Pronostico visionario

CAPÍTULO 12                              Pronósticos

Pronóstico:
es una predicción de eventos futuros que se utilizan con propósitos de planificación. Es necesario como elemento auxiliar para determinar qué recursos se necesitan, programar los recursos ya existentes y adquirir recursos adicionales. Permite utilizar en forma eficiente la capacidad de las máquinas, reducir los tiempos de producción y recortar los inventarios.

CARACTERÍSTICAS DE LA DEMANDA (para pronosticar la Demanda del cliente)

Patrones Fundamentales de la Demanda

Los 5 patrones básicos (observaciones repetidas de la demanda)
De la mayoría de las series de tiempo aplicables a la demanda son:

1. Horizontal (fluctuación constante de la demanda)
2. De Tendencia (aumento o disminución sistemático de la demanda a través del tiempo)
3. Estacional (patrón repetible de incrementos o disminuciones de demanda, dependiendo de la hora, día o temporada)
4. Cíclico (incrementos o disminuciones graduales de la demanda, los cuales se presentan en un curso de período más largo (años), se produce por el ciclo de los negocios o por el ciclo de vida del producto)
5. Aleatorio (variaciones imprevisibles de la demanda, resultado de causas fortuitas, no puede ser previsto)

Factores que afectan a la demanda a lo largo del tiempo

1. Factores Externos

   
   Están fuera del control de una empresa (cambios económicos, leyes gubernamentales, gustos, etc.). Para pronosticar la dirección del cambio de la demanda se utiliza el punto de flexión (período en el que cambia la tasa de crecimiento a largo plazo de la demanda), en relación a distintos indicadores, como:

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indicadores tempranos(antecede a las crestas y valles del ciclo general)

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indicadores coincidentes(sus puntos de flexión coinciden con el ciclo, como las cifras de desempleo)

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indicadores retrasados(se presentan con una demora de varias semanas o meses)

1. 

   Factores Internos

   
   Las decisiones internas sobre el diseño, precios, promociones, etc., provocan cambios en el volumen de la demanda. La Administración de la Demanda se aplica a los procesos mediante los cuales la empresa influye en los tiempos y en el volumen de la demanda, o se adapta a los factores externos (por ej. las empresas recurren a incentivos de precios o promociones a fin que sus clientes hagan sus compras en otras fechas a las estacionales tradicionales)

DECISIONES DEL DISEÑO DEL SISTEMA DE PRONÓSTICOS

¿Qué se va a pronosticar?

La selección de la unidad de medición apropiada para efectuar pronósticos es tan importante como la habilidad para escoger el método. Puede ser mas sencillo pronosticar la demanda total para grupos de productos y derivar después los pronósticos correspondientes a productos individuales.

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Nivel de Acumulación (La proporción de errores en los pronósticos para elementos individuales puede ser mucho más alta. Agrupar varios productos similares es un proceso llamado Acumulación)

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Unidades de Medición (los pronósticos más útiles para la resolución de problemas de planificación y el análisis de operaciones no son los que se basan en unidades monetarias (ya que los precios fluctúan con frecuencia), sino en unidades de productos o servicios)

¿Qué tipo de técnica de pronóstico se va a aplicar?

Esta selección implica a veces un trueque entre la precisión del pronóstico y los costos que pueden consistir en compras de software, el tiempo requerido para desarrollar un pronóstico y la capacitación del personal.

Los métodos que se utilizan son:

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Métodos Cualitativos (métodos de juicio)

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Métodos Cuantitativos (métodos causales, análisis de series de tiempo)

Un factor clave en la selección del enfoque de pronóstico más adecuado es el horizonte de tiempo correspondiente a la decisión que requiera pronosticarse:

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A Corto Plazo (entre 0 y 3 meses) Se dispone de poco tiempo para reaccionar ante errores, y los pronósticos deben alcanzar mayor precisión. Se utiliza el análisis de series de tiempo o de juicio cuando no se disponen de datos históricos

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A Mediano Plazo (entre 3 meses y 2 años) para la planificación de la capacidad, se utilizan los métodos causales.

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A Largo Plazo (más de 2 años) se utilizan los modelos causales y de juicio

¿Qué tipo de Hardware y/o Software de computadora se utilizará?

Con frecuencia, las empresas tienen que preparar pronósticos para cientos o incluso miles de productos o servicios en forma reiterada, estas operaciones implican grandes volúmenes de datos que deben ser manipulados con frecuencia. Existen muchos software para pronóstico, pero la tarea más laboriosa en el desarrollo de un buen modelo es “ajustarlo” a los datos. Las 3 categorías de paquetes de software son:

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Sistemas Manuales (el usuario selecciona la técnica de pronóstico y especifica los parámetros necesarios)

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Sistemas Semiautomáticos (el usuario especifica la técnica de pronóstico, pero el software determina el modelo)

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Sistemas Automáticos (el software sugiere la técnica y los parámetros para el modelo)

MÉTODOS DE JUICIO (Método Cualitativo)

Cuando se carece de datos históricos, se debe confiar en el buen juicio y la experiencia. Además ciertos eventos específicos, como las campañas de publicidad, las actividades de los competidores o los acontecimientos internacionales, no son reconocidos a menudo en los pronósticos cuantitativos.

Los 4 métodos que se utilizan actualmente con más éxito son:

1.- Estimaciones de la Fuerza de ventas

Pronósticos elaborados periódicamente por miembros de la fuerza de ventas.

Ventajas

Es la fuerza de ventas la que conoce mejor lo que comprarán los clientes / como los territorios de ventas están divididos, la información es útil para administrar los inventarios / estos pronósticos pueden combinarse fácilmente para obtener cifras regionales o nacionales.

Desventajas

Los prejuicios personales (algunos optimistas y otros) / el personal de ventas no siempre percibe la diferencia entre lo que el cliente apetece y lo que realmente necesita / si la empresa utiliza este método como fuente de rendimiento, el personal de ventas puede subestimar sus pronósticos para que su propio rendimiento parezca bueno.

2.- Opinión Ejecutiva

Método de pronóstico en el cual se hace un resumen de las opiniones, la experiencia y los conocimientos técnicos de uno o varios gerentes para llegar a un solo pronóstico.

Desventajas

La opinión ejecutiva puede ser costosa porque absorbe el valioso tiempo de los ejecutivos / si los ejecutivos modifican un pronóstico sin aprobación colectiva, éste no será útil

3.- Investigación de Mercado

Determinar el grado de interés del consumidor por un producto, mediante la creación y puesta a prueba de diversas hipótesis por medio de encuestas encaminadas a la recopilación de datos.

Desventajas

Suele ser limitada en sus hallazgos / la tasa de respuesta de los cuestionarios postales es baja /             posibilidad que los resultados de la encuesta no reflejen la opiniones del mercado

4.- Método Delphi

Proceso para obtener el consenso de un grupo de expertos anónimos. El coordinador resume estadísticamente las respuestas y las reenvía al mismo grupo para otra ronda de preguntas y de modificaciones. La ronda continua hasta llegar a un consenso.

Desventajas

El proceso puede prolongarse por mucho tiempo / las respuestas pueden ser menos significativas, al no asumir los expertos la responsabilidad por ellas / poca precisión / cuestionarios mal planteados conducen a conclusiones ambiguas o erróneas.

MÉTODOS CAUSALES: REGRESIÓN LINEAL (Método Cuantitativo)

Se emplean cuando se dispone de datos históricos y la relación entre el factor que se intenta pronosticar y otros factores externos o internos pueden identificarse.

En este método se utiliza la Regresión Lineal, en donde, una variable conocida como variable dependiente (lo que se desea pronosticar), está relacionada con una o más variables independientes (influyen sobre la variable dependiente y son la causa de su comportamiento), por medio de una ecuación lineal (Y = a + bx)

Coeficiente de Correlación (r)

mide la dirección y fuerza (intensidad) de la relación entre la variable independiente con la dependiente. Sus valores fluctúan entre
-1  (cambios en direcciones opuestas) y +1 (cambios en una misma dirección) y cuando es 0 no existe relación alguna entre las variables.

Coeficiente de determinación de una muestra (r2)

mide la cantidad de variación que presenta la variable dependiente con respecto a su valor medio, que se explica por la línea de regresión. Su valor oscila entre 0 y 1 (siendo esta última la más deseable)

ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO (Método Cuantitativo)

Es un método estadístico que depende en alto grado de datos históricos de la demanda, con los que proyecta la magnitud futura de la misma y reconoce las tendencias y patrones estacionales.

1.- Pronóstico Empírico

El pronóstico de demanda para el siguiente período es igual a la demanda observada en el período actual. Y los incrementos se pronostican observando la demanda de los 2 últimos períodos viendo en cuanto se ha incrementado. También se aplica para aplicar patrones estacionales (la demanda de un mes es igual a la demanda de ese mes el próximo año). Sus ventajas son: simplicidad y bajo costo

2.- Estimación Promedio

Promedio Móvil Simple (estima el promedio de una serie de tiempo de demanda, suprimiendo los efectos de las fluctuaciones al azar)

Promedio Móvil Ponderado (todas las demandas tienen ponderación en este método. Permite hacer énfasis en la demanda reciente, por encima de la demanda anterior. Es necesario recolectar los datos de n periodos de demanda para poder calcular el promedio correspondiente a cada periodo)

Suavización Exponencial (es un método de promedio móvil ponderado muy refinado que permite calcular el promedio de una serie de tiempo, asignando a las demandas recientes mayor ponderación que a las demandas anteriores)

Inclusión de una Tendencia (consiste en un incremento o decremento sistemático de los promedios de la serie a través del tiempo)

Patrones Estacionales (consisten en movimientos ascendentes o descendentes de la demanda, que se repiten con regularidad, medidos en periodos de menos de un año (en horas, días, semanas, meses, o trimestres))

SELECCIÓN DE UN MÉTODO CON SERIES DE TIEMPO

1.- Error de Pronóstico

Los pronósticos casi siempre contienen errores, y se clasifican en dos formas:

Errores de sesgo

Resultado de equivocaciones sistemáticas, por lo que el promedio o es demasiado alto o demasiado bajo (ya que no se toma en cuenta la tendencia).

Errores aleatorios

Es el resultado de factores imprevisibles que obligan al pronóstico a desviarse de la demanda real.

Antes de minimizar el error, es necesario hacer Mediciones del error de pronóstico (calcular la diferencia entre el pronóstico para un periodo determinado y la demanda real registrada durante el mismo).

Suma acumulativa de errores de pronósticos (CFE)
(mide el error total de un pronóstico. Los grandes errores positivos tienden a compensarse con grandes errores negativos. CFE resulta útil para evaluar el sesgo de un pronóstico)

Cuadrado de error medio (MSE

), Desviación Estándar y Desviación Estándar Media Absoluta (MAD)

(miden la dispersión de errores promedios. Si el MSE o MAD son pequeños el pronóstico se aproxima a la demanda real, y si el valor es grande existen errores de pronóstico)

Error porcentual medio absoluto (MAPE)

(relaciona el error de pronóstico con el nivel de demanda)

Señales de rastreo (medición que indica si un método de pronóstico esta previendo con precisión los cambios reales de la demanda. Mide el número de MAD representadas por la suma acumulativa de errores de pronóstico)

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Rangos del error de pronóstico (los pronósticos expresados mediante un solo valor rara vez son útiles porque no indican el rango de errores posibles que cada pronóstico genera, por lo que un enfoque que muestre el valor del pronóstico y el rango de error es mas preciso)

2.- Criterios para la selección de Métodos con series de tiempo

Las mediciones de errores de pronósticos dan información importante cuando se desea seleccionar el mejor método de pronóstico.

Entre los criterios que se aplican en la elaboración del método de pronóstico y en la selección de parámetros figuran:

Minimizar los sesgos

Minimizar el MAD y MSE

Satisfacer las expectativas de la empresa acerca de cambios en los componentes de la demanda

Minimizar el error de pronostico en el último período

Los 2 primeros criterios  se relacionan con mediciones estadísticas basadas en rendimiento histórico; el tercero refleja expectativas del futuro y el cuarto se refiere a la forma de usar cualquier método.

Uso de criterios estadísticos (en la selección de un método pueden usarse mediciones de pronósticos estadísticos)

Utilización de las expectativas de la gerencia

Uso del último periodo en el error de pronóstico (Pronostico enfocado)es en el cual se selecciona el mejor pronóstico a partir de un grupo de pronósticos generados por medio de técnicas sencillas.