Importancia estratégica del pronóstico y la demanda

Importancia estratégica del pronóstico y la demanda

1. Importancia estratégica del Pronóstico y la demanda . Los pronósticos son necesarios en toda empresa para estimar el comportamiento futuro de alguna variable ya sea a corto, mediano o largo plazo, es el punto de partida para la planeación.

2. El pronóstico es la base de la planeación corporativa a largo plazo. En las áreas funcionales de finanzas y contabilidad, los pronósticos proporcionan el fundamento para la planeación de presupuestos y control de costos.

3. El marketing depende del pronóstico de ventas para planear productos nuevos; el personal de producción y operaciones utiliza los pronósticos para tomar decisiones periódicas que comprenden la selección de procesos, la planeación de las capacidades y la distribución de las instalaciones .

4. El pronóstico de la demanda consiste en estimar las ventas de un producto durante un determinado periodo (futuro).

5. Un pronóstico es un proceso objetivo , donde se utiliza información pasada y presente , el pronostico considera que las tendencias actuales continuaran en el futuro.

6. Es el arte y la ciencia de predecir eventos futuros.

7. Pronósticos a corto plazo S e refieren a períodos de menos de 1 año y comúnmente cubren lapsos de 3 meses o menos. .

8. Los pronósticos a corto plazo se usan para la planeación de compras, la programación de trabajos, la determinación de los niveles de mano de obra requeridos, la planeación de inventarios, la programación y asignación de máquinas, etc.

9. Pronósticos a mediano plazo S e aplican para horizontes de tiempo que varían de 3 meses a 3 años.

10. Estos pronósticos pueden aplicarse, por ejemplo, para la planeación de las ventas , la planeación de la producción y la planeación del presupuesto de efectivo.

11. Pronósticos a largo plazo S ignifica horizontes de tiempo de 3 años o más. Algunas aplicaciones comunes de este tipo de pronósticos son la planeación de nuevos productos, las inversiones de capital y la localización o expansión de una planta.

12. Ejercicio individual Si se tiene un producto en la etapa de introducción: ¿qué tipo de pronóstico le sería más útil? ¿Un pronóstico a largo plazo? ¿Un pronóstico a corto plazo?

13. Al pronosticar a cuánto ascenderán nuestras futuras ventas , permite calcular nuestra producción (cuántos productos necesitaremos producir), cuánto ascienden nuestros costos , qué cantidad de personal necesitaremos contratar, cuánto asciende nuestra rentabilidad, etc.

14. Y, de ese modo, lograr un mejor control , una mayor coordinación, minimizar riesgos , y todas las otras ventajas que conlleva una buena planificación.

15. Los 7 pasos de un pronostico: 1 .-Determinar el uso del pronostico. 2 .-Seleccionar los aspectos que se deben pronosticar. 3 .-Determinar el horizonte del pronostico.

16. 4.-Seleccionar los modelos de pronostico 5.-Reunir los datos necesarios para elaborar el pronostico 6.-Obtener el pronostico 7.-Validar e implantar los resultados

17. Características que definen a la Demanda. El propósito del manejo de la demanda es coordinar y controlar todas las fuentes, con el fin de poder usar con eficiencia el sistema productivo y entregar el producto a tiempo.

18. ¿De donde proviene la demanda del producto o servicio de una empresa? ¿Qué puede hacer una compañía para administrarla? Ejercicio individual

19. Fuentes básicas de la demanda La demanda dependiente es la demanda de un producto o servicio provocada por la demanda de otros productos o servicios.

20. Esta demanda es interna y por lo tanto no necesita un pronostico, sino solo una tabulación.

21. La cantidad de productos o servicios que la empresa podría vender es la demanda independiente, ya que no se deriva directamente de la demanda de otros productos.

22. Para el caso de la demanda dependiente, la empresa no puede hacer mucho, es preciso cubrirla aunque el producto o servicio se pueda comprar o producirlo . En el caso de la independiente la empresa adopta una posición diferente.

23. Métodos Cualitativos para estimar la demanda . Estos métodos son subjetivos, de juicio. Basados en estimados y opiniones.

24. Ejercicio individual ¿Que significa ser subjetivo? ¿Qué significa ser objetivo?

25. Investigación de mercados A menudo, las empresas contratan a empresas externas para realizar este tipo de pronostico, su finalidad es buscar nuevas ideas , conocer los gustos de las personas utilizando para ello encuestas y entrevistas.

26. Grupos de consenso Es un sistema de intercambio libre en las juntas, la idea es que la discusión en grupo produzca mejores pronósticos que cualquier individuo. Los participantes pueden ser ejecutivos, clientes o vendedores.

27. Analogía histórica Al tratar de pronosticar la demanda de un nuevo producto, una situación ideal sería que un producto existente o genérico se pueda utilizar como modelo.

28. Método Delphi o Delfos Este método pretende ocultar la identidad de los participantes en el estudio, todos tienen el mismo peso. En cuanto al procedimiento, un moderador crea un cuestionario y lo distribuye entre los participantes.

29. Sus respuestas se suman y se entregan a todo el grupo con un nuevo grupo de preguntas. Rand Corporation desarrolló este método en la década de los 50´

30. Procedimiento Fase 1: formulación del problema . Fase 2: elección de expertos. Fase 3: Elaboración y lanzamiento de los cuestionarios Fase 4: desarrollo practico y explotación de resultados

31. Métodos Cuantitativos para estimar la demanda . 1.-Promedio móvil simple 2 .-Promedio móvil ponderado 3 .-Suavización exponencial 4 .-Analisis de regresión lineal

32. Promedio móvil simple Cuando la demanda de un producto no crece ni baja con rapidez, y si no tiene características estacionales, un promedio móvil puede ser útil para eliminar las fluctuaciones aleatorias del pronostico

33. Promedio móvil ponderado Mientras que el promedio móvil simple da igual importancia a cada uno de los componentes de la base de datos del promedio móvil, un promedio móvil ponderado permite asignar cualquier importancia a cada elemento, siempre y cuando la suma de todas las ponderaciones sea igual a uno.

34. Tal vez una tienda departamental se da cuenta de que en un periodo de cuatro meses el mejor pronostico se deriva utilizando los siguientes datos: 1 2 3 4 5 100 90 105 95 (97.5) E sto representa un 40% de las ventas reales para el mes más reciente y 30 20 y 10% respectivamente de las ventas de los periodos anteriores.

35. Suponga que las ventas para el 5 mes son de 110. Entonces el pronóstico para el mes sexto sería de:

36. Suavización exponencial Es el método más usado en relación a los anteriores porque es más preciso. La razón por la cual se le llama suavización exponencial es que cada incremento en el pasado se reduce a: (1- α ) P or ejemplo, si α es 0.05, las ponderaciones para los distintos periodos serían las siguientes:

37. Peso en α = 0.05 Peso más reciente (1- α)⁰ 0.0500 Datos de un periodo anterior (1- α)¹ 0.0457 Datos de dos periodos anteriores (1- α)² 0.0451 Datos de tres periodos anteriores (1- α)³ 0.0429

38. Suponga que la demanda a largo plazo para el producto sujeto a estudio es relativamente estable y una constante de suavización ( α ) de o.o5 se considera apropiada, si el método exponencial se hubiera usado como una política de continuidad, se habría hecho un pronóstico para el mes pasado. Suponga que el pronóstico del mes pasado ( Ft-1) fue de 1050 unidades. Si la demanda real fue de 1000 unidades en lugar de 1050, cual sería el pronóstico para este mes:

39. Esta ecuación establece que el nuevo pronóstico es igual al pronóstico anterior más una porción del error (La diferencia entre el pronóstico anterior y lo que ocurrió realmente).

40. Como el coeficiente de suavización es bajo, la reacción del nuevo pronóstico a un error de 50 unidades es reducir el pronóstico del próximo mes en solo 2.5 unidades.

41. Análisis de regresión lineal Puede definirse la regresión como una relación funcional entre dos o más variables correlacionadas. Se utiliza para pronosticar una variable con base en la otra.

42. Por lo general, la relación se desarrolla a partir de datos observados. Primero es necesario graficar los datos para ver si aparecen lineales o si por lo menos partes de ellos lo son.

43. La regresión lineal se refiere a la clase de regresión especial en la que la relación entre las variables forma una recta. Esta recta tiene la forma: Y= a + bX

44. Donde (Y) es el valor de la variable dependiente que se despeja, (a) es la secante en (Y), (b) es la pendiente y (X) es la variable independiente. La regresión lineal es útil para el pronóstico a largo plazo de eventos importantes.

45. El modelo de regresión lineal utiliza el método de los mínimos cuadrados para identificar la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes, presentes en un conjunto de observaciones históricas

46. Los siguientes datos relacionan las cifras de venta de una pequeña empresa durante cuatro meses Meses Producto/Demanda Venta $ 1 16 330 2 12 270 3 18 380 4 14 300

47. Ventas y Producto x x² xy 330 16 256 5280 270 12 144 3240 380 18 324 6840 300 14 196 4200 Σ y=1280 Σ x=60 Σ x²=920 Σ xy=19560

48. Realizar ejercicio