DIRECCION TACTICA DE OPERACIONES ING. Gonzalo Ramiro Pérez Rodríguez : AGUILAR VÁSQUEZ, Juan Rubén ANGULO CARRANZA, Jorge Daniel FLORES DURAND, Frida Anny PLASENCIA CASTILLO, Joyce Massiel SALIRROSAS LIZÁRRAGA, Pathy Darly
CASO DE PRONÓSTICO – WORLD OIL”
“
: VII
World Gil es un refinador y distribuidor mundial de productos combustibles para automóviles, aviones, camiones, operaciones marinas, estaciones de servicio e instalaciones de volumen como puntos de distribución. Mantener más de 1,000 puntos de distribución bien suministrados es un importante problema de operación para la compañía. Conservar los niveles de combustible adecuados en las estaciones de servicio es su principal preocupación, ya que el combustible genera el mayor ingreso para la empresa y tiene la mayor demanda de servicio al cliente (disponibilidad del producto). Ser capaces de pronosticar tasas de utilización por producto en estas estaciones de servicio es uno de los elementos clave de una buena operación de distribución. En particular, los despachadores de los camiones tanque requieren un pronóstico preciso de la utilización de combustible con objeto de programar entregas de combustible en las estaciones de servicio para evitar carencias.
Las estaciones de servicio pueden manejar tres o cuatro diferentes categorías de combustible, incluyendo gasolina de 87, 89 y 92 octanos y diesel, que se almacenan en tanques subterráneos. Debido a las variaciones en las tasas de utilización entre las estaciones y las capacidades limitadas de estos tanques, la frecuencia de reabastecimiento puede ir desde dos o tres veces por día a sólo algunas veces por semana. Cada tanque se dedica a un tipo de combustible. Los niveles de combustible se miden periódicamente colocando una vara calibrada dentro de tanque de almacenamiento, aunque algunas estaciones más modernas cuentan con dispositivos de medición electrónicos en sus tanques. Los camiones tanque por lo regular cuentan con cuatro compartimientos de combustible, utilizados para reabastecimiento.
Cada categoría de combustible de la estación de servicio representa una situación específica de pronóstico. Un ejemplo claro es una de las estaciones de menor volumen al vender combustible de 87 octanos. Ya que el reabastecimiento se presenta sólo unas cuantas veces por semana, los pronósticos de las tasas de utilización sobre una base diaria son adecuados. Ya que la utilización depende del día de la semana, el pronóstico para un día de la semana en particular puede ser muy diferente al de otro día de la semana. En la tabla 1, se proporciona un historial de las tasas de utilización de combustible de 87 octanos de los lunes para los dos últimos años para la estación de bajo volumen. En la figura 1 se muestra una gráfica de esta serie de tiempo.
Tasas de utilización históricas diarias (lunes) del combustible de 87 octanos para una estación de servicio de bajo volumen.
Fig. 1 Utilización de combustible en lunes en una estación de bajo volumen de servicio durante aproximadamente los últimos dos años.
Tomado del libro de R. Ballou: Logística y Administración de la Cadena de Suministro. Capítulo 8. Pronóstico de los Requerimientos de la Cadena de Suministros.5ta Edic.Pág.325
DESARROLLE UN PROCEDIMIENTO DE PRONÓSTICO PARA ESTA ESTACIÓN DE TRABAJO. ¿POR QUÉ SELECCIONÓ SU MÉTODO? 1.
¿CÓMO DEBERÍAN MANEJARSE EN EL PRONÓSTICO LAS PROMOCIONES, FESTIVIDADES U OTROS PERIODOS DONDE LAS TASAS DE UTILIZACIÓN DEL COMBUSTIBLE SE DESVÍAN DE LOS PATRONES NORMALES? 2.
PRONOSTIQUE LA UTILIZACIÓN DEL PRÓXIMO LUNES E INDIQUE LA PROBABLE PRECISIÓN DEL PRONÓSTICO. 3.
Para el desarrollo de este caso sobre pronósticos se consideró utilizar el Software POMQM FOR WINDOWS, es una herramienta que contiene los principales métodos de pronósticos.
Método ultimo valor (Native Method) Promedio móviles (Moving Averages) Promedio móvil ponderado (Weighted Moving Average) Suavizado exponencial (Exponential Smoothing)
42,963
810
BASE 2
39,766
795
BASE 3
40,472
826,667
Pesos: Más recientes: 3 Reciente: 2
39,252
798
Constante de suavizamiento: α=0,3
42,686
Promedio Móvil BASE 2 Promedio Móvil BASE 3
816,614
42,973 39,766 40,472 39,252 42,686
810 795 826.667 798 816.614
RESPUESTA: El método más factible de realizar el del Promedio móvil Base 2 cuyo MAD es de 39.77 de error y cuya producción siguiente seria de 795,
Para estos casos se debería usar una técnica de descomposición de series de tiempo, que es un método para descomponer una serie de tiempo en componentes estacionales, de tendencia y regularidad. Es bastante adecuado para identificar puntos críticos. Una seria de Tiempo es el resultado de observar los valores de una variable X a lo largo del tiempo, indica cómo se comporta un período con respecto al año como un todo Índices estacionales pueden utilizarse para desestacionalizar los datos.
Semana 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
AÑOS Utilización (gal)
xy
x^2
A+(B*x)
ERROR
530
530
1
646,47
116,47
570
1140
4
648,06
78,06
560
1680
9
649,66
89,66
530
2120
16
651,25
121,25
510
2550
25
652,84
142,84
560
3360
36
654,43
94,43
610
4270
49
656,03
46,03
560
4480
64
657,62
97,62
580
5220
81
659,21
79,21
610
6100
100
660,81
50,81
650
7150
121
662,40
12,40
700
8400
144
663,99
36,01
670
8710
169
665,58
4,42
700
9800
196
667,18
32,82
760
11400
225
668,77
91,23
730
11680
256
670,36
59,64
760
12920
289
671,95
88,05
820
14760
324
673,55
146,45
780
14820
361
675,14
104,86
900
18000
400
676,73
223,27
840
17640
441
678,33
161,67
770
16940
484
679,92
90,08
820
18860
529
681,51
138,49
800
19200
576
683,10
116,90
760
19000
625
684,70
75,30
760
19760
676
686,29
73,71
770
20790
729
687,88
82,12
790
22120
784
689,47
100,53
760
22040
841
691,07
68,93
740
22200
900
692,66
47,34
720
22320
961
694,25
25,75
670
21440
1024
695,84
25,84
690
22770
1089
697,44
7,44
470
15980
1156
699,03
229,03
670
23450
1225
700,62
30,62
36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78
690
24840
1296
702,22
12,22
620
22940
1369
703,81
83,81
650
24700
1444
705,40
55,40
610
23790
1521
706,99
96,99
620
24800
1600
708,59
88,59
640
26240
1681
710,18
70,18
590
24780
1764
711,77
121,77
610
26230
1849
713,36
103,36
600
26400
1936
714,96
114,96
630
28350
2025
716,55
86,55
600
27600
2116
718,14
118,14
630
29610
2209
719,74
89,74
640
30720
2304
721,33
81,33
610
29890
2401
722,92
112,92
590
29500
2500
724,51
134,51
610
31110
2601
726,11
116,11
630
32760
2704
727,70
97,70
660
34980
2809
729,29
69,29
640
34560
2916
730,88
90,88
810
44550
3025
732,48
77,52
790
44240
3136
734,07
55,93
820
46740
3249
735,66
84,34
650
37700
3364
737,26
87,26
710
41890
3481
738,85
28,85
700
42000
3600
740,44
40,44
670
40870
3721
742,03
72,03
690
42780
3844
743,63
53,63
730
45990
3969
745,22
15,22
730
46720
4096
746,81
16,81
760
49400
4225
748,40
11,60
790
52140
4356
750,00
40,00
810
54270
4489
751,59
58,41
870
59160
4624
753,18
116,82
890
61410
4761
754,77
135,23
870
60900
4900
756,37
113,63
890
63190
5041
757,96
132,04
880
63360
5184
759,55
120,45
930
67890
5329
761,15
168,85
980
72520
5476
762,74
217,26
900
67500
5625
764,33
135,67
860
65360
5776
765,92
94,08
890
68530
5929
767,52
122,48
880
68640
6084
769,11
110,89
79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 PROMEDIO 55
870
68730
6241
770,70
99,30
840
67200
6400
772,29
67,71
860
69660
6561
773,89
86,11
910
74620
6724
775,48
134,52
870
72210
6889
777,07
92,93
860
72240
7056
778,67
81,33
840
71400
7225
780,26
59,74
540
46440
7396
781,85
241,85
780
67860
7569
783,44
3,44
750
66000
7744
785,04
35,04
780
69420
7921
786,63
6,63
760
68400
8100
788,22
28,22
710
64610
8281
789,81
79,81
730
67160
8464
791,41
61,41
750
69750
8649
793,00
43,00
750
70500
8836
794,59
44,59
710
67450
9025
796,19
86,19
750
72000
9216
797,78
47,78
720
69840
9409
799,37
79,37
770
75460
9604
800,96
30,96
740
73260
9801
802,56
62,56
750
75000
10000
804,15
54,15
750
75750
10201
805,74
55,74
780
79560
10404
807,33
27,33
800
82400
10609
808,93
8,93
850
88400
10816
810,52
39,48
790
82950
11025
812,11
22,11
860
91160
11236
813,70
46,30
890
95230
11449
815,30
74,70
780
84240
11664
816,89
36,89
810
88290
11881
818,48
8,48
12100
820,08
0,00
PROMEDIO 732,4770642
4582340
449735
A= B=
MAD= 80 644,88 1,593 191140
El siguiente cuadro nos muestra que los mínimos cuadrados tiene un valor de A=644,88 y B=1,593, para la línea de tenencia con un valor de Y=644,88 + 1,593 con un MAD= 80 y para la semana 110 (semana 6 de este año) la estación de servicio tendrá una línea de tendencia de 820,08.
PRONOSTICO 1200 1000 A 800 D N A 600 M E D 400 200 0 0
20
40
60
80
TIEMPO Series1
Series2
100
120
