Introduccin"El control de materiales es un sistema que permite conocer de manera exacta el lugar en donde se encuentran los materiales y la cantidad que hay en existencia, para determinar el punto en que se necesita comprar msLos pronsticos son el primer paso dentro del proceso de planificacin de la produccin y estos sirven como punto de partida, no solo para la elaboracin de los planes estratgicos, sino adems, para el diseo de los planes a mediano y corto plazo, lo cual permite a las organizaciones, visualizar de manera aproximada los acontecimientos futuros y eliminar en gran parte la incertidumbre y reaccionar con rapidez a las condiciones cambiantes con algn grado de precisin.

Estos pueden ser clasificados de acuerdo a tres criterios:

Segn el horizonte de tiempoSegn el entorno econmico abarcado Segn el procedimiento empleado

Tipos de PronsticosEl horizonte de tiempoLargo PlazoMediano PlazoCorto PlazoSu empleo va desde la elaboracin de los planes a nivel estratgico hasta los de nivel operativo.

El entorno econmicoTipos de Pronsticostipo microtipo macroSe definen de acuerdo al grado en que intervienen pequeos detalles vs. grandes valores resumidosEl procedimiento empleadotipo puramente cualitativoaquellos casos en que no se requiere de una abierta manipulacin de datos y solo se utiliza el juicio o la intuicin de quien pronostica o puramente cuantitativos, cuando se utilizan procedimientos matemticos y estadsticos que no requieren los elementos del juicio.

Tal vez esta ltima clasificacin es la ms generalizada por los distintos autores consultados de acuerdo con los cuales, los mtodos cualitativos y cuantitativos que se pueden aplicar en la elaboracin de los pronsticos son los siguientes: Tipos de Pronsticos Mtodos Cualitativos: Mtodo Delphi, mtodo del juicio informado, mtodo de la analoga de los ciclos de vida y mtodo de la investigacin de mercados.

Mtodos Cuantitativos: Mtodos por series de tiempo y mtodos causales.

Los mtodos de clculo del error del pronstico ms comunes son:

Error promedio Desviacin Absoluta Media (MAD) Error Cuadrado Medio (MSE) Error Porcentual Medio Absoluto (MAPE) La Media de las Desviaciones por Periodo (BIAS).

De cualquier forma, el mejor pronstico es aquel, que adems de manipular los datos histricos mediante una tcnica cuantitativa, tambin hace uso del juicio y el sentido comn empleando el conocimiento de los expertos. Los mtodos de clculo del error del pronstico

Clasificacin de los Pronsticos Pronstico a corto plazo. Este tiene un lapso de hasta un ao, pero es generalmente menor a tres meses. Se utiliza para planear las compras, programacin de planta, niveles de fuerza laboral, asignaciones de trabajo y niveles de produccin.

Pronstico a mediano plazo. Un pronstico de rango mediano, o intermedio, generalmente con un lapso de tres meses a tres aos. Es valioso en la planeacin de produccin y presupuestos, planeacin de ventas, presupuestos de efectivo, y el anlisis de varios planes de operacin.

Pronstico a largo plazo. Generalmente con lapsos de tres aos o mas, los pronsticos a largo plazo se utilizan para planear nuevos productos desembolsos de capital, localizacin e instalaciones o su expansin, y la investigacin y el desarrollo.

Pronsticos econmicos Marcan el ciclo del negocio al predecir las tasas de inflacin, oferta de dinero, nuevas construcciones, y otros indicadores de planeacin.

Pronsticos tecnolgicos Tienen que ver con las tasas de progreso tecnolgico, que pueden dar por resultado el nacimiento de productos novedosos, que requieren nuevas plantas y equipo

Pronsticos de demanda Son proyecciones de la demanda para los productos o servicios de una compaa. Estos pronsticos, tambin llamados pronsticos de ventas, conducen la produccin de una compaa, la capacidad, y los sistemas de programacin, y sirven como insumos a la planeacin financiera, de mercado y de personal.Clasificacin de los Pronsticos

Pronsticos cuantitativos Manejan una variedad de modelos matemticos que utilizan datos histricos y/o variables causales para pronosticar la demanda

Pronsticos cualitativos o subjetivos incorporan factores importantes tales como la intuicin, emociones, experiencias personales del que toma la decisin, y sistema de valores para alcanzar un pronstico. Algunas compaas utilizan la otra; pero en la prctica una combinacin o mezcla de los dos estilos es generalmente ms efectivo.Clasificacin de los Pronsticos

Enfoques para Pronosticar

Tipo de ModeloDescripcinModelos CualitativosMtodo DelphiDatos histricosTcnica de Grupo NominalPreguntas hechas a un grupo de expertos para recabar opiniones.Hace analogas con el pasado de una manera razonada.Proceso de grupo que permite la participacin con votacin forzada.Modelos Cuantitativos (series de tiempo)Medida o promedio Mvil simplePromedia los datos del pasado para predecir el futuro basndose en ese promedio.Suavizado exponencialDa pesos relativos a los pronsticos anteriores y a la demanda mas recienteModelos Cuantitativos CausalesAnlisis de regresinModelos econmicosDescribe una relacin funcional entre las variables.Proporciona un pronstico global para variables tales como el producto nacional bruto (PNB)

Modelos Bsicos de PromedioPromedio simple

Un promedio simple (PS) es un promedio de los datos del pasado en el cul las demandas de todos los perodos anteriores tienen el mismo peso relativo. Se calcula de la siguiente forma:

DondeD1 = demanda del periodo ms recienteD2 = demanda que ocurri hace dos periodosDk = demanda que ocurri hace k periodos

Media mvil simple

Una medida mvil simple (MMS) combina los datos de demanda de la mayor parte de los periodos recientes, siendo su promedio el pronstico para el periodo siguiente. Una vez calculado el nmero de periodos anteriores a ser empleado en las operaciones, se debe de mantener constante. Se puede emplear una medida mvil de tres periodos de 20, pero una vez que se toma la decisin hay que continuar usando el mismo nmero de periodos.

donde t = 1 en el periodo ms antiguo en el promedio de n periodost = n es el periodo ms recienteModelos Bsicos de Promedio

Suavizado Exponencial Este modelo permite efectuar compensaciones para algunas tendencias o para cierta temporada al calcular cuidadosamente los coeficientes Ct. Si se desea se puede dar a los meses ms recientes pesos mayores y amortiguar en parte los efectos del ruido al dar pesos pequeos a las demandas ms antiguas. El coordinador o el administrador debe escoger los valores de los coeficientes, de su eleccin depender el xito o fracaso del modelo.

El suavizado exponencial se distingue por la manera tan especial de dar pesos a cada una de las demandas anteriores al calcular el promedio. El modelo de los pesos es de forma exponencial. La demanda de los periodos ms recientes recibe un peso mayor; los pesos de los periodos sucesivamente anteriores decaen de una manera exponencial. Modelos Bsicos de Promedio

Anlisis de regresin Regresin linealEl anlisis de regresin es una tcnica de pronstico que establece una relacin entre variables. Una variable se conoce y se usa para pronosticar el valor de una variable aleatoria conocida. De los datos anteriores se establece una relacin funcional entre las variables. Se considera en este momento la situacin de regresin ms sencilla slo para dos variables y para una relacin funcional lineal entre ellas.Modelos Bsicos de Promedio

Error en el pronstico

El error en el pronstico es la diferencia numrica entre la demanda pronosticada y la real es la medida que nos indica la efectividad al utilizar alguno de los mtodos de pronstico.

La desviacin media absoluta (MAD) es una medida de error de sume importancia y se expresa de la siguiente forma:

El MAD es un promedio de las desviaciones absolutas esto quiere decir que los errores son medidos sin tomar en consideracin el signo algebraico, el MAD solo expresa la dimensin pero no la direccin del error.Modelos Bsicos de Promedio

Paquetes de cmputo para pronstico En la actualidad existen muchos sistemas computarizados para ayudar al gerente y al analista de pronsticos. El programa denominado CENSUS X-11, que maneja la U.S. Census Bureau (Oficina del Censo de Estados Unidos). Utiliza el mtodo del promedio mvil con tendencias y factores de estacionalidad para descomponer y proyectar una serie de tiempos Existe una biblioteca de programas de pronsticos computarizados interactivos denominada SBYL/RUNNER; contiene 20 de las tcnicas de pronsticos ms comnmente utilizadas El sistema MAPICS de IBM para el control de la produccin y de inventarios, incluye un mdulo para pronosticar. Este mdulo utiliza una tcnica de pronstico adaptable que se ajusta debido a variables como la estacionalidad y la tendencia. Paquetes de Computo para Pronsticos

Seleccin de un Mtodo de Pronstico Sofisticacin del usuario y del sistema: El mtodo de pronstico debe ajustarse a los conocimientos y sofisticacin del usuario. Debido a que los gerentes se rehsan a utilizar los datos de tcnicas que no comprenden.Tiempo y recursos disponibles: La seleccin del mtodo de pronstico, depender del tiempo disponible para reunir los datos y preparar el pronstico. La preparacin de un pronstico complicado para el que se deba obtener una gran cantidad de datos puede tardar varios meses y costar miles de dlares.

Disponibilidad de datos: Los datos disponibles pueden en ocasiones limitar la eleccin del mtodo de pronstico. Los modelos economtricos pueden requerir datos que simplemente no pueden obtenerse a corto plazo, por lo tanto debe seleccionarse otro tipo de mtodo

Patrn de datos: El patrn de datos afectar el tipo de mtodo de pronstico que se seleccione. Si la serie de tiempo es plana, se utilizar un mtodo de primer orden. En los casos en que los datos muestren tendencias o patrones de estacionalidad, se necesitarn mtodos ms avanzados. El patrn de los datos tambin determina si es suficiente un mtodo por series de tiempo o si se necesitan modelos causales..Seleccin de un Mtodo de Pronstico

Al trabajar 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 (tiempo, equipos, fuerza de trabajo, compra de partes y materiales).

Otro factor a destacar es que si la prediccin es precisa la empresa utilizara con ms eficacia sus recursos para satisfacer la demanda.

Dependiendo del mtodo que la empresa utilice esta ser capaz de tener pronsticos a corto, mediano y largo plazo.Conclusiones