PRONOSTICOS DE PRODUCCION EN LAS EMPRESAS

PRONÓSTICOS DE PRODUCCIÓN

El propósito de este blog es dar un breve resumen de los que son algunos pronósticos que se utilizan en la producción de bienes en las empresas fabriles de latinoamérica.

Empezemos entonces por definir lo que es un Pronóstico ? Un pronóstico son todos aquellos valores que esperamos en el tiempo, como resultado de una planificación.

Ahora bien para realizar un pronóstico de producción se necesitan 3 pasos:

1. La planificación de la producción.
2. El manejo de materiales o explosión del mismo.
3. Programación de horas máquinas de trabajo.

Ya habiendo enunciado los 3 pasos para realizar un pronóstico, veamos ahora las Etapas del mismo que serían las siguientes:

1. Graficar ( Plotear las ventas en los diferentes períodos en el eje Y y el tiempo en el eje X )

2. Selección Primaria: (Análisis Cualitativo) y consiste en relacionar el modelo gráfico a un tipo de demanda.

3. Selección Secundaria: (Análisis Cuantitativo) y esto se refiere en emplear los diferentes modelos para la demanda que se haya estimado en la etapa 2.

4. Pronosticar: (Pronóstico de Riesgo) que se calcula de acuerdo al método encontrado en la etapa 3.

Ahora bien, existen 3 tipos de Pronósticos que son los siguientes:

1. Métodos Cualitativos.
2. Modelos de Series de Tiempo.
3. Modelos Causales.

Los modelos de series de tiempo y causales son los Métodos Cuantitativos.

Definamos ahora que son los Métodos Cualitativos: Son aquellos que se basan en el juicio administrativo; en estos modelos no se usan modelos específicos, sino algunas técnicas conocidas para planificar tales como:

• Técnica Delphi
• Encuestas de Mercado.
• Analogía del Ciclo de Vida.
• Juicio Bien Formado.

Ahora explicaré a grosso modo, lo que es la técnica delphi, sin entrar en muchos detalles con los otras técnicas que no necesitan una gran explicación para saber de que tratan.

Buen la técnica delphi consiste en que la gerencia reune a todos los miembros de la empresa y esta realiza una pregunta y todos la responden hasta que llegan a un solo acuerdo, para ayudar a tomar la decisión correctar y acertada.


Veamos ahora los Métodos Cuantitativos:

• Series de Tiempo.
• Modelos Causales.

Series de Tiempo: Se basan en la historia de la demanda de un producto, la cual puede tener tendencia, estacionalidad o ciclos y se utiliza para pronosticar a corto y mediano plazo.

Entiéndase corto plazo menor a 2 meses y mediano plazo de 6 meses a 2 años.

Dentro de los Modelos de Series de Tiempo encontramos lo siguientes para una demanda estable:

1. Último Período.
2. Promedio Aritmético.
3. Promedio Móvil.
4. Promedio Móvil Ponderado.
5. Ponderado Exponencial.

Dentro de todo esto existen 3 tipos de demanda que son:

1. Demanda Estable.
2. Demanda Cíclica.
3. Demanda Ascendente o Descendente.

Ahora veamos un ejemplo sencillo de pronóstico utilizando último período, lo que hace este modelo es que considera como pronóstico el período anterior al que se va a pronosticar, dicho de otra manera el pronóstico será el valor del último período de venta, a partir donde se encuentra ubicado en el momento de pronosticar, de la misma manera se procede para obtener el pronóstico de riesgo.

      Ventas

1    15,000

2    17,000

3    16,200

4    16,600

5    16,900

6    17,000

7    18,500

8    17,250   Pronóstico     Error      Error Acumulado

9    15,950    17,220        1,300            1,300

10  16,400    15,950        -450              1,750

11  16,800    16,400        -400              2,150

12  17,200   16,800        -400              2,550

n = 4 (Meses en el Año)

Error = Pronóstico - Ventas.

Utilizando el método la producción va a fallar en 2,550.

Y el pronóstico de riesgo será: 17,200

      

Modelos Causales: Estos establecen una relación entre la demanda y una o más variables internas o externas. (Análisis de Regresión)

Acá se utiliza para pronosticar a mediano plazo y a largo plazo.

Largo plazo de 2 años en adelante.


Con esto finalizo dicho blog, esperando que dicho resumen sea de interés para todos aquellos lectores ávidos en obtener un poco de conocimiento del tema en particular.


alex.mayorga@engineer.com