iop2 ufg sesion 06

8/19/2019 IOP2 Ufg Sesion 06

1/16

PronósticosInvestigación de Operaciones II

Universidad Francisco Gavidia

23/02/2016Ing. Samue !astro 1


2/16

Introducción "os pronósticos son vitaes para a toma de

decisiones importantes.

Son a #ase para a paneación de argo

pa$o. In%uencia en&

Presupuestos 'nancieros.

Panes de ventas.

Seección de Procesos

Paneación de !apacidad

Programación de a Producción

Inventarios



3/16

Introducción ( pronóstico per)ecto no e*iste.

+uena pr,ctica& utii$ar 2 ó 3 m-todos de

pronósticos revisaros continuamente. Per)eccionamiento constante de m-todo de

pronóstico.



4/16

ipos de Pronósticos Cualitativos: su#etivos #asados en c,cuos

opiniones.

Series de Tiempo: os vaores de pasado sepueden utii$ar para predecir os vaores )uturos.

Causales: t-cnicas de regresión estadsticaue reaciona a varia#e con )actores de

entorno. Simulación: proección din,mica #asada en

supuestos.



5/16

5u- 7odeo utii$ar8 9 !riterios Para seeccionar un 7odeo de

Pronóstico se de#e tener en cuenta

aspectos taes como& :ori$onte de tiempo a proectar.

;isponi#iidad de datos.

(*actitud reuerida.


6/16

-cnicas !uaitativas

ProyecciónFundamental

Suma de información de abajo hacia arriba, desde losque están más en contacto con el cliente, hastaenglobar la organización completa.

Inestigación de!ercados

"ecopilación de información para probar hipótesis sobreel comportamiento del consumidor y as# proyectar

entas de largo plazo y de nueos productos.$onsenso de %rupo &ebate abierto y libre durante reuniones de trabajo. Se

basa en que las proyecciones grupales son mejores quelas indiiduales.

'nalog#a (istórica )tilización de demandas históricas de productos

similares. *til en la planeación de nueos productos.

!+todo &elfi %rupo de epertos responde un cuestionario. )nmoderador recopila resultados y genera un nueocuestionario para refinar la proyección sin influencias

eternas.23/02/2016Ing. Samue !astro 6


7/16

Series de iempo 9 !omponentes

Promedio

(stacionaidad

endencia

!icos

>utoco9

rreación

>eatoried

ad23/02/2016Ing. Samue !astro ?


8/16

Series de iempo 9 !omponentes Factores !cicos

;i)ci determinación.

;uración desconocida causas no consideradas.

Originado por eventos e*ternos )uera de contro.

@ariaciones >eatorias Producto de a$ar.

(stadsticamente es e residuo de eiminar os otros = )actores.

>utocorreación Impica persistencia de evento.

!ada vaor de demanda depende mucAo de as demandasanteriores.

23/02/2016Ing. Samue !astro B


9/16

Series de iempo C 7-todos!ompeos

Método Cantidad de DatosHistóricos

Patrón de Datos Horizonte deProyección

SuavizaciónExponencial

- /0 obseraciones parafijar la ponderación

1stacionarios $orto

Suavización

Exponencial de Holt

/0 /- obseraciones

para fijar la ponderación

2endencia sin

estacionalidad

$orto a mediano

SuavizaciónExponencial deWinters

3 ó - obseración m#nimaspor trimestre

2endencia y estacionalidad $orto a mediano

Tendencia deRegresión

/0 40 obseracionespara estacionalidad y 3 portrim.

2endencia y estacionalidad $orto a mediano

Regresión Causal /0 obseraciones por cadaariable independiente

Patrones complejos $orto, mediano o largo

Descoposición dela Serie de Tiepo

Suficientes para cubrir 4picos y 4 simas

Patrones c#clicos yestacionales

$orto a mediano

!ox "en#ins -0 ó más obseraciones 1stacionarios $orto, mediano o largo

23/02/2016Ing. Samue !astro D


10/16

Promedio 7óvi Simpe 7-todo de Series de iempo m,s simpe.

>pica#e cuando os datos reaes tienen

tendencia eve no muestranestacionaidad.

"a proección se cacua como e promediosimpe dentro de un perodo de Eno#servaciones.

> perodos m,s grandes se incuen m,seementos aeatorios.

Pero si e*iste tendencia un perodo argo23/02/2016Ing. Samue !astro 10


11/16

Promedio 7óvi Simpe



12/16




13/16




14/16

Promedio 7óvi !entrado



15/16

Promedio 7óvi >deantado

23/02/2016Ing. Samue !astro 1=


16/16

Promedio 7óvi >deantado

23/02/2016Ing Samue !astro 16

iop2 ufg sesion 06

Documents