Diseñador

FUNDAMENTOS DE
CONTROL Y GESTIÓN DE
INVENTARIOS
Nivel de inventario
100

Ocurrencia de
faltante

90

S

Inventario máximo proyectado
en tiempo real

Demanda (Unidades)

80

Q2

Q1

70

Q3

60
50
40
30
20

Demanda

Pronóstico

Inv. Máximo

L2

L1

10

R

0
1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25

27

29

31

3335

37

R

39

Tiempo

Faltante de inventario

Semanas

Nivel de inventario

PUNTOS DE
VENTA

1
Pendiente = p  D

Pendiente = D

PROVEEDORES
O PLANTA

CENTRO DE
DISTRIBUCIÓN

2
3

Q(1-D/p)

N
Q/D

Tiempo

D
E
M
A
N
D
A
E
X
T
E
R
N
A

Carlos Julio Vidal Holguín

Facultad de Ingeniería
Escuela de Ingeniería
Industrial y EstadísticaUniversidad
del Valle

FUNDAMENTOS DE
CONTROL Y GESTIÓN DE
INVENTARIOS
Carlos Julio Vidal Holguín

Universidad
del Valle

Facultad de Ingeniería

TÍTULO:

FUNDAMENTOS DE CONTROL Y GESTIÓN DE
INVENTARIOS

EDITOR: Programa Editorial – Universidad del Valle (en evaluación)
” Copyright 2010
ISBN:
DIAGRAMACIÓN:
ILUSTRACIÓN CARÁTULA:
Carlos Julio Vidal Holguín
IMPRESIÓN:Programa Editorial – Universidad del Valle
Santiago de Cali, COLOMBIA
Octubre de 2010

DEDICATORIA
Ante todo, a Dios.

Para Caroline, Pablo Andrés y José Alejandro, por su paciencia, comprensión y amor.
Este trabajo es una muestra del amor que les tengo.

Para todos mis familiares y amigos y para todas las personas que de una u otra forma
colaboraron con la realización de este texto.Fundamentos de Control y Gestión de Inventarios. Capítulo 3: Pronósticos de demanda

112

Por supuesto que existen desarrollos de software de pronósticos que muy probablemente
pueden manejar esta diversidad. De acuerdo con Shapiro (2001, p. 261), existen varias clases
software de pronósticos:
x Software automático, el cual define el mejor método de pronósticos para cada ítem y
calcula suscorrespondientes parámetros óptimos. Obviamente, el usuario puede adoptar
o no el método sugerido.
x Software semi-automático, en el cual el usuario selecciona el método de pronósticos de
las sugerencias del software.
x Software manual, en el cual el usuario debe considerar cada método de pronósticos y
darle al sistema los parámetros del mismo.
A pesar de estos avances, como se mencionó alcomienzo de este capítulo, en la práctica, de
acuerdo con Sanders y Manrodt (2003), a pesar de que existen múltiples desarrollos de
software de pronósticos, sólo el 10.8% de las empresas que ellos encuestaron reportaron estar
usando algún programa para pronosticar; el 48% reportó la utilización de hojas electrónicas
para pronosticar demanda y el 60% manifestó estar insatisfecho con elcomportamiento del
software de pronósticos. A pesar de estas estadísticas, aquéllos que utilizan software de
pronósticos obtienen los mejores resultados en cuanto al error del pronóstico medido con la
MAPE.
He tenido la oportunidad de observar que, en grandes empresas, no se utiliza el software de
pronósticos que viene con el ERP que usa la empresa e incluso ha tenido contacto con varios
analistas queplanean la demanda en forma básicamente manual o con el apoyo de hojas
electrónicas sencillas. Igualmente, he podido probar algo que es muy sencillo y que produce
muy buenos resultados. Se trata de la combinación de pronósticos. Como lo mencionan
Silver et al. (1998, p. 132), combinaciones de pronósticos obtenidos con métodos sencillos
producen mejores resultados que los métodos más elaborados;en general, continúan
afirmando, “métodos sofisticados no produjeron resultados más precisos que los que
produjeron los métodos más simples.” Closs (2004, p. 6) afirma que cuando se seleccionan las
técnicas de pronósticos, los analistas no deberían asumir inmediatamente que las técnicas más
sofisticadas producen los mejores resultados. Una combinación de pronósticos tan sencilla
como el...