Ingeniería Industrial
miércoles, 30 de agosto de 2017
miércoles, 23 de agosto de 2017
sábado, 19 de agosto de 2017
Pronósticos
Pronósticos
Es la ciencia que se encarga de predecir eventos del futuro, empleando datos históricos mediante algún tipo de modelo matemático. El pronóstico es la base de la planeación corporativa a largo plazo, los administradores de operaciones los utilizan para tomar decisiones acerca de la planeación de la producción, la programación y el inventario.
Por lo general un pronóstico se clasifica por el horizonte de tiempo futuro en tres categorías:
Enfoque cualitativo y cuantitativo
Enfoque cualitativo
Método Delphi
Enfoque cuantitativo
Promedios móviles
Promedio móvil ponderado
- · Corto plazo: su extensión de tiempo abarca hasta 1 año, se utiliza para programar la producción, decidir los niveles de producción y los niveles de mano de obra.
- · Mediano plazo: su extensión de tiempo fluctúa entre 3 meses a 3 años, se utiliza para planear las ventas y el manejo de efectivo.
- · Largo plazo: su extensión de tiempo es de 3 años o más, se utiliza para la fabricación de un nuevo bien o servicio y para investigación y desarrollo.
Siete pasos en el sistema de pronósticos de demanda o de
ventas
Los pronósticos se
analizan mediante los siete pasos básicos que se muestran a continuación:
Este sistema es
fundamental para diseñar e implementar el pronóstico, además no son perfectos,
tienen un pequeño grado de error por los factores externos que no se pueden
controlar.
Enfoque cualitativo y cuantitativo
Los pronósticos cualitativos incorporan factores como
la intuición, la experiencia del pronosticador y las emociones.
Enfoque cualitativo
Método Delphi
En este método participan tres partícipes:
·
Los que toman las decisiones
·
El personal
·
Los entrevistados
Las
personas que toman las decisiones forman equipos de 4 a 10 expertos que
desarrollan el pronóstico real, mientras que el personal recopila la
información de los cuestionarios de las encuestas hechas hacia los
entrevistados.
Estudio del mercado (Investigación de mercado)
Método sistemático para determinar el grado de interés
del consumidor externo por un producto o servicio. Ayuda a las empresas a tomar
las mejores decisiones para ofrecer un determinado producto o servicio. Se
utiliza sobre todo para buscar nuevas ideas, conocer los gustos relacionados
con los productos existentes, los productos de la competencia preferidos en una
clase en particular, etc.
Analogía de los ciclos de vida
Es el proceso mediante el cual los
productos o servicios que se lanzan al mercado atraviesan una serie de etapas
que van desde su concepción hasta su desaparición por otros más actualizados y
más adecuados desde la perspectiva del cliente.
Juicio informado
Las opiniones de un grupo
de expertos en combinación con modelos estadísticos, se unen para llegar a una
estimación grupal de la demanda.
Enfoque cuantitativo
El enfoque cuantitativo
es el que emplea métodos de series de tiempo y métodos causales. Un método de serie de tiempo es apropiado
cuando los datos históricos están restringidos a valores pasados de la variable
que se está pronosticando.
Este Método recae en dos
tipos:
Los modelos de serie de tiempo predicen bajo el
supuesto de que el futuro es una función del pasado.
Los modelos asociativos: incorporan las variables o
los factores que pueden influir en la cantidad por pronosticar.
Enfoque intuitivo
Este enfoque es el más
sencillo de pronosticar ya que determina que la demanda del siguiente periodo será
la misma del periodo anterior o el más cercano. Supongamos que una empresa de
guitarras eléctricas sus ventas del mes de Julio fueron de 102 guitarras, con
esto podemos pronosticar que para el mes de Agosto las ventas serán de 102
guitarras.
Promedios móviles
Son promedios calculados
a partir de subgrupos artificiales de observaciones consecutivas, que quiere
decir esto, que usa un número de valores de datos históricos reales para
generar un pronóstico. Mediante esta práctica tiende a suavizar las
irregularidades a corto plazo en la serie de datos.
La fórmula del promedio
móvil se representa de la siguiente manera:
En el ejemplo 1 se muestra la aplicación del método de
promedio móvil.
Ejemplo 1
Una empresa productora de
calculadoras científicas quiere hacer un pronóstico con el promedio móvil de 3
meses para determinar sus ventas para enero de 2017.
En la siguiente tabla se
muestran las unidades de calculadoras vendidas en todo el año 2016.
Pasos para resolverlo:
El problema está
indicando que se debe hacer mediante un promedio móvil de tres meses, por lo
cual se toman los tres primeros datos para emplear la formula, pero el dato
pronosticado se coloca en la siguiente casilla, por ejemplo: (154+128+147)/3=
143, el resultado se coloca abajo.
El pronóstico del mes de
enero es de 172 calculadoras, para proyectar esta demanda se utilizan las
ventas del mes de Octubre, Noviembre y Diciembre, y la ecuación queda de esta
manera: (159+173+184)/3= 172 calculadoras vendidas para el mes de Enero.
Ejercicio: Con el mismo
método, calcule la demanda para el mes de Marzo.
Solución= 177
calculadoras
Promedio móvil ponderado
Este método permite asignar
cualquier importancia a cada elemento, la elección de las ponderaciones es
arbitraria, ya que no existe una formula o algo para calcular la ponderación.
Los promedios móviles se
expresan mediante la ecuación siguiente:
Retomando el ejemplo 1,
los administradores quieren pronosticar las ventas ponderando los últimos 3
meses, dando más importancia a los meses más recientes, por ser más influyentes
en el pronóstico, y se muestran a continuación:
Sumando las ponderaciones nos da un resultado de 8 y la fórmula
para este caso es la siguiente:
Para calcular el mes de
Enero tomamos los últimos tres meses que corresponden a Octubre, Noviembre y
Diciembre utilizando las mismas ponderaciones, el resultado es el siguiente:
Utilizando el método de promedio móvil ponderado las ventas para
el mes de Enero serán de 177 calculadoras científicas.
Suavizamiento exponencial
Suavizamiento exponencial
En los métodos de
pronósticos anteriores (promedios móvil y ponderado), la principal desventaja es
la necesidad de manejar en forma continua gran cantidad de datos. En este
método, al agregar nuevos datos, se elimina la observación anterior y se
calcula el nuevo pronóstico. Implica mantener muy pocos datos históricos.
La fórmula para calcular
el suaviza miento exponencial es la siguiente:
Ejemplo 2
El ejemplo a realizar se
obtuvo del libro de Principios de Administración de Operaciones.
La tabla siguiente da el
número de unidades de sangre tipo A del hospital Woodlawn utilizo en las
últimas 6 semanas:
Calcule el pronóstico
para la semana del 12 de octubre usando el suaviazamiento exponencial con un
pronóstico de 360 para el 31 de Agosto y un α=0.2
Solución
El ejercicio nos indica
que debemos calcular el pronóstico para el 12 de Octubre, a continuación se
muestra la resolución:
Para comenzar a realizar
el problema debemos colocar el pronóstico indicado en la primera casilla, en
este caso 31 de Agosto con 360 unidades usadas, ya con esto podemos proseguir
con los pronósticos de los demás meses.
Para calcular la demanda
de la semana 12 de Octubre hacemos lo siguiente:
Utilizando el método de suavizamiento exponencial la
demanda para la semana del mes de Octubre será de 374 unidades de sangre.
Medición del error de pronóstico
La medición del error se
utiliza para calcular el error global del pronóstico. Se usan principalmente
para calcular el error mediante comparaciones con los demás modelos matemáticos
para calcular los pronósticos. Las principales medidas que se utilizan para
determinar el error son: MAD, MSE y MAPE.
Desviación absoluta media: es un indicador del
desempeño del Pronóstico de Demanda que mide el tamaño del error (absoluto) en
términos porcentuales.
Se expresa de la
siguiente manera:
Error cuadrático medio: Es una forma de evaluar
la diferencia entre un estimador y el valor real de la cantidad que se quiere
calcular. El MSE mide el promedio del cuadrado del "error", siendo el
error el valor en la que el estimador difiere de la cantidad a ser estimada.
Se expresa de la
siguiente manera:
Error porcentual absoluto medio: Mide el tamaño del error en términos porcentuales. Se calcula
como el promedio de las diferencias absolutas entre los valores pronosticados y
los reales y se expresa como porcentaje de los valores reales.
Se expresa de la siguiente manera:
Ejemplo 3
Una empresa automotriz
desea conocer las ventas que realizaran para Enero del año de 2018, más
adelante se muestra la tabla con las ventas reales de cada mes. Utilice un suaviza
miento exponencial de 0.10 y 0.20, con una demanda para el mes de enero de 19 automóviles
y utilizando la medición del error del pronóstico elija que suaviza miento es
el más factible.
Después
de calcular el suavizamiento exponencial, se prosigue a calcular el MAD
comparando los dos suavizamientos.
Se
hará uso de esta fórmula:
Aplicando la fórmula del
MAD podemos comparar el error, como se muestra enseguida:
Comparando
las MAD’S se debe elegir la del suavizamiento exponencial de 0.10, ya que su
MAD es menor a comparación de la de 0.20.
Análisis de regresión
El análisis de regresión lineal es el modelo de
pronostico más común y puede definirse como una relación funcional entre dos
variables (X y Y) y se usa para pronosticar una variable con base en la otra.
La recta de regresión lineal se representa de la siguiente
forma:
Y=
valor de la variable dependiente
A=
intersección con el eje y
B=
pendiente de la recta de regresión
X=
variable independiente
La
regresión lineal es muy útil para pronósticos a largo plazo. La regresión
lineal se utiliza tanto para pronósticos de series de tiempo como para
pronósticos de relaciones causales.
Ejemplo
4
Método
de regresión lineal
Una
empresa cervecera da a conocer las ventas de los últimos 12 trimestres de los
últimos 3 años, expresadas en miles, son las siguientes:
La empresa cervecera
quiere pronosticar las ventas para los trimestres 13, 14, 15 y 16.
Solución
En el método de mínimos cuadrados, las ecuaciones
para a y b son:
Sustituimos los datos en
la fórmula:
Ahora
para calcular las ventas de los meses 13, 14, 15 y 16, solo sustituimos el
trimestre en x:
Se pronostica que para los meses:
Método de mínimos cuadrados
El método de mínimos
cuadrados es muy similar al de regresión lineal.
Ejemplo
Se
retomara el ejercicio número 4, para encontrar su solución mediante el método
de mínimos cuadrados.
Solución:
Sustituimos los datos en
la fórmula:
La ecuación queda de la
siguiente manera:
Reto) Encuentre los
pronósticos para calcular las ventas de
los meses 13, 14, 15 y 16 e introdúzcalos en la siguiente tabla:
Click aquí abajo para los ejercicios
Bibliografía
(PÉREZ, VARGAS, Javier, Temas selectos de Administración de operaciones, 2017, México)
Historia de la Administración de las Operaciones
Historia de la Administración de las Operaciones
¿Qué es la
administración de las operaciones?
Es el conjunto de
actividades, diseños, operaciones y la mejora de los sistemas que crean valor
en forma de bienes y servicios al transformar los insumos en productos
terminados y a su vez dirige las acciones de una empresa lucrativa,
organización etc., mediante la toma de decisiones o con métodos cuantitativos y
cualitativos.
Para crear un bien y/o
servicio todas las organizaciones desarrollan las siguientes funciones:
Organización
para producir bienes y servicios
Fuente:
Elaboración propia con base en Heizer y Render (2009)
|
¿Por
qué es tan importante la Administración de las operaciones?
Según Heizer y Render (2009) para saber cómo se
producen los bienes y servicios, para comprender que hacen los administradores
de operaciones y porque es una parte muy costosa de una organización.
En otras palabras la
administración de las operaciones planea, organiza, dirige y controla la
producción de bienes y servicios.
- Abarca
tanto servicios como bienes
- Maneja eficientemente y eficazmente la Productividad
- Desempeña
un papel muy importante el éxito competitivo de una organización y/o
empresa.
Existen diez decisiones estratégicas de la
Administración de las operaciones, son las siguientes:
|
Decisiones
estratégicas de la Administración de las operaciones
Fuente: Elaboración propia con base en Heizer y Render (2009)
|
La administración de las
operaciones ha existido desde que el hombre empezó a producir bienes y
servicios, sin embargo, El campo de la AO (administración de las operaciones)
es relativamente nuevo, pero su historia es rica e interesante. La
administración de las operaciones ha ido mejorando por las innovaciones y
contribuciones de numerosas personas. La presente investigación se enfocara en
los últimos 200 años.
Existen áreas principales
de aportación al campo de la administración de las operaciones:
División
del trabajo
“La
especialización de la mano de obra en el desempeño de una sola tarea da como
resultado mayor productividad y eficiencia, que la asignación de muchas tareas
a un solo trabajador”.
|
|
Adam Smith observo que la
especialización del trabajo no solo aumenta la productividad, sino que también
hace posible que se paguen sueldos de acuerdo a sus habilidades.
Estandarización de partes
Antes las municiones y
las partes de los mosquetes, se fabricaban especialmente para cada fusil, ¿Qué
hizo Ely Whitney?, propuso e
implemento las partes intercambiables, que fue posible mediante la
estandarización y el control de la calidad.
Revolución industrial
La revolución industrial fue en esencia la sustitución
de la fuerza del hombre por la de las máquinas. En 1764, la máquina de
vapor de James Watts fue la potencia de las maquinas móviles para la
agricultura y la industria
Más tarde a finales de
1800, la Revolución Industrial alcanzo un mayor desarrollo gracias a la
aparición del motor de gasolina y la electricidad. A principios de ese siglo
comenzaron a desarrollarse los conceptos de producción en masa, pero no sería
hasta la primera guerra mundial, cuando la industria norteamericana empezó a
recibir grandes pedidos de producción.
Frederick W. Taylor
(1881), padre de la dirección científica, realizó importantes contribuciones en
la selección de personal, planificación y control y estudio de movimientos, así
como el actualmente popular campo de la ergonomía. Una de las principales
contribuciones fue su convencimiento de que los directores debían ser más
ingeniosos y tener más iniciativa en la mejora de los métodos de trabajo.
Taylor y sus
colaboradores, Henry L. Gantt y Frank y Lilian Gilbreth, se cuentan entre los
primeros que estudiaron de manera científica la mejor forma de realizar el
trabajo.
Modelos
de decisión
Representan un sistema
productivo en términos matemáticos, se expresan en términos de efectividad,
restricciones y variables de decisión. Su propósito es encontrar los valores
óptimos que mejoren la efectividad de los sistemas.
Eventos significativos en la Administración de las Operaciones
Bibliografía
(PÉREZ, VARGAS, Javier, Temas selectos de Administración de operaciones, 2017, México)
(Heizer, Jay, Barry, Render. 2009. Principios de Administración de
Operaciones. México : Pearson Educacion, 2009. ISBN:
978-607-442-099-9.)
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