admón de la producción unidad ii

ADMINISTRACIÓN DE LA PRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

UNIDAD II

OBJETIVOS DE LA UNIDAD.

INVESTIGACION DE CONCEPTOS BASICOS. TECNICAS DE PRONOSTICOS CUANTITATIVOS. TECNCIAS DE PRONOSTICOS CUALITATIVOS. INTERPRETAR LA INFORMACION DE LA

DEMANDA COMO:A) SOPORTE DE DECISIONES DE PRODUCCION.B) SOPORTE DE DECISIONES DE CONTROL DE INVENTARIOS.

INVESTIGACION

Demanda Oferta Pronostico Inventario Programa maestro Plan maestro de producción PMP Metodología PMP

CONCEPTOS BASICOS

DEMANDA se define como la cantidad, calidad de bienes y servicios que pueden ser adquiridos en los diferentes precios del mercado por un consumidor (demanda individual) o por el conjunto de consumidores (demanda total o de mercado), en un momento determinado.

OFERTA se define la oferta como aquella cantidad de bienes o servicios que los productores están dispuestos a vender a los distintos precios de mercado.

INVENTARIO se define al registro documental de los bienes y demás cosas pertenecientes a una persona o comunidad, hecho con orden y precisión.

INTRODUCCION

Programa maestro de producción (PMP/MPS). El programa maestro de producción es un vínculo entre las estrategias generales dela empresa y los planes tácticos con los que esta puede alcanzar sus metas. El MPS provee información esencial para diversas áreas funcionales como: operaciones, marketing y finanzas.

El propósito del PMP es satisfacer la demanda de cada uno de los productos de una línea.

El Plan maestro agregado.

Este es el plan maestro más general utilizado para la distribución de los recursos, los intervalos de estudio suelen ser de un mes y el alcance de un año.

El plan maestro detallado. Este es el plan maestro más detallado utilizado para establecer las tasas de producción y hacer el cálculo de las necesidades, los intervalos de estudio suelen ser de una semana y el alcance entre dos meses y cuatro.

PRONOSTICAR

Es el empleo de datos históricos y su proyección hacia el futuro mediante algún tipo de modelo matemático.

Se clasifica por el horizonte de tiempo futuro:a) Pronostico a corto plazo.

Normal: - de 3 meses, máximo 1 año.Se usa para planear las compras,

programar trabajo, determinar niveles de m.o., asignar el trabajo, y decidir los niveles de producción.

PRONOSTICAR

b) Pronostico a mediano plazo.De 3 meses a máximo 3 años.Se usa para planear las ventas, la

producción, el presupuesto y el flujo de efectivo. c) Pronostico a largo plazo.

De 3 ó mas años.Se usa para planear nuevos proyectos, gastos de capital, ubicación o

expansión de las instalaciones y para investigación y desarrollo.

TIPOS DE PRONOSTICOS

PRONÓSTICOS ECONÓMICOS.Abordan el ciclo de vida del negocio al predecir tasas de inflación, suministros de dinero, construcción de viviendas, etc.

PRONÓSTICOS TECNOLÓGICOS.Se refieren a las tasa de progreso tecnológico, pueden resultar en el nacimiento de nuevos e interesantes productos, que requerirán nuevas plantas y equipo.

PRONÓSTICOS DE LA DEMANDA.Son pronósticos de ventas, orientan la producción, la capacidad y los sistemas de programación.

TECNICAS CUALITATIVAS

METODO DELPHI.

Es un pronostico por consenso. De carácter tecnológico. Requiere un grupo de expertos. Opiniones por escrito.

METODOLOGIA

1. Una pregunta, la situación que requiere un pronostico.

2. El coordinador reúne las opiniones.3. Con el resumen el coordinador genera una

nueva serie de preguntas.4. Las respuestas por escrito se recopilan, y

se repite el proceso hasta que se genera una predicción general.

TECNICAS CUALITATIVAS

TECNICA DE GRUPO NOMINAL.

Es un grupo estructurado de gente conocedora con la capacidad de llegar a un pronostico por consenso.

METODOLOGIA

Grupo de 7 a 10 personas. Mesa redonda de trabajo. Se expresan ideas del problema por escrito. Se exponen cada una de las ideas, se

anotan. Discuten el valor de cada idea. Se vota por la idea de mayor valor. Se expone la idea de mayor prioridad.

EJEMPLO PRÁCTICO

INVESTIGACION DE INFORMACION:

PRODUCCION DE AUTOMOVILES (DATOS HISTÓRICOS) & VENTA DE FRIJOL EN EL ESTADO DE ZACATECAS.

GENERAR GRUPOS PAR. POR PAR DE GRUPOS GENERAR PRONOSTICO

MENSUAL “NOVIEMBRE, DICIEMBRE & ENERO DEL AÑO PRÓXIMO” DE PRODUCCION.

TECNICAS CUANTITATIVAS

Promedio simple (PS). Media o promedio móvil simple. Suavizado exponencial.


Media o promedio simple (PS).

Es un promedio de los datos pasados en el cual las demandas de todos los periodos anteriores tienen el mismo peso relativo.

Se calcula de la siguiente manera:

PS = (suma de las demandas de todos los periodos anteriores) (numero de periodos de la demanda)


MEDIA MOVIL SIMPLE (MMS).

Combina los datos de demanda de la mayor parte de los periodos recientes, siendo su promedio el pronostico para el periodo siguiente.


MEDIA MOVIL PONDERADA (MMP).

Es un modelo de media móvil que incorpora algún peso de la demanda anterior distinto a un peso igual para todos los periodos anteriores bajo consideración.

TECNICAS CUANTITATIVAS SUAVIZADO EXPONENCIAL DE PRIMER ORDEN.

Utiliza dos fuentes de información:

1. La demanda real para el periodo mas reciente,2. El pronóstico mas reciente.

A medida que termina cada periodo se realiza un nuevo pronóstico.

METODOLOGIAF t = Ft-1 + [α(Dt-1 - Ft-1)]

Además deα = constante de suavizamientot = el periodo.F t = nuevo pronostico.Ft-1 = pronostico anterior.Dt-1 = demanda real en el periodo anterior.

Donde : 0 <= α <= 1;

Error del pronostico = demanda real – valor pronosticado.

METODOLOGIA DESVIACION ABSOLUTA MEDIA (MAD).

Suma de los valores absolutos de los errores individuales del pronostico entre el numero de periodos con datos.

MAD = ∑ [real – pronostico] / n.

Primero se determina el pronostico, respetando la constante de suavización.

[ ] = absoluto.

METODOLOGIA Por lo tanto, la estimación de la constante de

suavización determina que el exponente de 0.10 implica un margen de error menor al que se presenta con respecto al 0.50.

Determine la conclusión con respecto a la constante de suavización en 0.20.

METODOLOGIA ERROR CUADRATICO MEDIO (MSE).

Es el cuadrado de las diferencias encontradas entre los valores pronosticados y los observados.

MSE = ∑ (Errores de pronostico)2 / n.

En base al pronostico anterior tenemos:

METODOLOGIA Por lo tanto, seria conveniente determinar dicho

error tomando como base una constante de suavización diferente para comparar el impacto. Ahora, este MSE es necesario realizar la comparación con otro factor igual; entre menor sea dicho factor la tendencia es positiva.

METODOLOGIA ERROR PORCENTUAL ABSOLUTO MEDIO (MAPE).

Es el promedio de las diferencias absolutas encontradas entre los valores pronosticado y los reales, se expresa con respecto a los valores reales.

MAPE = (∑ 100 [Real - Pronostico] / Real ) / n.

[ ] = absoluto.

METODOLOGIA ERROR PORCENTUAL ABSOLUTO MEDIO (MAPE).

Por lo tanto, se expresa de manera concisa el error sin tomar en cuenta la magnitud del resultado.

EJEMPLO PRACTICO

Tortillería. Abarrotes. Taxidermista. Florería. Taller Mecánico.

INVENCIÓN DE UN EJERCICIO EN CLASE.

PANORAMA MÉTODOS CUANTITATIVOS

Enfoque intuitivo. Promedios móviles. Suavización exponencial. Proyección de tendencias. Regresión lineal.

MODELOS DE SERIES DE TIEMPO.

MODELO ASOCIATIVO.


DESCOMPOSICIÓN DE SERIE DE TIEMPOS.

TENDENCIAS.Ingreso $, crecimiento poblacional, distribución de edades, puntos de vista culturales.

ESTACIONALIDAD.Restaurantes, peluquerías, días festivos vs cerveza.


DESCOMPOSICIÓN DE SERIE DE TIEMPOS.

CICLOS.Acontecimientos políticos o turbulencia internacional.

VARIACIONES ALEATORIAS.No se pueden predecir.




MODELO ASOCIATIVO.

SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL SUAVIZAMIENTO CON AJUSTE DE TENDENCIA.

El suavizamiento exponencial falla una vez que se incorpora una tendencia de datos.

Se incluyen dos factores de suavización, uno para el pronostico y otro para la tendencia.

Pronostico suavizado exponencial (Ft)

Tendencia suavizada exponencial (Tt)

= Pronostico incluyendo la tendencia (FITt).

+

AJUSTE DE TENDENCIA Para el calculo de cada factor tenemos:

Donde:

Por tanto,

Ft = α(At-1)+(1-α)(Ft-1+Tt-1)

Tt = β(Ft - Ft-1)+(1-β)(Tt-1)

FITt = Ft + Tt

AJUSTE DE TENDENCIA Para lo cual:

F t = Pronostico suavizado exponencial.

T t = Tendencia suavizada exponencial.

A t = Demanda real del periodo t.

α = Constante de suavización pronostico.β = Constante de suavización tendencia.

AJUSTE DE TENDENCIA Su aplicación se realiza de la siguiente manera:

1. Calcule F t

2. Calcule T t

3. Calcule FIT t

Desarrollar ejercicio en clase:

AJUSTE DE TENDENCIA Grafique los resultados y obtenga una conclusión

en base a sus diferencias.

Grafique en eje X el tiempo y en eje Y la Demanda Real y el Pronóstico.




MODELO ASOCIATIVO.

PROYECCIÓN DE TENDENCIAS

PROYECCIONES DE MÍNIMOS CUADRADOS.

VARIACIONES ESTACIONALES & CÍCLICAS EN LOS DATOS.

AJUSTE DE TENDENCIA Ejercicio 4.25 inciso © pagina 147. Mínimos

Cuadrados.

Investigar :

Variaciones estacionales en los datos & Variaciones cíclicas en los datos.

VARIACIONES ESTACIONALESEN LOS DATOS.

Son movimientos regulares ascendentes o descendentes localizados en la serie de tiempos y que se relacionan con acontecimientos recurrentes.

Variación estacional de corto plazo.

Horarios de entrada y salida en las escuelas. Estética. Taller mecánico. Bar. Cinema.


El procedimiento de aplicación es el siguiente:

1. Determinar demanda histórica promedio de cada estación.

2. Determinar demanda promedio.3. Determinar índice estacional.4. Determinar demanda total.5. Determinar pronostico estacional.


2.- Determinar la demanda promedio.

Se determinacalculandoel promediototal de lademandaentre el totalde estaciones.

(Promedio Total de las estaciones) (Total de

estaciones)

Demanda Promedio


3.- Determinar índice estacional.

Se determinacalculandola demandahistórica realentre la demandapromedio.

(Demanda promedio historica) (Demanda promedio)

Índice Estacional


4.- Determinar demanda total.

Si bien, el calculo del pronostico nos indica un dato de 1200 us. para el año 2008, entonces tendríamos:


5.- Determinar pronostico estacional.

Se determina multiplicando el índice estacional por el resultado de la división del pronostico entre el total de estaciones.

* Índice Estacional

PronosticoEstacional

(Pronostico)(Total de

estaciones)

=

VARIACIONES CÍCLICASEN LOS DATOS.

Variación estacional de largo plazo. Por su rango de tiempo se identifica con el ciclo de

vida del producto. Se ve afectado o se distingue por variaciones de

amplio impacto; factores de crecimiento en la economía nacional, porcentajes de decrecimiento industrialmente hablando, o productos tecnológicos de tipo flexible son ejemplo de ello.




MODELO ASOCIATIVO.

REGRESIÓN LINEAL No se desarrolla con base en datos históricos. Relación de variables dependientes e independientes.

Donde:y = valor de la variable dependiente.a = intersección con el eje “y”.b = pendiente de la recta de regresión.x = variable independiente.

^y = a + bx

MÉTODOS DECONTROL DE PRONÓSTICOS

TIPOS DE INVENTARIOS.

INVENTARIO DE MATERIAS PRIMAS.

Materiales que usualmente se compran pero aun deben de entrar al proceso de manufactura.

INVENTARIO DE TRABAJO EN PROCESO.

Productos o componentes que ya no son materia prima pero todavía deben transformarse en producto terminado.


TIPOS DE INVENTARIOS.

INVENTARIO DE MANTENIMIENTO, REPARACIÓN Y OPERACIONES.

Existen porque no se conocen la necesidad y los tiempos de mantenimiento y reparación de algunos equipos.

INVENTARIO DE BIENES TERMINADOS.

Constituido por productos completados que esperan su embarque.


SISTEMAS DE MANEJO DE INVENTARIOS.

ANÁLISIS ABC.

Método para dividir el inventario disponible en tres clases con base en el volumen anual en dinero.

Es una aplicación del “Principio de Pareto” con referencia a el manejo de inventarios.

MODELO BÁSICO DE LA CANTIDAD ECONÓMICA A ORDENAR (EOQ).

MODELOS DE INVENTARIOS.

DEMANDA INDEPENDIENTE VS. DEMANDA DEPENDIENTE

Cuando ordenar? & Cuanto ordenar?

1. Modelo de la cantidad económica a ordenar.2. Modelo de la cantidad económica a producir.3. Modelo de descuentos por cantidad.

Cual es el objetivo de los modelos de inventario?


COSTO DE MANTENER.Costo de guardar ó llevar artículos en inventario.

COSTO DE ORDENAR.Costo del proceso de hacer el pedido.

COSTO DE PREPARACIÓN.Costo de preparar una maquina o un proceso para realizar producción.

TIEMPO DE PREPARACIÓN.Tiempo necesario para preparar una maquina o proceso para efectuar la producción.


MODELOS BÁSICO DE LA CANTIDAD ECONÓMICA A ORDENAR (EOQ)

SUPUESTOS:

1. La demanda es conocida, constante e independiente.2. El tiempo entre colocar y recibir la orden es constante.3. La recepción del inventario es instantánea y completa.4. Los descuentos por cantidad no son posibles.5. Los costos variables son: preparar y colocar la orden.6. Los faltantes se evitan por completo.


PASOS NECESARIOS:

1. Desarrollar expresión para costo de preparación.2. Desarrollar expresión para costo de mantener.3. Establecer el costo de preparación = mantener.4. Ecuación para cantidad optima a ordenar.

Donde:Q =Numero de unidades por orden.Q* = Numero de unidades optimas a ordenar.D = Demanda anual en unidades para el articulo en inventario.S = Costo de ordenar o preparar cada orden.H = Costo de mantener o llevar inventario por unidad por año.


PASOS NECESARIOS:

1. Desarrollar expresión para costo de preparación.

Costo anual de preparación= (núm. de ordenes por año) * (Costo de preparación por orden)

Costo anual de preparación = (D/Q)(S)


PASOS NECESARIOS:

1. Desarrollar expresión para costo de mantener.

Costo anual de mantener= (nivel de inventario promedio)*(Costo de mantener por unidad por

año)

Costo anual de mantener = (Q/2)(H)


PASOS NECESARIOS:

1. Establecer el costo de preparación = mantener.

Costo anual de preparación = Costo anual de mantener.

(D/Q)(S) = (Q/2)(H)

Por lo tanto:

Q* = √(2SD/H)


PASOS NECESARIOS:

1. Numero esperado de ordenes = N

N = (Demanda/Cantidad a ordenar)

N = (D/Q*)

2. Tiempo Esperado entre ordenes = T

T = (Numero de días de trabajo por año / N)


PASOS NECESARIOS:

1. El costo anual total = TC

TC = (Costo de preparación + Costo de mantener)

TC = (D/Q)(S) + (Q/2)(H)


MODELO ROBUSTO.Significa que la variación en los costos de preparación, costos de mantener, en la demanda o incluso en el EOQ genera diferencias relativamente modestas en el costo total.

En base al ejemplo anterior, se sugiere que la demanda se subestimo y el dato real es de 1500 us. (en lugar de 1000 us) y usa el mismo valor de Q.¿Cuál seria el impacto de este cambio sobre el

costo anual del inventario?

PUNTOS DE REORDEN. TIEMPO DE ENTREGA.

En los sistemas de compra, es el tiempo que transcurre entre colocar y recibir una orden; en los sistemas de producción, es el tiempo de espera, movimiento, cola, preparación y corrida para cada componente que se produce.

PUNTO DE REORDEN.Nivel o punto de inventario en el cual se emprenden acciones para reabastecer el articulo almacenado.

ROP = (Demanda/dia) * (Tiempo de entrega en dias)

ROP = (d*L)

PUNTO DE REORDEN. EL ROP SUPONE:1. Que la demanda durante el tiempo de entrega es

constante.2. Que el tiempo de entrega es constante.

La demandad por día (d) se encuentra dividiendo la demanda (D) entre el total de días de trabajo.

d = (D / días hábiles en un año).

MODELO DE LA CANTIDAD ECONÓMICA A PRODUCIR.

SUPUESTOS:

1. El inventario fluye de manera continua o se acumula durante un periodo después de colocar una orden.

2. Las unidades se producen y se venden de manera simultanea.

POR TANTO, ES NECESARIO TOMAR EN CUENTA:

3. Producción diaria (o flujo de inventario).4. Tasa de demanda diaria.


DONDE:

Q =Numero de unidades por orden.H = Costo de mantener inventario por unidad por

año.p = Tasa de producción diaria.d = Tasa de demanda diaria, o tasa de uso.t = Longitud de la corrida de producción en días.


COSTO ANUAL DE MANTENER INVENTARIO:

= (NIVEL DE INV. PROMEDIO)*(COSTO DE MANTENER U/AÑO).

NIVEL DE INVENTARIO PROMEDIO:

= (NIVEL DE INVENTARIO MÁXIMO / 2).


NIVEL DE INVENTARIO MÁXIMO:

= (TOTAL PRODUCIDO – TOTAL USADO)“DURANTE LA CORRIDA DE PRODUCCIÓN”.

= (pt – dt)

Sin embargo, Q = pt; así t = Q/p.

Por tanto, (Nivel de inventario máximo/2)(H) == [(p)(Q/d)] – [(d)(Q/p) = Q – [(d/p)(Q)] =

= [Q*(1 – (d/p))]


IGUALAR ECUACIONES:

(Nivel de inventario máximo/2)(H) = (Q/2)[(1 – (d/p))](H)

O sea, que si 1. Costo de preparación: (D/Q)(S)2. Costo de mantener: (1/2)(HQ)[(1 – (d/p))]

Tenemos:Q*p = √[(2DS)/(H*(1 – (d/p))]

MODELOS PROBABILÍSTICOS:INVENTARIO DE SEGURIDAD.

Se aplica cuando no es conocida una variable, la cual se va a estimar por medio de una distribución de probabilidad.

El nivel de servicio es el complemento de la probabilidad de un faltante.

El método mas común para reducir los faltantes es mantener un inventario de unidades adicionales.

Es el costo esperado de que se agote el inventario.


Si ROP = d * L;

Al incluir el inventario de seguridad cambia la expresión a:

ROP = d * L + ss

La cantidad de inventario de seguridad depende del costo de incurrir en un faltante y del costo de mantener el inventario adicional.


Costo anual por faltantes es igual a:

* (Suma de las us faltantes para cada nivel de demanda)

* (Probabilidad de ese nivel de demanda)* (Costo de faltantes/unidad)

* (Numero de ordenes por año)

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