3.3 MODELOS DE PLANEACION DE LA PRODUCTIVIDAD A CORTO PLAZO Uno de los enfoques que se sugieren para planear la productividad en las empresas es pronosticar o estimar el nivel de la productividad total en periodos futuros basándose en el desempeño histórico. A este respecto se han desarrollado cinco modelos de pronósticos. 1. – Modelo de productividad parcial ponderada 2. – Modelo del árbol de evaluación de la productividad (AEP) 3. – Modelo de tendencia lineal 4. – Modelo de evaluación de la productividad comparativo 5. – Modelo de variación estacional Debe hacerse hincapié" en que el modelo de tendencia lineal y el de variación estacional se usan ampliamente en problemas de pronósticos y que la teoría que lo respalda está" bien establecida (consultar Johnson and Montgomery [1974]), No a presentan aquí como ideas nuevas, sino como conceptos aplicables al planear lo cambios en la productividad en periodos futuros. Nuestra intención al incluirlos e proporcionar una guía básica para facilitar el trabajo del planeador de productividad cuando se enfrente a un conjunto de datos de productividad que exhibe una tendencia especifica. 3.3.1 Modelo de productividad parcial ponderada. Ventajas de este método: 1. – Como la productividad total se puede expresar en términos de la productividad parcial respecto a cualquiera de los cinco factores de insumo específicos, no es necesaria una recolección detallada de datos de otros factores de insumo. 2. – Los cálculos excesivos también se evitan ya que la empresa tiene que cuantificar só1o los insumos específicos tangibles bajo consideración y conocer su proporci6n con respecto a los insumos tangibles totales. 3.3.2 Modelo del árbol de evaluación de la productividad (AEP) Este modelo emplea el árbol de evaluación de la productividad (AEP) descrito anteriormente en el inciso 3.1 Ventajas de este modelo: 1. – Como la planeación para el periodo que viene se basa en las condiciones actuales de la empresa con la disponibilidad de los valores reales de La utilidad del AEP estriba en el hecho de que se conocen cuantas combinaciones distintas de cambios en la producción y los insumos pueden llevar a la misma condición de cambio en la productividad total. 2. en donde se ilustran con ejemplos numéricos. Por ejemplo. Árbol de evaluación de la productividad . este árbol se puede usar tanto en la evaluación de la productividad como en la planeación. según la productividad total (de un producto) en el periodo t . Si se considera t como el periodo actual. Por otro lado. t .3). = 0 o PTit > 0. o una de las cinco combinaciones de ∆ Oit y ∆ Iit para disminuir la productividad total. Así.1 será el periodo pasado y se puede observar que ∆ Oit puede ser >0.1. Al ignorar las trayectorias no factibles de la figura (9. las 22 trayectorias factibles se muestran en la tabla. existen ocho maneras diferentes (las trayectorias numeradas del 1 al 8 en la figura (9. la administración obtiene información para mejorar la productividad en ese periodo. se observa que en el periodo t -1 o bien PTit. una de las nueve combinaciones de ∆ Oit y ∆ Iit para aumentar la productividad total. =0. ARBOL DE EVALUACION DE LA PRODUCTIVIDAD (AEP) Las trayectorias factibles de un conjunto más general de trayectorias en los que se llama árbol de evaluación de la productividad (AEP).producción e insumos.3) en las que esta productividad total se puede conservar igual en el periodo t. La implicación de este fenómeno en la vida real es que una empresa puede elegir una de las ocho combinaciones para ∆ Oit y ∆ Iit para mantener la misma productividad.3) muestra los cambios teóricamente posibles en la producción y los insumos que dan como resultado cambios en la productividad total. o <0 e Iit puede ser >0 o =0 para cada una de estas condiciones. 9. Haciendo referencia a la figura. PTit-1 > 0 es posible solo bajo una condición: cuando tanto Oit-1 > 0 como Iit-1 > 0. El que PTit-1 = 0 es posible ya sea cuando Oit-1 = 0. Iit-1 > 0. – Este método se puede controlar mejor conforme se van haciendo los pronósticos respecto a los valores existentes. Iit-1 = 0 o cuando Oit-1 = 0. Este árbol (Fig. – Intuitivamente la administración desearía aumentar su productividad a una tasa dada y este método puede pronosticar este incremento suponiendo una tendencia lineal. el suavizamiento exponencial doble es un método adecuado para pronosticar la productividad total en el periodo venidero. 3.4 Modelo de evaluación de la productividad comparativo Este modelo incluye los conceptos desarrollados en los dos modelos anteriores: el Árbol de la Evaluación de la Productividad (AEP) y la planeación mediante Suavizamiento Exponencial Doble (SED). La mayoría de las empresas tienen un paquete de computadora para este propósito. – El método es objetivo ya que se dedujo minimizando la suma de los cuadrados del término error.3. 3. El modelo de SED se apoya en la fuerza . y se usa en muchos otros problemas de pronósticos. Ventajas de este modelo.3 Modelo de tendencia lineal usando suavizamiento exponencial doble (SED) Si los valores de la productividad total observados en el pasado revelan una tendencia lineal. – Los pronósticos para un número deseado de intervalos de tiempo futuros se pueden hacer al inicio de un horizonte de planeación dado.3. 1. 2.3. 1. – Puede tomar en cuenta la variación estacional y la tendencia lineal simultáneamente. en este modelo comparativo se sugiere que se usen ambos métodos y que después se comparen entre sí para que la administración obtenga lo mejor de ambos. 2. implica un poco de subjetividad. de una manera más objetiva. por la naturaleza de su definición. 2. aun al principio del horizonte de planeación. Las variaciones estaciónales en los pronósticos pueden tomarse en cuenta con varios métodos. – Se puede encontrar valores de productividad para cada intervalo de tiempo. Ventajas de este enfoque comparativo. 3. En otras palabras. Desventajas de este modelo. Cuando el administrador o quien realiza la planeación de una empresa desean ejercer un control estricto sobre el mejoramiento de la productividad. Ventajas de este modelo.de la técnica de suavizamiento exponencial. puede quedar afectada estacionalmente por los cambios en la fuerza de trabajo. 2. el método que da la varianza mínima entre los valores de productividad reales y planeados en los periodos futuros debera emplearse para la evaluación y planeación posteriores. el suministro de materiales y el suministro de energía. uno de los cuales fue presentado por Johnson y Montgomery [1974] como el método de Winter. el valor de la constante de suavizamiento se puede actualizar comparando las tendencias en los modelos AEP y SED. Sin embargo. el modelo del AEP ofrece una herramienta mucho mis sencilla pero realista. que se utiliza en muchos problemas de pronósticos. – Como el modelo es heurístico.3. puesto que toma en cuenta la disponibilidad real de insumos al tiempo que establece metas para los niveles de productividad de los productos individuales y de la empresa completa. . En este modelo se usa el método de Winter que fue desarrollado en forma heurística y aplicado a la planeación de la productividad. – Si se prefiere el método de SED. – El porcentaje de variación determinado por los dos métodos puede servir como guía en las decisiones de la administración. 1. – Entre los dos métodos se puede elegir el que mejor se ajuste a las necesidades de la empresa. 3.5 Modelo de variación estacional usando método winter El concepto de variaciones cíclicas o "estaciónales" es pertinente en el estudio del tema de planeación ya que la productividad. – Puede ser un problema elegir constantes apropiadas de suavizamiento tanto de α como β. 1.