resumen de metodos cuantitativos
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Resumen de la materia Analisis Cuantitativo en la UTP de PanamàTRANSCRIPT
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Mtodo Cuantitativo Aplicado al Mercadeo
Mtodo Cuantitativo Aplicado al Mercadeo Prof. Josefa E. Bernal
2015
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Universidad Tecnolgica de Panam
Facultad de Ingeniera Industrial
Por:
Angelo Pagonis / cd.8-785-905
Profesora: Josefa Bernal de lvarez
Materia: Mtodo Cuantitativo Aplicado al Mercadeo
Tema: Portafolio Final
06/07/2015
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Mtodo Cuantitativo Aplicado al Mercadeo
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Introduccin
El presente portafolio tiene la finalidad de reunir todo el material que
se dio en el semestre en la materia Mtodo cuantitativo aplicado al
mercadeo, desde la teora bases de los diferentes temas, prcticas y
parciales.
El objetivo de este portafolio es reunir todo el material de trabajo de
la materia y esperando que sea de su completo agrado.
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ndice
Tema Pgs.
1. Plan de Estudio
4-8
2. Modelos Teoras (trabajo 1)
9-12
3. Regla de Johnson
13-14
4. Programacin Lineal 15-17 5. Mtodo Simplex
18-20
6. Mtodo M (complex) 21-23 7. Adm. de Proyectos PERT
(Tres enfoques)Ruta critica 24-27
8. Mtodo del costo mnimo 28 9. Mtodo de Voggel
29
10. Tema de charla (Resumen)
30-33
11. AGRADECIMIENTO 34
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1. Plan de Estudio
DESCRIPCIN DE LA ASIGNATURA. Este curso contiene elementos que les permiten a los participantes
adquirir los conocimientos sobre administracin de operaciones con los
que puedan tomar decisiones en su vida profesional.
Se estudian los modelos relacionados con la ciencia de la Administracin,
la Programacin Lineal y su solucin, modelos de inventarios y los
Mtodos PERT Y CPM para la Administracin de Proyectos.
OBJETIVOS: Generales: Al concluir el curso, los estudiantes estarn en capacidad de
aplicar las herramientas bsicas con las que se formulen y resuelvan modelos
cuantitativos utilizados en el rea de mercadeo.
DENOMINACIN DE LA ASIGNATURA:
MTODOS CUANTITATIVOS APLICADOS AL MERCADEO
CDIGO DE ASIGNATURA:
8659
CANTIDAD DE CRDITOS:4
N. DE HORAS TERICAS:
HORAS DE LABORATORIO:
TOTAL DE HORAS:4 PRERREQUISITOS: cursar cuarto ao
FUNDAMEN
TAL
LTIMA REVISIN:
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Especficos
1- Conocern cul es el enfoque del anlisis cuantitativo. 2- Estudiarn aplicaciones del anlisis cuantitativo en situaciones reales. 3- Establecern las hiptesis y propiedades bsicas de la programacin
lineal. 4- Resolvern grficamente cualquier problema de programacin lineal de
dos variables. 5- Conocern el papel del anlisis de sensibilidad. 6- Reconocern la importancia de controlar los inventarios. 7- Calcularn el punto de reo rden 8- Resolvern problemas de inventarios que permitan realizar descuentos
por volumen. 9- Comprender el uso de las existencias de seguridad. 10- Utilizarn PERT para Planear, Supervisar y Controlar proyectos. 11- Establecern los tiempos de inicio y de terminacin ms prxima y
lejana, as como las holguras para cada actividad, y el tiempo total para terminar el proyecto.
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CONTENIDOS DE LA ASIGNATURA.
Mdulo I: INTRODUCCIN A LOS MODELOS Y
A LA CIENCIA DE LA
ADMINISTRACIN
Duracin:
CONTENIDO ESTRATEGIAS RECURSOS
1. Construccin de
Modelos y la ciencia
de la Administracin
2. Los modelos
matemticos y la
administracin de
operaciones
Mdulo II:
PROGRAMACIN LINEAL (PL) Duracin:
CONTENIDO ESTRATEGIAS RECURSOS
1.Formulacin de modelos
de PL
2.Solucin de los modelos
de PL
2.1. Mtodo grfico
2.2. Mtodo simplex
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Mdulo III:
MODELOS DE INVENTARIO Duracin:
CONTENIDO ESTRATEGIAS RECURSOS
1.. Introduccin
2. Modelo de la
cantidad econmica de
pedido
3. Modelo de la
cantidad econmica de
pedido con dficit
4. Modelo del tamao
del lote de produccin
Mdulo IV:
ADMINISTRACIN DE PROYECTOS Duracin:
CONTENIDO ESTRATEGIAS RECURSOS
1. Introduccin
2. Mtodos de redes para la
programacin de proyectos
2.1. Mtodo PERT2.2.
Mtodo CPM
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EVALUACIN SUGERIDA.
* Valores definidos por el Estatuto Universitario
REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS.
1. Barry Render, Ralph Stair, Michael Hanna. Mtodos Cuantitativos para los
Negocios. Editorial Pearson-Prentice Hall. Novena edicin, Mxico, 2006.
2. Render/Heizer Principios de Administracin de Operaciones Editorial
Pearson-Prentice Hall. Quinta Edicin, Mxico, 2004.
3. Davis/Mckeown Modelos Cuantitativos para Administracin. Grupo
Editorial Iberoamerica. Mxico, 2005.
4. Everett Adam y Ronald Ebert Administracin de la Produccin y las Operaciones.. Editorial Pearson. Cuarta edicin. Mxico, 2005
CRITERIOS DE EVALUACIN PORCENTAJE
PARCIALES (min 2 max 4)* 45%
SEMESTRAL 35%
TAREAS / INVESTIGACIONES 15%
ASISTENCIA 5%
Total : 100%
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El objetivo de cualquier ciencia es adquirir conocimientos y la eleccin del mtodo adecuado que nos permita conocer la realidad es por tanto fundamental. El problema surge al aceptar como ciertos los conocimientos errneos o viceversa. Los mtodos inductivos y deductivos tienen objetivos diferentes y podran ser resumidos como desarrollo de la teora y anlisis de la teora respectivamente. Los mtodos inductivos estn generalmente asociados con la investigacin cualitativa mientras que el mtodo deductivo est asociado frecuentemente con la investigacin cuantitativa.
Los cientficos sociales en salud doctores, enfermeras, tcnicos en salud, etc. - que utilizan abordajes cualitativos enfrentan en la actualidad problemas epistemolgicos y metodolgicos que tienen que ver con el poder y la tica en la generacin de datos as como con la validez externa de los mismos.
La investigacin cuantitativa es aquella en la que se recogen y analizan datos cuantitativos sobre variables.
La investigacin cualitativa evita la cuantificacin. Los investigadores cualitativos hacen registros narrativos de los fenmenos que son estudiados mediante tcnicas como la observacin participante y las entrevistas no estructuradas.
La diferencia fundamental entre ambas metodologas es que la cuantitativa estudia la asociacin o relacin entre variables cuantificadas y la cualitativa lo hace en contextos estructurales y situacionales.
La investigacin cualitativa trata de identificar la naturaleza profunda de las realidades, su sistema de relaciones, su estructura dinmica; mientras que la investigacin cuantitativa trata de determinar la fuerza de asociacin o correlacin entre variables, la generalizacin y objetivacin de los resultados a travs de una muestra para hacer inferencia a una poblacin de la cual toda muestra procede. Tras el estudio de la asociacin o correlacin pretende, a su vez, hacer inferencia causal que explique por qu las cosas suceden o no de una forma determinada.
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El empleo de ambos procedimientos cuantitativos y cualitativos en una investigacin probablemente podra ayudar a corregir los sesgos propios de cada mtodo, pero el hecho de que la metodologa cuantitativa se la ms empleada no es producto del azar sino de la evolucin de mtodo cientfico a lo largo de los aos. Creemos en ese sentido que la cuantificacin incrementa y facilita la compresin del universo que nos rodea y ya mucho antes de los positivistas lgicos o neopositivistas Galileo Galilei afirmaba en este sentido "mide lo que sea medible y haz medible lo que no lo sea".
Diferencias entre investigacin cualitativa y cuantitativa
Investigacin cualitativa Investigacin cuantitativa
Centrada en la fenomenologa y comprensin
Basada en la induccin probabilstica del positivismo lgico
Observacin naturista sin control Medicin penetrante y controlada
Subjetiva Objetiva
Inferencias de sus datos Inferencias ms all de los datos
Exploratoria, inductiva y descriptiva
Confirmatoria, inferencial, deductiva
Orientada al proceso Orientada al resultado
Datos "ricos y profundos" Datos "slidos y repetibles"
No generalizable Generalizable
Holista Particularista
Realidad dinmica Realidad esttica
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La teora de sistemas o teora general de los sistemas es el estudio
interdisciplinario de los sistemas en general. Su propsito es estudiar los
principios aplicables a los sistemas en cualquier nivel en todos los campos de
la investigacin.
En 1950 Ludwig von Bertalanffy plante la teora general de sistemas
propiamente dicha. Posteriormente, en la dcada de los setenta, Humberto
Maturana desarroll el concepto de autopoiesis, el que da cuenta de la
organizacin de los sistemas vivos como redes cerradas de autoproduccin de
los componentes que las constituyen. W. Ross Ashby y Norbert Wiener
desarrollaron la teora matemtica de la comunicacin y control de sistemas a
travs de la regulacin de la retroalimentacin (ciberntica), que se encuentra
estrechamente relacionada con la teora de control. En la msma dcada, Ren
Thom y E.C. Zeeman plantearon la teora de las catstrofes, rama de las
matemticas de acuerdo con bifurcaciones en sistemas dinmicos que clasifica
los fenmenos caracterizados por sbitos desplazamientos en su conducta.
estructura esttica, como la ordenacin de los planetas en el sistema
social,
sistemas dinmicos simples, como la mayora de las mquinas y los
modelos de la fsica newtoniana,
sistemas abiertos, los que presentan estructuras autoperpetuantes,
sistema societal-gentico, con una cierta subdivisin de funciones,
incluye subsistemas diferenciados
sistema animal, incluye la auto sensibilidad y movilidad y subsistemas
especializados para recibir y procesar informacin que procede del
mundo o del medio exterior,
sistema humano, incluye la capacidad de ser autoconsciente,
autosensible y de utilizar la simbolizacin para comunicar ideas,
organizaciones sociales, considera a los seres humanos como
subsistemas dentro de una gran organizacin o sistema,
sistemas transcendentales, que recogen las alternativas y realidades que
pueden ser conocidas pero que an estn por descubrir.
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Enfoque que minimiza el tiempo de procesamiento en una secuencia. El
diagrama es una til herramienta grfica cuyo objetivo es exponer el tiempo
de dedicacin previsto para diferentes tareas o actividades a lo largo de un
tiempo total determinado. A pesar de esto, el Diagrama de Gantt no indica
las relaciones existentes entre actividades.
A continuacin les presentamos unos ejemplos .
Ejemplo 1:
Trabajo #1 das Diseo #2 das Impresin
A 5 2
B 3 6
C 8 4
D 10 7
E 7 12
MAQUINA #1
35
MAQUINA #2
Con el diseo va tomar un tiempo de 33 das de utilizacin.
Con la impresin se demora 35 das de utilizacin.
B E D C A
OCIO
B E D C A
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Ejemplo 2:
Trabajo #1 das Dragado #2 das Limpieza Rio
Abajo 4 10
San Miguelito 8 3
Calidonia 6 5
Villa Lucre 2 8
Don Bosco 12 7
MAQUINA #1
MAQUINA #2
Tomar 32 das de dragado.
Tomar 35 das de Limpieza.
Ejemplo 3 Programacin de Trabajos
Tipo de trabajo fresa Pia Total A 5 2 7 B E D C A
B 3 6 9 C 8 4 12 D 10 7 17 E 7 12 19
S
V R D C S
OCIO V R D C
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Es un mtodo de anlisis para elegir la mayor entre muchas alternativas.
Al seleccionar una alternativa incluye satisfacer varios criterios al mismo
tiempo.
Partes:
1. Restricciones: Es la parte ms difcil de la PL. Hay que formular el
problema matemticamente. Se debe expresar afirmaciones lgica, en
trminos matemticos.
Ej. A usa 3 horas x unidad y
B usa 2 horas x unidad
Ambas deben usar 100 horas disponibles.
3A + 2B = 100
Se escribe como una desigualdad
3A + 2B 100
En PL se requiere que todas las variables sean positivas o cero, no negativas.
2. Funciones objetivos: Minimizar o Maximizar alguna medida numrica.
Maximizar: Rendimiento, ganancia, contactos, clientes etc,.
Minimizar: Costo, N empleados, desperdicios, etc,.
Maximizar: = 3A + 2B
Minimizar: = 3A + 2B
Pasos:
Buscar fusin objetivo F(x,y)
Leer
Plantar el sistema
Resolver el sistema
Regin poligonial
Vrtices
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Ejemplo1:
Unos almacenes encargan a un fabricante pantalones y suteres
deportivos. El fabricante dispone para la confeccin 750m de tejido de
algodn y 100m de tejido de licra. Cada pantaln precisa 1m de
algodn y 2m de licra. Para cada suter se necesita 1.5m de algodn y
1m de licra. El precio del pantaln se fija en B/. 50.00 y el del suter en
B/. 40.00
Qu cantidad de pantaln u suteres debe suministrar el fabricante a
los almacenes para conseguir una venta mxima?
MAXIMIZACION: Z= 50X+40Y
Buscar variable:
Pantaln Suter DISPONIBLE RESTRICCION
Algodn 1M 1.5M 750M x+1.5y750
Licra 2M 1M 1000M 2x+y1000
X Y
0 500
750 0
Reemplazo Z= 50x+40y
Z (0,500)= 50(0)+40(500)= 20,000
Z (375,250)= 50(375)+40(250)= 28,250
Z (500,0)= 50(500)+40(0)=25,000
X Y
0 1000
500 0
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Ejemplo 2:
Un fabricante est tratando de decidir sobre las cantidades de produccin
para dos artculos: mesas y sillas. Se cuenta con 96 unidades de material y
con 72 horas de mano de obra. Cada mesa requiere 12 unidades de material
y 6 horas de mano de obra. Las sillas usas 8 unidades de material cada una y
requiere 12 horas de mano de obra por silla. El marguen de contribucin es el
mismo para las mesas y para las sillas, es decir B/. 5.00 por unidad. El
fabricante prometi construir por lo menos 2 mesas.
Mesas Sillas DISPONIBLE RESTRICCION
Material 12 8 96 12x+8y96
M.O 6 12 72 6x+12y72
x2
X Y
0 12
8 0
X
20
Reemplazo z= 5x+5y
Z (2,5)= 35
Z (6,3)= 45
Z (2,0)= 10
Z (8,0)= 40
X Y
0 6
12 0
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Las tablas construidas durante el mtodo Simplex van proporcionando el valor de la funcin objetivo en los distintos vrtices de la regin factible, ajustndose, a la vez, los coeficientes de las variables inciales y de holgura.
El Mtodo Simplex es un mtodo analtico de solucin de problemas
de programacin lineal capaz de resolver modelos ms complejos que los
resueltos mediante el mtodo grfico sin restriccin en el nmero de
variables.
F.O/S.A Columna Pivote Soluciones Optimas Extras
MAX +Sn +an
-Sn Mayor Positivo Son (-) Coef. An-M
MIN +an Mayor Negativo Son (+) Coef. An+M
Ejemplo
Max Z= 1.5 X1 + 1.2 X2 + 0s1 + 0s2 + Os3
S.A X1 6000------>X1+S1+0S2+0S3 = 6000
X1 + X2 800-->X1+X2+0S1+S2+0S3= 800
X1 + 2X2 700-> X1+2X2+0S1+0S2+S3=700
X1 0 X2 0
X1 X2 S1 S2 S3 B
CJ 1.5 1.2 0 0 0
0s1 1 0 1 0 0 6000
0S2 1 1 0 1 0 800
0S3 1 2 0 0 1 700
ZJ 0 0 0 0 0
CJ - ZJ 1.5 1.2 0 0 0
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X1 X2 S1 S2 S3 B
CJ 1.5 1.2 0 0 0
0s1 0 -2 1 0 -1 6000
0S2 0 -1 0 1 -1 800
1.5 X1 1 2 0 0 1 700
ZJ 1.5 3 0 0 1.5 1,050
CJ - ZJ 0 -1.8 0 0 -1.5
MAX Z = 1.5 X1 + 1.2 X2
1,050= 1.5 (700) + 1.2 (0)
1,050= 1,050 (Comprobacin)
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Ejemplo 2:
MIN Z= -5X1-4X2+0S1+0S2+0S3
SA 2X1+2X2 14---->2X1+2X2+S1+OS2+OS3 = 14
6X1+3X2 36----->6X1+3X2+0S1+S2+0S3 = 36
5X1+10X2 60---->5X1+10X2+0S1+0S2+S3 = 60
X1 0 X2 0
X1 X2 S1 S2 S3 B
CJ -5 -4 0 0 0
0s1 2 2 1 0 0 14
0S2 6 3 0 1 0 36
0S3 5 10 0 0 1 60
ZJ 0 0 0 0 0
CJ - ZJ -5 -4 0 0 0
X1 X2 S1 S2 S3 B
CJ -5 -4 0 0 0
0S1 -10 -4 2 -2 0 -58
-5 6 3 0 1 0 36
0S3 -25 -5 0 -5 0 -120
ZJ -30 -15 0 -5 0 -180
CJ - ZJ 25 11 0 5 0
Comprobacin
Z= -5X1-4X2
-180= -5(-36)-4(0)
-180 = -180 (Comprobacin)
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La finalidad de esta seccin es presentar la tcnica matemtica de optimizacin llamada
programacin lineal. Se tendr en consideracin tres mtodos de programacin lineal
(PL): El mtodo de transporte. El mtodo grafico tiene un valor prctico limitado pero es
de gran utilidad para visualizar los conceptos sub-yacentes de la PL.
En general la programacin lineal puede ser aplicada para los problemas de decisin que
tienen las siguientes caractersticas:
1. Variables de decisin. Es necesario determinar los valores numricos de dos o ms
variables (las variables de decisin son factores bajo el control de quien toma las
decisiones, las que si se modifican, dan como resultado soluciones diferentes entre
s).
2. Metas. La meta es encontrar los valores que conforman la mejor decisin, esto es
aquellos que maximizan (o minimizan) la funcin objetivo.
3. La funcin objetivo. Es una ecuacin matemtica que mide los resultados de cualquier
alternativa que se proponga en PL.
4. Restricciones. Los valores que pueden ser seleccionados como variables de decisin
estn restringidos (constreidos); no existe la libertad completa de eleccin.
1. Maximizar: Z = C1X1 + C2X2 + + CnXn
2. Maximizar: CjXj
El propsito del mtodo grafico es proporcionar un contacto con los conceptos bsicos
que se utilizan en la tcnica simplex. Para utilizar el mtodo grafico se requiere:
1. Identificar las variables de decisin
2. Identificar la funcin objetivo (criterio)
3. Identificar las restricciones de recursos (restricciones)
4. Hacer una grfica en las que aparezcan todas las restricciones
5. Identificar el rea de decisiones factibles en la grafica
6. Hacer la grfica de la funcin objetivo, y seleccionar el punto del rea de
factibilidad que optimice la funcin objetivo
7. Hacer una interpretacin de la solucin
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Ejemplo 1:
MAX = 5X1 + 6X2
SA X1 + X2 80----->X1+X2+S1+0S2+0S3+0A1=80
3X1 + 2X2 220--->3X1+2X2+0S1+S2+0S3+0A1=220
3X1 + X2 180--->3X1+X2+0S1+0S2-S3+A1=180
Penalizar a Z (-MA1) cuando maximizamos
Z= 5X1 + 6X2 + 0S1 + 0S2 + 0S3 + MA1
X1 X2 S1 S2 (-M) B
CJ 5 6 0 0 A1
0S1 1 1 1 0 0 80
0S2 3 2 0 1 0 220
(-MA1) 3 1 0 0 1 180
ZJ (-3M) (-M) 0 0 (-M) (-180M)
CJ - ZJ (5+3M) (6+M) 0 0 0
X1 X2 S1 S2 B
CJ 5 6 0 0
0S1 0 2/3 1 0 20
0S2 0 1 0 1 40
5X1 1 1/3 0 0 60
ZJ 5 5/3 0 0 300
CJ - ZJ 0 13/3 0 0
X1 X2 S1 S2 B
CJ 5 6 0 0
0S1 0 1 3/2 0 30
0S2 0 0 -3/2 1 10
5X1 1 0 -1/2 0 50
ZJ 5 6 13/2 0 430
CJ - ZJ 0 0 -13/2 0 SOLUCION.OPTIMA
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Z= 5X1+6X2 430= 5(50) + 6(30) 430= 250 + 180 430 = 430 (Comprobacin) Ejemplo 2:
MIN = 1.5 X1 + 2X2
SA 2X1 + 2X2 8---> 2X1+2X2+S1+0S2+0A1=8
2X1 + 6X2 12-> 2X1+6X2+0S1-S2+A1= 12
Penalizar Z (Min = + Ma1)
Z= 1.5X1+2X2+0S1+0S2+MA1
X1 X2 S1 A1 B
CJ 1.5 2 0 M
0S1 2 2 1 0 8
MA1 2 6 0 1 12
ZJ 2M 6M 0 M 12M
CJ-ZJ 1.5-2M 2-6M 0 0
X1 X2 S1 A1 B
CJ 1.5 2 0 M
0S1 4/3 0 1 -1/3 4
2X2 1/3 1 0 1/6 2
ZJ 2/3 2 0 1/3 4
CJ-ZJ 5/6 0 0 M-1/3
Z= 1.5 X1 + 2X2
4= 1.5 (0) + 2(2)
4=4 (Comprobacin)
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La problemtica de la planeacin de proyectos no ha sido una problemtica reciente, si no que desde tiempos pasados nuestros antepasados han enfrentado emprendimientos de gran envergadura que significaron una problemtica desde el punto de la planificacin.
Actualmente se han logrado perfeccionar herramientas que permiten a los administradores de dichos proyectos, realizar una labor ms eficiente permitiendo una ptima aplicacin de los recursos en las mismas y logrando una maximizacin de los mismos.
Admitiendo que la ejecucin de un proyecto o elaboracin se puede subdividir en planear, programar y controlar, y hablando de manera clsica, podemos considerar las tcnicas PERT (Program Evaluation aand review Technique) y el CPM (Critical Path Method,) que son los ms usuales para un primer cometido. En general estas tcnicas resultan tiles para una gran variedad de proyectos que contemplen:
Investigacin y desarrollo de nuevos productos y procesos. Construccin de plantas, edificios, y carreteras. Diseo de equipo grande y complejo. Diseo e instalacin de sistemas nuevos. Diseo y control de epidemias, y otras mltiples aplicaciones en las cuales se requiera una
planificacin adecuada.
En los proyectos como estos, los administradores deben programas, coordinar las diversas tareas o actividades a desarrollar un proyecto, las cuales no necesariamente son secuenciales, y aun en este caso estas actividades son interdependientes. Si bien es cierto que, algunas actividades en paralelo que originan una tercera.
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PERT est constituido con:
Nombre de la actividad
Tiempo terminacin
ms cercano
Tiempo de inicio
mas cercano
Tiempo de inicio
mas lejano
Tiempo terminacin
ms lejano
Duracin de la Actividad
A
C NODOS
Representacin de actividades
A
TC
2
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Ejemplo del PARCIAL RESUELTO
Actividad A M B Predecesor
A 8 10 12 ---
B 6 7 9 ---
C 3 3 4 ---
D 10 20 30 A
E 6 7 8 C
F 9 10 11 B,D,E
G 6 7 10 B,D,E
H 14 15 16 F
I 10 11 13 F
J 6 7 8 G,H
K 4 7 8 I.J
L 1 2 4 G,H
El tiempo esperado es: Te: a+4m+6
6
Varianza del proyecto = VARIANZA DE LAS ACTIVIDADES EN RUTA CRTICA
Varianza del proyecto = 12.31
Actividad Te: a+4m+6 6
Tiempo esperado por
actividad
Varianza por actividad (B-A / 6)2
Varianza por actividad
A 60/6 10 16/36 0.44
B 43/6 7.17 9/36 0.25
C 19/6 3.17 1/36 0.02
D 120/6 20 400/36 11.1
E 42/6 7 4/36 0.11
F 60/6 10 4/36 0.11
G 44/6 7.34 16/36 0.44
H 90/6 15 4/36 0.11
I 67/6 11.1 9/36 0.25
J 42/6 7 4/36 0.11
K 40/6 6.67 16/36 0.44
L 13/6 2.17 9/36 0.25
TOTAL 57.1 (T.E) 12.31 Varianza
Critica
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Desviacin Estndar:
Sigma =
12.31 = 3.50
Z= 70-68.6 = 1.4 91.9% 3.5
Z= 80-68.6 = 11.4 99% 3.5
Z= 90-68.6 = 21.4 99% 3.5
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Algoritmo desarrollado con el objetivo de resolver problemas de
transporte o distribucin.
Sujeto a restricciones de oferta y/o demanda
Da mejores resultados que el de esquina noreste.
Ejemplo 1:
Nicaragua Colombia El Salvador Argentina Oferta
Planta 1 25 5 X 2 50 7 5 3 80
Planta 2 X 3 X 6 X 6 30 1 30
Planta 3 X 6 40 1 20 2 X 4 60
Planta 4 45 4 X 3 X 6 X 6 45
Demanda 70 40 70 35 215 TOTAL
# DE RENGLONES + # DE COLUMNAS -1 = CELDAS OCUPADAS
4+4-1 = 7 celdas ocupadas
Z= 25(5)+50(7)+5(3)+30(1)+40(1)+20(2)+45(4) = Bl. / 780.00
Ejemplo 2:
Nicaragua Colombia El Salvador Argentina Oferta
Panam 50 5 200 4 X 3 X 0 250
Costa Rica 100 8 X 4 200 3 X 0 300
El Salvador 150 9 X 7 X 5 150 0 300
Demanda 300 200 200 150 850 TOTAL
# DE RENGLONES + # DE COLUMNAS -1 = CELDAS OCUPADAS
3+4-1 = 6 celdas ocupadas
Z= 50(5)+200(4)+100(8)+200(3)+150(9)+150(0)= Bl/.3,800.00
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El mtodo de aproximacin de Vogel es un mtodo heurstico de resolucin
de problemas de transporte capaz de alcanzar una solucin bsica no
artificial de inicio, este modelo requiere de la realizacin de un nmero
generalmente mayor de iteraciones que los dems mtodos heursticos
existentes con este fin, sin embargo produce mejores resultados iniciales que
los mismos.
Ejemplo 1
Centro 1 Centro 2 Centro 3 Centro 4 Oferta
Planta 1 X 10 5 20 X 6 25 5 30
Planta 2 20 6 10 17 X 29 X 22 30
Planta 3 X 15 5 25 15 5 X 10 20
Demanda 20 20 15 25 80 TOTAL
# DE RENGLONES + # DE COLUMNAS -1 = CELDAS OCUPADAS
3-4-1=6
Z= 5(20)+25(5)+20(6)+10(17)+5(25)+15(5)=Bl/. 715.00
Ejemplo 2
Centro 1 Centro 2 Centro 3 Centro 4 Oferta
Planta 1 25 5 40 2 10 7 5 3 80
Planta 2 X 3 X 6 X 6 30 1 30
Planta 3 X 6 X 1 60 2 X 4 60
Planta 4 45 4 X 3 X 6 X 6 45
Demanda 70 40 70 35 215 TOTAL
# DE RENGLONES + # DE COLUMNAS -1 = CELDAS OCUPADAS
4+4-1 = 7 CELDAS OCUPADAS
Z= 25(5)+45(4)+40(1)+50(7)+20(2)+5(3)+30(1)= Bl./ 780.00
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Origen Del Just in Time El J.I.T se origin en Japn, donde fue aplicado por la empresa automovilstica Toyota que empez a utilizarlo a principios de los aos 50. Surge como una solucin a sus mayores problemas: El ahorro de espacio.
El reducido volumen de las operaciones de las empresas japonesas no permita la implantacin eficiente de sistemas de produccin masiva.
Falta de capital y necesidad de reducir costos. Just in time Es una filosofa que considera la reduccin o eliminacin de todo lo que implique desperdicio en las actividades en un negocio.
En un sistema JIT se considera al desecho, reproceso y almacenamiento en inventario como desperdicio porque no contribuye con valor al producto.
La filosofa del JIT impulsa a la empresa a buscar una calidad perfecta.
La calidad perfecta es responsabilidad del trabajador, que buscar siempre producir partes de calidad para respaldar al siguiente proceso.
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El JIT tiene dos elementos esenciales: El programa maestro: Su objetivo es permitir que los trabajadores y proveedores planeen sus programas de trabajo que permitan producir una carga uniforme de productos cada da. es un plan cronolgicamente elaborado que determina cundo y cunto se producir de artculos finales.
Kanban:
Es un sistema simple que permite el flujo de partes de un centro de trabajo a otro. Si un proceso se detiene todos los procesos anteriores se detienen. Cmo estabilizar el programa maestro en un sistema JIT? El programa maestro se debe establecer por lo menos con un mes de adelanto.
La produccin de diferentes artculos debe ser secuencial y armnica respecto a la cantidad requerida de cada artculo al mes. Productos: A,B,C Tiempo= 20 das Cantidad: 1000 A, 1000B, 400C La produccin diaria ser: 50 A, 50 B, 20C
Qu es el sistema Kanban? KANBAN significa en japons: tarjeta de instruccin, marcador, smbolo, placa, etc.
Este sistema se basa en la utilizacin de esta tarjeta, para indicar la necesidad de empezar a producir un nuevo lote de alguna pieza, subensamble o producto.
Su principal funcin es ser una orden de trabajo.
El objetivo es limitarse a ordenar solo aquellas cantidades que han sido solicitadas por un cliente y evitar exceso de inventarios.
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KANBAN es un subsistema de JIT.
Por qu es importante? Disminuir o eliminar los stocks intermedios (entre procesos).
Cumplir los tiempos de entrega demandados por el cliente.
Mejorar la calidad del producto por una mejor deteccin de los defectos del mismo.
Evitar el manejo excesivo de materiales.
Facilitar el control de la produccin.
Obtener un sistema de produccin flexible segn la demanda.
En los sistemas de produccin JIT se han desarrollado sistemas de sugerencias, acompaados por incentivos para los trabajadores, que han supuesto grandes beneficios. Los planes de sugerencias de los sistemas de produccin JIT no son muy distintos de los que se utilizan; las diferencias estn en la importancia que estos planes reciben en un Ambiente donde se estimula la participacin de los trabajadores en todos los aspectos del sistema productivo. Proveedores: El enfoque del J.I.T. resalta la necesidad de buscar una sola fuente de suministro. De hecho, subraya continuamente la necesidad de tener un solo proveedor que suministre varias piezas de una familia, aumentando as el volumen por proveedor y reduciendo el nmero de proveedores. De esta forma, se estimular al proveedor para que haga la inversin necesaria para mejorar sus procesos de fabricacin. La teora de los 5 ceros: Cero defectos. La calidad bajo la filosofa JIT significa un proceso de produccin sin defectos en el que esta se incorpora al producto cuando se fabrica.
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Cero plazos. Elimina al mximo todos los tiempos no directamente indispensables, en particular los tiempos de espera, de preparaciones y de trnsito.
Cero averas o cero tiempos inoperativo. Evitar cualquier retraso por fallo de los equipos durante las horas de trabajo.
Cero papel o cero burocracia. El JIT en su lucha continua por la sencillez y eliminacin de costos superfluos, entabla una batalla permanente contra la fbrica oculta. En este sentido intenta eliminar cualquier burocracia de la empresa.
Cero stocks. Compara a la empresa con un barco que navega tranquilamente por un ro plagado de rocas (problemas), un nivel adecuado de los inventarios (nivel de agua), podr conseguir que la empresa navegue plcidamente. La filosofa JIT lucha contra cualquier poltica de empresa que implique mantener altos inventarios al considerar a los stocks como el derroche ms daino.
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Agradecimiento
Agradecerle por su paciencia, tiempo y esfuerzo para ensearnos los temas
de esta asignatura nunca est de ms, hay profesores que simplemente
tienen vocacin para ensear y usted es uno de esos profesores con los que
me he encontrado ya al final de mi carrera, no me queda nada ms que
seguir desendole todo el xito tanto en el mundo futuro como en su vida
personal.
Se despide fraternalmente,
Angelo Pagonis.