Capitulo 4 - created from Mind Map

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¿QUÉ ES PRONÓSTICAR?

MÉTODOS DE MINÍMOS CUADRADOS

VARIACIONES CÍCLICAS EN LOS DATOS

MÉTODOS ASOCIATIVOS DE PRONÓSTICOS

USO DE ANÁLISIS DE REGRESIÓN

ERROR ESTADÁR DE ESTIMACIÓN

COEFICIENTE DE CORRELACIÓN

arte y ciencia en la cual se pueden predecir futuros en donde se emplean datos históricos y modelos matemáticos

Horizontes de tiempo del pronóstico

INFLUENCIA DE LA VIDA DE UN PRODUCTO

TIPOS DE PRONOSTICOS

LA IMPORTANCIA ESTRATÉGICA DEL PRONÓSTICO

7 PASOS EN EL SISTEMA DE PRONÓSTICO

ENFOQUE DE PRONÓSTICOS

PRONÓSTICOS DE SERIES DE TIEMPO

Existen 2 tipos de enfoques

ENFOQUE CUALITATIVO

Utilizan factores como la intuición, las emociones, experiencias personales para llegar a un pronóstico

ENFOQUE CUANTITATIVO

UTILIZAN UNA VARIEDAD DE MODELOS MATEMÁTICOS QUE SE APOYAN EN DATOS HISTÓRICOS CAUSALES PARA PRONOSTICAR LA DEMANDA

Se consideran 4 técnicas

1. Jurado de opinión ejecutiva

2. Método Delphi

3. Composición de fuerza de ventas

4. Encuesta en el mercado de consumo

Se dividen en 5 métodos de pronósticos los cuales se dividen en 2 categorías

Modelos de series de tiempo

Observan lo que ha ocurrido en un periodo de tiempo y usan una serie de datos historicos para hacer pronósticos

Modelo asociativo

incorporan variables o factores que puedan influir en la cantidad por pronósticar

1. Enfoque intuitivo

La forma más simple de pronosticar es suponer que la

demanda del siguiente periodo será igual a la demanda del periodo más reciente

es el modelo

de pronóstico más efectivo en costos y más eficiente con respecto al objetivo

2. Promedios móviles

Usa un grupo de datos reales para generar un pronóstico. Son útiles si podemos suponer que la demanda del mercado permanecerá estable en el tiempo

3. Suavizamiento exponencial

un sofisticado método de pronóstico de promedios

móviles ponde- rado que sigue siendo bastante fácil de usar. Implica mantener

muy pocos registros de datos

históricos

4. Proyección de tendencias

Se ajusta a un recta de tendencia una seria de datos historticos y despues proyecta una recta para el futuro y obtener pronósticos

5. Medicion del error del pronostico

5. Regresión lineal

Basada en una secuencia de tiempo donde hay datos puntuales ( semanales, mensuales, trimestrales, etc) por ejemplo las ventas de los Nike Air Jordans

DESCOMPOSICIÓN DE UNA SERIE DE TIEMPO

Consta de 4 componentes

1. La tendencia

es el movimiento gradual, hacia

arriba o hacia abajo, de los datos en el tiempo

2. La estacionalidad

es un patrón de datos que

se repite después de un periodo de días, semanas, meses o trimestres

3. Los ciclos

son patrones, detectados en los datos,que ocurren cada cierta cantidad de años

4. Las variaciones aleatorias

son “señales” generadas en los

datos por casualidad o por situaciones inusuales

Se dividen en 3

El pronóstico a mediano plazo se diferencia de los otros 2 por

Pronostico a corto plazo

Pronostico a mediano plazo

Pronostico a largo plazo

Es entre 3 meses y 1 año

Es entre 3 meses y 3 años

Es de 3 años o mas

1. Los a mediano y largo plazo manejan aspectos mas generales

2. El pronóstico a corto plazo emplea metodologías diferentes como, técnicas matemáticas, promedios móviles y extrapolación de tendencias

3. Los pronósticos a corto plazo tienden a ser mas precisos que los de alargo plazo

Es uno de los factores que debe considerarse cuando se desarrolla un producto

Cuenta con 4 etapas

1. INTRODUCCION

2. CRECIMIENTO

3. MADUREZ

4. DECLINACIÓN

1. Los pronósticos económicos

2. Los pronósticos tecnológicos

3. Los pronósticos de la demanda

Es la única estimación de la demanda hasta que se conoce la demanda real

Para ello se calcula el efecto del pronóstico en las siguientes areas

1. Recursos humanos

2. Capacidad

3. Administración de la cadena de suministro

1. Determinar el uso del pronóstico

Los 7 pasos sirven para iniciar de forma sistemática, diseñar e implementar un sistema de pronósticos

2. Seleccionar los aspectos que se deben pronosticar

3. Determinar el horizonte de tiempo del producto

4. Seleccionar los modelos de pronóstico

5. Recopilar los datos necesarios para elaborar el pronóstico

6. Realizar el pronóstico

7. Validar e implementar los resultados

Pero cada compañía enfrenta varias realidades

1. Los pronósticos casi nunca son perfectos

2. Las técnicas de pronósticos suponen existencias no reales en el sistema

3. Los pronósticos son todos diferentes y uno son mas precisos que otros

Siempre graficar datos

No predecir periodos lejanos

Desviaciones casi siempre alrededor de la recta

CICLOS

PRONÓSTICOS DE VARIACIONES

Variables

Modelo estádistico

Análisis asociativo

Análisis de regresión lineal

Variables dependientes

Variables independientes

Ecuación Y= A+BX

Estimación puntual

Desviación estándar de la estimación

No son de relación causa y efecto

Describen relaciones entre variables