señal de rastreo
Páginas: 7 (1574 palabras)
Publicado: 17 de noviembre de 2013
SEÑAL DE RASTREO
Un aspecto clave cuando se realiza un pronóstico de demanda es evaluar éste, en cuanto a su ajuste respecto a la información real que se dispone. Para ello se introduce el concepto error que básicamente mide la diferencia entre el valor real y el valor pronosticado para un período específico.
En la práctica un pronóstico perfecto es imposible y por tanto el tomador dedecisiones sabe que debe lidiar con un grado de error. En este contexto existen 2 tipos de errores: error sistemático el cual depende del método de pronóstico que utilizamos y el error aleatorio el cual es propio de la variación inherente de la situación que se modela. Luego, nos interesa minimizar la presencia y magnitud del error sistemático.
Para ello utilizamos 2 indicadores que generalmente seanalizan en forma conjunta para tener una visión más objetiva de lo adecuado (o no) de un pronóstico de demanda. Dichos indicadores son el MAD y la Señal de Rastreo (TS).
MAD (Error Absoluto Medio): Que proporciona una medición del error promedio del pronóstico.
Señal de Rastreo (TS – Tracking Signal): Mide la desviación del pronóstico respecto a la variación de la demanda.
ERRORESSUAVIZADOS Y SEÑALES DE RASTREO
En la práctica es más adecuado definir inventarios de seguridad de una forma dinámica, ósea estimando la desviación estándar de los errores del pronóstico período a período. En los casos anteriores, esta variabilidad se ha estimado con base en la simulación del pronóstico de un cierto número de períodos. Sin embargo, es muy útil hacerlo de una forma progresiva y continua, amedida que se vaya pronosticando, ya que se tiene la estimación más reciente de la variabilidad. Una manera de lograr esto es a través de la suavización de los errores del pronóstico. La idea de suavización de los errores de pronóstico es simplemente aplicar el operador, con una constante de suavización diferente. Para el caso del error de pronóstico esta suavización se logra mediante laexpresión:
3.41
W es una constante de suavización diferente a la que se esté utilizando para los pronósticos, la cual, aunque teóricamente cumple con la condición 0 < w < 1 [Montgomery etal. (1990), pág. 207], en la práctica se emplea normalmente el rango 0.01 < w < 0.10 [Silver etal. (1998), pág. 112], con el valor más comúnmente utilizado de 0.10 [Axsäter (2000), pág.18]. Dado que el valor esperado delos errores del pronóstico es cero, entonces siempre sede fine como valor inicial Q
= 0.
Análogamente, la MAD puede también ser suavizada mediante la expresión:
3.42
En este caso la MAD inicial, MAD (0) debe estimarse bien sea a partir de datos históricos o con algunas expresiones derivadas en la literatura. Por ejemplo, Montgomery et al. (1990) presentan la siguiente expresión paraestimar la MAD inicial para un pronóstico de suavización doble:
3.43
Donde:
3.44
En esta expresión τ representa el número de períodos para los cuales se hace la estimación (normalmente τ = 1 para lo desarrollado hasta esta parte de este Capítulo). Además:
3.45
Es simplemente la estimación de la desviación estándar de la demanda, calculada con base en los residuos de laregresión lineal de los m datos que se toman para inicializar el pronóstico. Obsérvese la semejanza entre la ecuación (3.43) y la ecuación (3.9).
Finalmente, el error cuadrático medio también puede ser suavizado, mediante la siguiente expresión:
3.46
De acuerdo con Silver et al. (1998, pág. 112–113), el error cuadrático inicial,
3.47
Donde son respectivamente la demanda y suestimación de los primeros
m períodos de la historia utilizados para la inicialización del pronóstico. Con los valores suavizados del ECM (T) se puede entonces estimar la desviación estándar en cada período, como, obteniéndose así valores de inventarios de seguridad dinámicos. Con base en los valores suavizados se pueden definir diversas señales de rastreo. El objetivo fundamental de una señal de...
Un aspecto clave cuando se realiza un pronóstico de demanda es evaluar éste, en cuanto a su ajuste respecto a la información real que se dispone. Para ello se introduce el concepto error que básicamente mide la diferencia entre el valor real y el valor pronosticado para un período específico.
En la práctica un pronóstico perfecto es imposible y por tanto el tomador dedecisiones sabe que debe lidiar con un grado de error. En este contexto existen 2 tipos de errores: error sistemático el cual depende del método de pronóstico que utilizamos y el error aleatorio el cual es propio de la variación inherente de la situación que se modela. Luego, nos interesa minimizar la presencia y magnitud del error sistemático.
Para ello utilizamos 2 indicadores que generalmente seanalizan en forma conjunta para tener una visión más objetiva de lo adecuado (o no) de un pronóstico de demanda. Dichos indicadores son el MAD y la Señal de Rastreo (TS).
MAD (Error Absoluto Medio): Que proporciona una medición del error promedio del pronóstico.
Señal de Rastreo (TS – Tracking Signal): Mide la desviación del pronóstico respecto a la variación de la demanda.
ERRORESSUAVIZADOS Y SEÑALES DE RASTREO
En la práctica es más adecuado definir inventarios de seguridad de una forma dinámica, ósea estimando la desviación estándar de los errores del pronóstico período a período. En los casos anteriores, esta variabilidad se ha estimado con base en la simulación del pronóstico de un cierto número de períodos. Sin embargo, es muy útil hacerlo de una forma progresiva y continua, amedida que se vaya pronosticando, ya que se tiene la estimación más reciente de la variabilidad. Una manera de lograr esto es a través de la suavización de los errores del pronóstico. La idea de suavización de los errores de pronóstico es simplemente aplicar el operador, con una constante de suavización diferente. Para el caso del error de pronóstico esta suavización se logra mediante laexpresión:
3.41
W es una constante de suavización diferente a la que se esté utilizando para los pronósticos, la cual, aunque teóricamente cumple con la condición 0 < w < 1 [Montgomery etal. (1990), pág. 207], en la práctica se emplea normalmente el rango 0.01 < w < 0.10 [Silver etal. (1998), pág. 112], con el valor más comúnmente utilizado de 0.10 [Axsäter (2000), pág.18]. Dado que el valor esperado delos errores del pronóstico es cero, entonces siempre sede fine como valor inicial Q
= 0.
Análogamente, la MAD puede también ser suavizada mediante la expresión:
3.42
En este caso la MAD inicial, MAD (0) debe estimarse bien sea a partir de datos históricos o con algunas expresiones derivadas en la literatura. Por ejemplo, Montgomery et al. (1990) presentan la siguiente expresión paraestimar la MAD inicial para un pronóstico de suavización doble:
3.43
Donde:
3.44
En esta expresión τ representa el número de períodos para los cuales se hace la estimación (normalmente τ = 1 para lo desarrollado hasta esta parte de este Capítulo). Además:
3.45
Es simplemente la estimación de la desviación estándar de la demanda, calculada con base en los residuos de laregresión lineal de los m datos que se toman para inicializar el pronóstico. Obsérvese la semejanza entre la ecuación (3.43) y la ecuación (3.9).
Finalmente, el error cuadrático medio también puede ser suavizado, mediante la siguiente expresión:
3.46
De acuerdo con Silver et al. (1998, pág. 112–113), el error cuadrático inicial,
3.47
Donde son respectivamente la demanda y suestimación de los primeros
m períodos de la historia utilizados para la inicialización del pronóstico. Con los valores suavizados del ECM (T) se puede entonces estimar la desviación estándar en cada período, como, obteniéndose así valores de inventarios de seguridad dinámicos. Con base en los valores suavizados se pueden definir diversas señales de rastreo. El objetivo fundamental de una señal de...
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