*PRONSTICOS2.2 IMPORTANCIA DE LOS PRONSTICOS.El control de produccin le concierne bsicamente al futuro, el pasado est fuera de control. Debemos comenzar de donde nos encontramos y prepararnos para el futuro; para realizar lo anterior debemos estimar o asumir que va a pasar de aqu en adelante.

Desde que todas las actividades de planeacin de una compaa se relaciona con el futuro, gran parte de la misma deber trabajar los pronsticos de ventas. La siguiente tabla nos muestra un sumario de los varios tipos de pronsticos realizada por una compaa.

*PRONSTICOS

PRONSTICOREQUERIDO PORFINALIDADConstruccin de casasMercadosDetermina el potencial de crecimiento del mercado.Ventas de los prximos cinco aos.Direccin de produccinPlanes para expansin de plantas.Ventas presente aoDireccin de produccinPlanes de produccin, establecimiento de prioridades.

Ventas prximo aoVentas, Finanzas y produccinCotizaciones, presupuestos,Requerimientos de R. H.Capacidad de equipo.Ventas para prximo trimestreControl de produccin.Capacidad de personalCompra de materialCalendarizacin de produccin.

* Cuntas pelotas de foot ball se manufacturarn para los prximos dos aos ?.

Un buen pronstico de ventas presenta sus ventajas como:

Los clientes sentirn satisfaccin cuando les suministren los pedidos en el momento en que los desean.Se eliminan la cancelacin de pedidos por retrasos en la entrega.En la planta se crea mayor sentido de cooperacin.Se reducen los costos de fabricacin, eliminando las horas extras y reduciendo las costosas contrataciones y despidos.

PRONSTICOS

*PRONSTICOS Rango en tiempo del pronstico2.3 Clasificacin de los pronsticos.Existen diferentes tipos de pronsticos que son necesarios en la mayora de las compaas.2.3.1.- Rango del pronsticoLARGO PLAZO.- Son necesarios para la adquisicin de nueva maquinara, expansiones de plantas y planeacin de la inversin de capital. ( 5 aos).PLAZO INTERMEDIO.- Necesarios para establecer fechas de entrega de materia prima y planeamiento de los niveles de produccin. ( 1 a 2 aos).CORTO PLAZO.- Necesarios para el calendario de manufactura de ensambles, distribucin de inventarios terminados y programacin de embarques. ( Semanal/diario ).

*2.3.3.- PRONSTICOS PARA PRODUCTOS NUEVOS.

El pronstico de la demanda de productos ya conocidos quizs sea un procedimiento comn. Para pronosticar la demanda que tendrn los productos nuevos se necesita algo ms. Los datos pasados son tiles para predecir la demanda futura ( siempre que las condiciones que produjeron tal demanda, persistan ). Con los nuevos productos no suele suceder de tal manera, algunos de los mtodos aplicados al pronstico de productos nuevos son:PRONSTICOS

*PRONSTICOSEncuesta directaMTODO DE ENCUESTA DIRECTA.- A los posibles clientes se les pregunta que tienen intenciones de comprar. Como es casi imposible preguntarles a todos los consumidores, es necesario emplear el mtodo de muestreo.

MTODO DE ENCUESTA INDIRECTA.- Este mtodo utiliza a las personas que tienen contacto directo con los mercados potenciales. Normalmente el vendedor conoce tales mercados, pero sus predicciones suelen ser optimistas. Los mayoristas y corredores de servicios y otros intermediarios son las personas idneas.

*Productos conocidos y prueba limitada en mercado.COMPARACIN CON PRODUCTOS CONOCIDOS.- En ocasiones, el producto que se esta analizando se parece a algn producto ya existente en el mercado. Se utilizan las ventas pretritas del producto actual como base del pronstico.

PRUEBA LIMITADA EN EL MERCADO.- Es el intento de vender el producto en una zona del mercado y en tiempo limitado para observar como lo aceptan los clientes potenciales. De los resultados obtenidos en la venta piloto se pronostican las futuras ventas.

PRONSTICOS

*Productos conocidos2.3.3.- PRONSTICOS PARA PRODUCTOS CONOCIDOS.

Los procedimientos para pronosticar productos ya conocidos son generalmente basados en conocimientos de hechos y datos anteriores y con el supuesto que lo sucedido en el pasado seguir sucediendo en el futuro. Los procedimientos pueden basarse en:PRONSTICOS

*Basados en opiniones subjetivas.

PRONSTICOS BASADOS EN OPINIONES SUBJETIVAS.- Son aquellos en que algunas o todas las personas cuya actividad son las ventas o la mercadotecnia expresan cual es su parecer respecto a las ventas que caben esperar en el futuro. Las ventajas del mtodo son que las personas que intervienen en el mismo, son las que asumen la responsabilidad; tienen una posicin de captar las tendencias del mercado y adems tienen la experiencia de haber vendido el producto en diferentes circunstancias.PRONSTICOS

*PRONSTICOSDesventaja de pronstico basado en opiniones subjetivas.La desventaja de este pronstico radica en:

Los vendedores pueden ser muy optimistas si las ventas fueron muy buenas en el pasado inmediato o pesimistas si las ventas fueron bajas; adems en el establecimiento del pronstico pueden intervenir ciertas personas dominantes y el resultado y el resultado puede ser no la opinin del grupo.

*PRONSTICOSBasado en el ndice.

PRONSTICO BASADO EN UN NDICE.- Estos pronsticos utilizan un pronosticador que varia directamente proporcional al volumen de ventas futuras. Estos pronsticos son tan buenos como lo sea el ndice que sirve de base y el grado de correlacin entre la demanda real y el pronstico basado en el ndice. Como ejemplo: Un fabricante de piezas para la industria de la construccin puede basar su pronstico en el nmero de licencias expedidas en ciertas zonas, el fabricante de productos domsticos puede basarse en la renta nacional bruta o el ingreso per cpita de determinada rea.

*PRONSTICOSPronsticos basados en promedios.PRONSTICOS BASADOS EN PROMEDIOS.-

El pronstico se basa el promedio de las ventas pasadas. Para promediar existe cierta variedad de mtodos:

Promedio Aritmtico, mviles, ponderados, estadstico y mtodo combinado.

*Promedio aritmticoPROMEDIO ARITMTICO.-

Se utilizan todos los datos pretritos y la media es el pronstico de las ventas futuras. No necesariamente las ventas obtenidas en el futuro sern iguales a la media sin embargo, se pueden predecir las probabilidades de las ventas esperadas.PRONSTICOS

*PRONSTICOSPromedios mviles.PROMEDIOS MVILES.-

Cuando se utilizan los datos de las ventas mas recientes tenemos un promedio mvil. El nmero de datos que se emplean en el promedio mvil determina la forma en que el mismo reacciona respecto a cualquier cambio en la tendencia de la demanda. Este mtodo tiende a retrasar las tendencias y estar fuera de fase, subiendo los valles y bajando los picos en una demanda cclica. La gran ventaja de este mtodo es su sencillez para su funcionamiento.

*PRONSTICOSPROMEDIOS PONDERADOS.-

Este mtodo hace hincapi en la demanda inmediata anterior para hacer un clculo estimativo de la demanda futura sin descartar totalmente los datos ms antiguos. En el mtodo de los promedios ponderados una nueva estimacin es la suma ponderada de la estimacin anterior y la demanda que ha habido en el perodo ms reciente desde la ltima estimacin.Promedios ponderados

*Pronsticos estadsticos.

PRONSTICOS ESTADSTICOS-.

El pronstico basado en un anlisis estadstico brinda la posibilidad de ser el procedimiento ms exacto siempre y que las condiciones que los produjeron persistan. Las predicciones que se hacen en base de datos pasados tienen que modificarse si se sabe que en el futuro habrn de suceder o probablemente pasen situaciones que puedan aumentar o disminuir las ventas.PRONSTICOS

*PRONSTICOSMtodo combinado

MTODO COMBINADO:

Es posible, y quizs deseable combinar todos los mtodos anteriormente mencionados para un anlisis ms completo. La seguridad que se alcance un buen grado de exactitud puede conocerse por la estrecha coincidencia entre las ventas pronosticadas y las reales.

*PRONSTICOSDemanda

2.4.- CARACTERSTICAS DE LA DEMANDA DE UN PRODUCTO.

DEMANDA CONSTANTE.- Si la demanda es constante con ligeras variaciones, el perodo de tiempo comprendido en el pronstico puede ser relativamente corto. La planeacin del futuro se puede basar en la presuncin implcita de que la demanda seguir siendo la misma para el futuro. En este tipo de demanda el mtodo ms usual para los pronsticos es el de promedios aritmticos.

*PRONSTICOSDEMANDA ASCENDENTE.- Si la demanda es ascendente con ligeras variaciones en un perodo prolongado de tiempo, es necesario hacer los pronsticos para un perodo de tiempo que deje planificar inteligentemente cualquier nueva distribucin, compra e instalacin de equipo.Demanda ascendente

*PRONSTICOSDemanda descendente.DEMANDA DESCENDENTE.- Si la demanda tiende a ser descendente con ligeras variaciones, el perodo de tiempo, el pronstico debe ser de duracin suficiente para permitir una planeacin en la reduccin de las operaciones de produccin y/o introduccin de nuevos productos.

*PRONSTICOSDemanda Cclica

DEMANDA CICLICA.- Si el producto es de los que tienden a experimentar variaciones cclicas en su demanda, con altas y bajas alternadas, el pronstico tiene que abarcar cuando menos un ciclo.Los pronsticos preferibles son los que comprenden de un pico a otro. Este pronstico permite establecer planes de produccin y niveles de inventario para cuando la demanda es mxima o mnima.

*Mtodos estadsticos.2.5.- MTODOS ESTADSTICOS PARA PRONSTICOS.Antes de aplicar las tcnicas para generar un pronstico, es importante que se entiendan las caractersticas generales del mismo. Las ms importantes son: (1) Los pronsticos nunca son exactos, (2) Los pronsticos son ms tiles cuando llevan una estimacin en el error, (3) Los Pronsticos son ms confiables cuando son para un gran grupo de artculos y ventas, (4) Los pronsticos son ms exactos para periodos cortos.

PRONSTICOS

*2.5.1.- DISTRIBUCIN NORMAL EN DEMANDAS CONSTANTES.-

El caso ms fcil de analizar es cuando la demanda es constante con leves variaciones. Un caso que nos ilustra la demanda constante est en el siguiente problema.

Problema no. 1.- La empresa Productos Automotrices S. A. de C. V. nos muestra la demanda en millones de pesos que tuvieron en los ltimos 24 meses.

PRONSTICOS

*PRONSTICOS

SECMESDEMANDA1ENERO1092FEBRERO1183MARZO1084ABRIL1455MAYO1106JUNIO1267JULIO1178AGOSTO1329SEPTIEMBRE12510OCTUBRE12811NOVIEMBRE14312DICIEMBRE110

*PRONSTICOS

SECMESDEMANDA13ENERO13114FEBRERO13415MARZO14716ABRIL12517MAYO13018JUNIO12819JULIO12720AGOSTO10921SEPTIEMBRE13522OCTUBRE13023NOVIEMBRE12024DICIEMBRE110

*A).- Qu lmites de ventas superior e inferior pueden establecer con un 68 % de probabilidades de que ocurra ?.

B).- Qu lmites de ventas pueden establecer con un 95 % de probabilidades de que ocurra ?.

C).- Qu ventas mximas o mnimas pueden esperarse en 24 de los prximos 30 meses ?.

D).- Qu probabilidad hay de que las ventas futuras estn entre 130 y 140 millones de pesos mensuales. PRONSTICOS

*El mejor clculo estimativo en el error en los pronsticos es la de la desviacin standard, que se define como: La raz cuadrada de la suma de los cuadrados de la desviacin de cada uno de los datos respecto a la media aritmtica dividida por el nmero de valores dados menos 1.La desviacin standard es el grado de dispersin de los valores respecto a la media. De lo anteriormente mencionado tenemos que encontrar la desviacin standard (Sx) la pregunta es ahora cmo la utilizamos ?.El primer paso que ha de tomarse es como sigue: Con la desviacin standard y la curva normal ( con su respectiva tabla ), podemos establecer lmites de ventas con sus respectivas probabilidades de que stas sucedan.PRONSTICOS

PRONSTICOSLos lmites se establecen ya sea arriba de la media (lmite superior Ls), debajo de la misma (lmite inferior Li). Tambin es factible que los lmites de ventas (o volumen de produccin) estn ya sea arriba o debajo de la media. Tabulando y calculando lo anterior expuesto tenemos: Ver tabulacin.*

*

MESPERIODODEMANDA( X-Xtes.)(X Xtes.)ENERO1109-16256FEBRERO2118-749MARZO3108-17289ABRIL414520400MAYO5110-15225JUNIO612611JULIO7117-864AGOSTO8132749SEPTIEMBRE912500OCTUBRE1012839NOVIEMBRE1114318324DICIEMBRE12110-15225ENERO13131636FEBRERO14134981MARZO1514722484ABRIL1612500MAYO17130525JUNIO1812839JULIO1912724AGOSTO20109-16256SEPTIEMBRE2113510100OCTUBRE22130525NOVIEMBRE23120-525DICIEMBRE24110-15225SUMA S299703152MEDIA X test.125

PRONSTICOSLa tabulacin anterior est basada en la siguiente frmula de la desviacin standard:Sx = (X X ) N 1De la tabla anterior ya podemos calcular la desviacin standard:

Sx = 3152 = 137.04= 11.71 24 - 1

*

De donde se establecen los lmites de la siguiente manera:

Ls = X + Sx(Zs)Li = X Sx(Zi)

Despejando el valor de Z, que es encontrado en la tabla de la distribucin normal. A su vez, estableciendo los lmites se pueden encontrar los valores de Z y por ende la probabilidad de que las ventas estn dentro de estos lmites.*PRONSTICOS

PRONSTICOSRESPUESTASA).-Si establecemos un rango que comprenda desde la media, hasta un lmite superior donde las probabilidades de que las ventas sean del 34 % y lo mismo hacemos para el lmite inferior y la media; tenemos en la tabla (normal) que para una probabilidad del 34 % , el valor de Z = 1. Ya con estos elementos podemos establecer el lmite superior e inferior.

Ls = 125 + 11.7(1) = 136.7yLi = 125 11.7 (1) = 113.3 *

PRONSTICOSDe donde deducimos que las probabilidades de que las ventas estn entre 136.7 y 113.3 millones de pesos mensuales sern de 68 %.La siguiente grfica nos muestra la demanda real contra los periodos y delimitando los lmites superior e inferior y el valor de tendencia central X barra con la siguiente figura; podemos observar que algunos periodos se salen de los lmites tanto superior como inferior.*

PRONSTICOS*

PRONSTICOSB).- Siguiendo el mismo mtodo del inciso anterior, encontramos que para una probabilidad del 47.5 % arriba y debajo de la media tenemos un valor de Z = 2.0, y por lo tanto:

Ls = 125 + 11.7(2) = 148.4 millones Y Li = 125 11.7(2) = 101.6 millones

Las probabilidades de que nuestras ventas estn entre 148.4 y 101.6 millones son del 95 %.*

PRONSTICOSC).- 24 de los prximos 30 meses nos representan (24/30) el 80 % de los meses futuros. Dividiendo el 80 % entre ambos rangos, tenemos un 40 % de probabilidades para cada uno de ellos. El valor de Z para un 40 % de probabilidades es 1.29 segn la tabla de distribucin normal, entonces:Ls = 125 + 11.7 (1.29) = 140 millones de pesos Li = 125 11.7 (1.29) = 110 millones de pesos.

De donde deducimos que, de los prximos 30 meses, 24 estarn dentro de estos lmites.*

PRONSTICOSD).- En este inciso los lmites son ya establecidos (no simtricos). Lo que nos interesa saber es la probabilidad de que las ventas estn dentro de estos lmites.De la tabla de distribucin normal tenemos cuando:

Zs = 140 -125 = 1.28Zi = 130 - 125 = 0.427 11.711.7

Zs = 1.28 la probabilidad es = 40.0 %Zi = 0.42 la probabilidad es = 16.3 %

Teniendo un total de probabilidades de 56.3 % de que las ventas estn entre 130 y 140 millones de pesos.*

METODO DE LOS MINIMOS CUADRADOS PARA DEMANDA ASCENDENTE/DESCENDENTE.

En la prctica se encuentra que existe una relacin entre dos o ms variables y se desea expresar en un modelo matemtico. Se determina una ecuacin que conecte a tales variables. La variable a predecir se denomina dependiente y la usada para predecir se denomina variable independiente.El anlisis de regresin es la relacin numrica entre dos o ms grupos de datos. El objetivo es predecir el valor de una variable conociendo el de la otra.*PRONSTICOS

Puede existir una relacin lineal del tipo Y = a + bx ( ecuacin de la recta) o una relacin no lineal (tipo cuadrtica o parablica del tipo Y = a + bx + cx2 o una relacin dispersa.

Si la demanda sigue una tendencia ascendente o descendente con ligeras variaciones a uno y otro lado de la lnea de tendencia central, la lnea de regresin constituir el mejor clculo estimativo de la demanda futura. Si reducimos el mnimo el cuadrado de las desviaciones respecto a la lnea de tendencia central tenemos:

*PRONSTICOS

X` = a + btDonde:x`= Demanda pronosticada ( volumen de ventas) t = Periodo a pronosticarse (semana, mes, trimestre)b = Pendiente de la recta.a = valor de la demanda cuando t = 0

Por el mtodo de los mnimos cuadrados tenemos:

b = n(xt) (x)(t)a = X b T n(t) (t)*PRONSTICOS

ANALISIS DE CORRELACION.- Es la medida del grado de relacin que existe entre las dos variables consideradas. Las pequeas desviaciones entre las ventas reales pasadas y sus correspondientes valores calculados sugiere que se presentarn solamente pequeas diferencias entre las ventas predichas y las reales. En algunos casos las desviaciones son tan grandes que la firma llegar a la conclusin de que la relacin lineal existente entre las dos variables no es suficientemente fuerte como para servir de medida cuantitativa de la relacin lineal*PRONSTICOS

Si denominamos ala medida del grado de relacin como coeficiente de correlacin y cuya frmula es la siguiente:

rxt = b n(t) (t) n(x) (x)

Sxt = Sx 1 (rxt)

Es difcil definir exactamente un alto grado de correlacin y uno bajo. El cuadro a continuacin nos representa una regla general comn mente aceptada.*PRONSTICOS

La desviacin estndar a uno y otro lado de la lnea de regresin se puede cuantificar de la siguiente manera:

*PRONSTICOS

VALOR ABSOLUTO DEL COEFICIENTE DE CORRELACIONINTERPRETACION0.90 a 1.00Correlacin muy alta0.70 a 0.90Correlacin alta0.40 a 0.70Correlacin moderada0.20 a 0.40Correlacin baja0.00 a 0.20Correlacin muy leve

El caso que nos cuantifica lo anteriormente mencionado lo contiene el siguiente problema: Productos Asociados S.A. de C.V. nos muestran las ventas alcanzadas (en millones de pesos) en cada uno de los meses de los ltimos dos aos.A).- Pronosticar las ventas del primer trimestre del ao inmediato posterior ?.B).- Qu probabilidad habr de que las ventas del mes de marzo del ao entrante estn entre 85 y 93 millones de pesos ?.C).- Qu probabilidad habr de que las ventas de abril sean de 100 millones de pesos o ms ?.*PRONSTICOS

*PRONSTICOS

PERMESDEMPERMESDEM1ENERO6813ENERO742FEBRERO5514FEBRERO803MARZO6315MARZO964ABRIL8216ABRIL745MAYO8717MAYO716JUNIO6318JUNIO717JULIO7719JULIO668AGOSTO7820AGOSTO869SEPTIEMBRE6221SEPTIEMBRE8510OCTUBRE7822OCTUBRE8911NOVIEMBRE7423NOVIEMBRE9112DICIEMBRE6224DICIEMBRE103

*

txxttx1686814,62425511043,02536318993,969482328166,724587435257,569663378363,969777539495,969878624646,084962558813,84410787801006,08411748141215,47612627441443,84413749621695,476148011201966,400159614402259,216167411872565,476177112072895,041187112783245,041196612543614,356208617204007,396218517854417,225228919584847,921239120935298,28124103247257610,609 t = 300 x = 1835xt=24,040t = 4,900x = 143,579T = 12.5X = 76.4Sx = 11.9

b = 24(24040) (300) (1835) = 0.9624(4900) _ (300)

a = 76.4 0.96(12.5) = 64.4x`= 64.4 + 0.96 t(Ecuacin de la recta).

Para calcular el coeficiente de correlacin (rxt) y la desviacin standard respecto a los ejes (Sxt) se sustituyen los datos en las frmulas de la siguiente forma:*PRONSTICOS

Rxt = .96 (24)(4900) (300) (24)(143579)- (1835)

Sxt = 11.9 1 - (0.568) = 9.8

Con los valores calculados tenemos elementos para dar respuesta a las preguntas del problema.*PRONSTICOS

A).- Con la ecuacin de la recta x`= 64.4 + 0.96 T tenemos:

Para enerox`= 64.4 + 0.96 (25) = 88.4 millonesPara febrerox`= 64.4 + 0.96 (26) = 89.4 millonesPara marzox`= 64.4 + 0.96 (27) = 90.3 millones TOTAL TRIMESTRE = 268.1 MILLONES*PRONSTICOS

B).- Para marzo ( t = 27) nuestra recta nos da un valor de 90.3 millones. Utilizando el mismo mecanismo que aplicamos en el problema de la demanda constante y utilizando la misma frmula modificada para x` tenemos que:

Ls = x`+ Zs(Sxt)Li = x`+ Zi(Sxt)

Despejando para encontrar los dos valores de Z y luego sus respectivas probabilidades tenemos:

Zs = Ls x` = 93 90.3 = 0.28Zi = Li x` = 85 -90.3 = 0.54 Sxt 9.8 Sxt9.8

*PRONSTICOS

Nota:- El valor positivo o negativo de Z solamente nos da la posicin del lmite ya sea arriba o debajo de la medida de tendencia central x`.

Para un valor de Zs = 0.28 P = 11.0 %Para un valor de Zi = 0.54 P = 20.5 %

Probabilidad de que las ventas estn entre 85/93 millones = 31.5 %*PRONSTICOS

C).- Par el mes de abril x`= 64.4 + 0.96 (28) = 91.3 millones

Zs `= Ls x`= 100-91.3 = 0.89Sxt 9.8

Para Z = 0.89P = 31.3 %

De donde la probabilidad de que las ventas sean de 100 millones o ms:P = 100 - 50 = 18.7 %*PRONSTICOS

PRONOSTICOS CON PROMEDIOS MOVILES:

Pt = D + D + D.Dn N

Pt = Pronstico totalD = DemandaN = Nmero de periodos.

Ejemplo: Calcular el pronstico mvil para 3 y 4 periodos con la siguiente demanda:*PRONSTICOS

DEMANDAPRONOSTICOPRONOSTICOMOVILper. 3MOVIL per. 4======================================================180160220200186.7260193.3190240226.6210233230*PRONSTICOS

PRONSTICOSMTODO DELFI:El mtodo Delfi es un mtodo de pronstico cualitativo desarrollado por la Rand Corporation, el cual solicita y coteja opiniones de los expertos para llegar a un consenso confiable. Se enva una serie de cuestionarios a un grupo compuesto de expertos en especialidades tecnolgicas seleccionadas.Cada cuestionario solicita opiniones por escrito sobre temas especficos y las razones en que se fundan las opiniones.*

PRONSTICOSEsas razones se resumen en cada repeticin y son devueltas para que todo el grupo las inspeccione. Mediante esa serie de argumentos intercambiados y esa transferencia de conocimientos, se forja poco a poco un pronstico por consenso. Quienes recomiendan el mtodo Delfi afirman que el anonimato de las respuestas por escrito provenientes del grupo de expertos preserva las caractersticas deseables de un comit de especialistas, al mismo tiempo que reduce la tendencia a seguir la corriente y de las personalidades dominantes que puedan influir al grupo.*