Modelos de pronóstico e inventarios investigación de operaciones
En el siguiente trabajo se verá la investigación investigación dada al anterior tema tema y como cada uno van de la mano para lograrse un mismo fn y de lo importante que para estos son la planeación. Karen Gutiérrez Franco
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Contenido 5. Modelos de pronósticos pronósticos e Inventarios............................ Inventarios................................................ ....................................... ............................... ...................... .......... 2 5.1 Modelos de pronósticos............................... pronósticos................................................... ................................................................. ...................................................... ......... !"M" ##E$%& ##E$%& #% I'("&M%!I"' I'("&M%!I"' % M")E#"...................... M")E#".......................................... ................................ ........................... ...................... ....... * +ipos de pronósticos........... pronósticos............................... ....................................... ....................................... ........................................ .................................. ....................... ......... 5 5.1.1 Modelos para ,ronósticos ,ronósticos de un nivel constante................................................. constante............................................................... ................ 5.1.2 Eectos estacionales en los modelos de pronósticos................... pronósticos....................................... ......................................../ ..................../ 5.2 0uaviado eponencial eponencial en modelos de tendencia lineal................................................ lineal........................................................ ........3 3 5. Errores Errores en los pronósticos.............. pronósticos.................................. ........................................ ....................................... ................................................ ............................. 4 5.* ,ronósticos causales con regresión regresión lineal.............................................. lineal.............................................................................. ................................ 4 5.5 )efnición y tipos de inventarios............................................ inventarios................................................................ .............................................. .......................... 1 5.5.1 $entajas $entajas y desventajas de los inventarios....................................... inventarios....................................................... .............................. ................. ...11 11 $entajas6........................... entajas6............................................... ........................................ ....................................... ....................................... ........................................... ....................... 11 )esventajas6.................. )esventajas6...................................... ........................................ ....................................... ....................................... .............................................. .......................... 12 5.- Modelos determin7sticos.......... determin7sticos............................. ....................................... ........................................ ...................................... ................................ ................ 12 5.3 ,laneación de requerimientos requerimientos de materiales........................... materiales............................................... ........................................... ......................... 1* Ejemplo 'o. 1.................................... 1........................................................ ........................................ ........................................ ....................................... ............................. .......... 15 M8+")" )E 09%$I:%!I"' 09%$I:%!I"' E;,"'E'!I%# 0IM,#E............. 0IM,#E................................. .................................................... ................................ 15 Ejemplo 'o. 2.................................... 2........................................................ ........................................ ........................................ ....................................... ............................. .......... 1M8+")" )E ,&"ME)I" M<$I# 0IM,#E............................. 0IM,#E................................................. ........................................ .................................. .............. 1-
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5. Modelos de pronósticos e Inventarios. I nventarios. Definiendo en primer término el significado de un Pronóstico es el proceso de estimación en situaciones de incertidumbre. El término predicción es similar, pero más general, y usualmente se refiere a la estimación de series temporales o datos instantáneos. Dentro de lo laboral no es más que la estimación de la
demanda de un producto, esta estimación de la demanda sale de un estudio de mercado realizado por los especialistas de la empresa en donde se realiza un estudio particular del tipo de producto y de la cantidad que se requiere por producto, el pronóstico es un estimado de la demanda como ya lo habíamos dicho anteriormente, por lo que con este estimado podemos determinar la capacidad de la planta a instalar, y la cantidad de ersiones del producto que debemos producir. !btenida la capacidad de producción de la planta, podemos planear en base a los registros de producción de la planta y de la demanda de los productos en proceso de transformación. transformación. "mportante es destacar que el proceso de pronostico establece los nieles de producción en el tiempo, es decir, que podemos realizar pronósticos a #orto, $ediano y %argo plazo , y de esa manera reisar los procesos de planeación de la planta para esos tiempos, y cuando se habla de reisar estamos hablando de $antenimiento de "nentarios de "nsumos y de repuestos y algo muy importante que es la productiidad, realizando estudio para minimizar los tiempos de ocio del sistema operatio de producción. En base al planeamiento de la producción y al pronóstico realizado es necesario tener en resera en todos los pasos a realizar una cantidad de bienes ba&o el control de la planta guardando para su uso posterior durante alg'n tiempo, esta cantidad de bienes guardados la llamamos inentario , en toda empresa o planta de operaciones productias es necesario realizar inentarios, estos inentarios pueden ser inentarios de equipos, inentarios de repuestos de equipos, "nentarios de insumos o materia prima, inentarios de herramientas, inentarios del producto final, todos estos inentarios son necesarios para que los nieles de producción sean cubiertos al momento de un incidente que pudiese demorar la producción. 2
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5.1 Modelos de pronósticos. El pr pron onóst óstic ico o es un pr proc oceso eso de es estitima maci ción ón de un ac acon onte teci cimi mien ento to o fe fenó nóme meno, no, re regul gular arme ment nte e económico en el cual se inolucra el tiempo, proyectando hacia el futuro datos del pasado, para realizar una estimación cuantitatia del comportamiento del fenómeno estudiado hacia el futuro. Entonces se puede definir como el conocimiento anticipado de lo que sucederá en un futuro a traés de ciertos indicios. ( si sin n em embar bargo go hoy en dí día a a tr traé aéss de la lass her herra rami mien enta tass ma mate temát mátic icas as la lass em empre presas sas pu puede eden n pronosticar, con bastante e)actitud que pasara en el futuro. Esta posibilidad ha conertido a los pronósticos de la demanda en herramientas fundamentales para las decisiones en el planeamiento operatio, financiero y comercial de las empresas. El personal de producción y de operación utiliza pronósticos para tomar decisiones periódicas con respecto a la selección de procesos, a la planificación de la capacidad, a la planificación de la producción, a la programación de actiidades y al inentario. E)isten arios usos importantes de los pronósticos, así como métodos o modelos para realizarlos %os pronósticos son la base de la planificac plani ficación ión corporatia a largo plazo. El persona personall de producción y de operación utiliza pronósticos pronósticos para tomar decisiones periódicas con respecto a la selección de procesos, a la planificación de la capacidad, a la planificación de la producción, a la programación de actiidades y al inentario.
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COMO LLEV! L I"FO!MCIO" MO#ELO
*res pasos en el proceso de pronóstico+ .- E#!P"%/#"01 DE D/*!2 !btener datos adecuados y asegurarse que sean correctos. Este es el mayor reto de todo el proceso de pronóstico y el más difícil de controlar, controlar, ya que los pasos siguientes se efect'an sobre los datos, sean o no releantes para el problema en cuestión. 2iempre que se hace necesario obtener datos pertinentes en una organización, abundan los problemas de recopilación. 3.-ED4##"01 ! #!1DE12/#"01 DE D/*!2 D/*!2 %a reducción de datos con frecuencia es necesaria ya que en proceso de pronóstico es posible tener muchos o muy pocos datos. /lgunos datos pueden no ser pertinentes al problema, por lo que reducirían la precisión del pronóstico. 5.- #!12*4##"01 DE% $!DE%! "mplica a&ustar los datos reunidos en un modelo de pronóstico que sea el adecuado para minimizar el error del pronóstico. Entre más sencillo sea el modelo, será me&or para lograr la aceptación del proceso por parte de los administradores que toman las decisiones en la empresa. !curre una ez que se recolectaron y tal ez redu&eron, los datos adecuados y que se seleccionó un modelo de pronóstico apropiado. Es com'n que quien realizó el pronóstico reise la precisión del proceso mediante el pronóstico de periodos recientes de los que se conocen los alores históricos reales
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$ipos de pronósticos
%os pronósticos se pueden clasificar en cuatro tipos básicos+ cualitatios, análisis de series de tiempo o cuantitatios, relaciones causales y simulación. %as técnicas cualitatias son de carácter sub&etio y se basan en estimaciones y opiniones. El análisis de series de tiempo se basa en la idea de que se pueden usar los datos relacionados con la demanda del pasado para realizar pronósticos. %os pronósticos causales suponen que la demanda está relacionada con uno o más factores subyacentes del ambiente. %os modelos de simulación permiten al pronosticador recorrer una gama de suposiciones sobre la condición del pronóstico. $odelos comunes para pronósticos cuantitatios Promedio $óil 2imple 2e promedia un periodo que contiene arios puntos de datos, diidiendo la suma de los alores de los puntos entre el n'mero de puntos. /sí, cada punto tiene la misma influencia. Promedio $óil Ponderado #iertos puntos se ponderan más o menos que otros, seg'n se considere coneniente de acuerdo con la e)periencia. 2uaizamiento o suaización E)ponencial %os puntos de datos más recientes tienen mayor peso6 este peso se reduce e)ponencialmente cuanto más antiguos son los datos.
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/nálisis de egresiones /&usta una línea recta a datos pasados, por lo general relacionando el alor del dato con el tiempo. El método de a&uste más com'n es el de mínimos cuadrados, permite identificar la tendencia de la serie de tiempo analizada.
/nálisis de series de tiempo Pronosticar series de tiempo significa e)tender los alores históricos en el futuro con mediciones que a'n no se encuentran disponibles. El pronóstico se realiza generalmente para optimizar áreas como los nieles de inentario, la capacidad de producción o los nieles de personal. E)isten dos ariables estructurales principales que definen un pronóstico de serie de tiempo+ El período, que representa el niel de agregación. %os períodos más comunes son meses, semanas y días en la cadena de suministro 7para la optimización del inentario8. %os centros de atención telefónica utilizan períodos de cuartos de hora 7para la optimización del personal8. El horizonte, que representa la cantidad de períodos por adelantado que es necesario pronosticar. En la cadena de suministro, el horizonte es generalmente igual o mayor que el tiempo de entrega.
5.1.1 Modelos para %ronósticos de un nivel constante %os métodos métodos más simplistas para pronosticar la demanda son+ • • • •
9ltimo alor Promedio Promedios móiles E)ponencial
: Este es el más simple de los métodos de pronóstico y considera el alor de la ariable aleatoria. $uy simple, pero 'til 'nicamente en acotados casos. 3 : Pronostica como alor de la ariable aleatoria. Esta puede ser una buena estimación cuando se trata de un proceso muy estable o que cambia muy poco en el tiempo. -
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5 : %os promedios móiles solucionan, en parte, el hecho de que el proceso cambia en el tiempo y considera 'nicamente las 'ltimas 'ltimas obseraciones, por lo que. De esta forma, me&oramos el método método anterior, anterior, aunque seguimos seguimos asignando asignando el mismo peso relatio a las obseraciones obseraciones más ie&as ie&as que a las más actuales.
;- El método e)ponencial o de suaizado e)ponencial, soluciona este problema introduciendo una constante de suaizado, y calcula el nueo alor de la ariable aleatoria como Estos métodos muestran el hecho fundamental de que los procesos son cambiantes y están su&etos su&etos a factores e)ternos que deben ser tenidos en cuenta a la hora de realizar el modelo. 4na de estos factores, el que suscita nuestro interés en este momento, es el factor estacional. Por e&emplo, las necesidades de nuestro insumo tinta, se erán afectadas por la demanda del producto, la cual tendrá grandes ariaciones a lo largo del a
5.1.& E'ectos estacionales en los (odelos de pronósticos. %a Estacionalidad siempre ha &ugado un papel primordial en el análisis de series de tiempo. %a mayoría de las técnicas para realizar pronósticos requieren condiciones de estacionalidad. Por lo tanto necesitamos algunas condiciones, es decir, las series de tiempo necesitan tener un proceso estacionario de primer y segundo orden. Estacionario de Primer !rden+ 4na serie de tiempo está en el estacionario de primer orden si el alor esperado de =7t8 se mantiene constante para cualquier alor de t. Por e&emplo, en series de tiempo económicas el proceso se encuentra en estacionario de primer orden cuando remoemos cualquier tendencia por alg'n mecanismo como la diferenciación.
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Estacionario de 2egundo !rden+ 4na serie de tiempo se encuentra estacionaria de segundo orden solamente solamente cuando la estacionaria estacionaria de primer orden y la coarianza coarianza entre =7t8 y =7s8 es función de la anchura 7t-s.8 De nueo, en series de tiempo económicas, un proceso es estacionario de segundo orden cuando estabilizamos sus ariables por cualquier tipo de transformación como la raíz cuadrada.
5.& )uavizado e*ponencial en (odelos de tendencia lineal. 2uaizado E)ponencial Este modelo permite efectuar compensaciones compensaciones para algunas tendencias o para cierta temporada al calcular cuidadosamente los coeficientes #t. 2i se desea se puede dar a los meses más recientes pesos mayores y amortiguar en parte los efectos del ruido al dar pesos peque
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5.+ Errores en los pronósticos. El er erro rorr de dell pr pron onós óstitico co es la di dife fere renc ncia ia en entr tre e el a alo lorr re real al y el pr pron onos ostitica cado do de dell pe perí ríod odo o correspondiente. Donde Don de
es el erro errorr del pron pronóst óstico ico del perí período odo ,
es el al alor or rea reall par para a ese per períod íodo oy
el al alor or
que se había pronosticado. $edidas de error+
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Error absoluto de la media 7$/D8
Error absoluto porcentual de la media 7$/PE8
Desiación porcentual absoluta de la media 7P$/D8
Error cuadrático de la media 7$2E8
aíz del error cuadrático de la media 7$2E8
5., %ronósticos causales con re-resión lineal. El ob&etio es pronosticar una ariable dependiente, por e&emplo las entas, en función de una o más ariables ariab les independientes, independientes, por e&emplo el precio precio.. Este es un pronóst pronóstico ico causal, porque el alor de la 1
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ariable dependiente está causado o al menos tiene una correlación alta con el alor de las7s8 ariable7s8 independiente7s8.
%o primero que debe hacerse es un análisis de correlación para medir la asociación entre las dos ariables+ Elaborar un diagrama de dispersión para obserar si e)iste una relación lineal entre las ariables. En un sistema de coordenadas graficar la nube de puntos considerando = > ariable independiente e ( > ariable dependiente. #alcular el coeficiente de correlación para establecer la medida de la fuerza de la relación lineal entre las dos ariables. Este coeficiente tiene las siguientes características+ ?aria ?a ria de - hasta @, ambos inclusie. 4n alor cercano a A indica que hay poca asociación entre las ariables. 4n alor cercano a @ indica una asociación directa o positia entre las ariables. 4n alor cercano a - indica una asociación inersa o negatia entre las ariables. 5.5 #enición / tipos de inventarios.
El inentario es el con&unto de mercancías o artículos que tiene la empresa para comerciar con aquellos, permitiendo la compra y enta o la fabricación primero antes de enderlos, en un periodo económico determinados. Deben aparecer en el grupo de actios circulantes.
Es uno de los actios más grandes e)istentes en una empresa. El inentario aparece tanto en el balance general como en el estado de resultados. En el balance Beneral, el inentario a menudo es el actio corriente más grande. En el estado de resultado, el inentario final se resta del costo de mercancías disponibles para la enta y así poder determinar el costo de las mercancías endidas durante un periodo determinado. 11
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%os inentarios son importantes para los fabricantes en general, aria ampliamente entre los distintos grupos de industrias. %a composición de esta parte del actio es una gran ariedad de artículos, y es por eso que se han clasificado de acuerdo a su utilización en los siguientes tipos+
"nentarios de materia prima "nentarios de producción en proceso "nentarios de productos terminados "nentarios de materiales y suministros "nentarios de materia prima #omprende los elementos básicos o principales que entran en la elaboración del producto. En toda actiidad industrial concurren una ariedad de artículos 7materia prima8 y materiales, los que serán sometidos a un proceso para obtener al final un artículo terminado o acabado. / los materiales que interienen en mayor grado en la producción se les considera C$ateria Prima, ya que su uso se hace en cantidades los suficientemente importantes del producto acabado. %a materia prima, es aquel o aquellos artículos sometidos a un proceso de fabricación que al final se conertirá en un producto terminado. 5.5.1 Venta0as Venta0as / desventa0as de los inventarios.
Venta0as
.- $ane&o fluido y eficiente de las operaciones 3.- %lea un control específico de las operaciones de la empresa. 5.- #ontiene una me&or estabilidad en las cargas de traba&o. ;.- %lea un control de la economía de producción. .- Economías de producción con tama
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Instituto tecnológico de nogales investigación investigación de operaciones #esventa0as
.- /l tener un inent inentario ario en e)ceso origina gastos innecesarios innecesarios y eso produce la inmo inmoilizac ilización ión del capital de una empresa. 3.- El no tener inentario puede ser el causante de un paro de producción por la falta de materia prima o bien sea de una reducción en las entas por falta de producción al entregarle al cliente. 5.-- "m 5. "mpl plic ica a un co cost sto o ge gene neral ralme ment nte e al alto to el ma mant ntene enerr el in ine ent ntar ario io 7al 7almac macena enami mient ento, o, ma mane ne&o &o,, rendimiento, renta del local8. ;.- Peligro de obsolescencia 7caída en desuso de máquinas, equipos y tecnologías motiada no por un ma mall fu func ncio iona nami mien ento to de dell mi mism smo, o, si sino no po porr un in insu sufifici cien ente te de dese semp mpe
5.6 Modelos determinísticos. 2on aquellos en los cuales la demanda está perfectamente determinada o es conocida para un período dado. %a naturaleza del problema de inentario consiste en hacer y recibir pedidos de determinados ol'menes, repetidas eces y a interalos determinados. 4na política de inentario responde las siguientes preguntas.
H#uánto se debe ordenarI Esto determina el lote económico 7E!J8 al minimizar el siguiente modelo de costo+ 7#osto total del inentario8 > 7#osto de compra8 @ 7costo de preparación @ 7#osto de almacenamiento8 @ 7costo de faltante8. *odos estos costos se deben e)presar en términos del lote económico deseado y del tiempo entre los pedidos.
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El costo de compra se basa en el precio por unidad del artículo. Puede ser constante, o se puede ofrecer con un descuento que depende que depende del olumen del pedido. El costo de preparación representa el cargo fi&o en el cual se incurre cuando se hace un pedido. Este costo es independiente del olumen del pedido. El costo de almacenamiento representa el costo de mantener suficientes e)istencias en el inentario. "ncluye el interés sobre el capital, así como el costo de mantenimiento y mane&o el costo de faltante es la penalidad en la cual se incurre cuando nos quedamos sin e)istencias. "ncluye la perdida potencial de ingresos, así como el costo más sub&etio de la perdida de la buena oluntad de los clientes. %os modelos desarrollados se clasifican en general ba&o situaciones de análisis continuo y periódico. %os modelos de análisis periódico incluyen casos de un solo periodo, y de periodos m'ltiples $!DE%!2 DE E?"2"01 #!1*"14/ E)isten dos modelos, el primero es una ersión Cprobabilízada del E!J determinista, que utiliza e)istencias estabilizadoras para e)plicar la demanda probabilista, el segundo un E!J probabilístico más e)acto, que incluye la demanda probabilística de forma directa en la formulación $!DE%!2 E!J CP!K/K"%"L/D! El tama
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5.8 Planeación de requerimientos de materiales. Durante las 'ltimas dos décadas, muchas compa<ías industriales han cambiado sus sistemas de inentarios, y en lugar de mane&arlos como sistemas de de punto de reorden 7enfoque de demanda independiente8, ahora los mane&an como sistemas $P 7enfoque de demanda dependiente8. %a tecnología de las computadoras lo ha hecho posible. Este enfoque se desarrolló a principios de los GA y se atribuye a arios e)pertos, entre ellos a !rlicM y Nigth.
4n $P es una manera adecuada de considerar productos comple&os, Por lo general se toma en cuenta el ensamble de arios componentes y subensambles que forma un producto completo. "gual que para el $P2, el tiempo se e como interalos discretos o baldes de tiempo. El principal ob&etio del $P es determinar los requerimientos : la demanda discreta de cada componente en cada balde de tiempo -. Estos requerimientos se usan para generar la información necesaria para la compra correcta de materiales o para la planta de producción, tomando las cifras de los tiempos del $P2 y generando un con&unto resultante de componentes o de requerimientos de materiales espaciados en el tiempo. 2igue a este procedimiento una planeación detallada de la capacidad 7#P8.
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Ejemplo No. 1 MÉTOO E !"#$ !"#$%&#'%ON %&#'%ON E(PONEN'%#) !%MP)E !%MP)E !i*uiendo con el mismo ejemplo de las +entas semanales de na,ta -en miles de litro "tili/ando el m0todo de sua+i/ación eponencial simple con 234.84 otenemos los resultados del si*uiente cuadro7
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Ejemplo No. MÉTOO E P9OME%O M:$%) !%MP)E 2ean las entas semanales de nafta 7en miles de litros8 de un establecimiento la ariable que se desea pronosticar6 utilizando el método de media móil de orden 5, obtenemos los resultados del siguiente cuadro+
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