“2013; Año de Belisario Domínguez”“2013; Año por una Cultura de Conservación Ambiental”

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Gestión de la Producción I

Ensayo

MIM: Julio Cesar Huchin Carrillo.

Nombre de los alumnos:

Cocom Poot Glendy Nayeli Uh Chan Gildardo Ek Kauil Miguel Arturo Mis Chiquil Gretty Jazmín

Yam Chuc Adolfo Angel

Semestre: VI Grupo: “A” Aula: H-1

Turno: vespertino

Felipe carrillo puerto Quinta Roo a 08 de Febrero del 2015

INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE FELIPE CARRILLO PUERTO Q, ROO

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Introducción

Suponer que pasara mañana, este tipo de suposiciones ocurre a diario no solo en

la vida personal sino también en el campo laboral. Uno de las herramientas que

nos ayudan en este tipo de suposiciones son los pronósticos ya que gracias a

ellos se puede predecir que pasara en un futuro, muchas veces nos equivocamos

al predecir algún tipo de eventualidades, porque a veces puede ocurrir o no las

cosas que predecimos. Son muchos los factores que están involucrados en este

tipo de suposiciones. Para ello existen los pronósticos que es una herramienta de

gran ayuda. En este presente trabajo se hablara de lo que son los pronósticos,

para que nos sirven, cuál es su importancia y de qué manera nos pueden ayudar.

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Con el pronóstico podemos determinar que puede pasar en el futuro, para poder

tomar las decisiones adecuadas en un problema que pudiera surgir o presentarse

con una frecuencia de terminada. Ya que este hecho del pronóstico no solo se da

en la vida personal sino que se relaciona también con los negocios, ya que en el

ámbito de los negocios se utiliza cotidianamente la predicción de sucesos que

pudiera ocurrir dentro de un sector empresarial.

En la actualidad la tecnología nos ha proporcionado un sin fin de herramientas que

hacen más ágil el estudio de pronósticos así como también menos costoso para

una organización. En los sistemas de producción, es de gran interés pronosticar la

demanda para el producto o servicio esto nos permite decidir la cantidad

adecuada a producir así como tomar decisiones a largo plazo por ejemplo abrir

nuevas plantas o aumentar la capacidad de los existentes por si surge alguna

eventualidad. Los pronósticos nos proporcionan información para tomar mejores

decisiones. Para las organizaciones pronosticar las ventas, la cálida de materiales,

ingresos, uso de energía o los tiempos de llegada de los clientes es una necesidad

para la misma. Supongamos que una organización decide producir cierto

producto en el siguiente año esta decisión es muy importante ya que afecta

directamente el empleo, los niveles de materia prima, la mercadotecnia, la

distribución y el almacenamiento por eso es necesario conocer el impacto que

tiene ese producto en el mercado y que demando es por el consumidor.

Los pronósticos tienen un marco de problemas lo cuales son el tiempo, el nivel de

detalle y la exactitud y el número de pronósticos a pronosticar. En las empresas el

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pronóstico es cuanto demanda ai de servicios o productos para decidir cuánto

producir. El largo plazo abre o aumenta las capacidades de las existencias esto es

a un pronóstico de demanda. Los productos individuales no son los que elevan la

venta sino los que se venden en cantidad, esto requiere de un marco de tiempo de

3-5, en esto el largo plazo no requiere pronóstico exacto. Las decisiones de

construir nuevas plantas se basa en las tendencias de los pronósticos de varios

años sucesivos y no en una sola estimación de la demanda, así los pronósticos

muy precisos son innecesarios. Es común que se usen métodos casuales y

cuantitativos para obtenerlos, una decisión a mediano plazo se puede asignar a

cierta capacidad de planta a grupos de producto. En este caso no es necesario

poder conocer la importancia de la demanda para cada artículo individual, los

grupos de artículos suelen compartir las mismas instalaciones de producción. Un

ejemplo a mencionar del pronóstico seria la fabricación mensual para las llantas

fabricadas en una planta, los tamaños individuales no son tan importantes para

poder determinar la capacidad global de la producción. Existen distintos tipos de

medidas que pueden ser utilizadas como unidades y son por horas de producción,

galones, o libras de un producto agregado. Y el tiempo que se determina suele ser

decisiones de tres meses o hasta unos 2 años ya que se necesita de una mayor

exactitud. Las decisiones a mediano plazo se requieren de un mayor pronóstico

para uno o dos artículos requeridos y para poder pronosticarlo se utilizan métodos

cuantitativos de los cuales se incluyen los casuales y las series de tiempo, para los

pronósticos de mediano plazo y las decisiones que mayormente se toman

comúnmente es la de cuantos productos se deben de fabricar ya que en este caso

se necesitan de un número real de las unidades de los productos y esta

decisiones pueden ser semanales, mensuales, o tal vez bimestrales. Cuando las

decisiones están medidas a corto plazo se requieren de pronósticos, necesitan ser

razonablemente exactos y unos de los métodos utilizados con mayor frecuencia

para los pronósticos a corto plazo es la de series de tiempos, en unas ocasiones

también son utilizados los métodos casuales para pronosticar.

Es muy importante contar con datos ya sea de los registros de la empresa, de

fuentes comerciales o gubernamentales, ya que si se cuenta con ellos

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proporcionan una gran visión. Estos datos reflejan la situación real de una

empresa, en un dado caso que no exista datos se pueden recolectar o se puede

usar un enfoque de pronósticos que no los requiera. Algunas veces resulta

costoso recolectar los datos lo que se puede hacer en este caso es elegir un

enfoque cualitativo. Hay factores internos o externos que afectan a los datos, en

este caso los factores externos, los cuales están fuera de nuestro control, ejemplo

claro de ello es la economía ya que si se presenta una baja, los bienes y servicios

también llegan a declinarse. Pero se puede influir en los factores internos, por

ejemplo la calidad, el precio del producto, el tiempo de entrega, la publicidad y los

descuentos. Es por ello que existe una gran cantidad de indicadores económicos

los cuales ayudan a entender el comportamiento de la demanda; porque en

cualquier momento la demanda puede subir o bajar dependiendo de la calidad, el

precio, entre otros, por ejemplo si se hacen algunos descuentos la demanda

incrementa o si el precio del producto es demasiado elevado y existe una baja

calidad esto provoca que le demanda reduzca. Otro de los factores que son de

gran ayuda son los factores causales ya que estos influyen en los datos de una

manera conocida y por consiguiente ayuda al pronóstico. En muchos casos

pudiera parecer que la demanda de productos que se usan con regularidad como

por ejemplo a leche y el pan, siguen un proceso constante, pero estos procesos

también son útiles para productos que no siempre se usan con regularidad.

Durante el ciclo de vida de un producto hay una etapa de crecimiento en la que

las ventas aumentan o de igual manera puede haber una decadencia donde las

ventas disminuyen, pero suponer un proceso constante en cualquiera de estos dos

casos puede ser desastroso. Son muchos los factores los que influyen ya sea de

manera positiva o negativa, por ejemplo el factor clima que es un término

estacional ya que en muchas ocasiones la causa es el clima, un ejemplo claro de

ello son los refrescos y helados los cuales en verano son más demandados que

en invierno. El objetivo de del análisis de datos es entender el proceso que causa

la demanda, siempre habrá alguna parte inexplicable, sin embargo, el modelo que

se va usar será un resultado directo del proceso que se supuso. La meta de un

sistema de pronósticos es proporcionar pronósticos con exactitud, a tiempo y a un

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costo razonable. Si se observa una demanda anormalmente alta una semana, se

toma la decisión si se requiere más producto la siguiente semana. Si la demanda

alta refleja un cambio en el patrón de demanda, debe aumentarse la producción,

pero si fue sólo una fluctuación aleatoria, no se aumenta. Un buen sistema de

pronósticos reaccionará ante los cambios reales e ignorará las variaciones al azar.

Después de identificar los procesos, estos mismos nos ayudaran a determinan la

forma del modelo de la cual hablaremos a continuación. Los pronósticos

cualitativos no usan modelos sencillos. Los modelos causales dependen de la

situación. Los modelos deben ser tan sencillos como sea posible. Al pronosticar,

se necesita usar el menor número de componentes en un modelo. Como ejemplo

hablemos de la demanda de reproductoras de CD. La mayor parte del año las

ventas son relativamente constantes, pero con los regalos de diciembre las ventas

aumentan. En lugar de usar un modelo complicado para captar la demanda de las

ventas de diciembre, se usa uno sencillo para todo el año menos diciembre y otro

sólo para ese mes. Para estadística un modelo sencillo que capta la esencia del

problema se llama modelo parsimonioso.

Lo primero que se tiene que hacer siempre al resolver un modelo es elegir un

método, por ejemplo para los modelos de series de tiempo existen varios métodos,

ya sea para pronosticar una serie de tiempo constante, esto sería más fácil si se

conocieran los coeficientes ya que solo sería introducir los números correctos y de

esta manera obtener el pronóstico. La tarea más importante al operar un sistema

de pronósticos es la interpretación ya que se compara el pronóstico anterior con lo

que realmente ocurrió ya que de esta manera se puede retroalimentar para

conocer la calidad del pronóstico y conforme a ella saber en qué se falló y poder

mejorarlo.

Si el procedimiento esta fuera de control, se regresa a la etapa de diseño, los

parámetros del modelo actual, o bien cambiar el modelo se hace un pronóstico

para un periodo futuro. En este caso un administrador examina este pronóstico y

juzga si debe aceptarse, modificarse o rechazarse. Estos métodos en esencia que

se está manejando un medio estable, lo cual no siempre es el caso, es importante

que cualquier modificación la lleve a cabo la persona que toma la decisión y que

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se haga a dentro del sistema. Si un pronóstico de demanda es baja, es de más

unidades que las esperadas y ocurren faltantes o inventarios agotados, un

pronóstico demasiado alto que la demanda real, cuyo resultado son demasiadas

unidades, crea un inventario donde se deba vender más barato. “Fisher et al.

(1994) señala que los costos del agotamiento y de la venta a menor precio, en los

que se incurren para un artículo especifico, con frecuencia excedente de los

costos de manufactura del producto”. Si el costo del exceso de unidades, no es

igual al costo de una unidad faltante, es probable que el tomador de decisiones

ayuste el pronóstico adecuadamente, aumentándole si es más alto el costo o

disminuyéndolo si el costo de inventario es más alto.

Dos aspectos muy importantes que nunca tenemos que olvidar es que los

pronósticos nunca dan una respuesta exacta y que entre más lejos al futuro se

vea, menos preciso será el pronóstico. Por fortuna no se requiere de pronósticos

exactos, solo se requiere tener una idea.

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Conclusión

En esta unidad pudimos aprender acerca de los pronósticos de que pudieran

ocurrir en nuestra vida diaria sin dejar a un lado también los pronósticos de lo que

pudiera suceder en los ámbitos laborales ya que en las empresas surgen

imprevistos es por eso que las empresas se basan en los pronósticos para poder

calcular todo tipo de sucesos que pudiera ocurrir. También veremos acerca de los

tipos de pronósticos que se utilizan en diversas empresas para poder predecir los

eventos que pudieran suceder y por eso la empresa toman la decisión de que tipo

pronósticos se adecua a su empresa. Y esto fue lo que pudimos aprender acerca

de los pronósticos.

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Bibliografía

PLANEACION Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN

Daniel Sippper

Departamento de ingeniería industrial

Tel Aviv University

Robert L. Bulfin, Jr.

Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas

Auburn University