Técnicas cuantitativas de pronóstico

Estrategias y Diseño de la Cadena de Suministro

Técnicas cuantitativas de pronóstico

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Técnicas Cuantitativas de Pronóstico

Modelos de pronóstico del periodo t+1 Algunos ejemplos de técnicas cuantitativas para proyección de demanda del periodo t+1: Promedio Móvil Simple (Simple Moving Average) Promedio Móvil Ponderado (Weighted Moving Average) Suavizado Exponencial Simple (Simple Exponential Smoothing)

Promedio Móvil Simple (Simple Moving Average) Funciona cuando la demanda es estable y data no presenta patrones de tendencia o estacionalidad.

El modelo da mas importancia a datos mas recientes

Ft+1 = pronóstico para el periodo t+1 n = numero de periodos usados para calcular el pronóstico (depende al analista) Ai = demanda real en periodo i

Técnicas Cuantitativas de Pronóstico

Ejemplo 1: ventas reales de un producto por mes Enero:

$10 000

Febrero:

$13 500

Marzo:

$11 500

Abril:

$14 000

Cálculo: F mayo=

10 000 + 13 500 + 11 500 + 14 000 4

= $13,000

Ejemplo 2: numero de usuarios de Facebook in millones Q4 2009: 360 Q4 2010: 608 Q4 2011: 845 Q4 2012: 1056 Q4 2013: 1228 Q4 2014: 1393 Q4 2015: 1591 Q4 2016: 1860

Cálculo en base de últimos 8 años: F2017 = (360+608+845+1056+1228+1393+1591+1860)/8 F2017 = 1118 usuarios para Q4 2017 Cálculo en base de últimos 4 años: F2017 = (1228+1393+1591+1860)/4 F2017 = 1518 usuarios para Q4 2017

https://www.statista.com/statistics/264810/number-of-monthly-active-facebook-users-worldwide/

Promedio Móvil Ponderado (Weighted Moving Average) Funciona cuando la demanda es estable y data no presenta patrones de tendencia o estacionalidad.

Promedio móvil simple - igual importancia a cada uno de los datos que componen dicho promedio.

Promedio móvil ponderado - cualquier importancia (peso) a cualquier dato del promedio (la sumatoria de las ponderaciones sean equivalentes al 100%).

Es una práctica regular aplicar el factor de ponderación (porcentaje) mayor al dato más reciente.

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Formula:

Ft+1 n Ai Ci

= pronóstico para el periodo t+1 = numero de periodos usados para calcular el pronóstico (depende al analista) = demanda real en periodo i = factor de ponderación en periodo i

Promedio Móvil Ponderado (Weighted Moving Average) Ejemplo 1: Un almacén ha determinado que el mejor pronóstico se encuentra determinado con 4 datos y utilizando los siguientes factores de ponderación (40%, 30%, 20% y 10%). Determinar el pronóstico para el período 5.

PERIODO

VENTAS

Ponderación

Mes 1

100000

10%

Mes 2

90000

20%

Mes 3

105000

30%

Mes 4

95000

40%

Cálculo: F5= 100 000 * 0.1 + 90 000 *0.2+ 105 000 * 0.3 + 95 000 * 0.4 = 97 500 unidades Suavizado Exponencial Simple (Simple Exponential Smoothing) Este método es óptimo para patrones de demanda aleatorios o nivelados donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda recientes.

Ventaja sobre modelo de promedio móvil ponderado: no requiere de una gran cantidad de períodos y de ponderaciones para lograr óptimos resultados.

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Ft+1 At a k

= pronóstico para el periodo t+1 = demanda real en periodo t = coeficiente de suavización (entre 0 y 1) = factor de calculo

Ejemplo 1: En Enero un vendedor de vehículos estimó unas ventas de 142 automóviles para el mes siguiente. En Febrero las ventas reales fueron de 153 automóviles. Utilizando una constante de suavización exponencial de 0.20 presupueste las ventas del mes de Marzo.

CÁLCULO FMarzo = 142 + 0.2 * (153 - 142) = 144 automóviles

Técnicas cuantitativas de pronóstico Existen otros métodos de pronósticos, que requieren herramientas adecuadas para sus cálculos. Estas técnicas no se revisarían en profundidad en esta materia.

Unos ejemplos: Regresión Lineal Simple Regresión Lineal Múltiple