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Gestión Logística Esteban Sefair Vera. El Entorno de los Negocios Globalización Competencia Precios bajos Calidad Estrategia Concentración Medio Ambiente.

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1 Gestión Logística Esteban Sefair Vera

2 El Entorno de los Negocios Globalización Competencia Precios bajos Calidad Estrategia Concentración Medio Ambiente Tecnificación

3 Desafíos a los que se enfrentan las Empresas Intensa Competencia Globalización de los Mercados Importancia de la Estrategia Alta variedad de Productos Más Servicios Enfasis en la Calidad Flexibilidad Avances Tecnológicos Involucramiento de los trabajadores Preocupación por el Medio Ambiente Necesidades imperiosas: Productividad Competitividad

4 Gestión Logística (Definición del CSCMP) La Gestión Logística es la parte de la Administración de Cadenas de Suministros que planea, implementa y controla la eficiencia de los flujos directos e inversos y el almacenamiento de las mercancías, los servicios y la información relativa entre el punto de origen y el punto de consumo con el fin de satisfacer los requerimientos de los clientes.

5 Supply Chain Management (SCM) Definición del CSCMP (2003) SCM comprende la planificación y administración de todas las actividades de adquisiciones y compras, conversión y de administración de logística. Incluye también, la coordinación y colaboración entre canales, los cuales pueden ser proveedores, intermediarios, proveedores de logística y clientes. En esencia, SCM integra las actividades de suministro y demanda dentro de y entre las compañías En otras palabras, SCM es la estrategia a través de la cual se gestionan todas las actividades y empresas de la cadena de suministros

6 Flujo de Movimientos

7 ¿Qué hace la Logística? La Logística es el proceso de Diseño (estratégico), Planificación (táctico) y Programación (operativo) de flujos y almacenamiento de bienes y servicios. Esto plantea diferencias con la cadena de suministros. Implica funciones básicas de la organización como son: la gestión de aprovisionamientos, la gestión de la producción y la gestión de la distribución física. Logística ha emergido como el eje conductor de las nuevas relaciones económicas – sincronizando y controlando en forma dinámica todas las actividades de la cadena de abastecimiento (Supply Chain) – y estableciendo compañías inteligentes y países inteligentes como los protagonistas principales en el mundo global Dr. John Kasarda, 2005

8 ¿Qué hace la Logística? La Logística genera valor en las transacciones Valor = F (servicio al cliente ; rapidez de respuesta) Según Agarwal y Shankar (2002) la Rapidez de Respuesta depende de: Velocidad de entrega Confiabilidad en la entrega Introducción de nuevos productos Tiempo de desarrollo de nuevos productos Tiempo del ciclo de fabricación (lead time manufacture) Respuesta al cliente

9 Proveedor Inventario Distribuidor Fabricante Cliente Datos de investigación de mercado Información de programación Datos de ingeniería y diseño Flujo de pedido y flujo de caja Ideas y diseño para satisfacer al cliente final Flujo de material Flujo de crédito Proveedor Inventario Cliente Inventario

10 Impactos Macroeconómicos Utilidad Económica Utilidad de Posesión Utilidad de Estado Utilidad de Lugar Utilidad de Tiempo Impactos Económicos de la Logística Importancia creciente de la Logística Reducción de las Regulaciones Económicas Avances tecnológicos El poder de los distribuidores Globalización de los Mercados

11 Logística y Competitividad En el anuario de Competitividad Mundial (IMD – Lausanne, Suiza) Figuran 49 economías industrializadas y emergentes Usa 286 criterios diferentes, agrupados en cuatro factores de competitividad Se recopilan datos duros de organizaciones internacionales y regionales, e instituciones privadas Datos de encuesta de opinión para ejecutivos (alrededor de 4000) Los tres primeros lugares se reparten entre: USA, Finlandia y Singapur Chile se encuentra en el lugar 24 Brasil se encuentra en el lugar 31 Méjico en el 36 Argentina en el 43 Bolivia, no figura

12 Logística y Competitividad Desempeño Económico Eficiencia Gubernamental Eficiencia Comercial Infraestructura Economía nacionalFinanzas PúblicasProductividad Infraestructura Básica Comercio Internacional Política FiscalMercado Laboral Infraestructura Tecnológica Inversión Internacional Marco Institucional Mercados Financieros Infraestructura Científica EmpleoMarco Comercial Prácticas de Administración Salud y Medio Ambiente PreciosEducación Impacto de la Globalización Sistema de Valor ¿Cuántos de estos factores tienen que ver con la Logística?

13 Modelo General de Competitividad Recurso Humano Competencias Conocimiento, experiencia, habilidad Tecnologías Precios Calidad Competitividad Gerencia

14 Logística y Competitividad Tenemos la oportunidad Es fundamental nuestra manera de enfrentarla La Logística es clave para el éxito a nivel global La conectividad cambia las reglas del juego

15 Comprenda a los clientes Se deben crear empresas impulsadas por los clientes Principios de la Logística Determine los segmentos Micromarketing Determine la demanda del mercado Planifique en función de la demanda

16 Abastecimiento. Transporte. Almacén Materias Primas Transporte entre almacenes y planta Manufactura. Transporte y manejo entre procesos y plantas Transporte entre plantas, almacenes y al consumidor Adm. de centros de servicio (CD). Transporte de partes y refacciones entre planta y CD. Estructura de la Cadena Logística Proveedores Logística inbound Producción Logística outbound Servicio al Cliente

17 Cantidad. localización, % de asignación, aspectos locales (economía, regulaciones, etc.) Número de almacenes, localización, función, capacidad, medios de transporte, cantidad de unidades, contratistas, regulaciones y leyes Capacidad, cantidad de plantas, grado de desacople de procesos, flexibilidad, tecnología, aspectos locales de la localización Centros de distribución (cantidad, capacidad, funciones), transporte (cantidad, medios, contratos), aspectos locales Centros de servicio (cantidad, capacidad, funciones, localización, autonomía), mercado local Factores Estructurales de la Cadena Logística Proveedores Logística inbound Producción Logística outbound Servicio al Cliente

18 Costo, calidad, confiabilidad, flexibilidad, tiempo de entrega, tiempo de respuesta Costo de transporte. inventario de M.P., espacio de almacén, tiempo de respuesta, desperdicio. Calidad, variabilidad del proceso, retrabajo, desperdicio, tiempo de ciclo, costos directos, nivel de inventario, desempeño en la entrega Costo de transporte, costo de emitir ordenes, tiempo de entrega, tiempo de respuesta, desperdicio, inventario Costo del servicio, tiempo de respuesta, nivel de inventario, niveles de satisfacción Indicadores Clave de la Cadena Logística Proveedores Logística inbound Producción Logística outbound Servicio al Cliente

19 Enlaces EDI, sistema de evaluación de proveedores, integración sistema de negocios Rastreo, tecnología de carga y descarga, sistema de administración de almacenes, trazabilidad CAD/CAM, robótica, control de procesos, sistema de calidad, sistemas de planificación CRM, integración de plantas y centros de servicio, sistema de administración de servicios Tecnologías de Información de la Cadena Logística Rastreo, tecnología de carga y descarga, sistema de administración de almacenes, trazabilidad Proveedores Logística inbound Producción Logística outbound Servicio al Cliente

20 Objetivo de la Logística Satisfacción de las necesidades expresadas o latentes en las mejores condiciones económicas y para un nivel de servicio determinado, es decir: cumplir con los requerimientos de los clientes al menor costo. Planificación Estratégica Logística

21 Definir Misión Análisis Interno y Externo del sistema logístico: A/O/F/D Establecer Objetivos: Servicio al consumidor Configuración de red Coordinación/Organización Inventarios Tecnología de información Transporte Otros Generar Estrategias Definir Indicadores de Desempeño claves Identificar Riesgos y Elaborar Planes Planificar Implementación Ejecución Esquema de Planificación Estratégica Logística

22 Misión de la Logística Determina el propósito fundamental o razón de ser de la organización logística en la organización, definiendo dirección. Debe derivarse de la misión general y objetivos de la empresa. Es dinámico. Debe incorporar conceptos que involucren el mercado, nivel de servicio al consumidor, criterios de éxito, políticas y capacidades a explotar. Ejemplo: Proporcionar un servicio de adquisición y distribución de productos de alta calidad, de manera oportuna y a costos competitivos a través de: sistemas de administración de la demanda excelentes, manteniendo inventarios en todo el sistema logístico, con un sistema de administración y monitoreo de status de pedidos centralizado, planificando y controlando de manera centralizada todos los componentes necesarios para completar una orden y utilizando modelos para planear la configuración de la red logística considerando el costo total.

23 Análisis de A/O/F/D El análisis interno de la situación actual del sistema logístico resulta en un diagnóstico de sus fortalezas y debilidades. Este debe incluir: los productos y sus demandas, la estructura de la red logística, sistemas de planificación y control, niveles de servicio al cliente, costos totales de la logística y utilización de activos, entre otros. El análisis externo del medio ambiente relevante del sistema logístico, arrojará un diagnóstico de las amenazas y oportunidades existentes. Entre los conceptos relevantes a incluir se encuentran: los mercados, tendencias de la industria, regulaciones medioambientales, de transporte, laborales y de seguridad e higiene, la economía, evaluación de fuentes de energía, disponibilidad de tecnologías, entre otros.

24 Definir Objetivos Logísticos Los objetivos de logística, al igual que las estrategias, deben servir de soporte y ser concordantes con los de la organización, especialmente con los de operaciones y marketing. El proceso para establecerlos es iterativo e involucra todos los niveles organizacionales. Gopal & Cahill (1999) sugieren definir objetivos y estrategias a nivel general y luego para cada una de las siguientes áreas de logística: configuración de la red, organización y coordinación, servicio al consumidor, inventarios y tecnología de información. Bowersox (2001) recomienda definirlos para el abastecimiento, operaciones y distribución.

25 Ejemplos de objetivos logísticos Como sistema logístico Rentabilidad sobre activos operativos del 13%. Rotación de inventarios igual a 12. Configuración de la red Ubicar inventario cerca del punto de uso de los consumidores. Mantener centros de distribución con servicio completo. Coordinación y organización Mantener una respuesta rápida para el consumidor mediante una adecuada planificación y control central de productos terminados. Contratar para la función de logística al personal más capacitado.

26 Ejemplos de objetivos logísticos Servicio al cliente Enviar el 92% de las órdenes completas y dentro de 24 horas de la fecha prometida. Asegurar que nuestros clientes no reciban artículos dañados a través de un empaque adecuado. Inventarios Minimizar la inversión total en inventario asegurando la satisfacción de los clientes. Integrar clientes y proveedores para proporcionar un mejor servicio. Sistema de información Asegurar información actualizada y precisa para la toma de decisiones.

27 Estrategias de Logística Configuración de Instalaciones Etapas Proximidad / Tiempo Capacidad y Ubicación Misión y tipo de instalación Coordinación y Organización Integración multifuncional Estructura y Responsabilidades Capacidades y habilidades Servicio al Consumidor Alianzas Empaque Preferencias de entrega Integrar funciones del cliente

28 Estrategias de Logística Inventarios Políticas de despliegue de inventarios Alianzas con clientes/proveedores Tecnología de Información Administración de almacenes Soporte para la toma de decisiones Pronósticos/ Adm. de demanda Paquetes para optimización, ruteo o programación

29 Definir Indicadores de Desempeño Se derivan de los objetivos y estrategias definidas. Deben ser medibles, entendibles, factibles y compatibles a través de toda la organización. Deben medir el desempeño de los procesos a través de la cadena de valor (se debe medir lo que agrega valor) Deben asociarse con los factores críticos de éxito: costo, calidad, tiempo de ciclo, respuesta al cliente, etc. Los niveles de agregación, interrelación y toma de decisiones deben ser los adecuados para cada nivel de la organización

30 Ejemplo Indicadores de Desempeño Rotación de Inventarios Corporativo Nivel de Cadena Proveedores - Valor de inventario de Materia Prima y componentes. - Días de abastecimiento por llegar. - Valor de inventario en tránsito. Transporte a PlantaManufactura Valor de: - WIP. - Producto terminado. Días de abastecimiento de WIP. Edad de M.P., WIP y P.T. Distribución - Valor de inventario en almacén. - Días de abasto de P.T. Servicio Post-venta. - Valor de stock de componentes. - Proporción de venta en stock. Nivel Funcional Por Región/ Almacén: - Valor de inventario de producto terminado. - Stock de seguridad. - Valor de envíos por período. - Valor de los retornos por semana. - Valor de material obsoleto.

31 Desarrollar Planes de Contingencia Cada estrategia presenta riesgos para su realización. Para cada estrategia debe analizarse el nivel de riesgo involucrado y los principales afectados, y determinarse un plan de contingencia para administrarlos. La elaboración de planes alternativos incrementa las probabilidades de éxito de las estrategias. La planificación debe ser flexible. Implementación de Estrategias Cada estrategia deben incluir los siguientes elementos: Un plan detallado con fechas, metas, puntos de control, roles y responsabilidades definidas. Un programa de comunicación de la estrategia a través de la organización. Sistemas de monitoreo y medición del desempeño. Programas de capacitación requerida.

32 Proceso de Planificación de Recursos en Logística Análisis Externo e Interno Plan Estratégico del Negocio Planificación de Requerimientos de Distribución Programa Maestro de Operaciones Planificación Requerimientos de Materiales Planificación Requerimientos de Capacidad ¿Factible? Ejecución y Monitoreo si no

33 Un Modelo: Pirámide de la Estrategia Logística ESTRATEGICO TACTICO OPERATIVO Servicio al cliente IMPLEMENTACIÓN Diseño del canal Estrategia de la red Gestión del transporte Diseño de depósitos y operaciones Gestión de materiales Equipamiento e instalaciones Políticas y procedimientos Sistema de información Organización y gestión del cambio

34 Pirámide de la Estrategia Logística La Estrategia Logística se basa en procesos de negocio: Variabilidad de la demanda / cambio de productos Planificación Gestión de pedidos Gestión de inventarios NO en funciones: Ventas Compras Producción Objetivo Convertir la empresa en un proceso eficiente de satisfacción del cliente, en donde la efectividad de toda la Cadena Logística es más importante que la efectividad de cada departamento por separado.

35 Pirámide de la Estrategia Logística En cualquier tipo de empresa destacan los siguientes procesos de negocio: Proceso de aprovisionamiento. Busca asegurar el suministro de materiales y equipo necesario para generar los bienes o servicios. Proceso de desarrollo de producto. Realiza la planificación de nuevos bienes o servicios para los clientes o redefiniendo los productos existentes. Proceso de producción. Organiza todas las actividades que producen los bienes o servicios de la compañía. Proceso de entrega de pedidos. Facilita el recibo y procesamiento de los pedidos de los clientes, y aseguran que éstos se cumplen totalmente. Proceso de distribución. Asegura la distribución de los bienes a los clientes. Proceso de apoyo al cliente. Proporciona asistencia a los clientes después de haber adquirido su producto o servicio.

36 NIVEL ESTRATÉGICO Transp. aprovis. Control tráfico recepc. Almac. mat. prima Produc.s ubcon- juntos Almac. semie- labor. Produc.c onjun. Emba- lado produc. Almac. produc. termin. Etiquet. y exped. Red distri- bución Entrega a cliente ESTRATEGIA DE COMPRA RED DE PROVEEDORES ESTRAT. DE TRANSPORTE ESTRAT. DE PRODUCCIÓN ESPEC. FÁBRICAS ESTRATEGIA TERRITORIAL POLÍTICA DE SERVICIO ESTRATEGIA DE VENTA DISEÑO RED DISTRIBUCIÓN LOGÍSTICA DE APROVISIONAMIENTO Exploración necesidades netas Pedidos a proveedores Seguimiento entregas LOGÍSTICA DE PLANIFICACIÓN DE LA PRODUCCIÓN Plan maestro de producción Lanzamiento de órdenes Nivel stock productos semielaborados y en proceso LOGÍSTICA COMERCIAL Planificación de demanda Nivel de servicio Nivel stocks finales Recepción de pedidos LOGÍSTICA TÉCNICA DE MATERIALES FLUJO DE INFORMACIÓN FLUJO DE MATERIALES SISTEMA DE GESTIÓN PROVEEDORESPROVEEDORES PROVEEDORESPROVEEDORES CLIENTESCLIENTES CLIENTESCLIENTES NIVEL TÁCTICO NIVEL OPERATIVO Logística Integrada

37 Actividades Logísticas ACTIVIDADES CLAVE 1.Estándares de Servicio al Cliente Requerimientos del cliente Respuesta del cliente Establecer los niveles de servicio 2.Transporte Selección del modo y servicio Rutas y fletes Programación de vehículos Procesamiento de quejas Auditoria de tarifas 3.Manejo de Inventarios Estimación de ventas a CP Políticas de inventarios Mezcla de productos Número y tamaño de los puntos de almacenamiento 4.Flujos de Información Procedimientos interfaz inventario-ventas Transmisión de la información Reglas de los pedidos ACTIVIDADES DE APOYO 1.Almacenamiento Diseño de espacios y distribución de existencias Configuración de los almacenes 2.Manejo de Materiales Selección y reemplazo de equipos Proceso de toma de pedidos Almacenamiento y recuperación de existencias 3.Compras Selección proveedores Momento y cantidades 4.Embalaje 5.Relación con producción y operaciones Especificar cantidades adicionales Secuencias y tiempos de producción Programación se suministros 6.Mantenimiento de Información Recopilación, almacenamiento y manipulación de la información Análisis de datos Control de la información

38 Megatendencias en Logística De Servicio al Cliente a la Gerencia de Relaciones De lo Adversario a lo Cooperativo Del Pronóstico al Endcast De la Experiencia a la Estrategia de Transición De Absoluto a Valor Relativo De la Integración Funcional a la Integración de Procesos De Integración Vertical a Integración Virtual De la Acumulación de la Información al Compartir Información De la Capacitación al Aprendizaje basado en el Conocimiento De la Contabilidad a la Administración basada en el Valor Los líderes del cambio logístico deben vender ideas y servir de catalizadores cross-functional. Administrar el cambio a través de los otros, es una tarea difícil que los líderes logísticos deben dominar.

39 Factores de Diseño de la Cadena Logística MercadoInfraestructuraCostosMargen DEMANDA DISPERSIÓN DE LA DEMANDA CARACTERISTICAS DE LOS PRODUCTOS CONJUNTO DE INSTALACIONES POTENCIALES LOCALIZACION POTENCIAL DE LAS INSTALACIONES CAPACIDAD INSTALADA MODOS DE TRASNPORTE COSTO UNITARIO DE PRODUCCIÓN COSTO UNITARIO DE INVENTARIO COSTO UNITARIO DE TRANASPORTE COSTO UNITARIO DE INSTALACIONES NIVEL DE SERVICIO NIVEL DE INVENTARIO CICLO DE ENTREGA REINGENIERÍA DE PROCESOS Política de Abastecimiento Política de ProducciónPolítica de Distribución Diseño de la Cadena Logística Factores Jimenez, José (2004)

40 Variables de Gestión de la Cadena Logística Nivel de Integración de Procesos Consistencia (Variación Mínima) Eliminación de Desperdicios Mejora Continua Productividad Nivel de Servicio Satisfacción del Cliente Competitividad Rentabilidad Valor Agregado Nivel de Inventario Mano de Obra Materia Prima Operaciones Distribución Inventario Transporte Procesamiento de Pedidos Costo Total Recepción de Pedidos Operaciones Capacidad de Reacción Entrega Ingreso a Entrega del Pedido CALIDAD SERVICIO COSTO TIEMPO DE CICLO (Lead Time) X X Desempeño de la Cadena Logística = Adaptado de Christopher, Martín Logistic and Customer Value. Barcelona (2002).

41 Métodos de Pronósticos Esteban Sefair Vera

42 ¿Qué son los pronósticos? Arte y ciencia de predecir acontecimientos futuros. Base de todas las decisiones empresariales: Producción. Inventario. Personal. Instalaciones. Pronosticar es como manejar con los ojos cerrados siguiendo las instrucciones de alguien que va sentado mirando por el vidrio de atrás

43 Pronósticos y Planificación Empresarial INSUMOS Condiciones del mercado Panorama económico Otros factores Métodos o modelos de pronóstico RESULTADOS Demanda estimada para cada producto en cada período de tiempo PRONÓSTICO DE VENTAS Pronóstico de la demanda para cada producto en cada período de tiempo ESTRATEGIA EMPRESARIA Marketing Producción Finanzas Largo Plazo Capacidad fabricas Capital Instalaciones Otros Mediano Plazo Trabajadores Materiales Inventarios Otros Corto Plazo Mano de obra Capacidad maquinas Efectivo Otros Pronóstico de Recursos de la Producción Equipo de Administración Errores de pronósticos / retroalimentación

44 Etapas en el sistema de pronósticos Determinar la utilización del pronóstico. Seleccionar los artículos en los que se va a realizar el pronóstico. Determinar el horizonte temporal del pronóstico. Seleccionar el (los) modelo (s) de pronóstico. Recogida de datos. Realizar el pronóstico. Validar e implementar los resultados.

45 Realidades sobre los pronósticos Raras veces los pronósticos son perfectos. La mayoría de las técnicas de pronóstico asumen que existe cierta estabilidad sostenida en el sistema. Tanto las predicciones de familias de productos como las predicciones en conjunto son más precisas que los pronósticos de productos individuales. Siempre que se pueda, es útil relacionar el pronóstico con alguna variable macroeconómica

46 Demanda de un producto representada en un periodo de 4 años con tendencia de crecimiento y estacionalidad Primer año Segundo año Tercer año Cuarto año Picks estacionalesComponente de tendencia Línea de demanda actual Demanda media en cuatro años Demanda del producto o servicio Variación aleatoria

47 Tipos de pronósticos Se utilizan cuando la situación es estable y existen datos históricos: Productos existentes. Tecnología actual. Requieren técnicas matemáticas: Por ejemplo, el pronóstico de las ventas de vacunas antigripales. Medias móviles, Alisado exponencial, Proyección de tendencia, Regresión lineal, ARIMA. Métodos cuantitativos Se emplean cuando la situación no es clara y existen pocos datos Productos nuevos. Nueva tecnología. Requieren intuición y experiencia: Por ejemplo, pronóstico de ventas a través de Internet. Opinión de expertos, Propuestas Personal Comercial, Método Delphi, Estudios de mercado. Métodos cualitativos

48 Métodos Cualitativos Requiere un pequeño grupo de directivos: El grupo establece una estimación conjunta de la demanda. Combina la experiencia directiva con modelos estadísticos. Es bastante rápido. Desventaja del pensamiento en grupo o individual si se realiza opinión del gerente. Opinión de Expertos Propuestas Personal Comercial Cada vendedor estima las ventas que hará. Se combinan con los pronósticos a niveles de zonas y regiones con los nacionales. El representante de ventas conoce las necesidades de los consumidores. Tiende a ser bastante optimista o pesimista

49 Método Delphi Proceso de grupo iterativo. Tres tipos de participantes: Los que toman decisiones. El personal de plantilla. Los que responden. Reduce el pensamiento en grupo. Estudios de mercado Preguntar a los consumidores sobre sus futuros planes de compra. Lo que dicen los consumidores y lo que hacen suele diferir. A veces es difícil contestar a las preguntas del estudio.

50 Métodos cuantitativos Pronóstico cuantitativo Regresión lineal Modelos asociativos Alisado exponencial Media móvil Modelos de series temporales Proyección de tendencia

51 Es una secuencia de datos uniformemente espaciada –Se obtiene observando las variables en periodos de tiempo regulares. Se trata de un pronóstico basado en los datos pasados –Supone que los factores que han influido en el pasado lo sigan haciendo en el futuro. Ejemplo: Año: Ventas:78,763,589,793,292,1 ¿Qué son las series temporales?

52 Tendencia Estacionalidad Ciclos Variaciones aleatorias Descomposición de una serie temporal

53 Es el movimiento gradual de ascenso o descenso de los datos a lo largo del tiempo. Los cambios en la población, ingresos, etc. influyen en la tendencia. Varios años de duración. Mes, trimestre, año Respuesta Tendencia

54 Muestra de datos de ascenso o descenso que se repite. Se puede ver afectada por la climatología, las costumbres, etc. Se produce dentro de un periodo anual. Mes, trimestre, año Respuesta Verano Estacionalidad

55 Movimientos de ascenso o descenso que se repiten. Se pueden ver afectados por interacciones de factores que influyen en la economía. Suelen durar de 2 a 10 años. Mes, trimestre, año Respuesta Ciclo Ciclos

56 Son saltos en los datos causados por el azar y situaciones inusuales. Son debidas a variaciones aleatorias o a situaciones imprevistas: –Huelga. –Tornado. Son de corta duración y no se repiten. Variaciones aleatorias

57 Cualquier valor que aparezca en una serie temporal es la multiplicación (o suma) de los componentes de la serie temporal. Modelo multiplicativo: Y i = T i x S i x C i x R i (si los datos son mensuales o trimestrales). Modelo aditivo: Y i = T i + S i + C i + R i (si los datos son mensuales o trimestrales). Modelos de series temporales

58 Las medias móviles son una serie de operaciones aritméticas. Se utilizan si no hay tendencia o si ésta es escasa. Se suelen utilizar para el alisado: Proporciona una impresión general de los datos a lo largo del tiempo. Ecuación: MM n n demanda de periodos previos Medias móviles Usted es el director de una tienda de un museo que vende réplicas. Quiere predecir las ventas del año 2000 mediante una media móvil de 3 años Ejemplo de media móvil

59 Solución de la media móvil

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62 Se utiliza cuando se presenta una tendencia: Los datos anteriores suelen carecer de importancia. Las ponderaciones se basan en la intuición: Suelen estar entre 0 y 1 y a la suma de 1,0. Ecuación: Media móvil ponderada Σ (ponderación para el periodo n) (demanda en el periodo n) Σ ponderaciones Método de la media móvil ponderada =

63 Demanda actual, media móvil y media móvil ponderada Ventas reales Media móvil Media móvil ponderada

64 Problemas de los métodos de media móvil Al aumentar n, las previsiones son menos sensibles a los cambios. No es posible predecir bien la tendencia. Se necesitan muchos datos históricos.

65 Es una técnica de pronóstico de media móvil ponderada: Las ponderaciones disminuyen exponencialmente. Se ponderan más los datos más recientes. Se necesita una constante de alisado (): Toma valores entre 0 y 1. Se escoge de forma subjetiva. Necesita una cantidad reducida de datos históricos. Alisado exponencial F t = A t (1- )A t (1- ) 2 ·A t (1- ) 3 A t (1- ) t-1 ·A 0 F t = Valor del pronóstico A t = Valor real = Constante de alisado F t = F t-1 + (A t-1 - F t-1 ) Se utiliza para calcular el pronóstico.

66 Usted está organizando una reunión de su circulo profesional. Desea predecir el número de personas que asistirán en el año 2006 mediante el alisado exponencial ( = 0,10). El pronóstico para 2001 fue de Ejemplo de alisado exponencial

67 F t = F t -1 + · ( A t -1 - F t -1 ) Año Real pronóstico, F t ( α = 0,10) ,00 (Dado) ND 175,00 + Solución del alisado exponencial

68 F t = F t -1 + · ( A t -1 - F t -1 ) Año Real pronóstico, F t ( α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ND Solución del alisado exponencial

69 F t = F t -1 + · ( A t -1 - F t -1 ) AñoReal pronóstico, F t ( α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ND Solución del alisado exponencial

70 F t = F t -1 + · ( A t -1 - F t -1 ) AñoReal pronóstico,F t ( α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) ND Solución del alisado exponencial

71 F t = F t -1 + · ( A t -1 - F t -1 ) AñoReal pronóstico,F t ( α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10 ( ,00) = 175, ND Solución del alisado exponencial

72 F t = F t -1 + · ( A t -1 - F t -1 ) AñoReal pronóstico, F t ( α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) = 175, ,50 + 0,10( ,50) = 174, ND Solución del alisado exponencial

73 F t = F t -1 + · ( A t -1 - F t -1 ) AñoReal pronóstico, F t ( α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) = 175, ,50 + 0,10( ,50) = 174, ND 174,75 + 0,10( ,75)= 173, Solución del alisado exponencial

74 F t = F t -1 + · ( A t -1 - F t -1 ) AñoReal pronóstico, F t ( α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) = 175, ,50 + 0,10( ,50) = 174, ,75 + 0,10( ,75) = 173, ,18 + 0,10( ,18) = 173,36 ND Solución del alisado exponencial

75 F t = F t -1 + · ( A t -1 - F t -1 ) AñoReal pronóstico, F t ( α = 0,10) ,00 (Dado) ,00 + 0,10( ,00) = 175, ,50 + 0,10( ,50) = 174, ,75 + 0,10( ,75) = 173, ,18 + 0,10( ,18) = 173,36 ND 173,36 + 0,10( ,36) = 175, Solución del alisado exponencial

76 F t = A t (1- ) A t (1- ) 2 A t Efectos en el pronóstico de la constante de alisado Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos (1 - ) Hace 3 periodos (1 - ) 2 = = 0,10 = 0,90 10%

77 F t = A t (1- ) A t (1- ) 2 A t Periodo anterior Hace 2 periodos (1 - ) Hace 3 periodos (1 - ) 2 = = 0,10 = 0,90 10% 9% Ponderaciones Efectos en el pronóstico de la constante de alisado

78 F t = A t (1- ) A t (1- ) 2 A t Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos (1 - ) Hace 3 periodos (1 - ) 2 = = 0,10 = 0,90 10% 9% 8,1% Efectos en el pronóstico de la constante de alisado

79 F t = A t (1- ) A t (1- ) 2 A t Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos (1 - ) Hace 3 periodos (1 - ) 2 = = 0,10 = 0,90 10% 9% 8,1% 90% Efectos en el pronóstico de la constante de alisado

80 F t = A t (1- ) A t (1- ) 2 A t Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos (1 - ) Hace 3 periodos (1 - ) 2 = = 0,10 = 0,90 10% 9% 8,1% 90%9% Efectos en el pronóstico de la constante de alisado

81 F t = A t (1- ) A t (1- ) 2 A t Ponderaciones Periodo anterior Hace 2 periodos (1 - ) Hace 3 periodos (1 - ) 2 = = 0,10 = 0,90 10% 9% 8,1% 90%9%0,9% Efectos en el pronóstico de la constante de alisado

82 Si se selecciona Trate de minimizar la desviación absoluta media (DAM) Si:Error de pronóstico = demanda - pronóstico Entonces: n errores de pronóstico DAM

83 Alisado exponencial con ajuste de tendencia Pronóstico incluyendo la tendencia (PIT t ) = pronóstico alisado exponencialmente (F t ) + tendencia alisada exponencialmente (T t ) F t = (demanda real del último periodo) + (1- )(pronóstico del último periodo + tendencia estimada del último periodo) o F t = (A t-1 ) + (1- )(F t-1 + T t-1) T t = (pronóstico de este periodo - pronóstico del último periodo) + (1-)(tendencia estimada del último periodo) o T t = (F t - F t-1 ) + (1- )T t-1

84 Comparación de pronósticos Demanda real Alisado exponencial Alisado exponencial con ajuste de Tendencia

85 Método de mínimos cuadrados Desviación Periodo de tiempo Valores de la variable dependiente Observación real Punto en la línea de tendencia

86 Demanda real y línea de tendencia Demanda real Y = 56,70+ 10,54X

87 Se usa para prever la línea de tendencia lineal. Supone una relación entre la variable de respuesta, Y, y el periodo de tiempo, X, que es una función lineal: Se calcula mediante el método de los mínimos cuadrados: Minimiza la suma de errores cuadráticos. Análisis de regresión lineal

88 b > 0 b < 0 a a Y Tiempo, X Modelo del análisis de regresión lineal

89 Periodo de tiempo Ventas Ventas frente a tiempo Diagrama de dispersión

90 Pendiente (b): –El cálculo de Y varía en b cada unidad extra en X. Si b = 2, entonces las ventas (Y) aumentarán en 2 por cada unidad extra en publicidad (X). Corte con el eje Y (a): –Valor medio de Y cuando X = 0. Si a = 4, entonces las ventas medias (Y) serán de 4 cuando la publicidad (X) sea 0. Interpretación de los coeficientes

91 Ecuaciones de mínimos cuadrados Ecuación: Pendiente: Corte con el eje Y:

92 Tabla de cálculo

93 Ejemplo de análisis de regresión lineal Usted es el analista de marketing de Hasbro Toys. Recoge los siguientes datos: AñoVentas (miles de unidades) ¿Cuál es la ecuación de la tendencia?

94 Modelo de previsión del análisis de regresión lineal Usted está realizando el análisis de marketing de Hasbro Toys. Al utilizar años codificados, halla que Y i = -0,1 + 0,7X i. AñoVentas (Miles de Unidades) La previsión de ventas es de 2000 unidades.

95 Modelo estacional multiplicativo Encontrar la demanda histórica media para cada estación sumando la demanda de esa estación cada año y dividiéndola entre el número de años de datos disponibles. Calcular la demanda media a lo largo de todas las estaciones dividiendo la demanda media total anual entre el número de estaciones. Calcular un índice estacional dividiendo la demanda histórica real de esa estación (calculado en la etapa 1) entre la demanda media a lo largo de todas las estaciones. Estimar la demanda anual de todo el año próximo. Dividir esta estimación de la demanda anual total entre el número de estaciones y entonces multiplicarla por el índice estacional de esa estación. Esto proporciona la previsión estacional.

96 YX ii = ab Muestra la relación lineal entre las variables dependientes e independientes. –Ejemplo: ventas y publicidad (sin tiempo) Variable dependienteVariable independiente PendienteCorte con el eje Y ^ Modelo de regresión lineal +

97 Variación del Y real a partir del Y estimado. Se mide mediante el error estándar de la estimación: –Muestra los errores de la desviación estándar. –S Y,X Afecta a varios factores: –Significado del parámetro. –Precisión de la predicción. Variación de los errores aleatorios

98 Supuestos de los mínimos cuadrados Se supone que la relación es lineal. Primero trace los datos, si existe la curva, utilice el análisis curvilineal. Se supone que la relación sólo se sustenta dentro o justo fuera del campo de datos. No trate de predecir periodos de tiempo lejanos al campo de la base de datos. Se supone que las desviaciones que rodean a la línea de los mínimos cuadrados son aleatorias.

99 Error estándar de la desviación

100 Correlación Respuestas: ¿qué intensidad tiene la relación lineal entre las variables? El coeficiente de correlación se identifica normalmente como r. –Los valores varían entre -1 y +1. –Mide el grado de asociación. Se usa principalmente para comprender.

101 -1,0+1,00 Correlación positiva perfecta Aumento de la correlación negativa -0,5+0,5 Correlación negativa perfecta Sin correlación Aumento de la correlación positiva Valores del coeficiente de correlación

102 Coeficiente de correlación y modelo de regresión

103 Usted quiere conseguir: –Ninguna conducta o dirección del error de previsión. Error = (Y i - Y i ) = (Real - Previsión). Se observa en las representaciones de los errores a lo largo del tiempo. –Un error de previsión más pequeño: Error cuadrado medio (ECM). Desviación absoluta media (DAM). Guía para elegir el modelo de previsión ^

104 Tiempo (años) Error 0 0 Conducta deseada Tiempo (años) Error 0 Tendencia no totalmente justificada Conducta del error de previsión

105 Error cuadrado medio (ECM): Desviación absoluta media (DAM): Ecuaciones del error de previsión n 1i 2 ii n 2 errores de previsión n )y(y ECM ˆ n |errores de previsión | n |y ˆ y| DAM n i ii

106 Usted es el analista de marketing de Hasbro Toys. Ha previsto las ventas con un modelo lineal y alisado exponencial. ¿Qué modelo usará? VentasPrevisión del Previsión del alisado Añorealesmodelo linealexponencial (0,9) ,61, ,31, ,01, ,72, ,43,8 Ejemplo de selección del modelo de previsión

107 Evaluación del modelo lineal

108 Evaluación del modelo de alisado exponencial

109 Modelo lineal: ECM = Σ Error 2 / n = 1,10 / 5 = 0,220 DAM = Σ |Error| / n = 2,0 / 5 = 0,400 Modelo de alisado exponencial: ECM = Σ Error 2 / n = 0,05 / 5 = 0,01 DAM = Σ |Error| / n = 0,3 / 5 = 0,06

110 Mide el grado de precisión de la previsión para predecir valores reales. Suma actual de los errores de previsión (SAEP) dividida entre la desviación absoluta media (DAM): Una buena señal de rastreo tiene valores bajos. Debe estar dentro de los límites de control superiores e inferiores. Señal de rastreo

111 Ecuación de la señal de rastreo DAM y ˆ y SAEP Señal de rastreo n i ii errores de previsión

112 Demanda ErrorSAEP Error DAMSR Cálculo de la señal de rastreo prevista Demanda realabsoluto |Error| acumulado Trim.

113 Error = Real - Previsión = = -10 Demanda Error SAEPError DAMSR prevista Demanda realabsoluto acumulado Trim. |Error| Cálculo de la señal de rastreo

114 SAEP = Errores = ND + (-10) = -10 Trim.DemandaErrorSAEP Error DAMSR prevista Demanda realabsoluto |Error| acumulado Cálculo de la señal de rastreo

115 Error absoluto = |Error| = |-10| = 10 Trim. Demanda ErrorSAEP Error DAMSR prevista Demanda realabsoluto |Error| acumulado Cálculo de la señal de rastreo

116 |Error| acumulado = |Errores| = NA + 10 = 10 Trim. Demanda ErrorSAEPErrorDAMSR prevista Demanda realabsoluto|Error|acumulado Cálculo de la señal de rastreo

117 ,0 DAM = |Errores|/n = 10/1 = 10 Trim.DemandaErrorSAEP Error DAMSR prevista Demanda real absoluto |Error| acumulado Cálculo de la señal de rastreo

118 ,0 SR = SAEP/DAM = -10/10 = -1 Trim.DemandaErrorSAEP Error DAMSR prevista Demanda real absoluto |Error| acumulado Cálculo de la señal de rastreo

119 ,0 -5 Error = Real - Previsión = = -5 Demanda ErrorSAEP Error DAMSR prevista Demanda realabsoluto acumulado |Error|Trim. Cálculo de la señal de rastreo

120 , SAEP = Errores = (-10) + (-5) = -15 Demanda ErrorSAEP Error DAMSR prevista Demanda realabsolutoacumulado |Error|Trim. Cálculo de la señal de rastreo

121 , Error absoluto = |Error| = |-5| = 5 Demanda ErrorSAEP Error DAMSR prevista Demanda realabsoluto acumulado Trim. |Error| Cálculo de la señal de rastreo

122 , Error acumulado = |Errores| = = 15 Demanda ErrorSAEP Error DAMSR prevista Demanda realabsoluto acumulado |Error|Trim. Cálculo de la señal de rastreo

123 , ,5 DAM = |Errores|/n = 15/2 = 7,5 Demanda ErrorSAEP Error DAMSR prevista Demanda realabsoluto acumulado Trim.|Error| Cálculo de la señal de rastreo

124 , ,5-2 SR = SAEP/DAM = -15/7,5 = -2 Demanda ErrorSAEP Error DAMSR prevista Demanda realabsoluto acumulado |Error|Trim. Cálculo de la señal de rastreo

125 Representación de una señal de rastreo Tiempo Límite de control inferior Límite de control superior Señal que supera el límite Señal de rastreo Intervalo aceptable DAM + 0 -

126 Señales de rastreo Señal de rastreo Previsión Demanda real

127 Pronóstico en el sector servicios Presenta algunas complicaciones: Especial necesidad de datos a corto plazo. Las necesidades varían mucho en función de la industria y del producto. Vacaciones y calendario. Eventos poco comunes Ventas por Hora en un fast food

128 Modelos Avanzados de Análisis de Series AR(p) modelos Auto Regresivos MA(q) modelos de medias móviles ARMA (pq) modelos auto regresivos de medias móviles Modelo de Winter ARIMA (p,d,q) modelos auto regresivos integrado de medias móviles VARMA modelos multivariados ARMAX modelos con variable explicativa ARCH modelos auto regresivos condicionales heteroscedásticos GARCH modelos ARCH generalizados p número de parámetros auto regresivos q largo de la media móvil d número de diferenciaciones Ruido blanco término no correlacionado con el pasado, esperanza cero.

129 ARIMA Auto Regresive Integrated Moved Average Promedio Móvil Integrado Auto regresivo También se lo conoce como método de Box-Jenkins Es un método muy complejo para resolver manualmente, pero existen una serie de aplicaciones para trabajar con el Es muy útil para resolver problemas con fuertes variaciones estacionales Su aplicación requiere de al menos 50 periodos históricos

130 Suavizamiento Exponencial para las salidas nacionales en el Aeropuerto Merino Benítez

131 : Consumo Gas Licuado en la R..Metropolitana


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