pronÓstico de demanda (1)

PRONÓSTICO DE DEMANDA

GERENCIA DE PRODUCCIÓN Y OPERACIONES

Ing. Fernando Hernández TaboadaEspecialista en Gerencia de Mercadeo – EAN

Maestría en Administración de Empresas Universidad de Medellín

1. PRONÓSTICO

Los pronósticos son cálculos de comportamiento futuro, realizados a partir de datos históricos. Todo lo anterior, con la finalidad de tener menos incertidumbre y por ende, mayor probabilidad de acertar en el proceso de toma de decisiones.

1. PRONÓSTICO DE DEMANDA VS PRONÓSTICO DE VENTAS

Aunque estos términos suelen equipararse, no son lo mismo.• Cuando se habla de pronóstico de la demanda, se

refiere a la cantidad demandada de un P/S por un mercado, la cual puede ser satisfecha por una empresa en forma parcial o total. Por lo tanto los datos históricos (si se tienen) son de la demanda de X ó Y producto o servicio.

• Al referirse a pronóstico de ventas, se refiere a las cantidades comercializadas por la empresa, utilizando como base las ventas pasadas.

1.2 USO DE PRONÓSTICO DE DEMANDA

A. Decidir si la demanda es suficiente para entrar a un mercado en especifico.

B. Determinar las necesidades a ¨largo plazo¨, de recursos como: tecnología, personal, infraestructura, entre otros.

C. Determinar las fluctuaciones a corto plazo(de una semana a tres meses) en al demanda para la planeación de la producción, programación de la fuerza de trabajo, materiales y demás.

1.3 PROCESO DE PRONÓSTICO

1.3 TIPOS DE PRONÓSTICO

1.4 FACTORES QUE INFLUYEN EN LA SELECCIÓN DEL MÉTODO DE PRONÓSTICO

A. Primero, se debe definir si existen datos secundarios o no, en este último caso, se debe proyectar la demanda de fuentes primarias (investigación de mercados).

B. Segundo, mientras mayor sea la limitación en el tiempo o dinero disponible para el pronóstico, será más probable que se tenga que usar un método más sencillo.

C. El uso de métodos cuantitativos no es suficientes, se necesita cruzar la información con los métodos cualitativos.

1.4 PASOS EN EL MÉTODO DE PRONÓSTICO

1. Recopilación de datos2. Reducción o condensación de datos3. Construcción del modelo4. Extrapolación del modelo

1.5 MÉTODOS CUALITATIVOS

MÉTODO DE EXPERTOSSe basa en preguntar a un experto sobre la proyección de ventas, con base a la experiencia y el conocimiento del contexto en particular.El caso del personal de mercadeo y ventas es el más idóneo, se le puede preguntar a varios y a los resultados se les saca una media o una mediana.


MÉTODO DELPHISe basa en preguntar a un expertos de diferentes áreas, como: mercadeo, producción, economistas, entre otros; sobre la proyección de ventas, con base a la experiencia, el conocimiento de su área y el conocimiento del contexto en particular. Y por un consenso entre los consultadas, se define el demanda proyectada.


MÉTODO DE REDACCIÓN DE ESCENARIOSConsiste en la elaboración de un escenario conceptual del futuro con base a un conjunto de supuestos bien definidos. Los diferentes conjuntos de supuestos bien definidos conducen a escenarios distintos. La tarea del tomador de decisiones es decir cuan probable es cada escenario y luego tomar la decisión en consecuencia.


MÉTODO DE ENFOQUES INTUITIVOSEste método se realiza a través de comités o panel, buscando desarrollar ideas nuevas o resolver problemas complejos, por medio de una serie de sesiones de ¨lluvia de ideas¨.

1.6 MÉTODOS CUANTITATIVOS

Se basa en pronosticar el comportamiento de datos futuros, a partir de información secundaria histórica.

201120102009200820072006 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Datos de demanda históricos recopilados en la base de

datos.

Datos de demanda proyectados.

1.6.1 COMPORTAMIENTO DE LOS DATOSComponente Descripción

Tendencia Es el componente de largo plazo que representa el crecimiento o disminución en la serie sobre un periodo amplio.

Cíclico Es la fluctuación en forma de onda alrededor de la tendencia.

Estacional Es un patrón de cambio que se repite a sí mismo año tras año.

Aleatorio Mide la variabilidad de las series de tiempo después de retirar los otros componentes.

1.6 COMPORTAMIENTO DE SERIES DE TIEMPO (DATOS)

Fuente: Métodos Cuantitativos para lo Negocios – Anderson et al 2010

1.6.2 TENDENCIA LINEAL

• El método más empleado para describir una tendencia lineal es el de mínimos cuadrados, para encontrar una línea de mejor ajuste para un conjunto de puntos.

Y´ = a + bX• Y´ = valor pronosticado en un periodo X• a = valor de la tendencia cuando X = 0• b = pendiente de la recta de tendencia• X = periodo (codificado)

1.6.2. TENDENCIA LINEAL-FÓRMULAS

n

xb

n

ya

xxn

yxxynb

22

• Para hallar el valor de la pendiente y la demanda:

1.6.2. TENDENCIA LINEAL-FÓRMULAS

• Se puede calcular el coeficiente de determinación (R), a fin de evaluar qué tan correcta es la estimación de la recta de regresión.

• El coeficiente de determinación se halla a través del R², y se calcula como:

2222

2

2

yynxxn

yxxynr

1.6.2. EJEMPLO TENDENCIA LINEAL

Año Periodo X n=8 Demanda (Y)

2005 1 35

2006 2 42

2007 3 48

2007 4 51

2008 5 54

2009 6 60

2010 7 71

2011 8 75

1.6.2. EJEMPLO TENDENCIA LINEAL

0 1 2 3 4 5 6 7 8 90

10

20

30

40

50

60

70

80

YLinear (Y)

PERIODOS

DEM

ANDA

1.6.2. EJEMPLO TENDENCIA LINEALX Y XY X²1 35 35 12 42 84 43 48 144 94 51 204 165 54 270 256 60 360 367 71 497 498 75 600 64

36 436 2.194 204

n

xb

n

ya

xxn

yxxynb

22

Y´ = a + bX

2222

2

2

yynxxn

yxxynr

y = 5,5238x + 29,643R² = 0,9753 –

R= 0,9875

1.6.2. EJEMPLO TENDENCIA LINEALAño Periodo X n=8 Demanda (Y)

2005 1 35

2006 2 42

2007 3 48

2008 4 51

2009 5 54

2010 6 60

2011 7 71

2012 8 75

y = 5,5238x + 29,643R² = 0,9753 –

R= 0,9875

Año Periodo X Demanda (Y)

2013 9 79

2014 10 85

2015 11 91

2016 12 96

2017 13 102

EJEMPLO COMPORTAMIENTO DE DEMANDA

0 2 4 6 8 10 12 140

5

10

15

20

25

VENTA (Miles de Galones de Gasolina)Linear (VENTA (Miles de Galones de Gasolina))

Axis Title

Axis Title

y = 0,0245x + 19,091

R² = 0,0012. R=0,034

1.6.3 MÉTODOS DE SUAVIZACIÓN

Cuando existe comportamientos de aleatoriedad en la serie de datos, se buscan formas de suavizar dicha serie. Para ello, se utilizan principalmente:• Promedios Móviles• Suavización Exponencial

1.6.3 PROMEDIOS MÓVILESEn el método de los promedios móviles utiliza el promedio de los n valores más recientes en la serie de datos como el pronóstico para el siguiente periodo.

El termino móvil indica que, mientras se dispone de una nueva observación para la serie de datos, reemplaza a la observación más antigua de la ecuación, y se calcula un nuevo promedio. Como resultado el promedio cambiará, o se moverá, conformen surjan nuevas observaciones (datos)

1.6.3 EJEMPLO PROMEDIOS MÓVILESSEMANA VENTA (Miles de Galones de Gasolina)

1 172 213 194 235 186 167 208 189 22

10 2011 1512 22

1.6.3 EJEMPLO PROMEDIOS MÓVILES

0 2 4 6 8 10 12 140

5

10

15

20

25


MES

Axis Title

1.6.3 EJEMPLO PROMEDIOS MÓVILESMES DEMANDA

(Miles de Galones de Gasolina)

Pronóstico del promedio móvil =3

1 17

2 21

3 19

4 23 19

5 18 21

6 16 20

7 20 19

8 18 18

9 22 18

10 20 20

11 15 20

12 22 19

=(17+21+19)/3

=(21+19+23)/3

=(19+23+18)/3

=(23+18+16)/3

=(18+16+20)/3

=(16+20+18)/3

=(20+18+22)/3

=(18+22+20)/3

=(22+20+15)/3


MES Pronóstico del promedio móvil =3 con los datos suavizados

10 20

11 20

12 19

13 19.6

14 19.5

15 19.4

16 19.5

=(20+20+19)/3

=(20+19+19.6)/3

=(19+19.6+19.5)/3

=(19.6+19.5+119.4/3


0 2 4 6 8 10 12 14 160

5

10

15

20

25

VENTA (Miles de Galones de Gasolina)Promedio Móviles

Meses

Dem

anda

Mile

s de

Galo

nes d

e Ga

solin

a.

Series de datos suavizados con

promedios móviles n=3

Pronóstico mes 14

Series de datos sin suavizar

Pronóstico mes 13

1.6.4 SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL

Esta utiliza un promedio ponderado de valores de series de tiempo pasadas como pronóstico.

• El método de suavizamiento exponencial puede dar una ponderación mayor a las observaciones más recientes.

• Las ponderaciones se asigna mediante la constante , 0 < < 1.• El modelo se expresa como:

pronóstico = (último valor) + (1 - )(último pronóstico)

1.6.4 SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL

Demanda

Tiempo

Demanda

Tiempo

Alfa Baja

Alfa Alta

1.6.4 EJEMPLO SUAVIZACIÓN EXPONENCIALSEMANA VENTA (Miles de Galones de Gasolina)

1 172 213 194 235 186 167 208 189 22

10 2011 1512 22

1.6.3 EJEMPLO SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL

0 2 4 6 8 10 12 140

5

10

15

20

25


Axis Title

Axis Title


MES VENTA (Miles de Galones de Gasolina)

Pronóstico con Suavización Exponencial con Alfa= 0,2

1 17 ----2 21 17.03 19 17.84 23 18.045 18 19.036 16 18.837 20 18.268 18 18.619 22 18.49

10 20 19.1911 15 19.3512 22 18.48

= (0.2*21)+((1-0.2)) (17.0)

= (0.2*19)+((1-0.2)) (17.8)

= (0.2*23)+((1-0.2)) (18.04)

= (0.2*18)+((1-0.2)) (19.03)

= (0.2*16)+((1-0.2)) (18.83)

= (0.2*20)+((1-0.2)) (18.26)

= (0.2*18)+((1-0.2)) (18.61)

= (0.2*22)+((1-0.2)) (18.49)

= (0.2*20)+((1-0.2)) (19.19)

= (0.2*15)+((1-0.2)) (19.35)

Pronóstico = (último valor) + (1 - )(último pronóstico)


MES VENTA (Miles de Galones de Gasolina)

Pronóstico con Suavización Exponencial con Alfa= 0,2

12 22 18.48

13 18.48 19.84

14 19.84 19.57=(0,2*22)+((1-0,2)*(18.48))

=(0,2*18.48)+((1-0,2)*(19.84))

Pronóstico = (último valor) + (1 - )(último pronóstico)


0 2 4 6 8 10 12 14 160

5

10

15

20

25

DemandaDemanda Suavizada

Meses

Dem

anda

. M

iles d

e Ga

lone

s

Series de datos sin suavizar Series de datos

suavizados con suavización exponencial

Alfa = 0,2

Pronóstico mes 13

Pronóstico mes 14

1.6.4. COMPARACIÓN DE LOS MÉTODOS DE SUAVIZACIÓN

0 2 4 6 8 10 12 14 160

5

10

15

20

25

VENTA (Miles de Galones de Gasolina)Promedios MóvilesSuavización Expoenecial

Meses

Dem

anda

- Ga

lone

s de

Gaso

lina

EJERCICIO 1

Las ventas de automóviles en el almacén CHEVROLET, proporcionaron la siguiente serie de tiempo (datos):

MES VENTA (Unidades )

1 4002 3903 3204 3405 2706 2607 3008 3209 340

10 370

1. Trace la serie de tiempo y comente la pertinencia de una tendencia lineal ¿Qué tipo de forma funcional (logarítmica, exponencial, etc), sería mejor para el patrón de tendencia de esta serie de tiempo?

EJERCICIO 2

Una empresa láctea suministra leche en varias tiendas de abarrotes de la ciudad, en presentaciones de 1.000 ml. La empresa quiere elaborar un diagnóstico de ventas para los primeros seis meses del próximo año. Utilice los método de pronósticos visto y compare los resultados.

EJERCICIO

MES VENTA (Unidades de Litros)

1 27502 31003 32504 28005 29006 30507 33008 31009 2950

10 300011 320012 3150

pronÓstico de demanda (1)

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