Logistica

INFORME TALLER 1
Nota: Todos Los cálculos indicadores y demás se encuentran en el archivo de Excel
1. Pronósticos (Promedio Móvil, SED, SES)

Los datos presentan un comportamiento con tendencia a disminuir una vez elimínanos los datos atípicos , la estabilidad de los datos y su poca tendencia indicaría que la suavización exponencial seria el método de pronostico más adecuado para estaserie de datos, se optó por realizar los pronósticos semanalmente ya que con esta demanda no se presentan datos atípicos una vez eliminado uno y aunque es mayor que el CV mensual los datos de demanda mensual son escasos y en contraste con la demanda diaria esta presenta muchos datos atípicos y un CV alto.


Los valores obtenidos mediante el pronóstico con promedio móvil nos permiten verificar queaunque el pronóstico se ajusta mejor que la SED los resultados en los indicadores de los errores permiten definir que la SES se ajusta mejor al comportamiento de la demanda, queda evidenciada la dificultad del promedio móvil para seguir el comportamiento de los datos

El Pronóstico se ajusta parcialmente a la demanda siendo el pronóstico con mejor desempeño, lo que es verificable al compararlos valores de ECM y MAD de cada técnica de pronóstico utilizada, debido a su comportamiento estable y baja tendencia

El Pronóstico se ajusta parcialmente a la demanda sin embargo los valores de la SED presentan indicadores de error similares a los obtenidos usando el promedio móvil en contraste con los de SES que son lo más pequeños
Este comportamiento se podría deber a que elcomportamiento de la demanda no presenta una tendencia tan marcada y la suavización de los datos termina volviendo inexacto el pronóstico en comparación con la SES, además cabe decir que al optimizar el ECM el pronóstico tiende a comportarse similar a un Croston

Podemos Observar que los valores obtenidos mediante los cálculos del inventario máximo y posteriormente los niveles de servicio P1 paraocasiones de faltantes y P2 para número de faltantes difieren a la realidad puesto que para un nivel teórico de P1 de 90% los valores de P1 y
P2 reales son de 84.21% y 97.21% respectivamente mientras que con niveles de servicio teóricos P1 de 95%, 97.5% y 99.5% los valores reales nos indican un nivel de servicio perfecto puesto que no se presentan faltantes. Todos estos valores están ajustados a lospronósticos con indicadores de error más bajos.
2. Suavización Exponencial Doble y Croston

Podemos aseverar de acuerdo a los resultados obtenidos la SED no se ajusta lo suficiente a la demanda que en este caso es errática de acuerdo a los indicadores MAD=20.9 y ECM =599.3 que generan menos exactitud que los valores establecidos por el método de Croston con indicadores MAD=18.7 y ECM =479.4cabe resaltar que los datos erráticos provocan que el pronóstico SED se desfase y genere valores más altos que los generados por el método de crosto ya que la SED no tiene en cuenta los vacíos por inexistencia de demanda cabe resaltar que los datos erráticos provocan que el pronóstico SED se desfase y genere valores más altos que los generados por el método de crosto ya que la SED no tiene encuenta los vacíos por inexistencia de demanda, además nótese el comportamiento similar a un croston que asume la SED al ser optimizado el ECM
3. Método Multiplicativo Winters

El método de Winters calcula los estimados de tres componentes: nivel, tendencia y estacionalidad. Estas ecuaciones dan una mayor ponderación a observaciones recientes y menos peso a observaciones pasadas, las ponderacionesdecrecen geométricamente a una tasa constante. En el ejercicio anterior el efecto multiplicativo se presenta por que el patrón estacional en los datos depende del tamaño de los datos o sea cuando la magnitud del patrón estacional se incrementa conforme los valores aumentan y decrece cuando los valores de los datos disminuyen, en conclusión se puede observar que el pronóstico realizado sigue las...