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Module 1: Toma de decisiones y previsión de varios criterios

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Método de suavizado exponencial

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Hola y bienvenido a “ Modelling and Analytics for Supply Chain Management ”! Estamos en la semana nueve, conferencia cuarenta y seis que es la previsión y las técnicas de MSDM en la cadena de suministro y hoy nuestro tema es la previsión, utilizando el método de suavizado exponencial de la previsión. Ahora, sólo vamos a tener una recapitulación; en la semana anterior, le habíamos dicho por qué la previsión es importante y habíamos dicho principalmente dos razones de por qué la previsión es importante. Una es, digamos que mi demanda real es de cien unidades y he pronosticado una demanda de ciento cincuenta unidades. Así que, cincuenta unidades extra que he producido, así que tengo que almacenarlas y lo que va a pasar con el tiempo como en los modelos más nuevos, la tecnología más nueva está llegando, estas cincuenta unidades extra que he fabricado no se pueden vender, no se venden y como resultado se volverán absolutos. Y todo mi dinero que ha ido a producir esas cincuenta unidades extra de componentes se ha ido. Así que, eso es de dinero; este es un problema si no pronostico correctamente. El otro problema es el pronóstico bajo que significa que primero se está pronosticando. He previsto más y por encima de la demanda actual siguiente está en previsión de que significa que he pronosticado menos que la demanda real. Así que, mi demanda real es cien como he mencionado pero he pronosticado ochenta, así que lo que ha pasado no podría vender veinte unidades, venta de pérdidas, venta de pérdidas está bien y puedo gestionar pero qué pasará con el mercado perdido y eso es lo que hemos discutido la semana pasada. ¿Qué pasará con el mercado perdido? Mi mercado se ha ido, mis clientes no van a volver; van a cambiar a mi competidor. A menos que tenga un monopolio, a menos que tenga algún producto único, tecnología única y si estoy en un segmento de “ yo también ”, sólo cambiarán al competidor cuyo producto está fácilmente disponible. Y si ves que no estoy entrando en la estrategia de gestión, la toma de decisiones de gestión, etc. pero la decisión tratada de salir a la venta en la tienda física en lugar de depender totalmente de la modalidad en línea, el modo en línea es sólo debido a esto. Que si no está ahí en las tiendas de ladrillo, tienda física es una venta de pérdidas, venta de pérdidas significa que está dando mercado a los competidores. Otros jugadores están teniendo una ronda libre en ese mercado físico en donde la gente puede ver físicamente el portátil, operar, escribirlo y luego comprarlo, pero Dell no estaba haciendo eso, por lo que la decisión de Dell de volver a este mercado es porque se han dado cuenta de que usted está regalando espacio a sus competidores en este mercado físico. Por lo tanto, como hemos dicho en previsión, esto significa prever una cantidad menor que la demanda real. No solo resulta en la venta de pérdidas, se puede observar que el shock de venta perdido pero no se puede absorber el choque del mercado perdido, por lo que es por eso que la previsión se hace muy-muy-muy importante en la cadena de suministro; punto número uno. El punto número dos de nuevo que hemos discutido en la clase anterior, en la conferencia anterior es que esta previsión tiene que ser para los nuevos productos diferentes métodos de previsión, para el producto existente diferentes métodos de previsión, producto innovador un método de previsión, por lo que diferentes tipos de situación, diferentes métodos de previsión. Tercera cosa que aprendimos en clase anterior es si mi venta es más o menos estable, constante entonces podemos usar un sencillo método de previsión que es lo que fuera la venta en el mes anterior será la venta para el próximo mes tan simple como eso. Esto se aplica a todas tus necesidades, tu tienda local sabe exactamente cuántos huevos venderán, cuántas piezas de pan se venderán porque sus clientes están dentro de sólo esa vecindad, este ejemplo también lo he dado en la clase anterior. Entonces, esto es lo que. Segundo es a veces que el nivel constante está más o menos mantenido incluso en nuestra vida también verás que nuestros ingresos no cambian tanto. Por lo tanto, nuestro nivel de consumo también es más o menos constante. Por lo tanto, las empresas estaban pronosticando con los patrones de demanda de los consumidores de escala media, que están pronosticando también para muchos artículos que es constante; sólo cosa es el error menor; que el ruido estará allí. A veces esta demanda es constante pero estacional. Por ejemplo, las prendas de invierno, por ejemplo, su material de vestido de temporada de matrimonio, etc. Así que, constante pero estacional, a veces es constante pero la demanda está aumentando. Ejemplos de constante más estacional esto es sólo un ejemplo recapitulativo de la temporada son los libros de ejercicios para los niños de la escuela. Estacional significa pico al inicio del año académico y luego desplome porque se han comprado todos los libros y copias de ejercicio requeridas a principios de año y luego hay un bajón. Por lo tanto, son cosas que están ahí, así que diferentes métodos, diferentes situaciones, diferentes métodos de previsión es lo que quiero decir. Ahora, y hemos aprendido que la media móvil que se ocupa de las ventas recientes debería tener más importancia. Hoy aprenderemos otro método llamado suavizado exponencial. ¿Qué es el suavizado exponencial? (6:10) El suavizado exponencial es muy simple y esto es lo que ya hemos hecho. (6:13) Media móvil, media móvil ponderada; acabamos de terminar, esto es sólo una recapitulación. (6:19) Hoy haremos un método exponencial de suavizado. ¿Qué es el método exponencial de suavizado? Ahora recuerda que estábamos diciendo que nuestra demanda era de 10, 12, 11, 13, 14 y 12. Y luego volvamos a decir 13. ¿Qué estábamos diciendo? Estábamos dando más peso a los recientes. Estábamos dando más peso a los recientes; en base a esto, usted está pronosticando algo; basado en esto; usted está pronosticando algo, etc. Suavizado exponencial más bien por esto, por esto ¿qué estábamos haciendo? Básicamente estábamos ignorando esto, sólo lo estábamos haciendo considerando esto cuando estábamos calculando el error de la media cuadrada nada más. Estábamos pronosticando en base a los muy recientes. El pronóstico basado en los muy recientes, lo que hace el suavizado exponencial es el suavizado exponencial está diciendo que no, vamos a dar una agarrada justa para que me lo borre. (7:36) El alisado exponencial está diciendo que déjennos dar un solo peso, déjennos dar un peso, déjennos dar este peso como 10. El suavizado exponencial se mantendrá automáticamente reduciendo el peso a medida que nos alejemos de los puntos de datos más recientes. Miren mi punto más reciente fue 13, el suavizado exponencial está diciendo que a medida que nos alejamos del punto de datos más reciente, a medida que nos alejamos de los puntos de datos más recientes mis pesos también están bajando. Y el suavizado exponencial está diciendo, no hay necesidad de calcular los valores multiplicativos, tendremos una fórmula que se calculará automáticamente. Así que, en pocas palabras lo que quiero decir, el suavizado exponencial y el promedio móvil son casi similares, el suavizado exponencial y el promedio móvil son casi similares. Suavizado exponencial los pesos se calculan automáticamente damos solo un peso, en promedio móvil lo que sucede los pesos que tendremos que dar para este año, año anterior, anterior al año anterior, etc. El suavizado exponencial de los pesos se calcula automáticamente. Por lo tanto, esto es lo que queremos decir. (9:08) ¿Cuál es la fórmula para el suavizado exponencial? Esta es tu fórmula, ahora no te confundas con tantas alpinas y todo eso, no hay que confundirte señor, consideras solo esta fórmula. Sólo tiene en cuenta esta fórmula. Lo que dice, Fn más 1 que significa pronóstico para mañana, para el próximo periodo depende de una constante de la demanda alfa para hoy que se pronostica para mañana definitivamente depende de la demanda de hoy porque de otra manera cómo voy a pronosticar; porque no sé la demanda de hoy; voy a pronosticar para mañana. No, no es posible. Así que, definitivamente depende de la demanda de hoy y de una porción, y una porción de la previsión de ayer o que significa este pronóstico de términos, por lo que usted está pronosticando mañana en base a la demanda actual de hoy y basado en la previsión de hoy de lo que era la previsión? Repite que estás pronosticando para mañana, estás pronosticando para mañana en base a la demanda de hoy y lo que había sido el pronóstico de hoy. Usted está pronosticando la temperatura de mañana en base a la temperatura actual de hoy y cuál era el pronóstico para la temperatura de hoy y usted está dando algo de peso a él que es alfa y 1 menos alfa. Eso es todo, nada más. Por lo tanto, usted está dando algo de peso para presentar demanda y peso a la demanda prevista. (11:05) Ahora, vamos a ver la diversión aquí lo que es la diversión? ¿Veremos qué hemos dicho? „ F " que se pronostica para mañana es igual a, esta era su fórmula? Por lo tanto, el pronóstico para mañana depende de su demanda actual y de su pronóstico actual, ¿qué es el peso alfa? Ahora, veamos un valor de alfa, está en entre 0 a 1. Si usted da más valor a alfa, digamos alfa que se le da 0.8. Alfa que usted ha dado 0.8 asumir, vamos a ver porque el valor de alfa es muy crítico en este suavizado exponencial. Has dado valor de alfa como 0,8 ¿qué pasará? Alfa se convertirá en 0,8 y 1 menos alfa se convertirá en 0,2. El valor de alfa es 0.8 y 1 menos alfa es 0.2. ¿Qué significa eso? Usted está dando más importancia o más peso a la demanda actual y sólo muy menos de peso a la demanda prevista. Con este mayor peso a la demanda actual, usted está pronosticando para mañana. Con este mayor peso a la demanda actual que usted está pronosticando para mañana, asumir hoy la demanda de 200 y usted ha dado más peso 0.8 peso .. Lo que va a pasar, y así has dicho, y asumir que tu previsión también era de 200, tu demanda actual es de 200 y tu previsión también era de 200, por lo que lo que ha pasado alfa es de 0,8, por lo que estás diciendo 160. ¿Y aquí qué pasará? 40. Por lo tanto, con eso su pronóstico se convierte en 200 para el próximo año. Ahora, usted ha dado más peso aquí, pero si algo había pasado ese tiempo, este año puede ser alguna venta extra, puede ser algún evento nuevo; puede ser algo. Así que, lo han tomado y eso ha reflejado en la próxima previsión, el próximo mes de repente, el próximo mes de repente si su demanda cae a 100. Demanda real, ¿qué pasará con la previsión del próximo mes? De nuevo será de 0,8, por lo que el próximo mes volverá a pronosticar 100. Así que, cada vez que hay una fluctuación tremenda en la demanda en algún momento 200, el próximo día 100 y el próximo día 200 y el próximo día 100 y si usted da más peso a la demanda real entonces su pronóstico será, su demanda real tendrá más peso en la previsión por lo que su pronóstico también va mal. Por lo tanto, dar más peso a la demanda real en el suavizado exponencial y si su pronóstico es y su demanda está fluctuando enormemente, entonces dando más peso a la demanda real, por lo que repito si su demanda está fluctuando enormemente, y dando así que dar más peso a la demanda real, la próxima vez si la demanda está abajo, su pronóstico se ve afectado y entonces su planificación futura se ve afectada. Por lo tanto, esto si la constante de alisado alfa es muy importante. (14:33) Por lo tanto, normalmente tomamos el valor de alfa entre 0 y 0.4; incluso 0.4 es un poco problemático. Por lo tanto, normalmente tomamos entre 0 y 0.2, aunque hay métodos por los cuales se puede identificar fácilmente lo que debe ser el valor de alfa, cuánto debemos tomar realmente. Pero normalmente se ha visto que se puede tomar un 0,2. (15:07) Así, sí, esta era mi fórmula anterior; Fn más 1 es igual a alfa Dn más 1 menos alfa en Fn. Ahora, permítanos, hagámoslo aquí solamente. (15:31) Permítanme borrarlo y luego veremos. Tomemos la hoja fresca. Mi fórmula fue Fn más 1 es igual a alfa en Dn más 1 menos alfa en Fn. Esta era mi fórmula ahora aquí es mi demanda 1, 2, 3, 4, 5. La demanda es 10, 11, 12, 10, 13; así, 1, 2, 3, 4, 5 son nuestros períodos de tiempo y 10, 11, 12, 10, 13 es su demanda real. Ahora, usted está pronosticando para el período 2. Usted está pronosticando para el período 2, así que F 2 es igual a lo que es el valor alfa que acabamos de establecer 2 en la demanda para el período n, 2 en la demanda para el período n, 2 en 10 más 1 menos alfa será lo que 0.8 y si alfa es 0.2, 1 menos alfa será 0.8 en pronóstico para el período n. Aquí en primer lugar aquí no había previsión. Por lo tanto, suponemos que la previsión y la demanda real era la misma, por lo que lo tomaremos en 10. Suponemos que la previsión y la demanda real es la misma para la primera desde aquí no es ninguna previsión. Entonces, ¿qué será? 2 más 8 así que, mi F 2 es igual a 10. Lo que será mi F 3 F 3 será de 0,2 mismo alfa en demanda lo que es la demanda en F 3 11 más 0,8 en previsión para Fn. Período de previsión dos. ¿Cuál fue la previsión para el período 2? La previsión para el período 2 fue 10. Estoy repitiendo, F 2 el primero, F 2 fue 0.2 el alisado constante alfa en demanda para el período n, el primer período 10 más 0.8 uno menos alfa en pronóstico para el período n primer período donde dijimos que la demanda y la demanda real es el mismo, por lo que 10, así que lo que era su F 2; 10 que es 2 más ocho en 10. F 3 es ¿qué? 0.2 en demanda para el período n y F 3 es 0.2 en demanda para el período 2 que es 11 más 0.8 en pronóstico para el período 2. ¿Cuál fue su pronóstico para el período 2? 10. Por lo tanto, esto se convierte en su 2.2 más 8, por lo que es 10.2. F 4 se convierte en 0,2 en 12 que es la demanda del período 3 más 0,8 en qué? 10.2. Por lo tanto, esto se convertirá en 2.4 en 8.16 Creo. 8.16, perdón esto es más que es igual a 10.56, por lo que es su F 4. F 5 será lo que; 0.2 en 10 más 0.8 en 10.56. Por lo tanto, de esta manera en última instancia usted llegará a la previsión para el período 6. De esta manera se llega a pronosticar para el período 6 por lo que, ese es su método de suavizado exponencial. Así que, de esta manera lo calculamos; lo hemos hecho a mano pero fácilmente puedes tomar un excel y puedes hacerlo en consecuencia. Por lo tanto, este es su suavizado exponencial. Entonces, ¿qué hemos aprendido hasta ahora? Hemos aprendido por qué la previsión es importante? ¿Cuáles son los problemas en la previsión? Y luego su promedio móvil, promedio móvil ponderado, suavizado exponencial. Ahora bien, hay otros cualitativos pero antes de empezar eso me deja decir en la próxima semana qué haremos? Haremos las tendencias que sea la estacionalidad, perdón haremos la estacionalidad entonces haremos la tendencia, entonces haremos la estacionalidad y tendencia. Ahora, lo que haremos es sí. Ahora lo que haremos es ver que hay esto son todos los números cuando se puede pronosticar, estamos pronosticando con cuando ya tiene algunos datos, algunos números. Está pronosticando cuándo tiene datos algunos números. ¿Qué pasará cuando no tenga números? ¿Qué pasará cuando no tenga números? Ahora, ver cuando no tienes número hay un tema, cuando ocurrirá esto cuando no tengas números, va a pasar por un producto nuevo como estábamos diciendo máquina de grabado que va a pasar cuando no tengas números, va a pasar cuando tengas un producto nuevo. Totalmente nuevo en el mercado, así que lo que usted necesita hacer? Usted necesita hacer el grupo de enfoque; usted necesita hacer la técnica de Delphi; ¿cuáles son estos? Las personas que son conocedoras, que tienen conocimiento sobre el producto, se sentarán juntas y cada una proyectará lo que es la venta o lo que puede ser la venta. ¿Cuáles pueden ser las ventas? Entonces, proyecto una venta de 100 unidades, mi colega en otros departamentos proyecta venta de 150 unidades y otros proyectos 130 unidades, por lo que esto es primario, cada uno tiene una proyección diferente, el ejecutivo de ventas de campos proyecta la venta de solo 80. Así, 80, 100, 120, en la siguiente ronda por lo que, he dado mis justificaciones para llegar a una llamada número 120, mi colega ha dado otra justificación para llegar el número 150, la persona de ventas de campo ha dado otra justificación para llegar al número 80. Por lo tanto, toda esta información junto con las justificaciones ahora se envían a todos los que han asistido a ese ejercicio y ellos, y yo mismo veo todas las justificaciones que son dadas por mis colegas y entonces tengo la oportunidad de revisar lo que he dicho, lo que he dicho como mi venta proyectada o tengo la oportunidad de defender ese número de 120 que he dicho al principio. Si he dicho 100 defiendo y si he dicho 120 defiendo, así defiendo lo que haya dicho al principio. Por lo tanto, o reviso mi proyección o defiendo mi figura prevista que he mencionado. Entonces, esto continuará hasta que, y no sólo yo lo hago sino todos los demás lo hacen, así que esto continuará hasta que todo el mundo llegue a un número de consenso. Esto se ha utilizado durante muchos-muchos años; ahora esta técnica de Delphi, pero muy recientemente lo que está sucediendo es que el mercado se está comportando de tal manera que a menos que usted sea muy rápido, muy rápido en la introducción del producto en el mercado, su competidor está ahí para competir con usted y para sacarlo del mercado. Entonces, pero esta técnica de Delphi tarda en llegar a un número de consenso, pero ¿qué quiere el mercado? Innovas hoy, lo introduce mañana pero la técnica Delphi es una actividad ligada al tiempo entre la innovación y la introducción, después de la innovación que ha previsto, la fabricación, introducir pero hoy lo que están diciendo innovar, enviarlo en el mercado dejar que el mercado tire de la demanda. Por lo tanto, innovar ponerlo en el mercado dejar que el mercado tire de la demanda, luego volver y fabricar, algo similar a todos sus modelos de e-business. Que la orden genere entonces voy a hacer la planificación de la raíz y por eso estoy pidiendo a los clientes que esperen 1 día o 2 días. Así que, siempre que estoy ordenando a través de Amazon y Flipkart está mostrando 1 día de entrega, 2 días de entrega y ese es el tiempo que estoy dando a Amazon y Flipkart para asimilar cosas. Lo mismo está sucediendo con cualquier nueva introducción del producto, dejar que el concepto de flujo, dejar que el producto esté ahí en las ranuras de publicidad, dejar que sea en los portales en línea y dejar que la demanda de recogida entonces voy a fabricar de nuevo final. Por lo tanto, esta técnica de Delphi como tal está tomando tiempo, está tomando tiempo entre la innovación y la introducción en el mercado, pero hoy en día el mercado no está dando tiempo, por lo que otra manera por la que las empresas se vuelven a mirar, teniendo un relook es que el ejecutivo de ventas de campo sabe el mercado más, no el gerente de ventas, el ejecutivo de ventas de campo conoce el mercado más porque él o ella está haciendo las rondas con los distribuidores, con los distribuidores, con los mayoristas, con los minoristas. Por lo tanto, sus comentarios, su pronóstico y este ejecutivo de ventas de campo darán siempre un pronóstico muy vigilado; es sólo el gerente de venta que da un objetivo de jacked up y todo lo basado en el que se dan los objetivos. De todos modos, el ejecutivo de ventas de campo da un pronóstico muy vigilado de retroalimentación; así que usa el pronóstico del ejecutivo de ventas y luego entra en la primera ronda del mercado. Ver la reacción del mercado, entonces puede ser para la técnica Delphi. El modelo anterior de tener la técnica de Delphi directamente antes de la introducción del producto va lentamente porque el tiempo para introducir en el mercado se está volviendo muy corto y esto está teniendo un impacto tremendo en la gestión de la cadena de suministro. ¿Cómo se hace la planificación de la flota, etc? ¿Cómo se hace la planificación de la flota, etc.? Todo ahora va en un topsy-turvy porque no hay tiempo que se dé para que el mercado haga esto. (26:51) Por lo tanto, lo que quiero decir es que los métodos de previsión en los que no hay datos, ni datos cuantitativos, tendrán que ser muy cuidadosos. Como analista usted no puede decir que este es el dato que he pronosticado esto. ¿Te has visto en el horizonte? ¿Se ha mirado a la perspectiva de negocio? ¿Te has visto en el escenario de negocios? A continuación, ha previsto o sólo porque ha puesto los datos en la máquina, ha utilizado algún método, algún resultado ha llegado usted se lo ha dado a la gestión. Ese no debería ser el caso, debería mirarlo, ya que le he dado un ejemplo evidente ahora, hoy en día no hay tiempo para comercializar, por lo que los métodos tradicionales de previsión podrían no funcionar. Por lo tanto, tenga mucho cuidado con esto. Entonces, hemos aprendido, ¿hasta ahora qué hemos hecho? Hemos aprendido cómo pronosticar, cuáles son los problemas en la previsión, qué debemos tener cuidado, promedio simple, promedio móvil, promedio móvil ponderado, suavizado exponencial bajo métodos cualitativos que hicimos, discutido sobre la técnica de Delphi y cómo usted tiene que innovar y renovar en realidad la técnica Delphi. Así que, con esto vamos a terminar la conferencia de hoy, vamos a recoger algún otro tema en la próxima clase. Los otros métodos de previsión que están pronosticando con estacionalidad, pronosticando con tendencia, vamos a discutir en la próxima clase. ¡Gracias!