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Planeación y Control de la Producción (PCP) – Pronósticos

Enviado por ivan_escalona


    Indice1. Pronostico2. Problemario de Inventarios 3. Glosario de PCP 4. Exámenes de Planeación y Control de la Producción 1 – IPN 5. Súper Vínculos WEB – Ingeniería Industrial

    1. Pronostico.

    Es una serie de datos que en base a una serie de estudios determinan la demanda en un futuro de un determinado producto. 1.- ¿Qué significa pronosticar? Es predecir el futuro a partir de algunos indicios 2.- ¿Qué es un pronóstico? Es una inferencia a partir de ciertos datos 3.- ¿Cómo se define el pronóstico? Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependerá de los cambios en las variables externas al sistema de producción. 4.- ¿Cuáles son los antecedentes de los pronósticos? Tuvieron su origen en aspectos informales de la vida cotidiana. En otras épocas los Reyes, los Políticos y personas adineradas acudían a los clarividentes para que les comentaran acerca de sus vidas en el futuro. Al paso del tiempo estas ideas las adoptan los comerciantes y empresarios y se fue formalizando poco a poco para el concepto de los pronósticos hasta llegar a la que hoy se conoce como un importante tema. 5.- ¿Dónde se utilizan las técnicas de pronósticos en una empresa para determinar la demanda? Estas técnicas se utilizan en empresas para determinar la demanda futura de sus productos, y en base a esto planear y controlar la cantidad de productos que deberá producir. 6.- ¿Cuándo una empresa está en condiciones de optimizar? Cuando una empresa determina la demanda futura de sus pronósticos, esta en condiciones de optimizar el uso de todos sus recursos, lograr su objetivos y satisfacer la demanda de sus clientes oportunamente. 7.- ¿Quién utiliza las técnicas de pronósticos? Personal especializado y adscritos a las áreas de producción y mercadotecnia de las productoras o bienes . 8.- ¿Cuál es la validez de un pronóstico? No es la verdad absoluta respecto a algún evento en el futuro, un pronóstico solo es una aproximación a la realidad entre más se acerque a ella mejor será. 9.- En una Sistema de producción se presentan 2 grupos de problemas a)Probabilidad de diseño b)Probabilidad de la planeación 10.- ¿Cómo se agrupan las técnicas de pronósticos que utilizan en la actualidad?

    • Cualitativas
    • Cuantitativas
    • Combinación de ambas

    2. Problemario de Inventarios

    TÉCNICA No. 1 PROMEDIO MÓVIL SIMPLE (PMS) Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas para el siguiente periodo exclusivamente, como su nombre lo indica es un promedio que se obtiene n datos; para definir en forma práctica cuál será el mejor resultado, se deberá tomar en cuenta el de menor error al cuadrado < (D-P)2. Estos n datos están en función de cómo queramos promediar u obtener resultados, con menor o mayor exactitud; n puede valores comprendidos entre 2,3,4,5….etc. en la práctica es recomendable utilizar bloques de información que en promedio tengan 10 ó mas datos, lo cual no permitirá una mejor interpretación o visión del comportamiento de ese producto o pronóstico.

    Ejemplo: La empresa Barcel S.A. de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas (o de la demanda ) para uno de sus productos de mayor demanda en el mercado se le conoce como "chicharrones Barcel ", este pronóstico de la demanda si requiere para el mes de octubre de 2003, para lo cual se debe considerar que n= 2, 3, 4. sabiendo que los últimos meses el área de mercadotecnia ha registrado la int. histórica que se indica en la siguiente en la siguiente tabla

    Cuando n= 2

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    (D-P)2

    Enero

    30

    Febrero

    35

    Marzo

    28

    32.5

    -4.5

    20.25

    Abril

    20

    31.5

    -11.5

    132.25

    Mayo

    25

    24

    1

    1

    Junio

    30

    22.5

    7.5

    56.25

    Julio

    35

    27.5

    7.5

    56.25

    Agosto

    40

    32.5

    7.5

    56.25

    Septiembre

    50

    37.5

    12.5

    156.25

    Octubre

    ¿?

    45

    S = 478.5

    Cuando n= 3

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    (D-P)2

    Enero

    30

    Febrero

    35

    Marzo

    28

    Abril

    20

    31

    -11

    121

    Mayo

    25

    27.66

    -2.66

    7.07

    Junio

    30

    24.33

    5.66

    32.14

    Julio

    35

    25

    10

    100

    Agosto

    40

    30

    10

    100

    Septiembre

    50

    35

    15

    225

    Octubre

    ¿?

    41.66

    S 585.21

    Cuando n= 4

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    (D-P)2

    Enero

    30

    Febrero

    35

    Marzo

    28

    Abril

    20

    Mayo

    25

    28.25

    -3.25

    10.56

    Junio

    30

    27

    3

    9

    Julio

    35

    25.75

    9.25

    85.56

    Agosto

    40

    27.5

    12.5

    156.25

    Septiembre

    50

    32.5

    17.5

    306.25

    Octubre

    ¿?

    38.75

    S 567.62

    Nota: En base a esta técnica podemos decir en conclusión que el mejor pronóstico es de 45 unidades porque (D-P)2 es menor con respecto a los otros datos.

    Tarea: La empresa Alfa fabricante de conexiones de plástico, desea estimar la demanda de uno de estos productos que se llama codo de 90°x 25mm. Esto es para el mes de marzo de 2003 p/ lo cual cuenta con la información histórica que se indica. Para efectuar los cálculos se debe considerar que n=2,3,4. A partir del mejor pronóstico indique si la producción de codos de 90°x 25mm crece o decrece y en consecuencia indique que acciones.

    Cuando n= 2

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    (D-P)2

    Noviembre

    10

    Diciembre

    20

    Enero

    20

    15

    5

    25

    Febrero

    30

    20

    10

    100

    Marzo

    32

    25

    7

    49

    Abril

    27

    31

    -4

    16

    Mayo

    18

    29.5

    -11.5

    132.25

    Junio

    30

    22.5

    7.5

    56.25

    Julio

    25

    24

    1

    1

    Agosto

    22

    27.5

    -5.5

    30.28

    Septiembre

    15

    23.5

    -8.5

    72.25

    Octubre

    17

    18.5

    -1.5

    2.25

    Noviembre

    16

    16

    0

    0

    Diciembre

    20

    16.5

    3.5

    12.85

    Enero

    18

    18

    0

    0

    Febrero

    20

    19

    1

    1

    Marzo

    ¿?

    19

    S 497.5

    Cuando n= 3

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    (D-P)2

    Noviembre

    10

    Diciembre

    20

    Enero

    20

    Febrero

    30

    16.67

    13.33

    177.6389

    Marzo

    32

    23.34

    8.66

    74.9956

    Abril

    27

    27.34

    -0.34

    0.1156

    Mayo

    18

    29.67

    11.67

    136.1889

    Junio

    30

    25.67

    4.33

    18.7489

    Julio

    25

    25

    0

    0

    Agosto

    22

    24.34

    2.34

    5.4756

    Septiembre

    15

    25.67

    -10.67

    113.8489

    Octubre

    17

    20.67

    -.367

    13.4687

    Noviembre

    16

    18

    -2

    4

    Diciembre

    20

    16

    4

    16

    Enero

    18

    17.67

    0.33

    .1089

    Febrero

    20

    18

    2

    4

    Marzo

    ¿?

    11.34

    S 564.6402

    Cuando n= 4

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    (D-P)2

    Noviembre

    10

    Diciembre

    20

    Enero

    20

    Febrero

    30

    Marzo

    32

    20

    12

    144

    Abril

    27

    25.5

    1.5

    2.25

    Mayo

    18

    27.25

    -9.25

    85.5625

    Junio

    30

    26.75

    3.25

    10.5625

    Julio

    25

    25

    -1.75

    3.0625

    Agosto

    22

    23.75

    -3

    9

    Septiembre

    15

    23

    -8.75

    76.5625

    Octubre

    17

    19.75

    -6

    36

    Noviembre

    16

    17.5

    -3.75

    14.0625

    Diciembre

    20

    17

    2.5

    6.25

    Enero

    18

    17.75

    1

    1

    Febrero

    20

    18.5

    2.25

    5.0625

    Marzo

    ¿?

    S 393.375

    En conclusión, el mejor pronóstico es de 18.5 unidades porque (D-P)2 es menor con respecto a los otros datos.

    TÉCNICA No. 2 PROMEDIO MÓVIL DOBLE (PMD) Ésta es otra técnica cuantitativa que sirve para calcular el pronóstico de la demanda o de las ventas para periodos futuros, para su aplicación y cálculos es recomendable seguir el procedimiento que se indica. Procedimiento:

    • Se calcula el PMS, considerándose el conjunto de datos y los valores asignados para n
    • Se determina el mejor pronóstico con antecedente en le menor error al cuadrado < (D-P)2 .
    • Se calcula el promedio móvil doble
    • Se calculan los valores correspondientes a:

    a = 2(PMS) – PMD b = n/n-1 (PMS – PMD)

    • Se calcula el pronóstico para el periodo deseado, mediante la siguiente expresión:

    y = a + b(x) donde y = pronóstico deseado o buscado x = el periodo en el que se desea el pronóstico

    Ejemplo: Con los datos obtenidos en el problema anterior, se desea calcular los pronósticos de ventas para los meses de Noviembre, Diciembre y Enero. Estos cálculos se deberán obtener mediante PMD.

    Paso 3 Cuando n= 4

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    Enero

    30

    Febrero

    35

    Marzo

    28

    32.5

    Abril

    20

    31.5

    Mayo

    25

    24.0

    32

    Junio

    30

    22.5

    27.75

    Julio

    35

    27.5

    23.25

    Agosto

    40

    32.5

    25

    Septiembre

    50

    37.5

    30

    Octubre

    ¿?

     

    Paso 4 a = 2(PMS) – PMD a = 2 (37.50) – 30 = 45 a = 45 b = n/n-1 (PMS – PMD) b = 15 Paso 5 ynov = a + b(x) = 45+15 (2) = 75 unidades ydic = a + b(x) = 45+15 (3) = 90 unidades yene = a + b(x) = 45+15 (4) = 105 unidades

    Graficar Tarea: Cocinas Integrales Mexicanas S.A desea calcular el pronóstico de venta para una cocina "NOVA", el pronóstico se requiere para el año 2003, así mismo, se estima conveniente asignar a n valores de 3, 4 y 5, además se tienen datos históricos de ventas de los últimos 9 años, el calculo del pronóstico se deben obtener mediante PDM.

    Cuando n= 3

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    (D-P)2

    1984

    20

    1985

    25

    1986

    28

    1987

    30

    1988

    31

    1989

    32

    1990

    38

    1991

    41

    1992

    45

    1993

    40

    1994

    38

    1995

    42

    1996

    46

    1997

    30

    1998

    38

    1999

    40

    2000

    38

    Cuando n= 4

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    (D-P)2

    1984

    20

    1985

    25

    1986

    28

    1987

    30

    1988

    31

    1989

    32

    1990

    38

    1991

    41

    1992

    45

    1993

    40

    1994

    38

    1995

    42

    1996

    46

    1997

    30

    1998

    38

    1999

    40

    2000

    38

    Cuando n= 5

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    (D-P)2

    1984

    20

    1985

    25

    1986

    28

    1987

    30

    1988

    31

    1989

    32

    1990

    38

    1991

    41

    1992

    45

    1993

    40

    1994

    38

    1995

    42

    1996

    46

    1997

    30

    1998

    38

    1999

    40

    2000

    38

    TÉCNICA No. 3 AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES) Nos permite calcular los pronósticos de las ventas de la demanda para el siguiente periodo únicamente, la aproximación exponencial. Es una ponderación o valor de ajuste con cierto grado de error, que se puede estimar o determinar al emitir un pronóstico, este valor de ajuste fluctúa en ( 0.1 y 1). Si el valor de ponderación es pequeño el deslizamiento o ajuste será gradual y mínimo. Para asignar el valor de ajuste o de ponderación (a ) se debe tener en cuente lo siguiente:

    • La demanda en condiciones de estabilidad a = 0.1, 0.2 y 0.3
    • La demanda en condiciones de estabilidad promedio
    • La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos a = 0.7, 0.8 y 0.9.

    Ejemplo: PHP es una empresa que se dedica a la fabricación de artículos higiénicos, el gerente de mercadotecnia está interesado en conocer el pronóstico de ventas para l mes de octubre del 2003, su exigencia le conduce a utilizar factores de conderación para a = 0.1, 0.2 y 0.3. para lo cual se cuenta con la siguiente información histórica que se indica a continuación. El cálculo del pronóstico deseado se deberá obtener por AES.

    para a = 0.1

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    a (D-P)

    P´ = P + a (D-P)

    (D-P)2

    Mayo

    100

    100

    0

    0

    100

    0

    Junio

    120

    100

    20

    2

    102

    400

    Julio

    130

    102

    28

    2.8

    104.8

    784

    Agosto

    120

    104.8

    152

    1.52

    106.32

    231.04

    Septiembre

    140

    106.32

    37.68

    3.36

    109.68

    1134.34

    Octubre

    ¿?

    109.68

    S 2549.38

    para a = 0.2

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    a (D-P)

    P´ = P + a (D-P)

    (D-P)2

    Mayo

    100

    100

    0

    0

    100

    0

    Junio

    120

    100

    20

    4

    104

    400

    Julio

    130

    104

    26

    5.2

    109.2

    76

    Agosto

    120

    109.2

    10.8

    2.16

    111.36

    116.64

    Septiembre

    140

    11.36

    28.64

    5.72

    117.08

    820.24

    Octubre

    ¿?

    117.88

    S 2012.88

    para a = 0.3

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    a (D-P)

    P´ = P + a (D-P)

    (D-P)2

    Mayo

    100

    100

    0

    0

    100

    0

    Junio

    120

    100

    20

    6

    106

    400

    Julio

    130

    106

    24

    7.2

    113.2

    576

    Agosto

    120

    113.2

    6.8

    2.04

    115.24

    46.24

    Septiembre

    140

    115.24

    24.76

    7.42

    122.66

    613.05

    Octubre

    ¿?

    122.66

    Tarea Con los siguientes datos calcule el pronóstico de ventas o de la demanda para el periodo 9, considere factores de ajuste 0.3 y 0.5; los datos históricos de ventas así como los periodos se indican a continuación:

    para a = 0.3

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    a (D-P)

    P´ = P + a (D-P)

    (D-P)2

    3

    4

    5

    6

    7

    8

    9

    para a = 0.5

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    a (D-P)

    P´ = P + a (D-P)

    (D-P)2

    3

    16

    16

    0

    0

    0

    0

    4

    18

    16

    2

    1

    4

    4

    5

    20

    17

    3

    1.5

    9

    9

    6

    12

    18.5

    -6.5

    -3.25

    42.25

    42.25

    7

    16

    15.25

    .75

    .37

    .56

    .5625

    8

    20

    15.62

    4.38

    2.18

    19.18

    19.1844

    9

    17.8

    S 74.996

    TÉCNICA No. 4 AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)

    Técnica cuantitativa que permite calcular los pronósticos de la demanda para periodos futuros, teniendo como antecedente datos históricos en cuanto a periodos y demanda. Para implementar esta técnica o método a la solución de problemas de pronósticos de la demanda, se recomienda seguir el procedimiento:

    1. Se calcula el pronóstico mediante el ajuste exponencial simple, teniendo en cuenta los valores del factor del ajuste.
    2. Se selecciona el mejor pronóstico obtenido en el paso anterior, teniendo en cuenta el menor error < (D-P)2
    3. Con los resultados obtenidos en el paso anterior, se calcula al Ajuste Exponencial Doble.

      a = 2(AES) – AED b = a /a -1 (AES – AED)

    4. Con los datos anteriores se calcula los siguientes parámetros
    5. Calcular el pronóstico final

    y = a + b(x) donde y = pronóstico deseado o buscado (final). x = el periodo en el que se desea el pronóstico.

    Ejemplo: Chocolates "Tin larín" S.A, esta interesada en conocer el pronóstico de ventas o de la demanda para el primer trimestre del año 2003, para lo cual usará AED, considerándose 3 factores de ajuste: 0.2, 0.25 Y 0.35. La demanda está expresada en miles. Tanto el gerente de mercado como el de producción de la empresa están interesados en ver gráficamente el comportamiento de la demanda de este producto a través de:

    • Datos o reg. históricos
    • El mejor pronóstico obtenido por AES
    • El mejor pronóstico obtenido por AED
    • Los resultados obtenidos para el primer trimestre del año del 2003-02-23

    para a = 0.2

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    a (D-P)

    P´ = P + a (D-P)

    (D-P)2

    Junio

    150

    150

    0

    0

    150

    0

    Julio

    180

    150

    30

    6

    156

    900

    Agosto

    200

    156

    44

    8.8

    164.8

    1936

    Septiembre

    120

    164.8

    -44.8

    -8.96

    155.84

    2007.04

    Octubre

    140

    155.84

    -15.84

    -3.10

    152.67

    250.9

    152.67

    S 5093.95

    para a = 0.25

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    a (D-P)

    P´ = P + a (D-P)

    (D-P)2

    Junio

    150

    150

    0

    0

    150

    0

    Julio

    180

    350

    30

    7.5

    157.5

    900

    Agosto

    200

    157.5

    42.5

    10.62

    168.12

    1806.25

    Septiembre

    120

    168.12

    -48.125

    -12.03

    156.09

    2316.02

    Octubre

    140

    156.09

    -16.09

    -4.02

    152.07

    259.0

    152.07

    S 5281.25

    para a = 0.36

    Periodos Mensuales

    Demanda (D)

    Pronósticos (P)

    (D-P)

    a (D-P)

    P´ = P + a (D-P)

    (D-P)2

    Junio

    150

    Julio

    180

    Agosto

    200

    Septiembre

    120

    Octubre

    140

    Técnica 5: Mínimos Cuadrados Esta es otra técnica de tipo cuantitativo que permite el cálculo de los pronósticos para períodos futuros, para lo cual requiere de registros históricos que sean consistentes, reales y precisos. Esta técnica como su nombre lo indica se trata de sacar el total de las desviaciones elevadas al cuadrado a un valor mínimo: su objetivo es determinar los coeficientes a y b, que son conocidos como coeficientes de regresión, donde x es la variable independiente (tiempo), y es la variable dependiente (pronóstico de la demanda). En la práctica se pueden utilizar dos métodos para calcular los pronósticos a través de mínimos cuadrados: Fórmula general y Métodos simplificado.

    1. Para aplicar este método en el cálculo de pronósticos de la demanda, se deben tener en cuenta las siguientes expresiones matemáticas:

      donde:

      n = tamaño de la muestra o el número de períodos

      x = período en el que se desea el pronóstico

      y = el pronóstico

    2. FÓRMULA GENERAL
    3. MÉTODO SIMPLIFICADO (PARES Y NONES)

    El método simplificado como su nombre lo indica, en la práctica es más simple y se llega al resultado de forma más rápida. Las expresiones a usar son:

    donde:

    n = tamaño de la muestra o el número de períodos

    x = período en el que se desea el pronóstico

    y = el pronóstico

    ¿Cuándo será par y cuando será non? Pares: Debemos entender por pares el numero de períodos expresados de dos en dos (2, 4, 6, 8…) Nones: Es cuando los períodos considerados en los cálculos son impares (1, 3, 5, 7, 9…)

    Ejemplo: Panasonic, empresa internacional en su área de pilas desechables, desea calcular el pronóstico de ventas para el año 2003, teniendo como antecedentes los datos que se muestran en la tabla. El cálculo del pronóstico se deberá emitir mediante la formula general y corroborarse con el método simplificado que corresponda.

    1. Períodos

      Ventas (miles)

      x

      xy

      x2

      1990

      85

      1

      85

      1

      1991

      89

      2

      178

      4

      1992

      92

      3

      276

      9

      1993

      95

      4

      380

      16

      1994

      93

      5

      465

      25

      1995

      98

      6

      588

      36

      Σ

      552

      21

      1972

      91

      Cálculo del pronóstico

      x son los períodos desde el primer dato histórico hasta el pronóstico a calcular

    2. Solución por Fórmula General
    3. Solución por Método Simplificado

    Pares porque el número de períodos es par (6)

    Períodos

    Ventas (miles)

    x

    xy

    x2

    1990

    85

    -5

    -425

    25

    1991

    89

    -3

    -267

    9

    1992

    92

    -1

    -92

    1

    0

    0

    0

    1993

    95

    1

    95

    1

    1994

    93

    3

    279

    9

    1995

    98

    5

    40

    25

    Σ

    552

    0

    80

    70

    NOTA: A x se le asignan valore impares por que es un problema par.

    *los períodos se cuentan a partir de 1993 con números consecutivos impares de los asignados a x en un principio hasta llegar a 2003:

    96-7

    2000-15

    97-9

    2001-17

    98-11

    2002-19

    99-13

    2003-21

    Sabritas S.A de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas para uno de sus productos en el año 2003 y en torno a éste resultado, se hará la planeación de los recursos a utilizar en el sistema; para lo cual cuenta con el volumen de ventas anuales que se indican en la siguiente tabla.

    El cálculo de éste pronóstico se deberá hacer a través de Fórmula General y Método Simplificado.

    1. Períodos

      Ventas (miles)

      x

      xy

      x2

      1987

      120

      1

      120

      1

      1988

      121

      2

      242

      4

      1989

      117

      3

      351

      9

      1990

      118

      4

      472

      16

      1991

      124

      5

      620

      25

      1992

      125

      6

      750

      36

      1993

      120

      7

      840

      49

      1994

      118

      8

      944

      64

      1995

      130

      9

      1170

      81

      å

      1093

      45

      5509

      285

       

      Cálculo del pronóstico

    2. Solución por Fórmula General
    3. Solución por Método Simplificado

    Nones porque el número de períodos es impar (9)

    Períodos

    Ventas (miles)

    x

    xy

    x2

    1987

    120

    -4

    -480

    16

    1988

    121

    -3

    -363

    9

    1989

    117

    -2

    -234

    4

    1990

    118

    -1

    -118

    1

    1991

    124

    0

    0

    0

    1992

    125

    1

    125

    1

    1993

    120

    2

    240

    4

    1994

    118

    3

    354

    9

    1995

    130

    4

    520

    16

    Σ

    1093

    0

    44

    60

    NOTA: A x se le asignan valores consecutivos

    *los períodos se cuentan a partir de 1992 con números consecutivos de los asignados a x en un principio hasta llegar a 2003:

    96-5

    2000-9

    97-6

    2001-10

    98-7

    2002-11

    99-8

    2003-12

     

    TÉCNICA 6: ÍNDICES DE ESTACIONALIDAD Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas cuando existe estacionalidad o ciclos y también se utiliza cuando en cada período existen diferencias de ventas muy marcadas, razón por la cual se hace necesario calcular un índice que nos permitirá un ajuste por cada período. El concepto de Índice de Estacionalidad se explicará con más detalle a partir del siguiente problema:

    Ejemplo: Teniendo como referencia la información histórica que se indica en la siguiente tabla, determine el pronóstico para el año 2003 y ajústelo mediante índices de estacionalidad.

    Períodos

    (anuales)

    B I M E S T R E S

    Total

    1o

    2o

    3o

    4o

    5o

    1991

    80

    120

    130

    100

    90

    120

    640

    1992

    55

    140

    140

    105

    95

    125

    660

    1993

    84

    160

    150

    105

    94

    125

    718

    1994

    83

    170

    155

    110

    93

    130

    741

    1995

    81

    175

    160

    100

    92

    140

    748

    å

    383

    765

    735

    520

    464

    640

    3507

    Solución:

    1. Hacer sumatorias horizontales y verticales en su caso.

       

    2. Calcular los promedios por bimestre (en este caso)

    3. Cálculo del promedio total

    4. Cálculo de los indices de estacionalidad

      Períodos

      Ventas

      x

      xy

      x2

      1991

      640

      1

      640

      1

      1992

      660

      2

      1320

      4

      1993

      718

      3

      2154

      9

      1994

      741

      4

      2964

      16

      1995

      748

      5

      3740

      25

      Σ

      3507

      15

      10818

      55

       

      Cálculo del pronóstico

    5. Calcular el pronóstico para el año 2003

    6. Calcular el pronóstico promedio
    7. Ajuste del pronóstico bimestral por los IE

    Períodos

    (anuales)

    B I M E S T R E S

    1o

    2o

    3o

    4o

    5o

    IE

    0.665

    1.308

    1.257

    0.889

    0.793

    1.094

    Pronostico

    Promedio

    166.40

    166.40

    166.40

    166.40

    166.40

    166.40

    Pronóstico

    Bimestral ajustado por IE

    108.992

    217.651

    209.164

    147.929

    131.955

    182.04

    3. Glosario de PCP

    Ingeniería Industrial: Consiste en todas las actividades de control de ingeniería y administración que no se pueden designar claramente como funciones de otras ingenierías o de contabilidad. Incluye un cambio de variedad de tareas establecidas con el propósito de diseñar, establecer y mantener los sistemas administrativos para una eficiente operación. Planeación. Es un proceso racional que busca prever posibilidades o condiciones futuras y tomar una serie de decisiones para llegar a ellas. Requiere del establecimiento de objetivos y políticas, así como la fijación de programas y la determinación de métodos específicos. Producción.- Son los bienes y servicios producidos para ser usados fuera de la programación que se entregan al mercado o al sector de la sociedad, geográfico o de la economía al cual se sirve y que pretenden lograr directamente la finalidad de la organización. Control.- Comprobación, verificación, fiscalización, examen, registro, inspección, preponderancia, dominio, mando, poder. Quien controla una cosa. Mercado.- Conjunto de grupos de compra venta. Lugar o edificio público destinado al comercio. Conjunto de consumidores y productores de un artículo o línea de artículos. Elementos del mercado.-

    • Lugar
    • Proveedores
    • Empresas
    • Compradores
    • Dinero
    • Productos
    • Bienes y/o servicios

    Sistema.- Conjunto de elementos que intervienen entre sí para lograr un fin específico. Sistema productivo.- Entrada, insumo, salida (bien y o servicio) Enfoque sistemático.- Nos permite visualizar, diagnosticar posibles soluciones a problemas. Demanda.- Es la cantidad de productos, bienes y o servicios que se requieren por parte de los consumidores. Pronosticar.- Es predecir el futuro a partir de algunos indicios. Pronóstico.- Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependerá de los cambios en las variables externas al sistema de producción. Técnicas de pronósticos.

    • Cualitativas
    • Cuantitativas
    • Combinación de ambas

    Empresa.- Empresa es un termino nada fácil de definir, ya que a este concepto de le dan diferentes enfoques (económico, jurídico, filosófico, social, etc.). En su más simple acepción significa la acción de emprender una cosa con un riesgo implícito. Es necesario analizar algunas de las definiciones más trascendentes de la empresa, con el propósito de emitir una definición con un enfoque administrativo: Anthony Jay: Institución para el empleo eficaz de los recursos mediante un gobierno (junta directiva), para mantener y aumentar la riqueza de los accionistas y proporcionarle seguridad y prosperidad a los empleados. Modo de producción.- Es una etapa del desarrollo histórico de la humanidad. Cada etapa se conforma por las relaciones de producción y distribución que se establecen entre los grupos humanos. Adicionalmente el modo de producción también integra el grado de desarrollo en el que se encuentran el trabajo y los medios de producción. Producto.- Se entiende por producto a todo los bienes y servicios que aparecen como resultado de la actividad económica. Demanda.- Es la cantidad de bienes que los consumidores desean y pueden comprar en el mercado a un precio dado y un periodo de tiempo determinado Oferta.- Es la cantidad de mercancías o servicios que entran en le mercado a un precio dado y en periodo de determinado tiempo.

    4. Exámenes de Planeación y Control de la Producción 1 – IPN

    DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA ACADEMIAS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES – INGENIERÍA INDUSTRIAL 1. La compañía confecciones modernas, a través de su departamento de PCP desea estimar su pronóstico de la demanda para el año 1998 a través de varias técnicas y poder escoger el más conveniente. La información con que se cuenta es la siguiente: demanda de vestidos de T R I M E S T R E S noche 1º 2º 3º 4º TOTAL 1990 90 46 88 49 273 1991 111 60 114 64 349 1992 132 74 148 86 440 1993 142 68 181 94 4851994 142 79 195 106 522 Las técnicas a considerar son:

    1. Promedio móvil ajustado por tendencia para n = 2
    2. Aproximación exponencial ajustada por tendencia para L = 0.4
    3. series de tiempo a través de la ecuación de la recta

    ¿Cuál técnica escogería y porqué? 2.- Con la técnica seleccionada, calcule el pronóstico para el tercer trimestre del año 2000. De acuerdo a los índices obtenidos analice los resultados y haga un comentario explicativo. 3.- Determine la correlación de la ecuación de la recta. ¿Cómo sabemos que hay una buena relación entre las variables y acuerdo al producto que manejamos cuál podría ser el factor a relacionar?

    Con los siguientes datos

    1. 500
    2. 450
    3. 600
    4. 650
    5. 700

    Departamento De Ciencias De La Ingeniería Academias de investigación de operaciones – ingeniería industrial Planeación y control de la producción I 1. OSRAM compañía dedicada a la fabricación de focos ha observado que en los últimos años han disminuido las ventas de focos de 150 Watts de acuerdo con la siguiente información.

    Año 1991 1992 1993 1994 1995 1996

    Ventas 228.8 158.9 176.4 165.1 145.6 130.3

    El director de la compañía desea estimar el pronóstico de la demanda para 1998 con objeto de ver si se justifica o no seguirlo produciendo, para lo cual debe elegir entre las siguientes técnicas.

    1. Promedio móvil con n = 2
    2. Aproximación exponencial con a = ½

    2.- Una empresa fabricante de cosméticos desea saber si existe correlación entre gastos publicitarios y sus ventas, si se cuenta con la siguiente información, además de pronosticar las ventas para 1997, si se invertirán $ 7000.00 en publicidad.

    Año 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 Ventas 385 577 685 731 769 923 1154 (miles $) Gastos 1.5 2.6 3.6 3.8 4.3 5.0 5.8 Publicitarios

    3.- La empresa Prentice may Internacional desea conocer el pronóstico bimestral para 1998 utilizando la técnica de mínimos cuadrados.

    Mes

    1994

    1995

    1996

    ENERO

    19

    25

    30

    FEBRERO

    20

    24

    29

    MARZO

    21

    23

    28

    ABRIL

    22

    22

    27

    MAYO

    23

    21

    26

    JUNIO

    22

    20

    25

    JULIO

    21

    21

    26

    AGOSTO

    20

    22

    27

    SEPTIEMBRE

    19

    23

    28

    OCTUBRE

    18

    24

    29

    NOVIEMBRE

    24

    25

    30

    DICIEMBRE

    21

    22

    28

    NOTA: EN TODOS LOS EJERCICIOS, GRAFÍQUE Y EMITA SUS COMENTARIOS

    1. De acuerdo con la opinión de algunos directivos de "la granada S.A." las ventas de vestidos para dama tipo junior están relacionados con las ventas de Zapatillas de la marca Nine West. Si es cierta dicha relación se incrementará la producción para otoño e invierno por considerarlas altas en ventas. Utilice la técnica correspondiente para conocer si dicha relación es buena.

    AÑO

    Venta de Vestidos

    Ventas de Zapatillas

    1989

    1350

    955

    1990

    1390

    960

    1991

    1448

    970

    1992

    1500

    1005

    1993

    1550

    1025

    1994

    1623

    1100

    2. La Empresa la manzana S.A., ha proporcionado sus ventas reales correspondientes al año 1995 y desea calcular sus ventas para el segundo semestre de 1996. Utilizando la técnica de aproximación exponencial, con factores de ponderación de un 30 y 50%. La información complementaria es la siguiente:

    Periodo

    Ventas Reales

    J

    960

    A

    970

    S

    950

    O

    935

    N

    926

    D

    943

    3. La empresa www.edu.red desea conocer el pronóstico mensual para 1997 utilizando la técnica de mínimos cuadrados (índices estaciones)

    AÑO

    ENERO

    FEB

    MARZO

    ABRIL

    MAYO

    JUNIO

    JULIO

    AGO

    SEPT.

    OCT

    NOV-

    DIC

    1991

    23

    21

    20

    24

    22

    25

    20

    26

    25

    28

    27

    30

    1992

    26

    21

    22

    20

    24

    22

    25

    26

    26

    20

    27

    30

    1993

    19

    22

    23

    26

    21

    24

    24

    25

    28

    21

    25

    21

    Nota: En Todos Los Ejercicios, Grafíque Y Emita Sus Comentarios

    5. Súper Vínculos WEB – Ingeniería Industrial

    • La enseñanza de la ingeniería frente a la privatización

    /trabajos12/pedense/pedense

    • Definición de Filosofía

    /trabajos12/wfiloso/wfiloso

    • Recensión del Libro Didáctica Magna

    /trabajos12/wpedag/wpedag

    • Ingeniería de métodos

    /trabajos12/ingdemet/ingdemet

    • Ingeniería de Medición

    /trabajos12/medtrab/medtrab

    • Control de Calidad

    /trabajos11/primdep/primdep

    • Investigación de mercados

    /trabajos11/invmerc/invmerc

    • Análisis Sistemático de la Producción 1

    /trabajos12/andeprod/andeprod

    • Aplicaciones del tiempo estándar en la Tutsi

    /trabajos12/ingdemeti/ingdemeti

    • Átomo

    /trabajos12/atomo/atomo

    • Entender el Mundo de Hoy

    /trabajos12/entenmun/entenmun

    • Gráficos de Control de Shewhart

    /trabajos12/concalgra/concalgra

    • Distribución de Planta

    /trabajos12/distpla/distpla

    • Mecánica Clásica

    /trabajos12/henerg/henerg

    • UPIICSA

    /trabajos12/hlaunid/hlaunid

    • Prácticas de Mecánica

    /trabajos12/pruemec/pruemec

    • Mecánica Clásica – Movimiento unidimensional

    /trabajos12/moviunid/moviunid

    • Glaxosmithkline – Aplicación de los resultados del Tiempo Estándar

    /trabajos12/immuestr/immuestr

    • Biología

    /trabajos12/biolo/biolo

    • Exámenes de Álgebra Lineal

    /trabajos12/exal/exal

    • México: ¿Adoptando Nueva Cultura?

    /trabajos12/nucul/nucul

    • Curso de Fisicoquímica

    /trabajos12/fisico/fisico

    • Prácticas de Laboratorio de Electricidad de Ingeniería

    /trabajos12/label/label

    • Prácticas del laboratorio de química de la Universidad

    /trabajos12/prala/prala

    • Problemas de Física de Resnick, Halliday, Krane

    /trabajos12/resni/resni

    • Teoría de al Empresa

    /trabajos12/empre/empre

    • Fraude del Siglo

    /trabajos12/frasi/frasi

     

     

     

     

     

    Autor:

    Iván Escalona Moreno Karla Ortiz Van Steenberghe

    Ocupación: Estudiante Materia: Planeación y Control de la Producción 1 Clasificación: Ingeniería Industrial Estudios Universitarios: Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias sociales y Administrativas (U.P.I.I.C.S.A.) del Instituto Politécnico Nacional (I.P.N.) Ciudad de Origen: México, Distrito Federal Fecha de elaboración e investigación: 03 de Abril del 2003 Profesor que revisó trabajo: Alcantar Maya Abel (Catedrático de Academia de Investigación de Operaciones (IO) de la U.P.I.I.C.S.A.)