PRODUCCIÓN 2015-1, L AUREN J. CASTRO B OLAÑO CONCEPTOS, EJERCICIO DE EJEMPLO Y TALLER DEL MÉTODO DE WINTER 1. Desarrol Desarrollar lar el taller taller en parejas parejas (2) y enviar por correo correo hasta el LUNES 6 de Abril de 21!. 2. As"nto As"nto del corre correo# o# $aller%inter&Ape $aller%inter&Apellido1Apellido2&Ape llido1Apellido2&Apellido1Apellido2 llido1Apellido2 '. ora de entre entrea# a# asta asta las las 11#!*+ 11#!*+, , -. +ara enerar enerar la calicaci/ calicaci/n n 0i0a 0i0a se deben soportar soportar todos los los clc"los. !. Est"diar Est"diar con3or0e con3or0e al taller taller para eval"aci/n eval"aci/n el d4a 0i5rcol 0i5rcoles es de Abril de 21!. 5.% Pr&'! Pr&'! '!t(&)*(+ /utdoor 0urniture fabrica columpios. 1sualmente los clientes compran más columpios en los meses calientes ue en los fr(os, de manera ue las ventas cambian con las estaciones. "uponga ue los columpios de /utdoor 0urniture son muy buenos y la publicidad verbal *ace ue au mente el n-mero de personas ue los compran. "us datos, ue reflejan estacionalidad y tenden cia están dados en la tabla 2%% y graneados en la figura 2%&. En este caso, un a3o se puede dividir en cuatro estaciones, cada una de tres meses. Por na turaleza, muc*os procesos tiene alg-n n-mero de estaciones durante un a3o. "i los periodos son semanas, el a3o tendr(a 4& estaciones. +os periodos de meses y de trimestres tienen %& y 2 estaciones en un a3o, respectivamente. /tros procesos pueden tener una estación uie no esté basada en a3os, a3os, pero debe debe *aber alguna explicación explicación de la la estacionalidad. estacionalidad. +os métodos métodos presen presen tados au( pueden usarse para cualuier longitud de estación.
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PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN
a3o. Para pronosticar, se obtienen las estimaciones iniciales de las componentes del modelo y se actualizan usando suavizamiento exponencial. "ea dt $ demanda en el periodo t L $ n-mero de estaciones en el a3o =o en otro marco de tiempo> T $ n-mero de periodos de datos disponibles; T $ mL donde mes el n-mero de a3os completos de datos disponibles 4, $ estimación para el término constante a calculado en el periodo t Bt $ estimación del término de tendencia b calculada en el tiempo t Ct $ estimación de la componente estacional para el periodo t Para comenzar el procedimiento, se necesita un valor inicial de ST .1na estimación natural es un promedio de los datos de una o más estaciones completas. @o debe usarse unja parte de una estación; si se usan sólo los primeros 7 datos puede obtenerse una mala estimación, porue una demanda mayor o menor en el primer trimestre no refleja la demanda ApromedioA. 'uando *ay tendencia, el promedio de uno o más a3os *istóricos completos no proporciona una estima ción inicial de a. Este promedio incluye la demanda Amás bajaA del principio, lo mismo ue la demanda Amás altaA del final de los datos *istóricos. El signo A?A en la figura 2%2 es; el prome dio gobal y está localizado en 5.4, el punto medio de los datos *istóricos. Para determinar la porción constante del proces o en el tiempo T debe corregirse por tendencia. Por lo tanto, para calcular ST , la estimación de a, se necesita BT , la estimación de b. "e reuieren al menos dos a3os completos de datos para calcular BT ; con menos datos no se verá la diferencia entre la tendencia y la componente estacional. "e calcula la dertianda pro medio para cada uno de los dos -ltimos a3os y se resta el promedio del más antiguo del prome dio del más reciente. El resultado es el AcrecimientoA en los dos a3os, ue debe convertirse en un crecimiento estacional dividiendo entre L, el n-mero de estaciones por a3o. "i se cuenta con más de dos a3os de datos, pueden usarse cualesuiera de ellos para estimar la pendiente. "i se usan el primero y -ltimo, con ma3os de datos disponibles, se divide entre (m- \)L en lugar de L para obtener el crecimiento por periodo.
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juste de la tendencia en datos
E/'"0+ ,-,. BT y ST )*)&)(+'! 0(r( Ot$r r*)tr'. )etermine los parámetros iniciales para el método estacional de
Solución. El promedio del tercer a3o =-ltimos cuatro datos> es
El promedio para el segundo a3o es d2 $ %24.4. Bestando el promedio para el a3o & del promedio para el a3o 9 se obtiene el crecimiento de un a 3o. Estos promedios se AcentranA en el punto medio de cada a3o, los periodos 5.4 y %6.4, respectivamente; de manera ue *ay un a3o entre ellos. "e divide entre 2 para obtener el crecimiento por periodo. "e tiene
)ada una estimación de la tendencia, se puede calcular una estimación de la componente constante. El promedio de todos los datos se centra en (T - l>#&, el punto medio de las observaciones =5.4 en la figura 2%2>, o =:A l>#&periodos de T, el tiempo presente. "e puede estimar la porción constante del modelo en el tiempo T multiplicando la tendencia por periodo, BT , por (T - l>#&, el n-mero de periodos ue *ay entre el centro y T. ea la figura 2%2. Para el ejemplo, el promedio global es
'omo *ay doce periodos de datos, D está centrado en el periodo 5.4, de manera ue la estimación inicial del término constante, ST , en el periodo %& ser(a
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PLANEACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN
PRODUCCIÓN 2015-1, L AUREN J. CASTRO B OLAÑO 2.97. Kradley R Iiller producen bates de madera ue se usan principalmente en el béisbol profesional. El departamento de compras uiere firmar un contrato a largo plazo con el proveedor de barniz. Este contrato especificar(a la cantidad =en miles de galones> de barniz ue KRI comprar(a cada trimestre de los próximos dos a3os. +as entregas reales se *ar(an semanalmente, pero el total del trimestre debe ser muy cercano a las cifras contratadas. +a tabla muestra el uso de barniz =en miles de galones> para los tres a3os anteriores. conseje a compras respecto a la cantidad de bamiz ue debe contratar cada trimestre de los próximos dos a3os.
