e-procurement permiten que usuarios calificados y registrados busquen compradores o vendedores de bienes y servicios. Dependiendo del enfoque, los compradores o vendedores pueden especificar o invitar a subastas. Los programas de e-procurement pueden hacer posible que se automaticen algunas actividades de compra y venta. Las compañías participantes esperan ser capaces de controlar inventarios pasados más eficazmente, reducir el exceso de intermediarios, y mejorar los ciclos de manufacturación

El e-procurement es hecho con una aplicación de software que incluye características para dirección y subastas complejas. La nueva generación de e-procurement es ahora sobre pedido o programa(s) como servicio (software-as-a-service).

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