Gestión de Recursos Ejercicio 1) "Pronósticos de Jarabe de Maíz de Alta Fructosa" 04 - Pronósticos Usted ha sido recientemente incorporado a una empresa que provee de Jarabe de Maíz de Alta Fructosa a una importante serie de clientes productores de bebidas gaseosas, aguas saborizadas y jugos. Sus conocimientos de Pronósticos han sido determinantes para su contratación, de modo que usted quiere lucirlos en el próximo meeting de ventas. Según usted ha aprendido en este corto tiempo en su nueva empresa, las ventas de JMAF son estacionales, encontrándose los picos de ventas durante el verano. A raíz de esto, la forma más satisfactoria de desglosar las ventas es bimestralmente. Por este motivo, se le ha pedido que realice un pronóstico de las ventas para el próximo año basándose en las ventas de años anteriores, con el objetivo de trasladar esta información al Gerente de Producción, el cuál deberá coordinar los planes de elaboración del JMAF. Es importante no generar excesivo stock, ya que al ser el JMAF una solución de hidratos de carbono, es susceptible a la degradación orgánica en lapsos cortos de tiempo. Por otro lado, en caso de quebrar stock en un período de alta demanda le haría perder mucho dinero, prestigio y seguramente su reciente empleo. Para hacer frente a esta situación, le han acercado el registro de ventas de los últimos años. Ventas de JMAF en miles de toneladas BIMESTRE AÑO 1 2 3 4 5 PRIMERO 9000 9150 8500 10270 9100 SEGUNDO 6540 7220 7890 8430 7560 TERCERO 5500 4750 6060 7030 5900 CUARTO 4020 4200 3960 5650 4150 QUINTO 6310 6350 5000 7110 6030 SEXTO 8010 7820 8540 9030 7950 Demanda media Bimestral Demanda total bimestral media: Utilizando las diferentes herramientas de pronósticos, haga una estimación de las ventas para el año 6 Enfoque simple: Media simple: Media móvil con n=3: Media móvil ponderada: con 70% para t1 y 30% para t2 Suavización exponencial: a : 0,5 a : 0,2 Mton / bimestre Mton / bimestre Mton / bimestre Mton / bimestre Mton / bimestre Mton / bimestre Con a = 0,5: Año Ft At Error Con a = 0,2: Año Ft At Error 0 6100 6190 90 1 2 3 4 5 6 0 6100 6190 90 1 2 3 4 5 6 Suavización exponencial con ajuste de tendencia: a : 0,5 Año Ft At Tt FIT t 0 6100 6190 220 6320 Error SAEP Módulo del error DAM Señal de Rastreo b : 0,4 1 2 3 Mton / bimestre 4 5 6 Una vez elegido uno de los pronósticos bimestrales, puede utilizarse el método estacional multiplicativo para calcular la demanda bimestre por bimestre. por bimestre. Método estacional multiplicativo: Promedio bimestral esperado en año 6 b1. D1. c1. D1. a2) Ambos promedios están centrados en el valor D1 Año1 Año2 Año3 Año4 Año5 BIMESTRE Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto VENTAS 9000 6540 5500 4020 6310 8010 9150 7220 4750 4200 6350 7820 8500 7890 6060 3960 5000 8540 10270 8430 7030 5650 7110 9030 9100 4560 5900 4150 6030 7950 Promedio 1 Promedio 2 Promedio Indice est. BIMESTRE Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto Por media movil centrada Por media semanal simple Diferencia % . c1. f1) PROMEDIO Promedio 2 = (b1. f1.AÑO 1 2 3 4 5 Demanda bimestral media Indice estacional Pronóstico año 6 PRIMERO 9000 9150 8500 10270 9100 SEGUNDO 6540 7220 7890 8430 7560 BIMESTRE TERCERO CUARTO 5500 4020 4750 4200 6060 3960 7030 5650 5900 4150 QUINTO 6310 6350 5000 7110 6030 SEXTO 8010 7820 8540 9030 7950 Media total bimestral Adicional: Modelo estacional multiplicativo. Recordar que si se trata de un número par de observaciones (Como en el caso de seis bimestres) se deberá utilizar el promedio entre los dos cálculos "centrados desfasados" Promedio 1 = (a1. e1. e1. con media móvil centrada Una vez realizado el pronóstico mediante el modelo estacional multiplicativo. se puede refinar el cálculo mediante los índices estacionales con promedios móviles centrados. .04 . ontrándose los picos de ventas durante ble a la degradación orgánica cular la demanda bimestre por bimestre.Pronósticos os en el próximo meeting de ventas. Media total bimestral . 5 Año Ft At Tt FIT t 0 6100 6190 220 6320 Error SAEP Módulo del error DAM Señal de Rastreo b : 0.65 1018.00 6506.56 6781.61 0 6100 6190 90 1 6118.00 152. Ventas de JMAF en miles de toneladas BIMESTRE TERCERO CUARTO 5500 4020 4750 4200 6060 3960 7030 5650 5900 4150 AÑO 1 2 3 4 5 PRIMERO 9000 9150 8500 10270 9100 SEGUNDO 6540 7220 7890 8430 7560 QUINTO 6310 6350 5000 7110 6030 SEXTO 8010 7820 8540 9030 7950 Demanda media Bimestral 6563.2: Año Ft At Error 0 6100 6190 90 1 6145.85 -0.00 6449.33 188.17 6581.67 -459. Es importante no generar excesivo stock.67 374.00 7120.61 6692.33 114.00 7123. las ventas de JMAF son estacionales.29 364. en caso de quebrar stock en un período de alta demanda le haría perder mucho dinero.37 127. A raíz de esto.30 -0.29 808.67 111.00 6563.33 1.13 7920.50 3 6467.00 1562.00 1356.71 1018. ya que al ser el JMAF una solución de hidratos de carbono. el cual deberá coordinar los planes de elaboración del JMAF.15 2.92 488.87 .92 6658.17 6581.36 5 7274.17 Mton / bimestre Mton / bimestre Mton / bimestre Mton / bimestre a : 0.60 3 6281.00 6563.4 1 6255. Para hacer frente a esta situación. Por este motivo.33 194.33 445.88 5 7241.22 4 7410.5: Año Ft At Error Con a = 0.Pronósticos Ejercicio 1) "Pronósticos de JMAF" Usted ha sido recientemente incorporado a una empresa que provee de Jarabe de Maíz de Alta Fructosa a una importante serie de clientes productores de bebidas gaseosas.18 Suavización exponencial con ajuste de tendencia: a : 0.10 -1.2 7011.Gestión de Recursos 04 .33 2 6207.13 158.33 418.35 6658.80 6781.67 355.00 6563. de modo que usted quiere lucirlos en el próximo meeting de ventas.42 4 6563.07 6901.18 Mton / bimestre Mton / bimestre Con a = 0. la forma más satisfactoria de desglosar las ventas es bimestralmente.75 7432.00 6781.07 6581.87 Mton / bimestre 3 6652.92 -176.67 6658.64 7920.67 216.33 114.03 -141. se le ha pedido que realice un pronóstico de las ventas para el próximo año basándose en las ventas de años anteriores. aguas saborizadas y jugos.58 -984.87 6723.33 6581.64 182.00 114.90 6 7011. con el objetivo de trasladar esta información al Gerente de Producción. es susceptible a la degradación orgánica en lapsos cortos de tiempo.33 7920. Según usted ha aprendido en este corto tiempo en su nueva empresa.61 146. prestigio y seguramente su reciente empleo.43 6749. puede utilizarse el método estacional multiplicativo para calcular la demanda bimestre por bimestre.5 a : 0.86 6 6692. encontrándose los picos de ventas durante el verano.74 5 6669. haga una estimación de las ventas para el año 6 Enfoque simple: Media simple: Media móvil con n=3: Media móvil ponderada: con 70% para t1 y 30% para t2 Suavización exponencial: 6781.61 -209.94 -182.59 6840.85 6781.33 376. le han acercado el registro de ventas de los últimos años.67 6901 Demanda total bimestral media: Utilizando las diferentes herramientas de pronósticos.21 2 7432.37 -27.67 227.33 114.33 190.67 6901.35 4 6357.99 6658. Sus conocimientos de Pronósticos han sido determinantes para su contratación.27 984.73 7766.03 141.26 7920.87 6 Una vez elegido uno de los pronósticos bimestrales. Método estacional multiplicativo: Promedio bimestral esperado en año 6 BIMESTRE 7432.33 2 6354. Por otro lado. 67 6606.85 6298. e1.67 Promedio 6575.58 0. c1. .9 -7.50 7402.33 7920.00 7080.64 0.40 1.33 6953.17 7822.21 1. 0.67 6371.19 0.33 6658.00 0.00 6639.20 TERCERO 5500 4750 6060 7030 5900 5848.09 0.9 0.67 6606.. se toma como índice estacional al promedio de los índices estacionales que se fueron calculando con media móvil centrada.93 BIMESTRE Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto Por media movil centrada 1.76 SEXTO 8010 7820 8540 9030 7950 8270.37 SEGUNDO 6540 7220 7890 8430 7560 7528.33 1.33 7205. Recordar que si se trata de un número par de observaciones (Como en el caso de seis bimestres) se deberá utilizar el promedio entre los dos cálculos "centrados desfasados" Promedio 1 = (a1.00 6891.33 6585.71 CUARTO 4020 4200 3960 5650 4150 4396.90 1.64 0.33 6538.61 0.25 1.89 1.34 0.4 0.AÑO 1 2 3 4 5 Demanda bimestral media Indice estacional Pronóstico año 6 PRIMERO 9000 9150 8500 10270 9100 9204.67 6641.92 0.81 QUINTO 6310 6350 5000 7110 6030 6160.72 0..00 0.33 6650.64 4734.00 7725.67 6281.86 0.96 1.85 0.00 6891.1 1. Si bien este método es más refinado. e1.17 7345.00 6803.00 6803.33 6763.67 6473.83 6998.17 6694.33 6585.00 6597.00 7725.33 6658.89 0.50 7879.67 6551.33 6581.83 7662.50 6527.67 Promedio 2 6588.33 7043.67 7838. las diferencias que presenta no son tan significativas. con media móvil centrada Una vez realizado el pronóstico mediante el modelo estacional multiplicativo.09 8108. D1.83 6645.67 6641.67 6613.97 1.67 6576.17 6591.38 Media total bimestral 6901 Adicional: Modelo estacional multiplicativo.10 0.09 0. c1.39 1.67 6613.89 6634.67 6461.5 Entonces.67 6610.20 1.33 6538.00 7486.17 1.33 6701.00 0.17 6783.70 0.67 6461.33 6701.95 1.67 6473.29 1.33 6953.33 6588. se puede refinar el cálculo mediante los índices estacionales con promedios móviles centrados. a2) Ambos promedios están centrados en el valor D1 Año1 Año2 Año3 Año4 Año5 BIMESTRE Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto Primero Segundo Tercero Cuarto Quinto Sexto VENTAS 9000 6540 5500 4020 6310 8010 9150 7220 4750 4200 6350 7820 8500 7890 6060 3960 5000 8540 10270 8430 7030 5650 7110 9030 9100 4560 5900 4150 6030 7950 Promedio 1 6563.02 0.33 7124. f1. Se podrá elegir en función de la solución de compromiso que elijan entre sofisticación y simplicidad.83 6598.33 6763.67 6576.33 7920.20 8907.20 Diferencia % 0.00 1. f1) PROMEDIO Promedio 2 = (b1.67 Indice est.35 1. b1.83 6766.64 0.22 Por media semanal simple 1.50 6985.00 1.7 1.33 7205.00 7486. D1.33 6805.33 9913.50 6529.33 6581.00 7080.72 0.00 1.67 7838.33 7043.71 1. 1 6.3 8.1 10.8 11.0 9.3 Semana At Ft Error 0 12.9 15.1 15.1 20.3 4 13. según le comentó.10 1 periódicos / día 2 3 4 5 . editor del diario 'El Profeta" pide asesoramiento para pronosticar la tirada de cada día porque.2 9.Ejercicio 2) Angel Freire I Suavización exponencial Angel Freire. a = 0.90 -0.2 19.6 2 14.10 1 miles de periódicos / día 2 3 4 5 a = 0. Ud le pide un detalle de las ventas del último mes.4 11.0 21. De esta manera podrá comprar los insumos que considere indispensables.90 -0.1 11.9 10. para poder tener información suficiente al momento de opinar.0 7.80 12.5 Valores en miles de ejemplares periódicos / día a) Semana 5 según el actual pronóstico del Sr.9 12.9 10.7 12.7 3 12.9 14. Freire deberá imprimir la semana 5. Semana Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado Domingo Demanda semanal media Demanda mensual media 1 13.80 12.9 7. reconoce la necesidad de establecer un criterio serio para la impresión de sus diarios ya que actualmente suele imprimir lo mismo que la semana anterior. y eso lo deja mal parado.9 Semana At Ft Error 0 12.3 20.0 10. miles de periódicos / día b) Utilizando los diferentes criterios de pronósticos que ha aprendido puede ir sugiriendo la cantidad de periódicos que el Sr.9 16. pero nunca se sabe donde puede terminar el asesoramiento (Sobre todo si no le cobramos nada y se lo hacemos de pura onda) Datos de venta del mes de Enero. Freire.8 10. Según los datos aportados el primer objetivo es reconocer las impresiones para la semana siguiente. 5 0.1 15. Esto aplica para elegir entre cualquier método de pronósticos.50 Tt 0.8 Valores en miles de ejemplares periódicos / día Suavización exponencial con ajuste de tendencia Como escoger los parámetros más acertados? Se debe calcular el valor de DAM y la evolución de la señal de rastreo.50 FIT t 14.9 21. pero con diferentes parámetros.5 4 11.0 11. fueron modificados los datos iniciales (semana 0) b) .9 10. Angel Freire le pide ayuda nuevamente para pronosticar la tendencia de ventas del diario "El Profeta". En este caso en particular.2 3 11.5 10.9 10.4 12. Ventas del mes de Marzo Semana Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado Domingo Demanda semanal media Demanda mensual media 1 11.5 0. lo utilizaremos como criterio para elegir dentro de un mismo método.00 Error -1.50 Ft 13.4 10.de errores Modulo del Error DAM Señal de rastreo Atención: del enunciado original.5 16.0 7.6 2 11. Se proponen los siguientes parámetros a) Caso 1) a= b= 0.4 20.50 Tt 0.9 12.7 10.6 12.Ejercicio 3) Angel Freire II Ajuste de tendencia Debido al éxito de los consejos dados respecto a los pronósticos semanales.9 10.2 1 2 3 4 5 Semana 0 At 12. fueron modificados los datos iniciales (semana 0) Caso 2) a= b= 0.2 13.50 Ft 13.50 Sumat.50 FIT t 14.6 1 2 3 4 5 Semana 0 At 12.0 16.3 21.1 10.1 21.de errores Modulo del Error DAM Señal de rastreo Atención: del enunciado original.00 Error Sumat.1 15.1 7.6 8.5 7. Según reconoce en el último mes ha comenzado a ganar mayor porción del mercado (MARKET SHARE) Por tal motivo propone como herramienta de pronóstico "eficaz" alguna que ajuste dicha tendencia. Modelo estacional multiplicativo Promedio diario esperado en semana 5 Semana Lunes Martes Miércoles Jueves Viernes Sábado Domingo Demanda mensual media 1 2 3 4 Demanda Índice estacional estacional media 5 periódicos / día .