planeacion y control de la produccion-pronosticos.pdf
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Planeación y Control de la Producción (PCP) – Pronósticos
1. Pronóstico.
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 sus 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 tomar valores comprendidos entre 2, 3, 4, 5....etc. En la práctica es recomendable utilizar bloques de información que en promedio tengan 10 ó más 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 información histórica que se indica 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 = 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 ¿? 41.66 585.21
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 ¿? 38.75 567.62
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 25 mm. 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 ¿? 19 497.5
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 ¿? 11.34 564.6402
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 ¿? 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: o Se calcula el PMS, considerándose el conjunto de datos y los valores asignados para n o Se determina el mejor pronóstico con antecedente en le menor error al cuadrado < (D-P)2 . o Se calcula el promedio móvil doble o Se calculan los valores correspondientes a: a = 2(PMS) – PMD b = n/n-1 (PMS – PMD) o 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
() se debe tener en cuente lo siguiente:
La demanda en condiciones de estabilidad = 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 = 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 ponderación para = 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 =0.1
Periodos
Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P) P´ = P + (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
2549.38
para = 0.2
Periodos
Mensuales Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P) P´ = P + (D-P) (D-P)2
Mayo 100 100 0 0 100 0
Junio 120 100 20 4 104 400
Julio 130 104 26 5.2 109.2 676
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
2012.88
para = 0.3
Periodos
Mensuales
Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P) P´ = P +
(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
1635.29
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 = 0.3
Periodos
Mensuales
Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P) P´ = P +
(D-P)
(D-P)2
3
4
5
6
7
8
9
para = 0.5
Periodos Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P) P´ = P + (D-P)2
Mensuales (D-P)
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
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.
4. Con los datos anteriores se calcula los siguientes parámetros
a = 2(AES) – AED
b = /-1 (AES – AED)
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 = 0.2
Periodos
Mensuales
Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P) P´ = P +
(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 5093.95
para = 0.25
Periodos
Mensuales
Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P) P´ = P +
(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 5281.25
para = 0.36
Periodos
Mensuales
Demanda (D) Pronósticos (P) (D-P) (D-P) P´ = P +
(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) FÓRMULA GENERAL
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) 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.
a) Solución por Fórmula General
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
b) 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.
a) Solución por Fórmula General
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
1093 45 5509 285
Cálculo del pronóstico
b) 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 6º
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
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
5) Calcular el pronóstico para el año 2003
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
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 6º
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.
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