Pronosticos De Demanda

Gestión de Operaciones
Capítulo 2: Pronósticos de Demanda

Introducción
Objetivo:
Permiten estudiar la demanda futura, acción
importante en el diseño de un producto.

Ejemplos :
Compac, fue líder en la venta de PCs durante los
80 al pronosticar efectivamente el crecimiento de
la demanda.
Ford acertó al estimar la demanda por un auto
más sencillo y barato.
Fracaso al no pronosticarla necesidad de
diversificar (Slogan de G.M.).
Capítulo 2: Pronósticos de Demanda

#2

Introducción
Para tener en cuenta:
Pronóstico - Planeación.
Demanda - Ventas.

Nota: Se llama muestreo censurado al proceso de conteo en que las demandas
mayores al stock disponible no se registran. Existen métodos estadísticos que tratan
de extrapolar los datos que se tiene para estimar la demandamás probable. Con
éstos se mejora significativamente el pronóstico.

Capítulo 2: Pronósticos de Demanda

#3

Introducción
Es importante ver el horizonte y nivel de
agregación que se requiere para el pronóstico
de demanda:
Nivel Estratégico:
Largo plazo.
Muy agregado.

Nivel Táctico:
Mediano plazo.
Menos agregado.

Capítulo 2: Pronósticos de Demanda

#4

IntroducciónNivel Operativo:
Corto plazo.
Detallado.

Ejemplo: Fábrica de Zapatos.
Nivel Estratégico:
Nivel Táctico:
Nivel Operativo:

Demandas globales a 5 años.
Demanda por línea para la
próxima temporada.
Demanda por modelo y número
para la próxima semana.

Capítulo 2: Pronósticos de Demanda

#5

Introducción

Capítulo 2: Pronósticos de Demanda

#6

Características de PronósticosPueden fallar. Debe tenerse flexibilidad de reacción.
Pronósticos no es sólo en número, mas bien un
rango o tener una varianza de la distribución.
Pronósticos agregados son más exactos. Si
demandas son independientes, la varianza del
promedio es menor que la varianza de cada item.
Mejor pronósticar demanda por una línea de
productos por cada producto.
A mayor horizonte, menor exactitud depronóstico.
Se debe considerar información adicional. Ejemplo:
Se acaba de instalar supermercado al lado de mi
almacén
Capítulo 2: Pronósticos de Demanda

#7

Introducción
Principales características:
Pueden fallar, por lo que deben tener flexibilidad de
reacción.
Pronosticar no es sólo obtener un número, sino definir un
rango y una varianza para los valores que toma éste.
Pronósticosagregados son más exactos. Si las demandas
son independientes, la varianza del promedio es menor que
la suma de las varianzas de cada ítem. Por ejemplo, es
mejor pronosticar demanda por líneas de productos que por
cada producto.
A mayor horizonte, menor exactitud de pronóstico.
Se debe considerar información adicional. Ejemplo: Se acaba
de instalar supermercado al lado de mi almacén.Capítulo 2: Pronósticos de Demanda

#8

Métodos de Pronóstico
Existen dos tipos:
Métodos Cualitativos: son aquellos que dependen
de juicios.
Métodos Cuantitativos: son aquellos que poseen
un modelo subyacente.
Los datos y patrones de datos se utilizan como
indicadores confiables para predecir el futuro.
Incluyen Series de Tiempo y Modelos Causales.

Capítulo 2: Pronósticos de Demanda#9

Métodos de Pronóstico
Usos:
Uso
Diseño del proceso
Planeación de la capacidad
de las instalaciones
Planeación Agregada
Programación

Horizonte Exactitud Número de
Nivel
Método de
de tiempo necesaria productos gerencial
pronóstico
largo
media
uno o pocos alto
cualitativos y
causales
largo
media
uno o pocos alto
cualitativos y
causales
mediano
alta
pocos
medianocausales y
series de tiempo
corto
la más alta muchos
más bajo series de tiempo

Administración de Inventarios corto

la más alta muchos

más bajo

series de tiempo

Capítulo 2: Pronósticos de Demanda

#10

Métodos Cualitativos
Características Generales:
Se posee poca información.
Existe alta incertidumbre.
Se tiene escasa capacidad de proceso.
Horizonte de mediano o largo...