Índice I. II.
INTRODUCCIÓN.................................................................................... 2 MARCO METODOLOGICO. 2.1 Perspectivas de la industria de teléfonos…………………………... 3 2.2 Caso de Estudio……………………………………………………..... 3 2.3 Etapas del Sistema de Previsión…………………………………….. 4 2.3.1 Determinar el uso de la previsión……………………… 4 2.3.2 Seleccionar artículos para los ue se va a reali!ar la previsión…………………………………………………. 4 2.3.3 Definir el "ori!onte temporal de la previsión………… 4 2.3.4 Seleccionar modelo o los modelos de previsión……. 4 2.3.# $ecopilación de los datos necesarios para "acer la previsión…………………………………………………. 4 2.3.% $eali!ar previsión………………………………… …... # Porcenta&e de error medio a'soluto ()PE…………. % 2.3.* +alidar e implementar los resultados…………………. *
III. IV.
CONCLUSIONES…………………………………………………………. , REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS…………………………………….. ANEXOS
1
.
ntroducción
Para ase/urar la e0istencia funcionamiento de una or/ani!ación o empresa dentro de determinada industria en una dimensión de tiempo estos /remios "an tenido ue pasar situaciones favora'les desfavora'les &ustamente en 'ase a ese pasado declarado o periodo "istórico de tiempo transcurrido "an podido o'tener información datos empíricos ue permiten "acer anlisis presa/ios futuros acerca de las varia'les controla'les ue sean si/nificativas para el proceso de producción. Se/n 5e!er 6 $ender la previsión es la disciplina ue se encar/ar de prever los "ec"os futuros a través de modelos matemticos a&ustados de acuerdo a el tipo de anlisis ue reuieren los /estores de decisiones corporativas al "ori!onte temporal ue necesito pronosticar7 puede ser a corto pla!o mediano pla!o lar/o pla!o estas unidades de tiempo estn condicionada por el ru'ro o el tipo de planificación esta'lecida de la or/ani!ación pero /eneralmente las previsiones de maor enver/adura son de lar/o pla!o las ue consideran ms de 3 a8os por el contrario las ms e0actas ue son las ue se pueden ir a&ustando temporalmente corresponden a las de corto pla!o las cuales consideran menos de un a8o o menos de 3 meses. Para reali!ar todo ese tipo de anlisis es de suma importancia tomar en cuenta el ciclo de vida del producto a ue estos no tienen el mismo nivel de demanda en todo su proceso mercantil por ende si una previsión es a&ustada en 'ase al ciclo de vida de cierto producto se puede o'tener información acerca de cuantos recursos se van a necesitar para producir cierto nivel de stoc9 la capacidad ue de'e tener la compa8ía en cuanto a espacio para 'ode/a&e disponi'ilidad de personal. 1 En el presente informe presentaremos la solución al :encar/o; de
2
II.
Perspectivas de la industria de teléfonos
Desde su creación a finales del si/lo 0i0 el teléfono "a funcionado fervientemente en la vida de los seres "umanos pasando por el mítico ladrillo ue sólo contenía la función principal ue en ese entonces era llamar "asta evolucionar con lo ue "o conocemos como Smartp"one el dispositivo multiuso ue miramos ms de 4= veces al día. )ctualmente esta industria crece a tasa altamente crecientes a medida ue aumenta el crecimiento del país &unto con ello el in/reso de los individuos tam'ién se dispara la demanda de teléfonos celulares es un mercado ue durante el proceso evolutivo "a tenido cam'ios verti/inosos de'ido a las eminentes e0i/encias de los consumidores a los desafíos ue plantea la tecnolo/ía en un futuro cercano.3 )l 2=13 se vendieron 1.,2= millones de unidades móviles entre los ms destacados los Smartp"one superando la 'arrera de los 1=== millones vendidos. >a industria mueve /randes cantidades de dinero en inversión en reas como? pu'licidad tecnolo/ía e innovación @apps softAare dise8oB lo ue se8ala la importancia por parte de los productores de teléfonos celulares de una /ran capacidad de adaptación.4
2.2 Caso de Estudo El presente informe consta de un anlisis de producción de teléfonos para una empresa en el a8o 2==% donde desean esta'lecer un método ue permita tomar una decisión en la cantidad de o'&etos ue de'en ser fa'ricados para su venta en los pró0imos semestres. Para ello disponemos de un peue8o re/istro mensual de los ltimos 3% meses como la cantidad de ca&as fa'ricadas cada ca&a posee 144 teléfonos. El o'&etivo es predecir el ran/o de o'&etos ue de'en fa'ricarse entre los pró0imos % a 12 meses de la empresa. Para dar respuesta al pro'lema se/uiremos los pasos del Sistema de Previsión. ) *ttp+---.laprensa.*neconoia(/(212041%usuarios0!en0sus0tel )#(3onos0)B)!iles0)#1s0de04%0!eces0al0d)#Da0seg )B#n 4 *ttp+---.uycanal.co2%14%1)13uturo0del0tele3ono0o!il
)
II.!.
Eta"as de# Sste$a de %&e's()
II.!.1. Dete&$)a& e# uso de #a "&e's()* Definir el volumen de producción de los aparatos telefónicos para su posterior comerciali!ación. II.!.2. Se#e++o)a& a&t,+u#os "a&a #os -ue se 'a a &ea#a& #a "&e's()? +aria'le independiente ? ca&as +aria'le dependiente ? mes cuantificado @1 a 3%B II.!.!. De/)& e# 0o&o)te te$"o&a# de #a "&e's()? Se "ar una previsión a mediano pla!o @proección a un a8oB. Porcenta&e de error medio a'soluto @()PEB II.!.. Se#e++o)a& $ode#o o #os $ode#os de "&e's()* Series de tiempo @simplificada en una re/resión linealB. II.!.. Re+o"#a+() de #os datos )e+esa&os "a&a 0a+e& #a "&e's()*
4
II.!.3. Rea#a& "&e's()
Datos o5tenidos de 6768.
SUM A MAP E
1,91%%%9 29 %,%%29 MAPE %2 %
,%)
#J#" :@< %% /%%
3:;< = .2; > 44%.( R? = %./
%% 4%%
#J#" :@<
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8inear :#J#" :@<<
2%% 1%% % %
1%
1
2%
2
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A6$C :$6"< 7
uente? /rfico calculado en ECE>
@Porcenta&e de error medio a'soluto ()PEB
CFGC>HSIG? J ()PE? mientras ms peue8o sea el error es muc"o me&or la apro0imación. J En la formula @()PEB considera 3% no 24. J $K2 es la 'ondad de a&uste o coeficiente de determinación. ndica ué tan 'uena es la predicción.
/
>a recta de re/resión del modelo lineal ue a&usta el proceso de producción de teléfonos de la f'rica es? L #24*30M44=*,*4 con la cual o'tenemos claramente ue la producción Nucta en un promedio de %%4 ca&as de teléfonos mensualmente entre los pró0imos % a 12 meses
II.!.4. Va#da& e $"#e$e)ta& #os &esu#tados* Para validar la función de'emos reali!ar una proección mínima de un a8o en el modelo o'tenido en el paso anterior reempla!ando la varia'le independiente @mesB ue se desee calcular. 56 724289:74;
Proección de seis a doce meses
AÑO 2%%
TIEMPO (MES) (X)
CAJAS PRONOSTICADAS (Y')
) )9 )( 4% 41 42 4) 44 4 4/ 4 49
/)4,()/4 /4%,19)/ /4,4)%9 /%,/9 /,(22 //1,124 ///,41(/ /1,///9 //,(14 /92,1/12 /9,4%94 /(2,//
>ue/o se de'e evaluar si la proección fue efectiva o no comparando los resultados de estas con la demanda real teniendo en cuenta el error de #=3O un a&uste del *%O.
De'emos considerar ue el plan de producción para las ventas no solo de'e ir en unidades si no tam'ién acompa8ada de innovación dado el mercado dinmico en el ue se sita la industria.
. Conclusión ) través de los métodos de previsión o pronósticos es posi'le encontrar respuestas a las dificultades ue puede poseer cualuier entidad. En este caso mane&amos la estimación de ventas para los periodos posteriores en cuo caso optamos por un enfoue cuantitativo a través de una previsión de serie temporal lo ue nos lleva a las proecciones de tendencias mediante el método de mínimos cuadrados iniciamos de la premisa de ue el futuro es una consecuencia del pasado empleamos los datos "istóricos entre/ados en el te0to el caso nos 'rinda'a los datos de las varia'les de producción tiempo por lo ue indica una el uso de este método. Descartamos utili!ar un enfoue cualitativo a ue se tiene poca información ueda e0ento de factores difíciles de medir como la intuición las emociones e0periencias personales lo cual puede ser per&udicial en una industria tan voltil como lo puede lle/ar a ser la fa'ricación de celulares esto ueda demostrado con el caso GF)%. En el o'&eto de estudio nos entre/a una 'a&a aleatoriedad con una tendencia al al!a con seis picos o ciclos estacionales en el "ori!onte de tiempo estimado. En conclusión la 'ondad del a&uste nos indica una predicción del *%O lo ue es un 'uen indicador. Con el procedimiento actual para decidir la cantidad producida e0isten mr/enes de stoc9 faltantes de un mes a otro la variación de >a demanda en el periodo anali!ado es siempre ne/ativa @véase ane0o 1B. / éase 's en pro3undidad en+ *ttp+radio.uc*ile.cl2%12%%/la0 descarnada0industria0de0los0celulares
9
Con nuestra propuesta de producción &unto a un 'uen plan de desarrollo de ventas en el cual se incluan los factores como la innovación tecnolo/ía dise8o de van/uardia es decir las necesidades de los actuales consumidores podemos lo/rar ue la compa8ía me&ore estos mr/enes sea ms eficiente.
IV.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.
<. 5e!er6Q.$ender @2==*B. Dirección de la producción de operaciones decisión estraté/ica capítulo 4 Previsión Person Education S.). (adrid.
La "&e)sa0). Usua&os 'e) sus te#2:12?. V
(
)ne0o )ne0oT1
Enero Febrero Marzo Abril Mao !"nio !"lio A#os$o %e&$ie'br e (c$"bre )o*ie'br e +icie'bre Aotal
Cajas 2003 480 436 482 448 458 489 498 430
Variación -95 -91 -58 -54 -50 -84 -10 -68
Cajas 2004 575 527 540 502 508 573 508 498
Variació n -33 -70 -72 -101 -120 -32 -119 -80
Cajas 2005 608 597 612 603 628 605 627 578
444 496
-41 -30
485 526
-100 -55
585 581
487 525
-65 -62
552 587
-80 -69
632 656
-708
-931
1%
