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RESUMENES DE LA UNIDAD II PRONOSTICOS DE LA DEMANDA

CARRERA:
ING.INDUSTRIAL



ALUMNOS:
JUAN MANUEL DEL VALLE LARA
ERIK IVAN CARDENAS LOPEZ
FELIX CARRANZA DE LA CERDA
JAVIER MARTINEZ LEOS
GUILLERMO RANGEL








2.2 METODOS CUANTITATIVOS PARA LOS PRONOSTICOS


MÉTODOS CUANTITATIVOS
Son modelos matemáticos que se basan en datos históricos y suponen que son relevantes para elfuturo. Casi siempre puede obtenerse información pertinente al respecto. Los métodos cuantitativos de pronósticos se dividen en series de tiempo y de relaciones causales.
SERIES DE TIEMPO
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones de una variable a lo largo del tiempo. Generalmente es tabulado o graficado para mostrar la naturaleza de su dependencia con el tiempo. La figura 2.4.1 muestraestos componentes para una serie de tiempo representativa. Cuando se suman o en algunos casos, se multiplican los componentes, se igualarán a la serie de tiempo original.
PRONÓSTICOS 
Los pronósticos ayudan a los gerentes a obtener estrategias para el futuro. Los métodos de pronósticos son los siguientes:




Los métodos de pronósticos cualitativos se usan cuando se dispone de pocos datoshistóricos o de ninguno. Los métodos de pronósticos cualitativos también se consideran más apropiados cuando no se espera que el patrón histórico de la serie de tiempo continúe en el futuro.
Los métodos de pronósticos cuantitativos incluyen 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 lavariable que se está pronosticando.
Métodos de pronóstico causales se basan en la suposición de que la variable que se está pronosticando exhibe una relación de causa y efecto con otra u otras variables.  Éste método relaciona la variable que se está pronosticando con otras variables que se piensa la influyen o la explican.
La serie de tiempos es el conjunto de observaciones sobre una variable medidaen puntos sucesivos en el tiempo a lo largo de periodos sucesivos, incluye cuatro componentes separados: tendencia, estacional, irregular y cíclico.

Componente de Tendencia: cambio gradual de la serie de tiempo generalmente resultado resultado de factores a largo plazo tales como cambios en la población, demográfico, tecnología y preferencias del consumidor.
Componente Estacional: Representa lavariabilidad de los datos debido a influencias estacionales, como clima y festividades, entre otros.
Componente Irregular: Explica la variabilidad aleatoria que afecta en la serie de tiempo. No se puede predecir su impacto en la misma.
Componente Cíclico: Explica el comportamiento periódico de una serie de tiempo, a veces  por encima de la tendencia y a veces por debajo, en lapsos de tiempomayores a un año.

MÉTODOS DE SUAVIZACIÓN:
Los métodos de suavización son apropiados para una serie de tiempo estable, es decir, que no exhiba efectos de tendencia, cíclicos o estacionales significativos. 



2.3 PRONOSTICOS EN EL SECTOR SERVICO

Los pronósticos en el sector servicios presentan desafíos inusuales. Lina técnica importante en el sector comercial es el seguimiento de la demandamanteniendo registros adecuado* de corto plano. Por ejemplo.
Una peluquería para hombres espera picos en el flujo de trabajo los viernes y sábados. Sin duda. La mayor porte de las peluquerías cierran domingo y lunes y muchas requieren personal de apoyo viernes y sábado. Por su parte, un restaurante en el centro de la ciudad quizá necesite dar seguimiento a convenciones y días festivos, para que suspronósticos a corlo plazo resulten efectivos.





TIENDAS DE ESPECIALIDAD
Las tiendas de especialidad son como las florerías, llegan a tener patrones de demanda poco comunes y estos variaran de acuerdo a los días festivos .Considerando los patrones especiales de demanda, muchas empresas de servicios mantienen registros de sus ventas, con notas que refieren no solo el día de la semana, si no también...