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7/24/2019 Presentacion de Planificacion II
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ADMINISTRACIONDE LA DEMANDA
Integrantes :Alex Andino
7/24/2019 Presentacion de Planificacion II
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Las organizaciones centran sus esfuerzosde la planeacin estratgica en comosatisfacer a sus clientes y como superar a la
competencia. La administracin de lademanda implica reconocer fuentes dedemanda para los bienes y servicios de unaempresa, predecir la demanda y determinar
la manera como la empresa satisfar esademanda.Las predicciones de demanda pronosticanla cantidad y la duracin de los bienes y
servicio de una empresa. Las prediccionesde recursos se utilizan para pronosticar laduracin y la cantidad de la demanda deinstalaciones, equipo, fuerza laboral y
compra de partes y materiales para la
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Administracin de lademanda
El propsito de la administracin de la demanda es
coordinar y controlar todas las fuentes de demanda
para que el sistema productivo pueda usarse demanera eficiente y para que los productos y servicios
se entreguen a tiempo.
Alex Andino
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La administracin de la demanda incluye
actividades que van desde determinar o estimarla demanda de los clientes, pasando por convertir
sus rdenes especficas en fechas programadas
de entrega, hasta ayudar a equilibrar la demanda
con la oferta.
Alex Andino
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Manejo de la demanda
La demanda excede a la capacidad:
Cuando la demanda excede a la capacidad, la empresa puede ser capaz de
reprimir la demanda con el simple aumento de los precios, programando
tiempos de entrega ms largos !lo cual podra ser inevitable", y desestimulando
otros negocios redituables marginalmente.
La capacidad excede a la demanda:
Cuando la capacidad excede a la demanda, la empresa puede desear
estimular la demanda mediante reducciones de precio o mercadotecnia
agresiva, o puede adaptarse al mercado a trav#s de cambios en elproducto. Cuando la disminucin de la demanda del cliente se combina
con procesos vie$os e inflexibles, pueden ser necesarios despidos y
cierres de planta para poner a la capacidad en lnea con la demanda.
Alex Andino
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Ajuste a las demandas estacionales:
%n patrn estacional o cclico de demandarepresenta otro reto para la capacidad. En estos
casos, la administracin encuentra &til ofrecer
productos con patrones de demanda
complementarios es decir, productos para los quela demanda es alta para uno cuando es ba$a para
el otro.
Alex Andino
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EN EL HORIONTE DE LA!LANEACION
En la planeacin a largo plazo se decidesobre su lnea de productos, la ubicacin de
sus instalaciones, su capacidad, la
tecnologa que utilizara, los proveedores.
Como no se sabe que va a pasar en el futurose deben acer predicciones econmicas,
tecnolgicas y demanda para poder tomar
decisiones.
Alex Andino
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!RONOSTICOS
Los pronsticos son predicciones de lo quepuede suceder o esperar, son premisas o
suposiciones bsicas en que se basan laplaneacin y la toma de decisiones. Lospronsticos no slo se utilizan comoelemento de los modelos de solucin de
problemas mediante la cienciaadministrativa, sino que establecen ademslas premisas a partir de las cuales seelaboran los planes y controles.
Nolia Urbina
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CLASI"ICACI#N DE LOS !RON#STICOS
$ !ronstico a corto %la&o:Este tiene un lapso de
asta un a!o, pero es generalmente menor a tresmeses. "e utiliza para planear las compras.
$ !ronstico a mediano %la&o:#n pronstico derango mediano, o intermedio, generalmente con un
lapso de tres meses a tres a!os. Es valioso en laplaneacin de produccin y presupuestos.
$ !ronstico a largo %la&o:$eneralmente con lapsosde tres a!os o mas, los pronsticos a largo plazo seutilizan para planear nuevos productos desembolsos
de capital, localizacin e instalaciones o su e%pansin
Nolia Urbina
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TI!OS DE !RON#STICO& !ronsticos econmicos: marcan el ciclo del negocio al
predecir las tasas de in'acin, oferta de dinero, nuevas
construcciones, y otros indicadores de planeacin.& !ronsticos tecnolgicos:tienen que ver con las tasas
de progreso tecnolgico, que pueden dar por resultado elnacimiento de productos novedosos, que requieren nuevasplantas y equipo.
& !ronsticos de demanda( son proyecciones de lademanda para los productos o servicios de una compa!a.Estos pronsticos, tambin llamados pronsticos deventas, conducen la produccin de una compa!a, la
capacidad, y los sistemas de programacin.
Nolia Urbina
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#n administrador debe tener laabilidad de alterar la demanda. En
el caso en que la demanda e%ceda lacapacidad, la empresa debe sercapaz de reducir la demanda
sencillamente con elevar los precios,programando tiempos de entregalargos )los cuales pueden serinevitables*, y desanimando los
negocios con utilidad marginal.
Nolia Urbina
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e+emplo( el personal de ventas de las compa!asautomotrices +aponesas invierte mas tiempo tratando de
comprender a los clientes potenciales y actuales que loque gasta vendiendo automviles
E%isten tres factores importantes(
La demanda se preside principalmente a corto y mediano
plazo con poco nfasis a largo plazo.La demanda real puede cubrirse con rapidez.
Es mas probable que los lo clientes paguen un precioe%tra si sus necesidades y e%pectativas se satisfacencompletamente.
Nolia Urbina
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EN"O'(ES C(ALITATI)OS !ARA !REDECIR LADEMANDAepende de las con+eturas adquiridas con
base en la intuicin y en la e%periencia y suambiente e%terno. "e utiliza cuando la
situacin es imprecisa y e%isten pocos datos,nuevos productos y tecnologas*
E+emplo( si una empresa quiere desarrollar unaprediccin para un producto totalmente nuevo
o si a abido grandes desequilibrios en laeconoma o en la industria.
Nolia Urbina
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ESTR(CT(RA DE LA "(ERA DE )ENTAS"e pide a cada vendedor )por e+emplo por
cubrimiento territorial* proyectar sus ventas.
Como el vendedor es el ms cercano al mercadotiene la capacidad de conocer la demanda de losclientes. Las proyecciones se combinan despusa nivel municipal, provincial y regional.
ENC(ESTA A LOS CLIENTES"e pregunta a los clientes sobre sus planes de
compras y su comportamiento de compras
proyectado. "e necesita a una gran cantidad deencuestados para poder generalizar ciertosresultados.
Nolia Urbina
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MODELOS C(ANTITATI)OS DE !REDICCION
Estos mtodos emplean los mtodos matemticos y los datos istricos para
predecir la demanda as el pasado se utiliza para predecir el futuro. "e utiliza
cuando la situacin es estable y e%isten datos istricos )productos
e%istentes,tecnologa actual*. -nvolucra tcnicas matemticas
E%isten dos tipos generales(
./odelo de series de tiempo
0./odelo de descomposicin
1. /odelo causal
MODELO DE SERIES DE TIEM!O
Los modelos de series de tiempo son las tcnicas de pronsticos que se basan
2nicamente en la istoria de la demanda del tem que se esta pronosticando.
3raba+an capturando los patrones en los datos istricos e%trapolndolos en el
futuro. -ncluye elaborar gra4cas sobre una escala de tiempo estudiar lasgra4cas
para descubrir los modelos luego estos patrones se proyectan acia un futuro.
Nolia Urbina
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MODELOS DE DESCOM!OSICI#N#n modelo clsico para una serie de tiempo, supone
que
una serie %)*, ..., %)n* puede ser e%presada como sumao
producto de tres componentes( tendencia,
estacionalidad y un trmino de error aleatorio.
. 6ditivo( 7)t* 8 3)t* 9 E)t* 9 6)t*
0. /ultiplicativo( 7)t* 8 3)t* : E)t* : 6)t*
1. /i%to( 7)t* 8 3)t* : E)t* 9 6)t*
onde(
7)t* serie observada en instante t3)t* componente de tendencia
E)t* componente estacional
6)t* componente aleatoria )accidental*
Maximina Reyes
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MODELO CA(SAL#tiliza una tcnica matemtica conocida como el
anlisis de regresin que relaciona una variabledependiente )por e+emplo, la demanda* con unavariable independiente )por e+emplo, el precio,publicidad, etc.*
el modelo causal, es posible si emos obtenido ;mediante investigacin ; un modelo que no slodescribe )como en la seccin previa* el desarrollodel fenmeno que se pronostica, pero tambin lo
e%plica, es decir, enumera las razones por que seocurre.
Maximina Reyes
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!RO*ECCI#N DE TENDENCIASLa proyeccin de tendencias, como su nombre lo
indica, pronostica un comportamiento futuro deacuerdo con la tendencia observada en el pasado.La tcnica de prediccin se denomina de seriesde tiempo.
Los mtodos de proyeccin de tendenciasbuscan determinar la forma que debe asumir unaecuacin para que se a+uste de la me+or maneraposible a la relacin observada entre las variables
Maximina Reyes
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MODELOS DE S(A)IACI#N E+!ONENCIAL
"uavizacin e%ponencial es el mtodoseleccionado por la mayora de empresas. Estosmodelos se desempe!an bien en trminos dee%actitud, son fciles de aplicar y pueden serautomatizados, permitiendo ser utilizados agran escala. Los modelos de suavizacine%ponencial capturan y pronostican el nivel delos datos con los diferentes tipos de tendenciasy patrones estacinales. Los modelos sonadaptativos y pronostican dando mayor
importancia a los datos mas recientes sobre losdatos ms distantes en el pasado.
Maximina Reyes
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RE,RESI#N LINEAL El anlisis de regresin es una tcnica de
pronstico que establece una relacinentre variables. #na variable se conoce yse usa para pronosticar el valor de unavariable aleatoria conocida. e los datos
anteriores se establece una relacinfuncional entre las variables. "e consideraen este momento la situacin de regresinms sencilla slo para dos variables y para
una relacin funcional lineal entre ellas.
Maximina Reyes
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SELECCI#N * MONITOREO DE LOS SISTEMAS DE !REDICCION
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Conclusin
En conclusin, los pronsticos nos presentan escenarios probables
basados en supuestos, correlaciones y acciones especficas de parte de la
organizacin.
'odemos decir que la (dministracin de la demanda implica reconocer
las fuentes de demanda tanto para bienes como para servicios de una
empresa y se debe determinar cmo la empresa puede satisfacer esa
demanda.
(l traba$ar con predicciones la empresa tendr una visin de lo que
necesitara en el futuro para satisfacer la demanda adems de que tendr
informacin de la cantidad y duracin de esta, con estas predicciones la
empresa es capaz de desarrollar pronsticos de recursos.
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