coroto

2. SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DE PRIMER ORDEN.




Donde:
= Promedio suavizado exponencial de primer orden en .
= Pronostico calculado en para el periodo siguiente.
= Suavizador exponencial del promedio.
= Demanda histórica del periodo .
= Pronostico suavizado exponencial de primer orden en .
= Periodos futuros a pronosticar.
= Pronostico calculado en para elperiodo .

El suavizador exponencial del promedio varía entre 0 y 1, y se calcula con la siguiente ecuación.


Cuando se encuentra entre el intervalo 0.1 a 0,3 se concluye que la demanda es estable, cuando se encuentra entre el intervalo de 0,4 y 0,6 se dice que la demanda es medianamente estable, pero cuando el suavizador exponencial del promedio está en el intervalo de 0,7 y 0,9 se determinaque la demanda es inestable.

Para pronosticar la demanda por medio del método de suavización exponencial de primer orden se requieren de ciertos datos iniciales.



2.1 APLICACIÓN DEL METODO DE SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL DE PRIMER ORDEN PARA PRONOSTICAR LA DEMANDA DE LA FAMILIA DE PRODUCTOS HOMOGENEOS
































Se realiza el mismoprocedimiento hasta calcular el pronóstico del periodo 24.




















Para pronosticar la demanda de la familia de productos homogéneos los próximos 12 meses correspondientes al año 2013, por medio del método de la suavización exponencial de primer orden se aplica la ecuación 9.














Se realiza el mismo procedimiento hasta calcular el pronóstico delperiodo del periodo 36.










2.1.1 Calculo del error






























Se realiza el mismo procedimiento hasta calcular el error del periodo 24.






















2.1.1.1 Error promedio (ME)














Se realiza el mismo procedimiento hasta calcular el error promedio del periodo 24.2.1.1.2 Error de pronostico acumulado (CFE)













Se realiza el mismo procedimiento hasta calcular el error acumulado del pronóstico del periodo 24.















2.1.1.3 Desviación media absoluta (MAD)














Se realiza el mismo procedimiento hasta calcular el error medio absoluto del periodo 24.2.1.1.4 Error medio cuadrático (MSE)
.













Se realiza el mismo procedimiento hasta calcular el error medio cuadrático del periodo 24.















2.1.1.5 Error medio absoluto porcentual















Se realiza el mismo procedimiento hasta calcular el error medio absoluto porcentual del periodo 24.2.1.1.6 Señal de rastreo (TS)









Se realiza el mismo procedimiento hasta calcular la señal de rastreo del periodo 24.











2.1.1.7 Coeficiente de determinación ()

Aplicando la ecuación 8, se calcula el coeficiente de determinación del periodo 24.

AÑO
MES
DEMANDA
PRONOSTICO


R-SQUARE
2011
Enero
1814,00





Febrero
1250,00
1814,00564,00
0


PROMEDIO
1250,00

564,00
0










Se realiza el mismo procedimiento hasta calcular el del periodo 24.


AÑO
MES
DEMANDA
PRONOSTICO


R-SQUARE
2011
Enero
1814,00
 




Febrero
1250,00
1814,00
384851,04
3176,86


Marzo
818,00
1768,88
330901,06
141105,41


Abril
599,00
1692,81
249170,69
353596,73


Mayo
734,00
1605,30169463,96
211268,93


Junio
680,00
1535,60
116936,64
263826,05


Julio
811,00
1467,15
74807,72
146413,37


Agosto
1132,00
1414,66
48849,84
3799,49


Septiembre
1437,00
1392,05
39366,53
59224,09


Octubre
1827,00
1395,64
40804,00
401144,89


Noviembre
1965,00
1430,15
55936,98
594996,25


Diciembre
2721,00
1472,94
78008,49
2332828,57

2012
Enero...