3.3 MODELOS DE PLANEACION DE LA PRODUCTIVIDAD A CORTO PLAZO

Uno de los enfoques que se sugieren para planear la productividad en las empresas es pronosticar o estimar el nivel de la productividad total en periodos futuros basndose en el desempeo histrico. A este respecto se han desarrollado cinco modelos de pronsticos.

1. Modelo de productividad parcial ponderada2. Modelo del rbol de evaluacin de la productividad (AEP)3. Modelo de tendencia lineal4. Modelo de evaluacin de la productividad comparativo5. Modelo de variacin estacional

Debe hacerse hincapi" en que el modelo de tendencia lineal y el de variacin estacional se usan ampliamente en problemas de pronsticos y que la teora que lo respalda est" bien establecida (consultar Johnson and Montgomery [1974]), No a presentan aqu como ideas nuevas, sino como conceptos aplicables al planear lo cambios en la productividad en periodos futuros. Nuestra intencin al incluirlos e proporcionar una gua bsica para facilitar el trabajo del planeador de productividad cuando se enfrente a un conjunto de datos de productividad que exhibe una tendencia especifica.

3.3.1 Modelo de productividad parcial ponderada.

Ventajas de este mtodo:

1. Como la productividad total se puede expresar en trminos de la productividadparcial respecto a cualquiera de los cinco factores de insumo especficos, noes necesaria una recoleccin detallada de datos de otros factores de insumo.2. Los clculos excesivos tambin se evitan ya que la empresa tiene que cuantificars1o los insumos especficos tangibles bajo consideracin y conocer suproporci6n con respecto a los insumos tangibles totales.

3.3.2 Modelo del rbol de evaluacin de la productividad (AEP)

Este modelo emplea el rbol de evaluacin de la productividad (AEP) descrito anteriormente en el inciso 3.1

Ventajas de este modelo:1. Como la planeacin para el periodo que viene se basa en las condicionesactuales de la empresa con la disponibilidad de los valores reales deproduccin e insumos, la administracin obtiene informacin para mejorar laproductividad en ese periodo.2. Este mtodo se puede controlar mejor conforme se van haciendo lospronsticos respecto a los valores existentes.

ARBOL DE EVALUACION DE LA PRODUCTIVIDAD (AEP)Las trayectorias factibles de un conjunto ms general de trayectorias en los que se llama rbol de evaluacin de la productividad (AEP). Este rbol (Fig. 9.3) muestra los cambios tericamente posibles en la produccin y los insumos que dan como resultado cambios en la productividad total. As, este rbol se puede usar tanto en la evaluacin de la productividad como en la planeacin.

Haciendo referencia a la figura, se observa que en el periodo t -1 o bien PTit; = 0 o PTit > 0. El que PTit-1 = 0 es posible ya sea cuando Oit-1 = 0, Iit-1 = 0 o cuando Oit-1 = 0, Iit-1 > 0. Por otro lado, PTit-1 > 0 es posible solo bajo una condicin: cuando tanto Oit-1 > 0 como Iit-1 > 0. Si se considera t como el periodo actual, t - 1 ser el periodo pasado y se puede observar que Oit puede ser >0, =0, o 0 o =0 para cada una de estas condiciones. Al ignorar las trayectorias no factibles de la figura (9.3), las 22 trayectorias factibles se muestran en la tabla, en donde se ilustran con ejemplos numricos.

La utilidad del AEP estriba en el hecho de que se conocen cuantas combinaciones distintas de cambios en la produccin y los insumos pueden llevar a la misma condicin de cambio en la productividad total. Por ejemplo, segn la productividad total (de un producto) en el periodo t - 1, existen ocho maneras diferentes (las trayectorias numeradas del 1 al 8 en la figura (9.3) en las que esta productividad total se puede conservar igual en el periodo t. La implicacin de este fenmeno en la vida real es que una empresa puede elegir una de las ocho combinaciones para Oit y Iit para mantener la misma productividad; una de las nueve combinaciones de Oit y Iit para aumentar la productividad total, o una de las cinco combinaciones de Oit y Iit para disminuir la productividad total.

rbol de evaluacin de la productividad

3.3.3 Modelo de tendencia lineal usando suavizamiento exponencial doble(SED)

Si los valores de la productividad total observados en el pasado revelan una tendencia lineal, el suavizamiento exponencial doble es un mtodo adecuado para pronosticar la productividad total en el periodo venidero.

Ventajas de este modelo.1. Intuitivamente la administracin deseara aumentar su productividad a unatasadada y este mtodo puede pronosticar este incremento suponiendo unatendencia lineal.2. El mtodo es objetivo ya que se dedujo minimizando la suma de loscuadradosdel trmino error, y se usa en muchos otros problemas depronsticos. Lamayora de las empresas tienen un paquete de computadora para estepropsito.3. Los pronsticos para un nmero deseado de intervalos de tiempo futuros sepueden hacer al inicio de un horizonte de planeacin dado.

3.3.4 Modelo de evaluacin de la productividad comparativo

Este modelo incluye los conceptos desarrollados en los dos modelos anteriores: el rbol de la Evaluacin de la Productividad (AEP) y la planeacin mediante Suavizamiento Exponencial Doble (SED). El modelo de SED se apoya en la fuerza de la tcnica de suavizamiento exponencial, que se utiliza en muchos problemas de pronsticos. Cuando el administrador o quien realiza la planeacin de una empresa desean ejercer un control estricto sobre el mejoramiento de la productividad, el modelo del AEP ofrece una herramienta mucho mis sencilla pero realista, puesto que toma en cuenta la disponibilidad real de insumos al tiempo que establece metas para los niveles de productividad de los productos individuales y de la empresa completa. Sin embargo, en este modelo comparativo se sugiere que se usen ambos mtodos y que despus se comparen entre s para que la administracin obtenga lo mejor de ambos. En otras palabras, el mtodo que da la varianza mnima entre los valores de productividad reales y planeados en los periodos futuros debera emplearse para la evaluacin y planeacin posteriores.

Ventajas de este enfoque comparativo.1. Entre los dos mtodos se puede elegir el que mejor se ajuste a lasnecesidades de la empresa.2. Si se prefiere el mtodo de SED, el valor de la constante de suavizamiento sepuede actualizar comparando las tendencias en los modelos AEP y SED.3. El porcentaje de variacin determinado por los dos mtodos puede servircomogua en las decisiones de la administracin.

3.3.5 Modelo de variacin estacional usando mtodo winter

El concepto de variaciones cclicas o "estacinales" es pertinente en el estudio del tema de planeacin ya que la productividad, por la naturaleza de su definicin, puede quedar afectada estacionalmente por los cambios en la fuerza de trabajo, el suministro de materiales y el suministro de energa. Las variaciones estacinales en los pronsticos pueden tomarse en cuenta con varios mtodos, uno de los cuales fue presentado por Johnson y Montgomery [1974] como el mtodo de Winter. En este modelo se usa el mtodo de Winter que fue desarrollado en forma heurstica y aplicado a la planeacin de la productividad.

Ventajas de este modelo.1. Puede tomar en cuenta la variacin estacional y la tendencia linealsimultneamente.2. Se puede encontrar valores de productividad para cada intervalo de tiempo,aun al principio del horizonte de planeacin.

Desventajas de este modelo.1. Puede ser un problema elegir constantes apropiadas de suavizamiento tantode como ; de una manera ms objetiva.2. Como el modelo es heurstico, implica un poco de subjetividad.