Dirección de operaciones II - Pronósticos, tipos, importancia estratégica, etapas, enfoque, series temporales, seguimiento y control, sector servicio

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UNIVERSIDAD NORORIENTAL PRIVADA GRAN MARISCAL DE AYACUCHO
FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE INGENIERÍA EN SISTEMAS
NÚCLEO BARCELONA
UNIDAD II - INFORME
Docente: 									Realizado por:
Prof. Maria Yanez						Ismael Párica
Abril de 2021
Índice
Informe	3
Pronósticos. Definición. Tipos	3
Importancia estratégica de los pronósticos	4
Recursos humanos	4
Capacidad	5
Gestión de la cadena de suministros	5
Etapas en el sistema de pronósticos	6
Enfoque de los pronósticos	8
Pronósticos de series temporales	9
Descomposición de series temporales	9
Seguimiento y control de los pronósticos	11
Pronósticos en el sector servicio	15
Preguntas	18
Caso de estudio	24
Informe
Pronósticos. Definición. Tipos
El pronóstico, también conocido como previsión, es el arte y la ciencia de predecir acontecimientos futuros. Supone la recopilación de datos históricos y su proyección hacia el futuro con algún tipo de modelo matemático. Puede ser una predicción subjetiva o intuitiva del futuro, o puede englobar una combinación de éstas; es decir, un modelo matemático ajustado por las buenas opiniones del directivo
Las organizaciones utilizan principalmente tres tipos de previsiones en la planificación del futuro de sus operaciones:
Previsiones económicas. Tratan del ciclo económico prediciendo las tasas de inflación, masa monetaria, construcción de primeras viviendas y otros indicadores económicos.
Previsiones sobre la tecnología. Referentes al ritmo del progreso tecnológico, que puede dar como resultado el nacimiento de interesantes productos, requiriendo nuevas fábricas y equipos
Previsiones de la demanda. Son estimaciones de la demanda de los productos o servicios de una empresa. Estas previsiones, también denominadas previsiones de ventas, conducen los sistemas de producción de las empresas, su capacidad y su planificación, y sirven como input para la planificación financiera, de marketing y de personal.
Importancia estratégica de los pronósticos
Las buenas previsiones son de gran importancia en todos los aspectos de un negocio: La previsión es la única estimación de la demanda hasta que se conozca la demanda real. En consecuencia, las previsiones de la demanda determinan las decisiones en muchas áreas. Por ejemplo:
Recursos humanos
La contratación, formación y despido de los trabajadores dependen de la demanda esperada. Si el departamento de recursos humanos debe contratar a nuevos trabajadores sin previo aviso, la cantidad de formación disminuye, y la calidad de la plantilla sufre. Una gran empresa química del Estado de Louisiana estuvo a punto de perder a su mejor cliente cuando una rápida expansión para poder trabajar las 24 horas del día provocó un fracaso total en el control de calidad del segundo y tercer turno.
Capacidad
Cuando la capacidad es insuficiente, el déficit resultante puede traducirse en incumplimientos en las entregas, pérdida de clientes y pérdida de cuota de mercado. Esto es exactamente lo que ocurrió con Nabisco cuando subestimó la enorme demanda de sus nuevas galletas bajas en grasa Snackwell Devil’s Food Cookies. Ni siquiera con las líneas de producción trabajando horas extras pudo Nabisco satisfacer la demanda, y perdió clientes. Al contrario, cuando se tiene exceso de capacidad, los costes pueden dispararse.
Gestión de la cadena de suministros
Las buenas relaciones con los suministradores y las ventajas consiguientes de precio para materiales y componentes dependen de la exactitud en las previsiones. Por ejemplo, los fabricantes de coches que quieran que TRW Corp. les garantice suficiente capacidad de airbags deben proporcionar previsiones precisas para justificar ampliaciones en las fábricas de TRW. En un mercado global, en el que los componentes para los Boeing 787 se fabrican en docenas de países, es crítica la coordinación que está dirigida por las previsiones. Programar el transporte a Seattle para el ensamblaje final al menor coste posible significa que no haya sorpresas de última hora que puedan dañar los ya bajos márgenes de beneficios.
Etapas en el sistema de pronósticos
Para hacer previsiones se siguen siete etapas básicas. Como ejemplo para cada etapa vamos a utilizar a la empresa Tupperware Corporation, protagonista del perfil de una empresa global de este capítulo.
1. Determinar el uso de la previsión. Tupperware utiliza previsiones de la demanda para definir los niveles de producción en cada una de sus 13 fábricas.
2. Seleccionar los artículos para los que se va a realizar la previsión. Tupperware tiene más de 400 productos, cada uno con su propio código de stock SKU (stock keeping unit / unidad de mantenimiento de existencias). Tupperware, como otras empresas de este tipo, hace pronósticos de demanda por familias (o grupos) de SKU.
3. Definir el horizonte temporal de la previsión. ¿Es a corto, medio, o a largo plazo? Tupperware realiza previsiones mensualmente, trimestralmente y anualmente para sus proyecciones de ventas.
4. Seleccionar el modelo o los modelos de previsión. Tupperware utiliza diferentes modelos estadísticos de los que trataremos más adelante, entre los que se incluyen medias móviles, alisado exponencial y análisis de regresión. También se emplean modelos de juicios de opinión o no cuantitativos.
5. Recopilación de los datos necesarios para hacer la previsión. La sede central de Tupperware tiene enormes bases de datos para controlar la venta de cada producto.
6. Realizar la previsón
7. Validar e implementar los resultados. En Tupperware, las previsiones se revisan en los departamentos de ventas, marketing, finanzas y producción, para asegurarse de que modelo, hipótesis y datos son válidos. Se aplican medidas de error de previsión; y entonces se utilizan las previsiones para programar materiales, equipos y personal en cada fábrica.
Enfoque de los pronósticos
Existen dos enfoques generales de las previsiones, de la misma forma que existen dos formas de abordar todas las decisiones. Uno es el análisis cuantitativo y otro el análisis cualitativo.
· Las previsiones cuantitativas emplean diferentes modelos matemáticos que utilizan datos históricos y/o variables causales para prever la demanda.
· Las previsiones cualitativas, o subjetivas, incorporan factores tales como la intuición de la persona que toma las decisiones, sus emociones, experiencias personales y sistemas de valores para realizar la previsión. 
Algunas empresas utilizan un enfoque, mientras que otras utilizan el otro. En la práctica, lo más eficaz suele ser una combinación de los dos estilos.
Pronósticos de series temporales
Una serie temporal está basada en una secuencia de datos uniformemente espaciados (semanalmente, mensualmente, trimestralmente, etcétera). Por ejemplo, las ventas semanales de las Nike Air Jordan, los informes trimestrales de resultados de Microsoft, los envíos diarios de cerveza Coors o el índice de precios al consumo. La previsión de series temporales de datos implica que los valores futuros son predichos únicamente a partir de los valores pasados, y que se desestiman otras variables, sin importar cuál sea el valor potencial que puedan tener.
Descomposición de series temporales
El análisis de las series temporales implica desglosar los datos pasados en cuatro componentes: tendencia, estacionalidad, ciclos y variación irregular o aleatoria
1. Tendencia. Es el movimiento gradual de subida o bajada de los valores de los datos a lo largo del tiempo. Cambios en los ingresos, la población, la distribución por edades o los gustos culturales pueden explicar movimientos en la tendencia.
2. Estacionalidad. Es un patrón de variabilidad de los datos que se repite cada cierto número de días, semanas, meses o trimestres. Existen seis patrones de estacionalidad:
Los restaurantes y las peluquerías, por ejemplo, tienen patrones semanales, siendo el sábado el día de mayor negocio. Los distribuidores de cerveza pronostican con patrones anuales y con “estaciones” mensuales. En Estados Unidos hay tres “estaciones” (mayo, julio y septiembre) en las que hayuna gran fiesta en la que se bebe cerveza.
3. Ciclos. Son patrones en los datos que ocurren cada cierto número de años. Normalmente están relacionados con los ciclos económicos, y son de gran importancia en el análisis y planificación de los negocios a corto plazo. Es difícil predecir los ciclos de los negocios porque se pueden ver afectados por acontecimientos políticos o por conflictos internacionales. 
4. Variaciones irregulares o aleatorias. Son “irregularidades” en los datos causados por el azar y situaciones inusuales. No siguen ningún patrón perceptible, por lo que no se pueden predecir
Seguimiento y control de los pronósticos
Una vez realizada una previsión, no deberíamos olvidarnos de ella. Ningún director quiere que le recuerden que su previsión es terriblemente imprecisa, pero una empresa necesita determinar el motivo por el que la demanda real (o cualquier variable que se analice) difiere significativamente de la prevista. Por el contrario, si la previsión es exacta, normalmente el directivo se asegurará de que todo el mundo se entere de su talento. Sin embargo, raramente uno lee artículos en Fortune, Forbes o The Wall Street Journal sobre directores financieros cuyas previsiones sobre el mercado de valores se alejan sistemáticamente en un 25% de la realidad.
Una forma de efectuar el seguimiento de las previsiones para asegurarse de que se aproximan a la realidad es utilizar una señal de seguimiento. Una señal de seguimiento es una medida del grado de acierto con que la previsión está prediciendo los valores reales. Puesto que las previsiones se actualizan cada semana, mes o trimestre, se comparan los nuevos datos disponibles sobre la demanda con los valores de la previsión.
La señal de seguimiento se calcula como la suma continua de los errores de previsión (SCEP) dividida por la desviación absoluta media (DAM):
Las señales de seguimiento positivas indican que la demanda es superior a la previsión.
Las señales negativas significan que la demanda es inferior a la previsión. Una buena señal de seguimiento, esto es, con una SCEP baja, tiene aproximadamente tanto error positivo como error negativo. En otras palabras, las pequeñas desviaciones son aceptables, siempre que las positivas y las negativas se equilibren, para que la señal de seguimiento se sitúe muy próxima a cero. 
Una tendencia constante de las previsiones a ser superiores o inferiores a los valores reales (esto es, una SCEP alta) se denomina error de sesgo. El sesgo puede ocurrir si, por ejemplo, se utilizan variables o líneas de tendencia erróneas, o si se aplica mal un índice de estacionalidad
Una vez calculadas las señales de seguimiento, se comparan con límites de control predeterminados. Cuando una señal de seguimiento supera el límite superior o inferior, existe un problema con el método de previsión y la dirección debería revisar la forma de hacer la previsión de la demanda. En la siguiente figura muestra el gráfico de una señal de seguimiento que supera el intervalo de variación aceptable. Si el modelo que se está utilizando es el alisado exponencial, es posible que haya que reajustar la constante de alisado.
¿Cómo deciden las empresas cuáles deben ser los límites de seguimiento superior e inferior? No existe una respuesta sencilla, pero se trata de hallar valores razonables, o, lo que es lo mismo, límites no tan pequeños como para ser superados con cada pequeño error de la previsión, y no tan grandes como para permitir que se pasen por alto de forma habitual las malas previsiones. 
George Plossl y Oliver Wight, dos expertos en el control del inventarios, sugirieron utilizar máximos de ±4 DAM para productos con gra volumen de existencias y ±8 DAM para productos con un volumen reducido.
Otros especialistas en previsiones sugieren márgenes ligeramente inferiores. Un DAM equivale aproximadamente a 0,8 desviaciones estándar, por lo que _2 DAM__1,6 desviaciones estándar, ±3 DAM = 2,4 desviaciones estándar, y ±4 DAM = 3,2 desviaciones estándar. Este hecho sugiere que para que una previsión esté “bajo control”, se espera que el 89% de los errores caigan dentro de ±2 DAM, el 98% dentro de ±3 DAM o que el 99% esté dentro de ±4 DAM.
Pronósticos en el sector servicio
La previsión en el sector servicios presenta algunos retos poco comunes. Una importante técnica utilizada en el sector minorista es el seguimiento de la demanda, manteniendo buenos registros a corto plazo. 
Por ejemplo, una peluquería de caballeros espera la máxima afluencia de clientes los viernes y los sábados. E incluso, la mayoría de las peluquerías cierran los domingos y los lunes, y muchas necesitan ayuda extra los viernes y los sábados. Por otra parte, un restaurante céntrico puede tener que hacer un seguimiento de las convenciones y vacaciones para realizar una previsión eficaz a corto plazo.
Comercios minoristas especializados Las tiendas especializadas, como las floristerías, pueden tener patrones de demanda especiales, y esos patrones variarán en función de las distintas festividades. 
Por ejemplo, cuando el día de San Valentín cae en fin de semana, las flores no se pueden repartir en las oficinas, y los románticos probablemente lo celebrarán saliendo fuera en lugar de regalando flores. Si la festividad cae en lunes, probablemente algunas de las celebraciones tendrán lugar durante el fin de semana, de modo que se reduce la venta de flores.
Sin embargo, cuando el día de San Valentín cae en medio de la semana, las personas con una agenda muy cargada a menudo encuentran en las flores la forma óptima de celebrarlo. En el caso del Día de la Madre, la entrega de las flores tiene que ser el sábado o el domingo, y la previsión para esta festividad varía menos.
	
Debido a patrones de demanda especial, muchas empresas de servicios mantienen registros de ventas, anotando, no sólo el día de la semana, sino también circunstancias especiales, como, por ejemplo, las condiciones meteorológicas; de esta manera se pueden desarrollar patrones y correlaciones que influyen sobre la demanda.
Restaurantes de comida rápida Los restaurantes de comida rápida están muy pendientes de las variaciones de la demanda que afectan a las ventas, no sólo diaria o semanalmente, sino también hora a hora, e incluso cada cuarto de hora. Por tanto, es necesario disponer de previsiones detalladas de la demanda.
La siguiente figura muestra la previsión por horas de un típico restaurante de comida rápida. Observe los picos a la hora de comer y de cenar (en un país anglosajón).
Algunas empresas, como Taco Bell, ahora utilizan computadoras en el punto de venta, con las que hacen un seguimiento de las ventas cada cuarto de hora. Taco Bell observó que una media móvil de seis semanas era la técnica de previsión que minimizaba el error cuadrático medio (ECM) para estas previsiones de cada quince minutos. Al incorporar esta metodología de previsión en cada PC de los 6.500 restaurantes de Taco Bell el modelo realiza previsiones semanales del volumen de clientes. 
Los directores de los restaurantes utilizan estas previsiones para programar las necesidades de personal que se programan en periodos de quince minutos en vez de en intervalos de una hora como es habitual en otras industrias. El modelo de previsión ha tenido tanto éxito en Taco Bell que ha mejorado el servicio al cliente, al mismo tiempo que se han registrado unos ahorros de costes laborales de más de 50 millones de dólares en sus cuatro años de aplicación8
Preguntas
1. ¿Qué es un modelo de pronóstico cualitativo y cuando es adecuado utilizarlo?
Es aquel que no utiliza modelos matemáticos ni datos históricos para hacer estimaciones sobre el futuro, sino que emplea subjetividad de parte del analista o la persona que toma las decisiones para prever lo que ocurrirá más adelante con cierto grado de precisión.
Un método de enfoque cualitativo suele ser usado cuando no hay datos históricos o hay cambios tecnológicos, cuando se va a lanzar un nuevo producto o cuando los datos que hay no son confiables.
2.Identifique y describa brevemente los dos enfoques generales del pronóstico
· Pronóstico cualitativo: Es el pronóstico que consiste en considerar factores como la intuición, juicio de valores, experiencias personales y las opiniones de las personas que toman las decisiones.
· Pronóstico cuantitativo: Este depende de un conjunto de modelos matemáticos y operaciones estadísticas demostradas y reconocidas para realizar predicciones sobre el estado futuro de la demanda en el negocio.
3. Identifique los tres horizontes de tiempo para pronósticos. Establezca una duración aproximada para cada uno.
· Previsión a corto plazo: Esta previsión tiene un periodo de cobertura de hasta un año, aunque generalmente es inferior a los tres meses. Se utiliza para la planificación de compras, programación de trabajos, programación de las necesidades de mano de obra, asignación de tareas y planificación de los niveles de producción.
· Previsión a medio plazo. Una previsión a medio plazo, o intermedia, abarca generalmente entre tres meses y tres años. Es útil para la planificación de las ventas, planificación de la producción y de su presupuesto, planificación de caja, así como para el análisis de diferentes planes operativos
· Previsiones a largo plazo. Generalmente abarcan periodos de tres años o más, y se utilizan en la planificación de nuevos productos, gastos de capital, localización o expansión de instalaciones e investigación y desarrollo.
4. Describa brevemente los pasos necesarios para desarrollar un sistema de pronósticos
· Determinar el uso de la previsión, es decir, saber para qué se va a utilizar.
· Seleccionar los artículos para los que se hará la previsión. Significa elegir la población del estudio.
· Definir el horizonte temporal de la previsión. En otras palabras, establecer si será una previsión de corto, mediano o largo plazo.
· Seleccionar el modelo o modelos de previsión. Hay más de una manera de realizar una previsión, por tanto conviene escoger la que mejor se adapte a las circunstancias actuales.
· Recopilación de datos. Sin información no se puede pronosticar la demanda, por eso hay que recabar toda la información relevante al pronóstico.
· Hacer la previsión de acuerdo al modelo o modelos seleccionados.
· Validar e implementar los resultados. Ningún pronóstico es perfecto, sin embargo es posible reducir la incertidumbre al considerar el efecto de los factores externos, para así tener una previsión tan cercana a la realidad como sea posible.
5. Un administrador escéptico pregunta para qué puede usarse un pronóstico de mediano plazo; sugiérale tres usos o propósitos posibles
Un pronóstico de mediano plazo se utiliza para los siguientes propósitos:
· Planear la capacidad futura que necesitará el negocio o compañía.
· También puede predecir un intervalo de demanda para los productos de la compañía.
· El pronóstico puede dar un punto de referencia para los flujos de caja en el futuro.
Caso de estudio
1. Describa tres aplicaciones diferentes del pronóstico en Hard Rock Café. Mencione otras áreas en las que considere que Hard Rock Café puede usar modelos de pronóstico.
· Pronóstico de largo plazo para establecer un plan de capacidad.
· Pronóstico de mediano plazo para cerrar contratos con proveedores de piel y artículos alimenticios.
· Pronóstico de corto plazo para programación diaria del personal.
Pueden utilizar un modelo de pronóstico sobre la publicidad y determinar el efecto que tiene sobre las ventas dependiendo de la zona donde publiciten su negocio. También pueden hacer pronósticos de ventas durante días especiales, tales como San Valentín y Viernes Negro.