La Planificación de la Producción en la Empresa de Acopio y Beneficio del Tabaco (página 2)
Enviado por Octavio Mart�nez Linares
Se basan en modelos matemáticos, principalmente de tipo estadístico, los cuales han de ser alimentados por abundante información histórica sobre las variables a estudiar. Es por ello que sólo serán realmente efectivos si el sistema ha alcanzado cierto nivel de estabilidad. Se pueden distinguir dos tipos de modelos cuantitativos:
Series temporales. Partiendo de unos conjuntos ordenados de observaciones recogidas durante varios períodos iguales de tiempo que nos indican la evolución de los valores de las variables objeto de estudio en relación al tiempo, se trata de extrapolar ese comportamiento hacia el futuro. Existen muchos métodos que hacen posible esta Afirmación, algunos de los cuales se abordarán en próximos epígrafes.
Gestión de la Producción. A principios de siglo era insignificante y los niveles de producción eran establecidos por los gerentes. Las industrias comenzaron a darse cuenta de la necesidad de un sistema integral de producción y del papel del pronóstico como la unión coordinadora en la planificación de la producción, se llego a pensar que su aplicación de por sí, implicaba el éxito para la industria y trajo, por lo tanto, la desilusión para muchos.
Las complicadas interrelaciones de la economía actual hacen que los pronósticos sean un paso vital en la planeación operacional.
La Planificación de la Producción es el conjunto de actividades que hay que realizar en el futuro, tendientes a la dotación oportuna de los recursos necesarios para la producción de los bienes y servicios especificados por la planeación estratégica y el Control de la Producción, es la técnica que verifica el cumplimiento de los planes correspondientes, es un proceso que define los objetivos de la empresa y determina los medios idóneos para alcanzarlos.
Desde un punto de vista panorámico, la planificación empresarial es un proceso jerárquico que comprende las siguientes fases:
Fase de Planeación estratégica, Fase de planeación táctica, Fase de planeación operativa, Fase de programación operativa, Fase de ejecución y control de la producción.
Como ya se ha dicho, la planeación de la producción está concentrada con el desarrollo específico de la acción que ejecutará el sistema de producción, a través del tiempo. En términos generales, esto obliga a hacer pronósticos para seleccionar la mayor combinación de recursos humanos, materiales y maquinaria para producir la demanda requerida eficientemente. En términos específicos, la cantidad de unidades de producción máxima que satisfaga los requerimientos impuestos por la demanda.
Este trabajo representa los datos de la Empresa de Acopio y Beneficio del Tabaco, los datos históricos presentados pertenecen a los periodos desde los años 2000 hasta el 2008 obtenidos en la Oficina Nacional de Estadísticas , la Captación y recogida de un grupo de observaciones para varios períodos de tiempo y poder proyectar estos patrones hacia el futuro utilizándose el modelo cuantitativo de Series temporales, la suposición básica de todos estos métodos en poder dividirse en componentes como nivel promedio, tendencias, estacionalidad, ciclo y error.
Los métodos utilizados:
1. El pronóstico de los Promedios Móviles se utilizaron datos reales de cada "n", no se fuerza ninguna expresión matemática y se suaviza los datos.
La media móvil ponderada a los cambios efectivos. En este caso "n" su valor se tomo N = 3, N=5 analizaremos la media móvil para dos casos para ver su comportamiento y poder analizarla.
2. El Método de los Mínimos Cuadrados se utiliza para ajustar tendencias, por el comportamiento de los puntos a seguir una tendencia de línea recta.
3. Errores: Se evalúa los errores al analizar las estimaciones de los periodos con datos.
4. Comparación: El Mejor método será el que tenga los valores de errores más pequeños.
La ecuación utilizada fue:
Y= M x + b
Y= Valor pronosticado en un punto del tiempo
X= Años
M= Pendiente de la Recta
Utilizando las principales medidas de errores:
BIAS SESGO (Error Promedio)
MAD ( Mean Absolute Desviation ) Desviación Absoluta Media
MSE ( Mean Square Error ) Desviación Cuadrática Media
Sr (Tracking Singlan ) Señal de Rastreo
Para la investigación se utilizo los datos planificados que aparecen en los Modelos 5903 "Indicadores seleccionados de la Contabilidad" y el Modelo 0005 "Indicadores Seleccionados" en unidades de medidas de miles de pesos. Utilizando las series históricas se representaran en un periodo de "N = 9 años" de forma grafica para poder conocer el comportamiento de la misma:
Tabla No.1 Plan de Producción en miles de pesos.
Fuente: ONE Oficina Nacional de Estadísticas Pedro Betancourt,
El procedimiento a seguir es muy sencillo, resulta de presentar en un eje de coordenadas los valores de la serie para cada año y construir una línea de tendencia sobre la base del comportamiento de los datos históricos.
ONE: Oficina Nacional de Estadísticas, Pedro Betancourt
Figura No.1 Representación gráfica de la serie de producción para la aplicación del Método de las medias móviles
Dado las series históricas de la producción de la Empresa de Acopio y Beneficio del Tabaco. Calcular la previsión para el año 2009 a través de medias móviles de 3 meses y medias móviles de 5 meses para poder determinar cuál es idónea.
Para N=3
Fuente: ONE Oficina Nacional de Estadísticas Pedro Betancourt,
Tabla No.2 Medias Móviles N= 3
B = 1350.31 MAD = 1458.08 MSE = 11813245.36 SR =5.55
Por lo tanto, según la representación anterior un valor que se pudiera asumir para la serie de N=3 "el pronóstico de la producción" en el año 2009 es de aproximadamente 4602.7 miles de pesos, acorde con el comportamiento que la misma viene siguiendo.
Figura No.2 La representación grafica del pronóstico tendría el comportamiento
Para N=5
Fuente: ONE Oficina Nacional de Estadísticas de Pedro Betancourt,
Tabla No.3 Medias Móviles N= 5
B = 961.8 MAD = 1026.45 MSE = 3013438.57
SR = 3.748
Por lo tanto, según la representación anterior un valor que se pudiera asumir para la serie de N=5 "el pronóstico de la producción" en el año 2009 es de aproximadamente 4156.9 miles de pesos, acorde con el comportamiento que la misma viene siguiendo.
Figura No.3 La representación grafica del pronóstico tendría el comportamiento
Mediante esta tabla determinaremos la estimación más correcta que debe ser la que el valor medio sea menor utilizando la desviación absoluta y la media del cuadrado de los errores.
Tabla No.5 Análisis de la desviación Absoluta Media y la Cuadrática Media
BIAS(3A)= 5328,7/6= 888,116
BIAS (5A)= 4105.8/4=1026.45
BIAS(3A) < BIAS(5A)
La estimación más correcta es la que se realiza a través de la media móvil de 3 años por ser la que más que se ajusta a los datos.
Vamos a que obtenemos las mismas conclusiones y utilizamos las medias de los cuadrados de los errores.
MSE ( 3A)= 13780698,7 /6= 2296783,12
MSE ( 5A)= 12053754,3/4= 3013438.57
MSE(3A) < MSE(5A)
La estimación más correcta utilizando las medias de los cuadrados de los errores es la que se realiza a través de la media móvil de 3 años por ser la que más que se ajusta a los datos.
Líneas de Tendencias Rectas por Mínimos cuadrados
El método de los mínimos cuadrados es el de mayor utilización para ajustar tendencias. En una gráfica siempre que los puntos de los datos parezcan seguir una linera recta, podemos emplear el método de los mínimos cuadrados para determinar la recta de mejor ajuste. Esta recta es la que más se aproxima a pasar por todos los puntos. Una línea recta está definida por la ecuación Y= a + b.x
Para un análisis por serie temporal.
Y, es un valor pronosticado en un punto del tiempo.
X medido en incremento tales como años a partir de un punto base.
b la pendiente de la recta.
Se emplean dos ecuaciones para determinar a y b. La primera se obtiene si se multiplica la ecuación de la recta por el coeficiente de a igual a 1 y n como número de puntos, la ecuación se convierte en:
La ecuación se desarrolla en una forma semejante. El coeficiente de b es x. Después de multiplicar cada termino por x y sumando todos los términos, tenemos:
Las dos ecuaciones así obtenidas se llaman ecuaciones normales y se reducen a:
En el ejemplo que estamos analizando, para obtener la línea estimada calculamos:
La línea de tendencia se escribe entonces como: Veamos un resumen, así como el análisis de los errores en la tabla siguiente:
Tabla No.6 Método de los mínimos cuadrados
Fuentes: ONE Oficina Nacional de Estadísticas Pedro Betancourt.
B=.0009876 MAD= 778.36 MSE=886830.14 SR=0.0000114
Para el cálculo de los errores, los valores estimados se obtienen de la siguiente forma:
Año 2005, x = 1
El pronóstico para el año 2009, impondrá el valor de x = 5 y por lo tanto:
Figura No.4 la línea de tendencia
En muchas organizaciones, los diferentes departamentos preparan distintos pronósticos, y no existe una planeación coordinada. Esto puede deberse a una confusión en cuanto a las metas, planes, medidas de eficiencia y pronósticos. Es conveniente usar pronósticos probabilísticos para eliminar esta confusión.
Esta investigación presenta un algoritmo de trabajo para pronosticar la planificación de la producción de la Empresa Acopió y Beneficio del Tabaco, la cual consistió en comparar la medida del error en el cálculo del método de las medias móviles y el cálculo de los mínimos cuadrados.
El método expuesto debe de interpretarse como una alternativa para próximos estudios por parte de los especialistas de la Empresa con el objetivo de aplicar las técnicas estadísticas la cual debe de ser de interés de la dirección de la empresa para poder mejorar la confiabilidad de la demanda como la del pronostico en el año analizado.
El mejor resultado fue el análisis por el método de Mínimos Cuadrados por tener un menor error.
En primer momento la tecnología acorde con la planificación.
Capacitación del personal que trabaja en las aéreas de contabilidad y planificación con estas nuevas técnicas.
Los pronósticos de demanda representan información de vital importancia para las decisiones de planeación dentro del ámbito operativo y dentro de otras partes de la empresa.
La empresa debe de trabajar en relación a las debilidades que presenta para poder obtener resultados óptimos en la producción y poder obtener mayores resultados que se adapten mejor a la metodología aplicada
Que este trabajo sea de interés de la dirección de la empresa, para poder aplicar los métodos que se utilizan en la economía a nivel internacional y así poder obtener mayores resultados en la misión de la empresa.
Se debe de discutir en los próximos concejos de dirección de la empresa en qué consiste esta investigación y poder compararlo con los resultados de la Empresa.
Que el consejo de dirección junto con el departamento de economía analicen estos métodos y lo apliquen en nuevas informaciones.
1. Calero, A. Estadística III. Editorial Pueblo y Educación. Ciudad de La Habana, 1986.
2. Díaz, A. Producción, Gestión y Control. Editorial Ariel, Economía S.A. España, 1993
3. Fernández, E. Dirección de la Producción I. Fundamentos Estratégicos. Editorial Civilas S:A. España, 1993.
4. Freund, J.E. Estadística Elemental Moderna. Ediciones Universidad de La Habana. Ciudad de La Habana, 1960.
5. Kazmier, L. Análisis Estadístico para la Empresa y la Economía Nacional. Editorial Pueblo y Educación. Segunda edición en español.
6. Rodríguez, A. y otros. Estadística Matemática II. Facultad de Ingeniería Industrial. ISPJAE. La Habana, 1974.
7. Riggs, J.L. Sistemas de Producción, Planificación, Análisis y Control. Editorial LIMUSA. 1984.
8. Marril, W, (1981) Introducción a la Estadísticas Económica Ciudad Habana, Editorial MES.
9. Hillier, F, S, L, G.J (1991) Introducción a la Investigación de Operaciones, México D, F Editorial Mcgraw Hill Interamericana de México.
10. Ríos, S (1983 ) Análisis Estadísticos Aplicado Madrid, Editorial paraninfo, tercera edición
Biografía del Autor:
Especialidad: Licenciado en Economía.
País. República de Cuba.
Natural de la Provincia de Villa Clara.
Residencia actual en:
Calle 12 A # 1305 Entre 13 y 15 Municipio de Pedro Betancourt, Provincia de Matanzas
Autor:
Lic. Octavio Martínez Linares
Trabajador de la Oficina Nacional de Estadísticas del Municipio de Pedro Betancourt.
Profesor Adjunto de la Facultad Contabilidad y Finanzas de la Sede Universitaria Municipal de Pedro Betancourt, pertenece a la Universidad Camilo Cienfuegos de la Provincia de Matanzas.
Fecha del Trabajo septiembre 2008.
Estudios recientes: Cursando maestría en Administración de Empresa.
Estudios Cursados: Varios Post Grados.
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