Operaciones

5.1 MODELOS DE PRONOSTICOS

El pronóstico es un proceso de estimación de un acontecimiento o fenómeno, regularmente económico en el cual se involucra el tiempo, proyectando hacia el futuro datos del pasado, para realizar una estimación cuantitativa del comportamiento del fenómeno estudiado hacia el futuro.
 
La predicción, previsión o adivinación, es un proceso de estimación de un sucesofuturo basándose en consideraciones subjetivas diferentes a los simples datos provenientes del pasado; estas consideraciones subjetivas no necesariamente deben combinarse de una manera predeterminada. Es decir, cuando se base en suposiciones subjetivas y no existen datos del pasado, se requiere una predicción, y de lo contrario, se necesita un pronóstico.
 
Los pronósticos son la base de laplanificación corporativa a largo plazo. El personal de producción y de operación utiliza pronósticos para tomar decisiones periódicas con respecto a la selección de procesos, a la planificación de la capacidad, a la planificación de la producción, a la programación de actividades y al inventario.
 
Tipos de pronósticos
 
Los pronósticos se pueden clasificar en cuatro tiposbásicos: cualitativos, análisis de series de tiempo o cuantitativos, relaciones causales y simulación.
 
Las técnicas cualitativas son de carácter subjetivo y se basan en estimaciones y opiniones.
 
El análisis de series de tiempo se basa en la idea de que se pueden usar los datos relacionados con la demanda del pasado para realizar pronósticos.
 
Los pronósticos causales suponen que la demanda esta relacionada conuno o más factores subyacentes del ambiente.
 
Los modelos de simulación permiten al pronosticador recorrer una gama de suposiciones sobre la condición del pronóstico.
 

Modelos comunes para pronósticos cuantitativos
 
Promedio Móvil Simple Se promedia un periodo que contiene varios puntos de datos, dividiendo la suma de los valores de los puntos entre el número de puntos. Así, cada puntotiene la misma influencia.
Promedio Móvil Ponderado Ciertos puntos se ponderan más o menos que otros, según se considere conveniente de acuerdo con la experiencia.
 
Suavizamiento o suavización Exponencial Los puntos de datos más recientes tienen mayor peso; este peso se reduce exponencialmente cuanto más antiguos son los datos.
 
Análisis de Regresiones Ajusta una línea recta a datospasados, por lo general relacionando el valor del dato con el tiempo. El método de ajuste más común es el de mínimos cuadrados, permite identificar la tendencia de la serie de tiempo analizada.
 

* 5.1.1 MODELOS DE PRONOSTICOS PARA UN NIVEL CONSTANTE
Los pronósticos son parte vital del negocio de muchísimas empresas y es algo que en Uruguay, muchas veces se hace a la vieja usanza, con la regladel ojo por ciento. Preguntas tales como ¿cuál va a ser la demanda de un producto durante la temporada? ¿cuántas piezas de repuesto se van a necesitar? ¿cuánto personal será necesario para atender a los clientes? son preguntas que pueden cambiar completamente la estructura y/o la economía de un negocio.  Estos pronósticos pueden ser tomados a la ligera y ser hechos meramente en base a la opiniónde los experientes en el negocio, o pueden utilizarse algunas técnicas matemáticas para hacerlo.
Para fijar ideas, vamos a centrarnos en el problema de determinar la necesidad de un insumo específico en la producción, por ejemplo, tinta. Lo que pretendemos establecer es la necesidad futura de este insumo y como no hacemos futurología ni tenemos la bola de cristal, debemos basarnos para ello enlos datos que sí tenemos, que son los valores de utilización pasada de dicho insumo. Es decir, en base al histórico de consumo, realizaremos un modelo que nos permita pronosticar que es lo que ocurrirá en el futuro.
Series de tiempo
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones de una variable aleatoria. Por ejemplo, si nuestra variable aleatoria es  y la misma fue observada en los...