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Planificación y Control de la Producción I Ing. Karla Dávila

L/O/G/O Planificación y Control de la Producción I Ing. Karla Dávila

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  • L/O/G/O Planificacin y Control de la Produccin I Ing. Karla Dvila
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  • www.themegallery.com Reflexin del da
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  • www.themegallery.com Objetivos 2 Analiza los mtodos de pronsticos de demanda para establecer sus diferencias y principios bsicos Fomenta el respeto, la tolerancia, el espritu critico a travs del trabajo en equipo para su formacin profesional
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  • www.themegallery.com Contenidos Mtodos Casuales Mtodos de serie de tiempos
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  • www.themegallery.com Mtodos Cuantitativos: En general utilizan un modelo subyacente (L,C y mediano plazo) reas que dependen directamente de los pronsticos de la empresa? Programa de produccin. Poltica de inventarios. Capacidad Productiva de la Planta. Presupuestos. Mtodos de produccin. Desarrollo de nuevos productos. Ing. Karla Elisabeth Dvila
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  • Mtodos Causales Son los que consideran otras variables, adems del tiempo, u otras variables en vez del tiempo. Regresin Lineal simple: cuando se considera una sola variable independiente que no sea el tiempo. Regresin lineal mltiple: cuando se considera ms de una variable (Una de ellas puede ser el tiempo) Ing. Karla Elisabeth Dvila
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  • www.themegallery.com caractersticas Se basa en el concepto de relacin entre variables. Parte de un supuesto importante de causalidad y que la variable causal puede ser medida de manera precisa. Si se desarrollan indicadores lideres apropiados, este mtodo ofrece resultados exitosos en cuanto a pronsticos Se basa en el concepto de relacin entre variables. Parte de un supuesto importante de causalidad y que la variable causal puede ser medida de manera precisa. Si se desarrollan indicadores lideres apropiados, este mtodo ofrece resultados exitosos en cuanto a pronsticos
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  • www.themegallery.com Continua.........
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  • www.themegallery.com Enfoques del pronstico Causal Modelos de entrada salida : Pueden ser modelos muy grandes y complejos, ya que analizan el flujo de los bienes y servicios a travs de la economa completa, requiriendo una cantidad importante de informacin, haciendo que su desarrollo sea largo y costoso. Utilizndose generalmente para proyectar necesidades para mercados enteros o para segmentos de la economa y no para productos especificos.
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  • www.themegallery.com Modelos economtricos: Implican el anlisis estadsticos de varios sectores de la economa, su uso es similar al de los modelos de entrada salida Modelos de simulacin: simulacin mediante el uso de computadoras, se puede utilizar para productos individuales, aunque la recopilacin de la informacin suele ser costosa y lenta. Modelos economtricos: Implican el anlisis estadsticos de varios sectores de la economa, su uso es similar al de los modelos de entrada salida Modelos de simulacin: simulacin mediante el uso de computadoras, se puede utilizar para productos individuales, aunque la recopilacin de la informacin suele ser costosa y lenta.
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  • www.themegallery.com Regresin: Mtodo estadstico para desarrollar una relacin analtica definida entre dos o ms variables. El supuesto, como en otros modelos causales, es que una de las variables causa que la otra se mueva. Con frecuencia la variable independiente, o causal, se denomina indicador libre Regresin: Mtodo estadstico para desarrollar una relacin analtica definida entre dos o ms variables. El supuesto, como en otros modelos causales, es que una de las variables causa que la otra se mueva. Con frecuencia la variable independiente, o causal, se denomina indicador libre
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  • www.themegallery.com de T + usados por los paquetes de pronsticos vinculados con la proyeccin de demanda de producto Todos parten de un supuesto comn: que la demanda pasada sigue cierto patrn.
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  • www.themegallery.com de T Implica el supuesto de que la nica variable real independiente en el pronstico de de T, es precisamente el T. Se basa en informacin interna (ventas). Son los + usados x los responsables de operaciones para realizar planes de produccin razonables.
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  • www.themegallery.com Patrones Aleatorio Parte del supuesto de que la demanda siempre posee un elemento aleatorio Tendencia Estos pueden ser o y tiene naturaleza lineal o no lineal Cclico Del cual un caso muy especial, pero muy comn es el patrn estacional
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  • www.themegallery.com Patrn aleatorio Fuente: Chapman, S. N. (2006)
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  • www.themegallery.com Patrn de tendencia Fuente: Chapman, S. N. (2006)
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  • www.themegallery.com Mtodos de anlisis de T series de tiempo. Ajuste de lneas rectas: Mnimos Cuadrados: Proporciona la recta para la cual la suma de los cuadrados de las distancias a los puntos es mnima. Y = a + bX Donde: a =X 2 * Y - X XY/ N* X 2 (X) 2 b = N*XY - X* Y/ N* X 2 (X) 2 Ing. Karla Elisabeth Dvila
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  • www.themegallery.com Anlisis de series: Consideran como nica variable independiente el tiempo, es decir se supone que el nico factor que controla la magnitud de la demanda es el tiempo: - Ajuste de lneas(Recta, curva exponencial y curva potencial) -Promedio mvil (Simple, con ajuste de tendencia y ponderado) -Promedio ponderado exponencial(simple y con ajuste) Ing. Karla Elisabeth Dvila
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  • www.themegallery.com Pronstico? Pronsticos Vs Planeacin: El primero trata de lo que se piensa que suceder en el futuro, El segundo se refiere a lo que pensamos deba suceder Pronostico de demanda: Es una estimacin cuantitativa de la demanda futura de productos o servicios Ing. Karla Elisabeth Dvila
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  • www.themegallery.com Aspectos de + importancia Demanda potencial: - Es la cantidad total del producto, servicio que demanda la sociedad. Demanda solvente: - Depende del precio y del ingreso per cpita Ing. Karla Elisabeth Dvila
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  • www.themegallery.com Volumen de Ventas: -Es la cantidad vendida de un determinado producto o servicio. Volumen de produccin: Es la cantidad producida del producto o servicio
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  • www.themegallery.com Periodo de Pronostico: Es el periodo (de tiempo) al cual corresponde el pronstico: Semanales, mensuales, anuales, etc. Horizonte de Pronstico: - Indica qu tan lejos, hacia el futuro est el periodo pronosticado. Por ejemplo, si en enero del 2012, se pronostica la demanda de enero del 2013, el periodo ser de un mes y el horizonte de un ao. Ing. Karla Elisabeth Dvila
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  • www.themegallery.com Principios a)La probabilidad de no cometer errores en los pronsticos es cero. b)Cuanto ms corto sea el periodo, mayor ser el error porcentual del pronstico. c)Cuanto ms largo sea el horizonte, mayor ser el error porcentual del pronstico. d)Cuanto ms especifico sea el pronstico, mayor ser el error porcentual, es decir, el error ser menor si englobamos muchos productos o servicios y ser mayor si se refiere a uno solo. Ing. Karla Elisabeth Dvila
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  • www.themegallery.com Bibliografa Bowerma, B. L., OConnell, R. T., & Koehler, A. B. (2007). Pronsticos, serie de tiempos y regresin, un enfoque aplicado. Mxico: Cengage Learning Editores. Chapman, S. N. (2006). Planificacin y Control de la Produccin. Mxico: Pearson Educacin. Render, B. (2004). Principios de Administracin de Operaciones. Mxico: Pearson Educacin
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  • L/O/G/O Gracias! Ing. Karla Dvila