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Octava edición. Administración de Producción y Operaciones: Manufactura y servicios. Presentación en PowerPoint del Capítulo 13 Proyección. Chase Aquilano Jacobs. Irwin/McGraw-Hill. The McGraw-Hill Companies, Inc., 1998. Capítulo 13 Proyección. Administración de la demanda
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Octava edición Administración de Producción y Operaciones:Manufactura y servicios Presentación en PowerPoint del Capítulo 13 Proyección Chase Aquilano Jacobs Irwin/McGraw-Hill • The McGraw-Hill Companies, Inc., 1998
Capítulo 13Proyección • Administración de la demanda • Técnicas cuantitativas en la proyección • Proyección del promedio de movimiento simple y ponderado • Ajuste exponencial • Regresión lineal simple 2
Demanda independiente Demanda dependiente A C(2) B(4) D(2) E(1) D(3) F(2) Administración de la demanda 3
Demanda independiente • Asume un papel activo para influenciar la demanda • Asume un papel pasivo y simplemente responde a la demanda 4
Tipos de proyección • Cualitativa (de juicio) • Cuantitativa • Análisis de series de tiempo • Proyección casual • Modelos de simulación 5
x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Componentes de la demanda ¿Qué pasa aquí? x Ventas 1 2 3 4 Año 6
Una tendencia no vale la pena • Comience por identificar la tendencia • ¿Cuál es la tendencia en la venta de computadores personales? • ¿Existen efectos estacionales, factores cíclicos u otros eventos predichos que pudieran afectar las ventas de computadores personales? 7
Técnicas cualitativas en la proyección • Proyección fundamental • Investigación de mercado • Consenso de grupo 8
Técnicas cualitativas en la proyección • Criterio ejecutivo • Analogía histórica • Método Delphi 9
Método Delphi l.Escoger a los expertos que van a participar. Debe haber una variedad de personas con conocimientos en las diferentes áreas. 2. A través de un cuestionario (o E-mail), obtener las proyecciones (y cualesquiera premisas o calificaciones para las mismas) de todos los participantes. 3. Resumir los resultados y redistribuirlos a los participantes junto con las nuevas preguntas apropiadas. 10
Método Delphi 4. Resumir de nuevo, refinar las proyecciones y condiciones y desarrollar nuevas preguntas. 5. Repetir el paso cuatro si es necesario. Distribuir los resultados finales a todos los participantes. 11
Aplicaciones de la proyección de juicio Compañías pequeñas y grandes Ventas Ventas bajas altas < $100M > $500M Técnica Opinión del gerente 40.7% 39.6% Jurado de opinión ejecutiva 40.7% 41.6% Compuesto de fuerza laboral 29.6% 35.4% Cantidad de empresas 27 48 Fuente: Nada Sanders y Karl Mandrodt (1994) “Practitioners Continue to Rely on Judgmental Forecasting Methods Instead of Quantitative Methods,” en Interfaces, vol. 24, núm. 2, pp. 92-100. 12
Ventas Ventas bajas bajas < $100M > $500M Técnica Promedio del movimiento 29.6% 29.2% Proyección de línea directa 14.8% 14.6% Naive 18.5% 14.6% Ajuste exponencial 14.8% 20.8% Regresión 22.2% 27.1% Simulación 3.7% 10.4% Descomposición clásica 3.7% 8.3% Box-Jenkins 3.7% 6.3% Cantidad de empresas 27 48 Fuente: Nada Sanders y Karl Mandrodt (1994) “Practitioners Continue to Rely on Judgmental Forecasting Methods Instead of Quantitative Methods,” en Interfaces, vol. 24, núm. 2, pp. 92-100. Aplicaciones de la proyección cuantitativaCompañías pequeñas y grandes 13
Análisis de las series de tiempo Seleccione un modelo con base en: 1. El horizonte de tiempo para realizar la proyección 2. La disponibilidad de los datos 3. La exactitud requerida 4. El tamaño del presupuesto de producción 5. La disponibilidad del personal calificado 14
Promedio de movimiento simple • Elabore una proyección del promedio de movimiento a 3 y a 6 semanas para la demanda. • Suponga que sólo tiene 3 y 6 semanas de datos reales sobre la demanda para las proyecciones respectivas. Semana Demanda 1 650 2 678 3 720 4 785 5 859 6 920 7 850 8 758 9 892 10 920 11 789 12 844 15
Semana Demanda 3 sem. 6 sem. 1 650 2 678 3 720 4 785 682.67 5 859 727.67 6 920 788.00 7 850 854.67 768.67 8 758 876.33 802.00 9 892 842.67 815.33 10 920 833.33 844.00 11 789 856.67 866.50 12 844 867.00 854.83 16 Irwin/McGraw-Hill • The McGraw-Hill Companies, Inc., 1998
1000 900 Demanda 800 Demanda 3 sem. 700 6 sem. 600 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Semana 17 • The McGraw-Hill Companies, Inc., 1998 Irwin/McGraw-Hill
Sem. Dem. 1 820 2 775 3 680 4 655 5 620 6 600 7 575 Ejercicio para la clase • Elabore una proyección del promedio de movimiento a 3 y 5 semanas para la demanda. • Suponga que sólo tiene 3 y 5 semanas de datos reales sobre la demanda para las proyecciones respectivas. 18
Ejercicio para la clase (solución) Semana Demanda 3 sem. 5 sem. 1 820 2 775 3 680 4 655 758.33 5 620 703.33 6 600 651.67 710.00 7 575 625.00 666.00 19
Sem. Dem. 1 650 2 678 3 720 4 Promedio de movimiento ponderado Determine la proyección del promedio de movimiento ponderado de 3 periodos, para el 4. Ponderaciones: t-1 .5 t-2 .3 t-3 .2 20
Solución Sem. Demanda Proyecc. 1 650 2 678 3 720 4 693.4 21
Ejercicio para la clase Determine la proyección del promedio de movimiento ponderado de 3 periodos, para el periodo 5. Ponderaciones: t-1 .7 t-2 .2 t-3 .1 Sem. Demanda 1 820 2 775 3 680 4 655 22
Sem. Dem. Proyecc. 1 820 2 775 3 680 4 655 5 672 Solución 23
Ajuste exponencial • Premisa: Las observaciones más recientes tienen el mayor valor de predicción. • Por tanto, se le debe dar más peso a los periodos más recientes al hacer la proyección. Ft = Ft-1 + a(At-1 - Ft-1) 24
Ejemplo de ajuste exponencial • Determine las proyecciones de ajuste exponencial para los periodos del 2 al 10, usando a = .10 y a = .60. • F1=D1 Sem. Demanda 1 820 2 775 3 680 4 655 5 750 6 802 7 798 8 689 9 775 10 25
0.1 0.6 Sem. Demanda 1 820 820.00 820.00 2 775 820.00 820.00 3 680 815.50 820.00 4 655 801.95 817.30 5 750 787.26 808.09 6 802 783.53 795.59 7 798 785.38 788.35 8 689 786.64 786.57 9 775 776.88 786.61 10 776.69 780.77 26 Irwin/McGraw-Hill • The McGraw-Hill Companies, Inc., 1998
900 800 Dem. Demanda 700 0.1 0.6 600 500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Semana Efecto de a en la proyección 27
Ejercicio para la clase Determine las proyecciones de ajuste exponencial para los periodos del 2 al 5 usando a = .50 Sea F1 = D1 28
0.5 Sem. Dem. 1 820 820.00 2 775 820.00 3 680 797.50 4 655 738.75 5 696.88 Ejercicio para la clase (solución) 29
» 1 MAD 0.8 desviaciones estándar » 1 desviación estándar 1.25 MAD Errores de proyección • Estudie la fórmula un momento • Ahora, ¿qué le dice la MAD? 30
Mes Venta Proyecc. 1 220 n/a 2 250 255 3 210 205 4 300 320 5 325 315 Ejemplo: MAD Determine la MAD para los 4 periodos de proyección 31
Mes Venta Proyecc. Error abs. 1 220 n/a 2 250 255 5 3 210 205 5 4 300 320 20 5 325 315 10 40 Solución 32
RSFE Suma continua de los errores de proyección TS = = MAD Desviación media absoluta Señal de rastreo • ¿El promedio proyectado mantiene relación con algún cambio genuino hacia arriba o hacia abajo? 33
40 35 Ventas 30 25 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Periodo ¿De qué se percata? 34
Modelo de regresión lineal simple Yt = a + bx • b es similar a la pendiente. Sin embargo, ya que se calculó con la variabilidad de los datos en mente, su expresión no es tan precisa como nuestra noción usual de la pendiente. Y 0 1 2 3 4 5 x (semanas) 35
Ejemplo de una ecuación de regresión Semana Ventas 1 150 2 157 3 162 4 166 5 177 Elabore una ecuación de regresión para predecir las ventas con base en esos cinco puntos. 37
Sem. Sem.*Sem. Venta S Sem.*Vta. 1 1 150 150 2 4 157 314 3 9 162 486 4 16 166 664 5 25 177 885 3 55 162.4 2499 Prom. Suma Prom. Suma 38 Irwin/McGraw-Hill • The McGraw-Hill Companies, Inc., 1998
y = 143.5 + 6.3t 180 175 170 165 Ventas 160 Ventas 155 Proyecc. 150 145 140 135 1 2 3 4 5 Periodo 39 Irwin/McGraw-Hill • The McGraw-Hill Companies, Inc., 1998