Planeamiento S-3
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To Accompany Krajewski & Ritzman Operations Management: Strategy and Analysis, Seventh Edition © 2004 Prentice Hall, Inc. All rights reserved.
Pron Pron
ó ó
sticos sticos
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Patrones Patrones de de Demanda Demanda
Q u a
n t i t y
Q u a
n t i t y
TimeTime
(a) Horizontal:(a) Horizontal: CCúúmulomulo dede datosdatos enen tornotorno dede unauna
llí í neanea horizontalhorizontal
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Q u a
n t i t y
Q u a
n t i t y
TimeTime
(b) Con(b) Con tendenciatendencia: Los: Los datosdatos aumentanaumentan oodisminuyendisminuyen dede maneramanera consistenteconsistente..
Patrones Patrones de de Demanda Demanda
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Q u a n t i t y
Q u a n t i t y
| | | | | | | | | | | |
JJ FF MM AA MM JJ JJ AA SS OO NN DDMonthsMonths
(c)(c) EstacionalEstacional: Los: Los datosdatos muestranmuestran crestascrestas yy vallesvalles
dede maneramanera consistenteconsistente en unen un aaññoo,, comocomo resultadoresultado dedelaslas costumbrescostumbres socialessociales, fiestas y, fiestas y climaclima ((veranoverano).).
Year 1Year 1
Year 2Year 2
Patrones Patrones de de Demanda Demanda
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Q u a n t i t y
Q u a n t i t y
| | | | | |11 22 33 44 55 66
YearsYears
(c)(c) CCí í clicoclico: Los: Los datosdatos revelanrevelan incrementosincrementos yy decrementosdecrementos
gradualesgraduales en elen el cursocurso de largosde largos periodosperiodos dede tiempotiempo,, porpor
loslos cambioscambios en laen la economeconomí í aa o lao la metereologmetereologí í aa (el(el niniññoo).).
Patrones Patrones de de Demanda Demanda
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Componentes Componentes de la de la Demanda Demanda •• DemandaDemanda promediopromedio parapara unun
perperí í odoodo dede tiempotiempo•• TendenciaTendencia
•• ElementoElemento estacionalestacional
•• ElementosElementos ccí í clicosclicos
•• VariaciVariacióónn aleatoriaaleatoria
•• AutocorrelaciAutocorrelacióónn
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Tipos de Pronósticos
•• MMéétodostodos CualitativosCualitativos (en base al(en base al juiciojuicio))
– – EstimaciEstimacióónn de lade la fuerzafuerza dede ventasventas
– – OpiniOpinióónn ejecutivaejecutiva
– – InvestigaciInvestigacióónn dede mercadomercado
– – MMéétodotodo delphidelphi•• MMéétodostodos CuantitativosCuantitativos
– – MMéétodostodos causalescausales – – Series deSeries de TiempoTiempo – – Causal RelationshipsCausal Relationships
– – SimulationSimulation
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Estimación de la fuerza de ventas
•• VentajasVentajas – – HechaHecha en base alen base al conocimientoconocimiento yy
preferenciapreferencia dede consumoconsumo de losde los productosproductos yy
serviciosservicios de losde los clientesclientes.. – – LaLa informaciinformacióónn eses úútiltil parapara lala gestigestióónn dede laslas
operacionesoperaciones
comercialcomercial
yy
loglog
í í sticastica
porpor
territoriosterritorios..•• DesventajasDesventajas
– – SesgoSesgo porpor causacausa de losde los prejuiciosprejuiciospersonalespersonales.. – – LoLo queque elel clientecliente apeteceapetece de lode lo queque
realmenterealmente necesitanecesita nono siempresiempre puedepuede serserevidenteevidente..
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Opinión ejecutiva
•• VentajasVentajas – – Resume laResume la experienciaexperiencia yy opinionesopiniones de losde los
ejecutivosejecutivos oo ttéécnicoscnicos..
– – SirveSirve parapara corregircorregir loslos pronpronóósticossticos
establecidosestablecidos frentefrente aa acontecimientosacontecimientos
inesperadosinesperados
.
. – – ApropiadosApropiados parapara pronpronóósticossticos tecnoltecnolóógicosgicos..
•• DesventajasDesventajas
– – PuedePuede serser costosacostosa,, porpor elel tiempotiempo usadousado.. – – DistorcionesDistorciones en losen los pronpronóósticossticos porpor
conflictosconflictos dede interesesintereses dede laslas ááreasreas..
– – LosLos controlescontroles debendeben serser basadosbasados en laen labusquedabusqueda dede consensoconsenso..
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Investigación de Mercado
•• VentajasVentajas – – ValidaciValidacióónn deldel usouso yy costumbrescostumbres deldel
consumidorconsumidor // clientecliente en base aen base a encuetasencuetas
parapara productosproductos nuevosnuevos.. – – LaLa precisiprecisióónn eses excelenteexcelente parapara elel cortocorto plazoplazo
yy
buenabuena
parapara
elel
medianomediano
y largoy largo
plazoplazo
.
.•• DesventajasDesventajas
– – En losEn los resultadosresultados encontradosencontrados suelensuelen estarestar
incluincluí í dasdas numerosasnumerosas excepcionesexcepciones yysalvedadessalvedades.. – – ExisteExiste lala posibilidadposibilidad queque lala informaciinformacióónn
obtenidaobtenida nono reflejerefleje lala opiniopinióónn deldel mercadomercadoobjetivoobjetivo..
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Método Delphi
ConsisteConsiste en unen un procesoproceso parapara obtenerobtener elelconsensoconsenso
dentrodentro de unde un grupogrupo dede expertosexpertos alal tiempotiempo queque sese
esperaespera elel anonimatoanonimato dede sussus integrantesintegrantes..•• EtapasEtapas::
– – EnvioEnvio deldel cuestionariocuestionario aa cadacada integranteintegrante,,
estosestos aa susu vezvez no seno se conocenconocen entreentre ssí í paraparaevitarevitar elel dominiodominio dede algunoalguno de losde los
participantesparticipantes.. – – LosLos integrantesintegrantes respondenresponden yy documentandocumentan
sussus respuestasrespuestas,, laslas mismasmismas queque sonson
redistribuidasredistribuidas procesadasprocesadas alal restoresto deldel
grupogrupo.. – – RevisadasRevisadas laslas re untasre untas anterioresanteriores sese creacrea
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Método Delphi
•• VentajasVentajas – – ApropiadoApropiado cuandocuando sese carececarece dede datosdatos
histhistóóricosricos yy ejecutivosejecutivos dede experienciaexperiencia..
– – ElEl procesoproceso permitepermite obtenerobtener opinionesopinionesconsensuadasconsensuadas en unen un ambienteambiente ananóónimonimo..
– – ApropiadoApropiado parapara el largoel largo plazoplazo..
•• DesventajasDesventajas – – ElEl tiempotiempo dede duraciduracióónn deldel procesoproceso puedepuede
ocasionarocasionar retrazosretrazos porpor bajasbajas.. – – LosLos resultadosresultados obtenidosobtenidos seranseran mejoresmejores sisi
loslos expertosexpertos estestáánn comprometidoscomprometidos.. – – DependeDepende de lade la calidadcalidad de losde los cuestionarioscuestionarios..
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Demanda dependiente o independiente?
Precio de la maderaDemanda de
muebles
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Demanda dependiente o independiente?
Por cada auto se requiere al menos 4 llantas. Eldesgaste de las llantas depende de muchosfactores probabilisticos de ocurrencia: estado de
pistas, uso del vehiculo, entre otros.
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ItemMateriales con
demanda independiente
Materiales con
Demanda dependienteFuente de lademanda
Mercado de clientes Items “padres”
Tipo dematerial
Productos de consumomasivo
Método para
estimar lademanda
Pronósticos & reservas
de ordenes de clientes
Calculados
Método deplaneación
Sistema Q y P MRP
Demanda dependiente versus
independiente
Materiales en proceso &partes para ensamblaje
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M M é é todos todos Causal Causal - - Linea de Linea de
Regresion Regresion
V a r i a b l e
V a r i
a b l e D e p
e n d e n t e
D e p
e n d e n t e
VariableVariable IndependenteIndependente
X X
Y Y
EstimadoEstimado dedeY Y de lade la
ecuaciecuacióónn dede
regresionregresion
RegressionRegression
equation:equation:Y Y == a a ++ bX bX
Valor actualValor actualdede Y Y
Valor deValor de X X usadousadoparapara estimarestimar Y Y
Deviation,Deviation,
or erroror error
{
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VentasVentas GastoGasto PublicidadPublicidad
MesMes (mil(mil unidunid.).) (mil $)(mil $)
11 264264 2,52,5
22 116116 1,31,333 165165 1,41,4
44 101101 1,01,0
55 209209 2,02,0
Caso Caso
Variable independiente
Variable dependiente
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a a == Y Y – – b bX X
b b == ΣΣΣΣΣΣΣΣXY XY – – n nXY XY
ΣΣΣΣΣΣΣΣX X 22 – – n nX X 22
Se Se buscar buscar á á la la ecuaci ecuaci ó ó n n de de
regresi regresi ó ó n n lineal lineal
n nΣΣΣΣΣΣΣΣXY XY – – ΣΣΣΣΣΣΣΣX X ΣΣΣΣΣΣΣΣY Y
[[ n nΣΣΣΣΣΣΣΣX X 22 – – ((ΣΣΣΣΣΣΣΣX X )) 22][][ n nΣΣΣΣΣΣΣΣY Y 22 – – ((ΣΣΣΣΣΣΣΣY Y )) 22]] r r ==
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SalesSales AdvertisingAdvertising
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $)
11 264264 2.52.522 116116 1.31.3
33 165165 1.41.4
44 101101 1.01.0
55 209209 2.02.0| | | |
1.0 1.5 2.0 2.5
Advertising (thousands of dollars)
300 —
250 —
200 —
150 —
100 —
50 S a l e s ( t h o u s a n d s o f u n i t s
)
Diagrama Diagrama
de de
dispersi dispersi
ó ó
n n
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SalesSales AdvertisingAdvertising
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $)
11 264264 2.52.5
22 116116 1.31.3
33 165165 1.41.444 101101 1.01.0
55 209209 2.02.0
| | | |1.0 1.5 2.0 2.5
Advertising (thousands of dollars)
300 —
250 —
200 —
150 —
100 —
50 S a l e s ( t h o u s a n
d s o f u n i t s
)
Recta de Recta de regresi regresi ó ó n n
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Sales,Sales, Y Y Advertising,Advertising, X X
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $) XY XY X X 22
Y Y 22
11 264264 2,52,5 660,0660,0 6,256,25 69 69669 696
22 116116 1,31,3 150,8150,8 1,691,69 13 45613 456
33 165165 1,41,4 231,0231,0 1,961,96 27 22527 225
44 101101 1,01,0 101,0101,0 1,001,00 10 20110 20155 209209 2,02,0 418,0418,0 4,004,00 43 68143 681
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Sales,Sales, Y Y Advertising,Advertising, X X
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $) XY XY X X 22 Y Y 22
11 264264 2,52,5 660,0660,0 6,256,25 69 69669 696
22 116116 1,31,3 150,8150,8 1,691,69 13 45613 45633 165165 1,41,4 231,0231,0 1,961,96 27 22527 225
44 101101 1,01,0 101,0101,0 1,001,00 10 20110 201
55 209209 2,02,0 418,0418,0 4,004,00 43 68143 681
TotalTotal 855855 8.21 1560,88.21 1560,8 14,9014,90 164164
Y Y
= 171= 171
X X
= 1.64= 1.64
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a a == Y Y – – b bX X b b ==1560.81560.8 – – 5(1.64)(171)5(1.64)(171)
14.9014.90 – – 5(1.64)5(1.64)22
Sales,Sales, Y Y Advertising,Advertising, X X
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $) XY XY X X 22 Y Y 22
11 264264 2,52,5 660,0660,0 6,256,25 69 69669 696
22 116116 1,31,3 150,8150,8 1,691,69 13 45613 45633 165165 1,41,4 231,0231,0 1,961,96 27 22527 225
44 101101 1,01,0 101,0101,0 1,001,00 10 20110 201
55 209209 2,02,0 418,0418,0 4,004,00 43 68143 681
TotalTotal 855855 8,21 1560,88,21 1560,8 14,9014,90 1616
Y Y
= 171= 171
X X
= 1.64= 1.64
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a a == 171171 – – 109 229(1,64)109 229(1,64) b b = 109 229= 109 229
Sales,Sales, Y Y Advertising,Advertising, X X
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $) XY XY X X 22 Y Y 22
11 264264 2,52,5 660,0660,0 6,256,25 69 69669 696
22 116116 1,31,3 150,8150,8 1,691,69 13 45613 456
33 165165 1,41,4 231,0231,0 1,961,96 27 22527 225
44 101101 1,01,0 101,0101,0 1,001,00 10 20110 201
55 209209 2,02,0 418,0418,0 4,004,00 43 68143 681
TotalTotal 855855 8,21 1560,88,21 1560,8 14,9014,90 164164
Y Y = 171= 171 X X = 1.64= 1.64
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a a == – – 8,1368,136 b b = 109 229= 109 229
Sales,Sales, Y Y Advertising,Advertising, X X
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $) XY XY X X 22
Y Y 22
11 264264 2.52.5 660.0660.0 6.256.25 69,69669,696
22 116116 1.31.3 150.8150.8 1.691.69 13,45613,456
33 165165 1.41.4 231.0231.0 1.961.96 27,22527,225
44 101101 1.01.0 101.0101.0 1.001.00 10,20110,20155 209209 2.02.0 418.0418.0 4.004.00 43,68143,681
TotalTotal 855855 8.28.2 1560.81560.8 14.9014.90 164,259164,259
Y Y == – – 8,136 + 109 229(8,136 + 109 229(X X ))
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a a == – – 8,1368,136
b b = 109 229= 109 229XX r r = 0,98= 0,98
r r22 = 0,96= 0,96
ss yx yx = 15,61= 15,61
| | | |1.0 1.5 2.0 2.5
Advertising (thousands of dollars)
300 —
250 —
200 —
150 —
100 —
50Y = – 8 136 + 109 229 X S a
l e s ( t h o u s a n d s o f u n i t s
)
Resultados Resultados del del modelo modelo de de
regresi regresi ó ó n n lineal lineal
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SalesSales AdvertisingAdvertising
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $)
11 264264 2.52.522 116116 1.31.3
33 165165 1.41.4
44 101101 1.01.0
55 209209 2.02.0
a a == – – 8,1368,136
b b = 109 229= 109 229XX
| | | |1.0 1.5 2.0 2.5
Advertising (thousands of dollars)
300 —
250 —
200 —
150 —
100 —
50Y = – 8 136 + 109 229 X S a
l e s ( t h o u s a n d s o f u n i t s
)
La La causalidad causalidad y los y los factores factores
de la de la ecuaci ecuaci ó ó n n lineal lineal
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SalesSales AdvertisingAdvertising
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $)
11 264264 2.52.522 116116 1.31.3
33 165165 1.41.4
44 101101 1.01.0
55 209209 2.02.0
| | | |1.0 1.5 2.0 2.5
Advertising (thousands of dollars)
300 —
250 —
200 —
150 —
100 —
50Y = – 8,136 + 109 229 X S a
l e s ( t h o u s a n d s o f u n i t s
)
Pronóstico para el Mes 6
Y = – 8 136 + 109 229(1,75)
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SalesSales AdvertisingAdvertising
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $)
11 264264 2.52.522 116116 1.31.3
33 165165 1.41.4
44 101101 1.01.0
55 209209 2.02.0
| | | |1.0 1.5 2.0 2.5
Advertising (thousands of dollars)
300 —
250 —
200 —
150 —
100 —
50 S a
l e s ( t h o u s a n d s o f u n i t s
)
Y = 183,015 o 183 015 unid
Uso Uso del del formato formato IS IS para para los los
n n ú ú meros meros
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SalesSales AdvertisingAdvertising
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $)
11
264264
2.52.5
22 116116 1.31.3
33 165165 1.41.4
44 101101 1.01.0
55 209209 2.02.0
| | | |1.0 1.5 2.0 2.5
Advertising (thousands of dollars)
300 —
250 —
200 —
150 —
100 —
50Y = – 8.136 + 109.229 X S a
l e s ( t h o u s a n d s o f u n i t s
)
Pronóstico para el mes 6
X = 183 014 o 183 015 unidades ?El criterio de decisión seran un redondeoque contribuya al mayor beneficio con el
mínimo costo.
Redondeo Redondeo
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SalesSales AdvertisingAdvertising
MonthMonth (000 units)(000 units) (000 $)(000 $)
11
264264
2.52.5
22 116116 1.31.3
33 165165 1.41.4
44 101101 1.01.0
55 209209 2.02.0
| | | |1.0 1.5 2.0 2.5
Advertising (thousands of dollars)
300 —
250 —
200 —
150 —
100 —
50 S a
l e s ( t h o u s a
n d s o f u n i t s
)
Si el stock actual es 62 500 unid la cantidad a
producir sera= 183 015 – 62 500 = 120 015 unid
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n nΣΣΣΣΣΣΣΣXY XY – – ΣΣΣΣΣΣΣΣX X ΣΣΣΣΣΣΣΣY Y
[[ n nΣΣΣΣΣΣΣΣX X 22 – – ((ΣΣΣΣΣΣΣΣX X )) 22][][ n nΣΣΣΣΣΣΣΣY Y 22 – – ((ΣΣΣΣΣΣΣΣY Y )) 22]] r r 22=( )=( )22
M M é é todos todos Causal Causal - - Linea de Linea de
Regresion Regresion
ΣΣΣΣΣΣΣΣ((((((((Y Y – – Ŷ Ŷ ) ) 2 2
nn--22
σ σ ==EstimaciEstimacióón de lan de la
varianzavarianza
Coeficiente deCoeficiente de
determinacideterminacióónn
n nΣΣΣΣΣΣΣΣXY XY – – ΣΣΣΣΣΣΣΣX X ΣΣΣΣΣΣΣΣY Y
[[ n nΣΣΣΣΣΣΣΣX X 22 – – ((ΣΣΣΣΣΣΣΣX X )) 22][][ n nΣΣΣΣΣΣΣΣY Y 22 – – ((ΣΣΣΣΣΣΣΣY Y )) 22]] r r == Coeficiente deCoeficiente de
correlacicorrelacióónn
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r r = 0,98= 0,98
r r 22 = 0,96= 0,96
σσσσσσσσYX YX = 15,61= 15,61
M M é é todos todos Causal Causal - - Linea de Linea de
Regresion Regresion Medida cuantitativa de la solidez deMedida cuantitativa de la solidez de
la relacila relacióón lineal entren lineal entre x x ee y, esta y, esta entre entre - - 1 a +1.1 a +1.
La proporciLa proporcióón de erroresn de erroresacumulados del modelo a la media deacumulados del modelo a la media de
la data real, esta entre 0 y 1. Ella data real, esta entre 0 y 1. El
modelo explica un 96 % del promediomodelo explica un 96 % del promedio
de la data.de la data.
Medida de los errores deMedida de los errores de dispersiondispersion..
Se espera que los errores queden aSe espera que los errores queden a
2x15.61 de su verdadero valor2x15.61 de su verdadero valor
MMéét dtodos C lCausal Li dLinea de R iRegresion
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M M é é todos todos Causal Causal - - Linea de Linea de Regresion Regresion
( ( uso uso de de una una hoja hoja de de c c á á lculo lculo ) )
MMéétodostodos CausalCausal Linea deLinea de RegresionRegresion
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( ( uso uso de de una una hoja hoja de de c c á á lculo lculo ) )
MMéétodostodos CausalCausal Linea deLinea de RegresionRegresion
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MMéétodostodos CausalCausal Linea deLinea de RegresionRegresion
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( ( uso uso de de una una hoja hoja de de c c á á lculo lculo ) )