El méto método do de suav suaviz izac ació ión n expo expone nenc ncia iall es un méto método do de prom promed edio io móvi móvill 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. Es el método de pronóstico formal que se usa más a menudo, por su simplicidad y por la reducida cantidad de datos que requiere. A diferencia del método de promedio móvil ponderado, que requiere n periodos de demanda pretérita y n ponderaciones, la suavización exponencial requiere solamente tres tipos de datos: el pronóstico del último periodo, la demanda de ese periodo y un parámetro suavizador, alfa , cuyo valor fluctúa entre y !.. "ara ela#orar un pronóstico con suavización suavización exponencial, exponencial, será suficiente suficiente que calculemos calculemos un promedio promedio ponderado ponderado de la demanda más reciente y el pronóstico calculado para el último periodo. En la suavización exponencial se asignan pesos a los datos pasados tal que los pesos disminuyen al $acerse los datos más antiguos, esto es que en un proceso cam# cam#ia iant nte, e, esto esto es que que los los dato datoss recie recient ntes es son son más más vali valido doss que que los los datos datos antiguos. Este Este méto método do solo solo nece necesi sita ta el pron pronós óstitico co más más reci recien ente te,, una una cons consta tant nte e de suavización %es un valor ar#itrario entre y !& y el último dato real, y as' se elimina la necesidad de almacenar grandes cantidades de datos pasados. (a suav suaviz izaci ación ón expo exponen nenci cial al requi requier ere e un valor valor de inic inicio io.. )i se tien tienen en dato datoss disponi#les se puede emplear un promedio sencillo para iniciar el proceso* si los datos no son seguros se puede $acer una predicción su#+etiva. (a ecuación correspondiente a este pronóstico es:
t-! %demanda %demanda para este periodo& periodo& - %!/ &%pronóstico &%pronóstico calculado calculado para el último último periodo& t-!
0t - %!/ &t
(a siguiente ecuación es equivalente : t-! t -
%0t/t&
(a cons consttante ante de suav suaviz izac ació ión n a es un númer úmero o entre ntre y ! que ent entra mul multiplicando en cada pronós nóstico, pero ero cuya uya influencia decli clina exponencialmente al volverse antiguos los datos.
1na a #a+a de más ponderación a los datos $istóricos. 1na a de ! refle+a una a+uste total a la demanda reciente, y los pronósticos serán las demandas reales de los periodos anteriores. (a selección depende de las caracter'sticas de la demanda. (os valores altos de a son más sensi#les a las fluctuaciones en la demanda. (os valores #a+os de a son más apropiados para demandas relativamente esta#les %sin tendencia o ciclicidad&, pero con una gran cantidad de variación aleatoria. (a suavización exponencial simple es un promedio suavizado centrado en el periodo presente. 2o se puede extrapolar para efectos de tendencia, por la que ningún valor de a compensará completamente la tendencia en los datos. (os valores ordinarios de a var'an entre .! y .3. (os valores #a+os de a disminuyen efectivamente la variación aleatoria %ruido / dispersión&. (os valores altos son más sensi#les a cam#ios en la demanda %introducciones de nuevos productos y error #uscando cuál valor reduce el error del pronóstico. Esto puede $acerse fácilmente modelando el pronóstico en un programa de cómputo, tratando con diferentes valores de a. 1n valor de a que proporcione aproximadamente un grado equivalente de suavización tanto como un promedio móvil de un periodo es a 4 5 %n - !& Esta forma de la ecuación muestra que el pronóstico para el periodo siguiente es igual al pronóstico del periodo actual más una proporción del error del pronóstico correspondiente al mismo periodo actual. "ara poner en marc$a la suavización exponencial se requiere un pronóstico inicial. 6ay dos formas de realizar este pronóstico inicial: 1sar la demanda del último periodo, o #ien, se dispone de datos $istóricos, calcular el promedio de varios periodos recientes de demanda. El efecto de la estimación inicial del promedio so#re las estimaciones sucesivas del mismo disminuye a lo largo del tiempo porque, con la suavización exponencial, las ponderaciones asignadas a las demandas $istóricas sucesivas, que se utilizan para calcular el promedio, disminuyen exponencialmente.
E7E8"(9 alcule el pronóstico de suavización exponencial para la semana 3, considerando los datos de la siguiente ta#la que representan la llegada de pacientes a una clinica en las últimas tres semanas. ;enga en cuenta que .!
)9(1<=2 El método de suavización exponencial requiere un pronóstico inicial. )uponga que tomamos los datos de demanda de las dos últimas semanas y los promediamos para o#tener %3->?&54 >@ como pronóstico inicial. A fin de calcular el pronóstico para la semana 3, utilizando una suavización con .!, calculamos el promedio al final de la semana > en la siguiente forma: 3 .!%3!!& - .@%>@& >@4.! As', el pronóstico para la semana 3 ser'a de >@4 pacientes. )i la demanda real para la semana 3 resultara ser de 3!, entonces el nuevo pronóstico para la semana ser'a. .!%3!& - .@%>@4.!& >@3.3 o sea, >@3 pacientes. 9#serve que $emos utilizado 3, y no el pronóstico en valor entero para la semana 3, en el cálculo de . En general, redondeamos solamente el resultado final, a fin de mantener la mayor precisión posi#le en los cálculos
