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Module 1: Toma de decisiones y previsión de varios criterios

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Previsión de un promedio de promedio de media ponderada simple y ponderada

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Hola y bienvenido a “ Modelling and Analytics for Supply Chain Management ”! Estamos en la semana 9, conferencia 45. Hoy debatiremos sobre la previsión en la cadena de suministro. Ahora, si se recuerda inicialmente cuando el profesor Kunal Gosh y yo mismo le dimos una breve orientación sobre la forma holística en la que opera una cadena de suministro, le habíamos dicho que la previsión es la primera etapa de la cadena de suministro. Eso significa cómo diseñará su cadena de suministro cuando no sepa cuál será su demanda en el futuro. Basado en una demanda futurista, basada en lo que será su demanda en el futuro, usted diseña su cadena de suministro porque el momento, ¿dónde comienza la cadena de suministro? Su cadena de suministro comienza desde la obtención de materias primas. En el momento de ir a un proveedor y pedir que necesito esta cantidad de materias primas o necesito materias primas el proveedor le preguntará dos, tres preguntas. El proveedor le preguntará cuánto cantidad necesita, número uno, cuánta cantidad necesita a la vez, número dos, y cuánta cantidad necesita en qué. ¿Se lo consiguió? Así que el proveedor le preguntará estas pocas preguntas, ahora que cuánta cantidad necesita usted no será capaz de decir a menos que usted ha hecho una previsión de la demanda apropiada. Así que la previsión de la demanda es el punto de partida de la analítica de cadena de suministro o Modelización matemática en la cadena de suministro. Ahora esta previsión de la demanda es muy-muy difícil frase, más fácil de decir que hecho; muy fácil de decir que hecho. Si usted pronostica más lo que va a pasar, los productos seguirán sin vender que significa pérdida de dinero. Si usted pronostica menos, usted vende menos; entonces, ¿qué sucede? Venta perdida; ahora que la venta perdida es muy peligrosa porque la venta perdida no solo significa perder solo ingresos, pérdida de ganancias sino que la venta perdida también significa mercado perdido; eso es muy importante. Con tanta competencia hoy, la venta perdida no significa dinero perdido, lucro cesante. El beneficio está ahí pero la venta perdida significa que el mercado perdido y el mercado perdido es muy, muy difícil de recuperar del espacio de la competencia. Así que la previsión se vuelve muy difícil. Ahora, hay diferentes métodos de previsión. Uno es el método cuantitativo; uno es el método cualitativo que usted normal ver en los libros, etc. Tomemos un simple ejemplo que le ayudará a entender lo difícil que es pronosticar, de acuerdo. Usted está tratando de traer al mercado un producto que es muy menos costoso, pero si se acepta el mercado es enorme. ¿Cuál es el producto? El producto es un niño use lápices en la escuela, en el aula. KG, uno, dos, tres, cuatro, usan lápiz. Y particularmente los niños, los más pequeños en pre-vivero, guardería, KG perderán lápices todos los días. Pierden sus lápices y el día siguiente dirán, volverán a casa y te dirán que no, mi lápiz que ha tomado, me ha tomado el lápiz y ese niño volverá a casa y dirá, no, mi lápiz que ha tomado, ha tomado. Así que aquí está esta empresa que viene con un producto innovador, una máquina de grabado. La máquina de grabado significa exactamente como su sello de fecha que la máquina de grabado será de ese patrón, tendrá sus iniciales de nombre. Diga que su nombre es ABCD, de modo que el ABCD inicial estará allí en ese sello y que estará allí en la parte posterior del lápiz. Así que si usted repuda que ABCD entonces nadie puede reclamar que es su lápiz. Así que es un producto que a los niños les encantará mucho y el precio de este producto no será nada porque es solo una simple máquina de grabado. Así que si el mercado repunta, la demanda es todo su país significa de todo su país y la demanda es todo su país. Así que el tema es ¿cuánto fabricar? Así que para eso se necesita previsión pero es un producto nuevo; nunca está en el mercado; así que ¿cómo se prevé? Tienes cualquier dato anterior para decirte que esta será mi demanda; así que no hay datos previos; por lo que no hay datos cuantitativos que prueben. Así que tienes que depender de alguna corazonada de mercado, retroalimentación del mercado, tal vez algún grupo de enfoque todo. Así que pronosticar lo que quiero decir es, es muy arriesgado, desafiante, difícil, todo porque, razón simple como hemos mencionado antes, el exceso de stock es peligroso, pero la venta perdida es más peligrosa, de acuerdo. Así que ahora vamos a empezar con cómo, los elementos básicos de la previsión, cómo modelar la previsión en la cadena de suministro de acuerdo. (5:48) Así que vamos a cubrir por qué el pronóstico, los elementos de buena previsión, los métodos de previsión, bien. (5:59) Consideremos ahora los elementos de la buena previsión. Elementos de buena previsión; es conveniente que sea oportuno. Debería tener una oportunidad. Debería ser muy oportuno. Por ejemplo, preveo que la venta será en X cantidad después de seis meses, pero no soy capaz de pronosticar lo que será la venta mañana entonces es de muy poco uso. Tomemos un ejemplo muy pertinente, todos tomamos estos refrescos durante los meses de verano. Verano caliente, verano húmedo, clima seco, clima árido, etc. tratamos de tomar estas bebidas frías bien. Coke, Pepsi, Thumbs up, Mirinda lo que sea; Seven Up, lo que sea. Así que básicamente tomamos estas bebidas frías. Ahora el tema son estas unidades embotelladoras de bebidas frías que es la empresa manufacturera que también necesitan pronosticar. ¿Qué es lo que necesitan para pronosticar? ¿Cuánto será la venta para mañana, día después de mañana, día después de mañana? En consecuencia tendrán que preparar su plan de producción y tendrán que preparar su plan de distribución, la planificación de la raíz. ¿Sabes por qué? Porque el minorista más pequeño en este rincón más lejano, si ese minorista no consigue el suministro de Coke justo a tiempo, ¿qué pasará? Si no hay suministro por lo que cambiará a Pepsi, se desplazará al competidor, de acuerdo. Lo mismo se aplica a los helados también, por lo que si no se suministra a tiempo se desplaza a su competidor, de acuerdo. La demanda o el producto cambia a su competidor. Así que hay que tener una previsión muy precisa para este tipo de cosas particularmente, durante el verano. Si un Coke o Pepsi no está en el estante, es una venta perdida. La venta perdida significa algún tipo de mercado perdido. Ahora, vea el tema. Coke y Pepsi han pronosticado alguna cantidad para los próximos dos-tres días de demanda, algunas demandas. Por consiguiente han hecho su planificación de raíz; han hecho su planificación de producción, planificación de la raíz, horario de entrega; todo lo que han hecho. De repente, mañana por la mañana no es soleado, es un clima nublado. Entonces, ¿qué ha pasado? Entonces tremendo calor abrasador no está, está nublado. ¿Qué pasará con su demanda de Coke para ese día, para Coke y Pepsi para ese día? La demanda caerá, por lo que su pronóstico ya no es exacto, a la derecha. Por lo tanto, la puntualidad, tercera precisión de punto de partida son muy, muy importante en la previsión de acuerdo. Ahora, fiabilidad; ¿qué tan fiable es su información de mercado, datos de mercado basados en los que está pronosticando para el próximo ciclo? ¿Qué tan fiables son sus datos básicos? Si los datos básicos no son fiables, su previsión tampoco será fiable. Usted ha pedido a algunas personas que recopilen su percepción de su producto, sobre su producto. Usted ha pedido a algunas personas que recopilen la percepción del mercado acerca de su producto en base a la cual usted está tratando de juzgar cuánto será la venta para la próxima semana. Así que las previsiones basadas en la percepción del mercado. ¿A quién has empleado? Ha empleado a diario a las personas, significa que les está dando salario diario, ¿cuál es la fiabilidad de dichos datos? Cuál es la garantía de que esos datos serán fiables, porque estas personas que están recogiendo datos para ti no saben si tendrán trabajo mañana o no. Entonces, ¿cuál será su nivel de sinceridad? Todos ellos estarán buscando un nuevo trabajo, por lo que la confiabilidad de los datos también es un gran interrogante. Y hay que revisarlas regularmente. ¿Es correcto el método? ¿Es correcta la muestra? ¿Se ha seleccionado correctamente la muestra? Así que regularmente revisa. La igualdad de oportunidades de estar arriba y bajo significa que usted ha pronosticado cien unidades como su venta; igualdad de oportunidades de sobre pronóstico o bajo pronóstico; derecha. No es que me mantendré sobre el pronóstico; sobre el pronóstico o seguiré bajo, bajo pronóstico; no; igualdad de oportunidades. Eso significa que si es igual eso significa que se promedia, se evensará si es igual de azar. Eso significa que su pronóstico es bastante preciso. Ese poco de más y bajo la demanda normal esperada que es el error de la casualidad, por lo que eres correcto. Su método de previsión es correcto, de acuerdo. ¿Claro? Y buena documentación; muy-muy importante; ¿cómo han recopilado datos, cuál es el método, lo han documentado, qué ha dicho la gente, qué es la sensación de la gente sobre su producto? Basado en que usted está pronosticando, tan buena documentación; y el último pero más importante, fácil de usar; a menos que sus datos sean fáciles de usar, no hay beneficio de la previsión. Eso es lo que en este curso le hemos dicho repetidamente. Utilice métodos complejos, no hay problema, pero hacerlo simple y comprensible para sus empleados, de modo que un empleado puede utilizarlo sin miedo a equivocarse, por lo que la facilidad de uso, fácil de usar. Se trata de elementos de buena previsión. (12:09) Ahora, la siguiente pregunta es ¿cuáles son los métodos de previsión? Ver tenemos estos, nivel constante, nivel constante con estacional, nivel constante con tendencia, nivel constante con estacionalidad y tendencia. ¿Qué son estos? ¿Puede dar un ejemplo de una previsión de nivel constante? Ver la camisa que estoy usando, esta camisa, la demanda de esta camisa es un ejemplo de un pronóstico de nivel constante, de acuerdo. No va a cambiar. Sea verano, ya sea invierno, esta demanda de camisas normales normales se mantendrá más o menos estable de acuerdo. ¿Qué va a cambiar? Durante las temporadas de matrimonio algunas personas compran el sherwanis, y los trajes, y los nuevos saretes, etc. Esa demanda es ¿qué? Esa demanda es para una temporada en particular. La temporada de matrimonio algunas personas van a comprar más, ya sea porque hay matrimonio en la familia o habrá que asistir al matrimonio, etc. Entonces es decir, la demanda es constante pero durante ciertos tiempos hay estacionalidad; vale, claro. El nivel constante es mantener pero con altibajos. Así que el nivel constante es esta camisa, la demanda de desgaste nupcial, la estacionalidad. Del mismo modo, las prendas de invierno, las chaquetas son ejemplos de estacionalidad; de acuerdo. Les explicaremos, pero esto sólo para darles un resumen de estos; de acuerdo. (13:54) Como estábamos diciendo que la demanda de nivel constante es igual en todo. Las fluctuaciones se deben a la aleatoriedad comúnmente conocida como ruido. ¿Qué es esto? Todos los días se toma el autobús o un tranvía o un tren para llegar a su instituto para estudiar; a la derecha. Aquellos de ustedes que se hospedan en albergues pueden llevar la bicicleta de su albergue al departamento para asistir a las clases. Pero puedes decir que voy a llegar allí exactamente a las 9, no a las 8:59 ni a las 9:01; no, a la derecha. Algunos días llegará a las 8:59 utilizando el mismo modo de transporte, ya sea bicicleta, ya sea el metro, ya sea el tranvía, ya sea el autobús, etc. Así que todos los días tomarás el mismo modo de transporte pero un día llegarás a las 8:59, un día llegarás a las 9:01, un día llegarás a las 9. Entonces, ¿cuáles son? Estas son las fluctuaciones debido a la aleatoriedad, el ruido. Lo llamamos comúnmente como ruido. No está previsto. Esto es así; sólo sucederá porque la mano humana está involucrada; es así como eso. Así que la demanda es la misma. Todos los días llegarás a 9 pero luego la aleatoriedad, 8:59, 9:01 que quedará bien. Esas son fluctuaciones. Esto se llama un nivel constante; de acuerdo. (15:13) Este es un ejemplo de nivel constante uno. Si ves el medio, la demanda es la misma, a la derecha. Si ves, la demanda es la misma. Si ves que esta es tu demanda, vale. Esta es su aleatoriedad; de acuerdo. Ahora usted dirá, no señor, se parece a la estacionalidad; no señor. La estacionalidad es muy pronta; está bien; y hay una distancia importante entre estos dos gapings. Distancia mayor entre estos dos máximos y los mínimos; pero la aleatoriedad es ¿qué? La aleatoriedad es esto; los somedays es así, al igual que un latido normal del corazón humano, que es la aleatoriedad; de acuerdo. Sigue un patrón particular poco a poco y poco a la baja; de acuerdo. Así que eso es lo que se llama como un nivel constante; correcto; vale. (16:13) A continuación, como hemos dicho, el nivel constante con la estacionalidad. Claramente se puede ver la diferencia entre este diagrama y este diagrama, esto es estacionalidad bien. (16:24) El siguiente es el nivel constante con tendencia que significa que es una línea creciente. Las ventas me están mostrando una tendencia creciente pero dentro de eso están estas fluctuaciones menores. El lunes la venta es, ya que el verano está aumentando lunes, martes, miércoles, jueves, viernes asumen que la temperatura también está aumentando lunes, martes, miércoles, jueves, viernes. Así el lunes 10 compraron, se han vendido 10 bolsas de hielo, martes 12, miércoles, 10, 12, 14, 16 y 18; lunes, martes, miércoles, jueves y viernes. Ahora, así que esto es correcto. Así que la tendencia está ahí. Ahora que las fluctuaciones menores estarán allí. El lunes puede ser 10, el martes puede ser 11, el miércoles quizás 13 entonces 12, luego 13, luego 15, luego 17. Así que ese pequeño zig-zag está ahí, ¿estás consiguiendo el punto? Así que esto es lo que, nivel constante con tendencia; bien. (17:50) El siguiente es el nivel constante con estacionalidad y tendencia. ¿Ahora ves la diferencia? Este era tu nivel constante con tendencia, el simple y este es tu, está aumentando pero sube y baja. Sigue aumentando pero tiene una tasa de aspecto de estacionalidad, ¿verdad? ¿Te estás notando? Así que este es un nivel constante con estacionalidad y tendencia. (18:15) Ahora tenemos cinco métodos de predicción de nivel constante. Último valor, promedio simple, promedio móvil, movimiento ponderado y suavizado exponencial. Ahora vamos a hacer un breve comentario al respecto. (18:25) Último valor; el último método del valor es muy simple. El método de último valor es el método es cualquiera que sea su venta en el mes anterior; la misma será aquí en este mes. Las fluctuaciones menores, uno o dos este lado se debe al error aleatorio o al ruido. ¿Cuándo se utiliza el último método de valor o dónde se utiliza el método de último valor? La tienda local justo al lado de su casa de venta de pan, huevos, arroz, dal; no hay cambio en la venta, por qué; porque está sirviendo a una localidad geográfica particular, ubicación geográfica. Sus clientes solo serán de esa zona y localidad, por lo que también se fija el número total de miembros de la familia, por lo que también se fija la capacidad de alimentación total de esa localidad para que la venta total también, también se fije la previsión, por lo que es de último valor. Cualquiera que sea la venta fue ayer, del número total de panes y huevos lo mismo sucederá hoy. Las fluctuaciones menores estarán allí; ¿qué fluctuaciones menores? Alguien puede no estar en casa; así que un huevo se venderá menos para que la fluctuación menor esté ahí, pero de lo contrario es lo mismo; último valor. ¿Se lo consiguió? Así que dondequiera que sea; la naturaleza del producto es tal que su demanda no fluctúa; es un producto estable allí el método del último valor es muy-muy bueno. Luego está; método promedio simple. El método promedio simple dice, de acuerdo; método de último valor que estamos diciendo que está tomando; el método de último valor está haciendo esto. Esta previsión de hoy se basa en la previsión de ayer, mañana la previsión de la ’ s se basa en hoy bien y esto es fijo. El promedio simple dice que no, pero las ventas tal vez 14, 13, 14, 13, 12, 10. El promedio simple dice tomar un promedio. Tome un promedio. El promedio simple dice que no, no tome el último valor más bien definitivamente cuidar de las fluctuaciones y hacer un promedio. Entonces, ¿qué hacemos? Tomamos la demanda promedio de todas las cosas divididas por el número total de observaciones y obtenemos un promedio simple, de acuerdo. Así que algo como la suma de X dividido por el número total de observaciones bien. Así que ese es mi simple promedio, correcto. (20:56) Entonces, ¿qué es el promedio móvil simple? El simple promedio móvil como decimos es muy simple. Es muy sencillo. Promedio móvil simple, ¿qué es esto? Veamos los datos que hay delante de usted. Estos son tus meses, de acuerdo. uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, enero, febrero, marzo, abril, mayo, junio, julio, agosto. Estas son las demandas reales en estos meses, de acuerdo. Meses, estas son las demandas reales a las que se enfrenta la empresa. ¿Cuál es tu trabajo? En base a esta demanda hay que pronosticar la demanda del mes nueve, es decir septiembre. Bueno, claro? Así que vamos a limpiarlo. Sí, hay que pronosticar esto. Entonces, ¿qué hacemos? Tomamos un promedio móvil. ¿Qué es el promedio móvil? 3MA; 3MA significa tres meses. Mira aquí; 3MA significa tres meses de media móvil. ¿Qué significa eso, tres meses de media móvil? Vamos a tomar promedio de los primeros tres meses que es enero, febrero y marzo. ¿A continuación vamos a tomar qué? El promedio de febrero, marzo y abril; ¿a continuación qué va a tomar? Marzo, abril y mayo; luego abril, mayo y junio; mayo, junio, julio; junio, julio, agosto; julio, agosto, septiembre, de esta manera. Así que estamos borrando uno y pasando al siguiente. A medida que nos estamos moviendo, estamos retirando el mes anterior de mi sistema de cálculo; de acuerdo. Entonces, ¿qué estamos diciendo? Estos tres meses tomamos y hacemos un promedio. ¿Cuál es el promedio de estos tres meses? Eso es 10,7; este es el promedio de enero, febrero y marzo; recuerda; promedio de enero, febrero y marzo; así que esa es mi previsión para abril. Promedio de enero, febrero y marzo es el pronóstico para abril. El próximo mes ¿qué pasará? Febrero, marzo, abril esta es la media y esa es la previsión para mayo. El próximo mes ¿qué pasará? Marzo, abril, mayo, este es el promedio y ese es el pronóstico para junio bien. Así que de esta manera obtenemos la previsión para el mes de septiembre. Pero eso se ve muy simple pero ¿hemos hecho algún error? ¿Se ha cometido algún error? Entonces, ¿cuál es el error? El error es básicamente, aquí ¿cuál era mi pronóstico? 10.7. ¿Cuál fue la demanda real? 13. Así que la demanda 13, pronóstico 10.7 así que he fabricado 10.7. Mi demanda era de 13, he fabricado 10,7 basado en el pronóstico así que ¿cuál es mi error? 2.3 venta perdida. Sólo lo cuadro. Esto se denomina cuadrado de error. ¿Por qué hacemos este cuadrado de error? Les diré más adelante. Así que en cada etapa, el pronóstico y la demanda que deducimos y obtenemos el error y el cuadrado de error; Error, cuadrado de error; por lo que es el real menos el pronóstico, obtenemos el error. Ahora, este error cuadrado medio (MSE), este error cuadrado que tenemos, el promedio de esto es el error cuadrado medio; vale. Recuerde esto, ¿por qué? Voy a discutir más adelante. Por lo tanto, el promedio de esto es un error cuadrado medio; de acuerdo; MSE. Ahora, ¿por qué hicimos la plaza de error, por qué tomamos el cuadrado de error? Mira, mirando el error, ¿por qué hicimos la plaza de error? Así que esto es un cuadrado de error promedio. Ahora por qué tomamos el cuadrado de error, ver el error 2.3, no se ve mucho. Mira el error, 0.3, se ve muy insignificante pero en el momento que lo cuadres, se ve muy grande. Bueno. Momento lo cuadran, se ve muy, muy grande. Ese es el único propósito de hacer un error cuadrado, nada más. Es para magnificar el error para que la organización entienda y tome conocimiento de él, nada más. Así que el error cuadrado significa esto. Ahora, ¿cuál es el propósito de hacer un error cuadrado promedio? A ver, hoy estamos haciendo tres meses de media móvil. Mañana alguien podría decir ¿por qué tres meses? Tomemos un promedio móvil de cuatro meses de media móvil, déjenos 4MA. Alguien dirá por qué cuatro meses, deberíamos tomar cinco meses de media móvil porque el producto que vendemos la demanda no cambia demasiado. La demanda es más o menos estable, así que tomemos un promedio móvil de cinco meses. Así que tres, cuatro, cinco, alguien dirá seis meses de media móvil. La cuestión es, la pregunta es entonces ¿cuántos meses de media móvil deberíamos tomar? La respuesta es que deberíamos tomar ese promedio móvil de muchos meses para quien; mi error cuadrado promedio será el más bajo; para quien el error cuadrado promedio será el más bajo, mínimo; de acuerdo. Si yo estaba haciendo un 4MA, cuatro meses en movimiento promedio y asumir mi error cuadrado promedio era de 2.3, entonces debería haber tomado cuatro meses de movimiento promedio sin embargo, teniendo en cuenta tantas otras cosas. Así que es el propósito de promedio promedio de error cuadrado correcto. Así que esta es mi única manera de pronosticar usando el simple promedio móvil, a la derecha. Promedio móvil simple decir, para el mes de septiembre la previsión es de 12,3; de acuerdo. (27:19) Ahora otro método es sólo una adición a él, sólo una extensión a él más bien, el promedio móvil ponderado bien. Lo mismo, la demanda es la misma bien y solo damos más peso a los recientes. 5, 4, 3, a medida que nos movemos más allá de la carga baja y su promedio móvil es sólo un promedio ponderado. Ver, antes uno era un simple promedio de acuerdo 10, 11, 11 dividido por 3. 10 más 11 más 11 divididos por 3. Aquí lo que está sucediendo? 10 en 3 más 11 en 4 más 11 en 5 enteros divididos por doce, que es la suma de los pesos, bien. Así que de esta manera haremos el promedio móvil de tres meses; el pronóstico es el mismo. Lo mismo, igual que estamos pronosticando, error, cuadrado de error y obtenemos el error cuadrado medio. Y definitivamente, un error cuadrado medio será más porque esto es; estamos agregando los pesos; de acuerdo. Así que estos son los dos métodos de previsión que planeamos estudiar en esta semana y hemos aprendido el método promedio móvil; el promedio simple y el método promedio móvil ponderado de predicción; de acuerdo. Aquí aprendimos lo simple; los métodos medios ponderados y móviles de previsión. Este es el método más simple de pronosticar dónde sabemos que hay un nivel constante y podemos seguir adelante con eso; de acuerdo. Así que, ¡gracias! La próxima semana, continuaremos con esta técnica de pronóstico y aprenderemos otro método que se llama como el método de suavizado exponencial; de acuerdo. ¡Gracias!