PREVISION Tipos de PrevisiónComponentes de la demandaAnálisis de series temporalesErrores en la previsiónAnalisis de regresión linealPrevisión de relación causalRedes NeuronalesAplicación de Previsión en ServiciosProgramas de ordenador para la Previsión

Previsión

ConceptoA los niveles más altos es la

base para la planificación estratégica corporativa a largo plazo

Areas Funcionales

En finanzas y contabilidad, la previsión proporciona las bases para la planificación de presupuestos y el control de costes.En marketing, la previsión de las ventas en cuanto a planificar nuevos productos, retribuir al personal de ventas, planificación de la capacidad, y toma de decisiones sobre programación de la producción e inventarios.

Tipos de Previsión

Sus tres Categorías son:

Técnicas CualitativasAnálisis de series temporalesRelaciones Causales

Componentes de la Demanda

La demanda de productos o servicios posee cinco componentes

Demanda media para el período Tendencias Influencia estacionalElementos cíclicosVariación aleatoria

Análisis de Series Temporales

Los modelos de previsión de series temporales tratan de predecir el futuro basándose en datos pasados.

Series Temporales

Media Móvil SimpleUtil para identificar una tendencia

dentro de las fluctuaciones de los datosLa fórmula de una previsión de media

móvil simple es:F1 = At-1 +At-2.... A t-n

N

Series Temporales

Media Móvil PonderadaPermite a cada elemento ser

ponderado por un factor, donde la suma de todos de ponderación es igual a unoLa fórmula de una media móvil ponderada

es:F1= Wt-1 At-1+ Wt-2 At-2 +....+ Wt-n At-n

N

Series Temporales

Alisamiento ExponencialEngloba todo lo que puede hacerse con la previsión con medias móviles, pero requiere menos datos.La constante alfa del alisamiento exponencial es un valor entre 0 y 1 que se usa para minimizar el error entre la demanda histórica y sus respectivas previsiones.

Errores en la Previsión

Error, diferencia entre el valor previsto y el ocurrido realmente.

Fuentes de errorProyección de tendencias pasadas hacia el futuro.Sesgo o aleatorios

Fallo en incluir las variables correctasUsar relaciones equivocadas entre las variablesEmplear la línea de tendencia equivocadaCambiar la demanda estacional de donde ocurre realmenteExistencia de alguna tendencia secular no detectada

Medición de ErrorTérminos

Error estándarError medio cuadrático (o varianza)Desviación media absoluta

DMA=E|A1-F1|t=1

NSeñales de rastreoSR=SAEP

DMA

Cálculo de Medición del Error

Mes Demanda

Prevista

Real Desviación

SAEP Desv. Abs.

Suma de

desv. Abs.

DMA SR=SAEP

DMA

1 1.000 950 -50 -50 50 50 50 -1,00

2 1.000 1.070 +70 +20 70 120 60 0,33

3 1.000 1.100 +100 +120 100 220 73,3 1,64

4 1.000 960 -40 +80 40 260 65 1,23

5 1.000 1.090 +90 +170 90 350 70 2,43

6 1.000 1.050 +50 +220 50 400 66,7 3,31

Análisis de Regresión Lineal

Se usa para definir una relación funcional entre dos o más variables correlacionadas.

Su ecuación es: Y= a+bX

Error estándar de la estimación

Es una medida de con qué amplitud están dispersos los datos con respecto a la media aritmética, y refleja la amplitud de la dispersión de los errores con respecto a la línea de regresión.

Previsión de Relación Causal

La ocurrencia de un suceso causa, o influye en, la ocurrencia de otro.

Fiabilidad de los datosAnálisis de regresión múltiple

Fiabilidad de los datos

El coeficiente de determinación (r), proporción de la variabilidad de la demanda que puede atribuirse a una variable independiente.

r2 =E (yi-Y)2 - E(yi- yi)2

E (yi-Y)2

Error medio cuadrático (EMC), medida de la variabilidad de los datos respecto a la línea de regresión.

Análisis de regresión múltiple

Es en que se considera más de una variable independiente, junto con los efectos de cada uno de los ítems La principal dificultad para aplicar el análisis de regresión múltiple reside en obtener datos, y en su cálculo matemático

Redes Neuronales

Una técnica de previsión que simula el aprendizaje humano que desarrolla complejas relaciones entre inputs y outputs de modelos.Categorías

SupervisadasNo supervisadas

Previsión en Operaciones de Servicios

Yield ManagementTrata de maximizar los ingresos de las operaciones de servicios que tienen altos costes fijos y costes variables pequeñosSu objetivo es maximizar la capacidad de utilización, incluso si eso significa ofrecer grandes descuentos en el precio, cuando sea necesario para ocupar toda la capacidad disponible.

Programas de Ordenador para la Previsión

Utiliza programas con hojas de cálculo electrónicas como Lotus 1-2-3®, Quattro Pro ®, SuperCalc® o Excel®Programas de Previsión revisado son Forecast Pro para Windows, SmartForecast, Solo Statistical Software y Autocast II.

BIBLIOGRAFÍA

Davis, Mark M., Nicholas J. Aquilano, Richard B. Chase. Fundamentos de Dirección de Operaciones. 3ra. Edición. McGrawHill / Interamericana ; Madrid: España: 2001