LECCIÓN 34:DIMENSION ÓPTIMA DE LOS PEDIDOS O CANTIDAD ECONOMICA

DEL PEDIDO. El nivel óptimo de la inversión en inventarios se debe establecer en relación con la flexibilidad operativa que las existencias dan a la empresa. Si se mantiene una constante vigilancia sobre estos, de tal manera que se logre la adecuada eficiencia en su administración, sucederá que cuanto menor sea el volumen menor será la flexibilidad de la empresa en sus actividades de producción y comercialización. En caso contrario cuanto más elevada es la inversión en las existencias, más flexibles son las funciones antes dichas. Para determinar el nivel óptimo de inventario, la empresa de be equilibrar las economías de compra y producción y el aumento de ventas con el costo de mantener un inventario mayor o menor. Para que la inversión en inventarios no sea excesiva, éstos deben administrarse eficientemente, a fin de que le permitan a la empresa operar con mínima flexibilidad fabril y comercial. Los inventarios en materias primas le dan a la empresa elasticidad en cuanto a sus compras, ya que de lo contrario, si no tuviera existencia, estaría obligada a ir comprando lo estrictamente necesario para cumplir con un determinado programa de producción. En similar forma, las existencias de productos terminados permiten cierta flexibilidad pala una adecuada programación de la producción y una satisfactoria atención de la demanda. Tener inventarios da a la empresa algunas ventajas. Puede obtener economías en la compra y en la producción y adicionalmente le permite satisfacer adecuadamente las órdenes de los clientes con mayor rapidez. De otro modo, poseer inventarios tiene, algunas desventajas. El costo de mantener un inventario, el cual incluye el almacenamiento, el manejo y la rentabilidad sobre el monto invertido en aquellos.La compensación entre las ventajas y desventajas de mantener inventarios está en función da '.a estimación de las economías que se obtienen en las compras, el costo de mantener inventarios, y la eficiencia del control financiero de los mismos. La eficiencia del control financiero de los inventarios influye decididamente en la elasticidad operativa de la empresa. Procedimientos inadecuados de control financiero son, a veces, causas de un inventario desequilibrado, esto es, que algunos artículos se encuentran en exceso,mientras que otros faltan o se encuentran en forma limitada. La inversión en el inventario está en función inversa a la eficiencia del control de ésta, ya que un control menos eficiente

obliga a tener una mayor inversión y para una mejor eficiencia se requiere de una menor inversión. Debido a ello, se hace necesario tener un control financiero eficiente sobre los inventarios que además de determinar una inversión óptima proporcione la adecuada flexibilidad en las operaciones de compras, producción y ventas de la empresa. Para alcanzar la eficiencia en el control financiero de los inventarios, referido en el párrafo anterior, es necesario la determinación de las cantidades óptimas de materias primas y suministros que se deben pedir, así como también, de productos terminados que se deben producir, lo cual equivale a conseguir el nivel más bajo posible de existencias sin correr el riesgo de agotarlas. Al concepto de la "Cantidad Optima de Pedido" también se le conoce con los nombres de "Cantidad Económica de Pedido", "Volumen Optimo de Pedido", "Tamaño Económico del Lote", "Lote Económico" y "Dimensión Optima de Pedido". La Cantidad óptima del pedido, requiere de un análisis en el cual se deben considerar las necesidades probables de materias primas y suministros para producir y productos terminados para vender, los costos de preparar el pedido y los costos de poseer el inventario. Antes de profundizar en el análisis para determinar la cantidad óptima, es conveniente hacer una reseña sobre el comportamiento o evolución del inventario. Las materias primas y suministros que se piden y los artículos terminados que se producen, fluyen al inventario en cantidades determinadas o lotes y también salen a la producción o a la venta, de lote en lote. Con el fin de simplificar el análisis del comportamiento que tienen los inventarios en la empresa, es conveniente asumir que se conoce con certeza el tiempo para reemplazar el inventario y el cual es constante entre el momento del pedido y su recepción en el almacén y también que se conoce las  necesidades de utilización de un determinado artículo. Con estas suposiciones, la evolución del inventario en función del tiempo observa un comportamiento regular que al graficarlo tiene la forma de "dientes de sierra" con elevaciones verticales distribuidas de modo uniforme, cada una de las cuales representa la recepción de lotes, y líneas sesgadas, también uniformes, que representan el uso. Si se conoce con certeza los datos respecto al tiempo de re-emplazamiento y las cantidades de materias primas, suministros y artículos terminados que se necesitan, no existe la necesidad de mantener inventarios de, seguridad, ya que las existencias se agotarán totalmente en el momento en que llegue el siguiente lote. (Ver Figura 16). Cuando no se conoce con certeza el tiempo de reemplazo del inventario, las necesidades de utilización o la demanda, es necesario que la empresa disponga de protección para prever la incertidumbre de estas variables. El inventario de

seguridad está formado por aquellas existencias complementarias que se mantienen en el almacén para afrontar las demoras en los plazos de entregas o a necesidades de utilización anormalmente altas. Análisis de el punto de pedido (P.P.) PP = (D/W)*L, en donde: PP= Punto de pedido.D = demanda anualW = días laborablesL = tiempo de entrega Gráficamente, la relación se puede expresar como se observa en la figura 16. 

 

LECCIÓN 35:

EVOLUCION DEL INVENTARIO EN FUNCION DEL TIEMPO CUANDO EXISTE INVENTARIO DE SEGURIDAD.

 

T = Tiempo de re-emplazamiento del Inventario.

S = Inventario de Seguridad.SQ = Tamaño del Lote o Pedido.

(S + Q)/2   = Inventario Promedio.

 

Más   adelante,   en   literales   posteriores,   se   expone   con  más   amplitud  la forma como se determina el inventario de seguridad.

Una de las atribuciones del administrador financiero es desarrollar políticas de inventario  que  aminoren   los   costos   totales  de  operación  de   la empresa; para ello,  se deben tomar dos decisiones  importantes  sobre  la política de inventarios la  cantidad más económica a pedir  y  el  momento oportuno en que   debe   pedirse.   Considerando   estas   dos   decisiones   básicas,   una alternativa   simplista   consiste   en   pedir   grandes   cantidades   con el propósito de disminuir   los costos de los pedidos,  o de otro modo, pedir pequeñas cantidades para disminuir los costos de posesión del inventario. Sin embargo,  cualquiera  de  las  anteriores  opciones  llevadas  al extremo y sin mayor  análisis,   afectará  desfavorablemente   las  utilizadas de  la  empresa,   lo cual hace suponer que la solución más adecuada para fijar una buena política de   inventarios,   en   condiciones   normales   y   en términos   de   una   mejor rentabilidad   sobre   los   activos,   se   encuentra   en una   posición   conciliatoria entre los dos extremos.

 

El problema de la determinación de la dimensión óptima de pedido es un clásico problema   de   la   administración   de   los   inventarios   y   es   un concepto sumamente importante en la compra de materias primas y suministros y en el almacenamiento  de  productos   terminados,   ya  que   se   trata de   optimizar   la inversión en existencias. Se pueden presentar múltiples casos. De ahí que se   hayan   formulado   muchos   modelos   que   responden  a   diversas situaciones económicas. En el presente trabajo se utilizará  un modelo para la  determinación de  la  dimensión óptima de pedido que es muy  elemental  y ampliamente difundido, el cual fue formulado en el año  de 1916 por Wilson,  y cuya fórmula es la siguiente:

 

En primer lugar, el análisis comprende la determinación de la cantidad Óptima del pedido,   conociendo   las   necesidades   probables   de   consumo,   el   costo   de formación o renovación del pedido y el costo de posesión o mantenimiento de inventario.   La   formulación  o   renovación  de  pedido,  en  el  presente   caso,   se refiere a una orden de compra o a una orden de producción. Supongamos que se   conocen   con   certeza   las   necesidades   de   utilización   de   un   determinado artículo y que el costo de formulación del do es constante, cualquiera que sea su valor y se simboliza con "O".

En este costo en incluye el gasto administrativo necesario para la emisión de las órdenes de compra, cotización de precios, selección de proveedor y los costos de recepción y control del pedido; y el procesamiento y pago de facturas. En el caso de productos terminados el costo de pedido debe incluir la programación de  una  partida  o   lote  de  producción.   Los   costos   totales  de   formulación  de pedido durante un periodo determinado, son iguales al número de pedidos u ordenes emitidas durante el mismo multiplicado por el costo unitario de cada uno.

 

El costo de posesión o mantenimiento de los inventarios el cual se representa con   "C"   incluye   los   gastos   incurridos   en   el   almacenaje,   manejo,   seguros, controles, pérdidas por obsolescencia y la tasa de rendimiento requerida sobre la   inversión  en   inventarios.   Se   asume  que  este   costo  de  mantenimiento  es constante para cada unidad de- inventario y por una determinada unidad de tiempo que puede ser de un mes, un año, etc. El costo total de mantenimiento durante un período determinado, se establece multiplicando con el inventario promedio   en   unidades,   el   cual   es   una  medida   representativa,   debido   a   la evolución   de   éste   en   función   del   tiempo,   por   el   costo   unitario   de mantenimiento.

Cuando el ritmo de utilización de un artículo es constante a través del tiempo, y no hay necesidad de mantener ningún inventario de seguridad,  el   inventario promedio, en unidades, se representa de la siguiente forma:

 

Inventario Promedio= Q/2

Q = Cantidad de Unidades de cada pedido.

 

El   costo   de   mantenimiento   o   posesión   del   inventario,   como   se dijo anteriormente,   es   igual   al   promedio   de   unidades   en   existencias multiplica do por  el  costo unitario  de mantenimiento  y se simboliza  de  la manera siguiente.

CxQ    2

El   número   de   pedidos   formulados   en   un   período   de   tiempo   se obtiene dividiendo   el   consumo   o   utilización   total   de   un   determinado articulo   en unidades (R), por   Q.   En   consecuencia,   el   costo   total   de   la emisión  de pedidos  está representado por  el   costo  de   la  emisión  de  cada pedido,  multiplicado  por  el  número   total  de  éstos  y   se   representa  de   la siguiente manera:

 

(RXO)/2

 

El   conjunto   de   costos   del   inventario   es   igual   al   costo   total   de mantenimiento más el costo total de emisión de pedidos y se representa así:

 

CxQ + RxO      2Q

 

Graficando   el   comportamiento   de   los   costos   planteados   en   las   fórmulas anteriores se observa la tendencia de los mismos a diferentes volúmenes de unidades. (Ver Fig. 17).

 

 

 

 

Motivos que pueden suponer un exceso de inventarios:

Cambios en ingeniería Malos usos Defectos Obsolescencia técnica Falta de demanda de mercado

 LECCIÓN 36:

COSTO TOTAL Y CANTIDAD ECONÓMICA DEL PEDIDO.

 En la figura 18 se observa la relación entre el costo total y la cantidad económica del pedido, la cual hay que considerar al momento de realizar un análisis de la gestión de stock.Para determinarla, se utiliza la siguiente fórmula:

 

 

= 

 

 

Coste total = coste anual de gestión + coste anual de pedido.

TC= (Q/2)*H + (D/Q)*S

 

En donde:

Q= tamaño de lote del pedido

H= media anual de coste de gestión por unidad

D= demanda anual

S= coste por pedido

Q/2= inventario físico medio

D/Q= número de pedidos por año

 

 

 

En el gráfico anterior se observa que en cuanto mayor es la cantidad de cada pedido   (Q)   mayor   es   el   costo   de   mantenimiento   y   menor   el   costo   de formulación o renovación de pedido. Cuanto menor es la cantidad (Q) menor es el   costo   de   mantenimiento   y   mayor   el   costo   de   formulación   de   pedido. Consecuentemente, para la determinación de la dimensión óptima de pedido se debe   buscar el   punto   de   equilibrio   entre   el   ahorro   que   puede   lograrse aumentando   la   cantidad   de   cada   pedido   y   el   incremento   en   el   costo   de mantenimiento   o   posesión   que   esto   origine.   Para   determinar   la   dimensión óptima de pedidos, que se simboliza como Q', se debe resolver la derivada de la formula   del   costo   total   e   igualar   esta   derivada   a   cero,   lo   que,   al despejar Q’resulta:

La ecuación se le conoce como la fórmula de la “Cantidad Económica del Pedido”. Para demostrar la utilización de la fórmula, se ilustra con el ejemplo siguiente: suponiendo un consumo anual de un articulo "A" de 8,000 unidades,  el costo de la formulación de cada pedido es igual $12.50; el costo de

posesión del inventario es de 20% anual sobre el Inventario Promedio y el costo unitario de cada articulo es de $ l.00. Sustituimos estos valores en la ecuación anterior y tenemos el siguiente resultado: 

 

La dimensi6n óptima de pedido es de 1000 unidades por cada pedido.

 

El número de pedidos a colocarse durante el año es de 8.

Para obtener la cantidad de días de suministro de cada pedido o la frecuencia de días para colocarlos, basta resolver la siguiente regla de tres:

 

8000 unidades – 365 días

1000 unidades - X

 

X = (365 x 1000)/8000

X - 45.625

X = 46 días de frecuencia de formulación de pedidos.

 Resumiendo, cada pedido deberá efectuarse por 1000 unidades, cada 46 días, durante 8 veces en el año.

 

 LECCIÓN 37:

DETERMINACION DEL PUNTO DE PEDIDO. APLICACIONES.

 

Una empresa puede conocer la cuantía de sus pedidos, calculados en base a una dimensión óptima; sin embargo, para ordenar un pedido en la práctica debe saber cuando efectuarlo; para ello debe advertir el tiempo que transcurre desde la  colocación del  pedido hasta  la  recepción.  En  los   literales  anteriores se ha hecho   uso   del   análisis   probabilístico,   el   cual,   aplicado   a   un   sinnúmero   de artículos   resulta  muy   trabajoso   y   poco   apropiado   para   resolver   en   forma continua periodos sucesivos. Si es el caso, puede utilizarse el punto de pedido, lo  cual  significa  que se  emite  un nuevo pedido de un determinado artículo, cuando el inventario llega a una cifra determinada de unidades. Desde luego, dado que  la  demanda fluctúa,  existe siempre alguna probabilidad de que se agote el inventario. El objetivo que se debe lograr, en este caso, es el de reducir la  probabilidad de que aquello  ocurra  a  un nivel  aceptable.  Es  aquí,  cuando la empresa debe establecer cuál es el porcentaje que considera aceptable de faltantes   y   sobre   esta   base   calcular   el   punto   de   pedido   basado   en   dicho porcentaje, considerando además otros factores que se verán más adelante.

 

Se debe entender como punto de pedido al nivel de inventario en que debe emitirse   un   pedido   por   la   cantidad   óptima   establecida,   de   conformidad   al modelo expuesto en literales anteriores. Este punto de pedido es el nivel óptimo en   que   la   probable   demanda   o   utilización de   un   artículo,   dentro   de   una determinada tolerancia de faltantes, se agotaría exactamente durante el plazo de espera necesario para recibir el pedido.

 

El punto de pedido se determina utilizando la fórmula siguiente:

 

 

PP =  Punto de Pedido Optimo

D = Demanda probable

E = Tiempo de espera probable

F = Factor de tolerancia de faltantes

S = Promedio de cada salida del inventario (para ventas o consumo)

 

Según   Snyder   Arthur,   en   su   obra Principies   of   Inventory   Management,   la distribución de probabilidad de  la demanda o utilización diaria  sirve de base para determinar  el   factor  de tolerancia  de faltantes.  Si   la demanda probable está  de  acuerdo  con una  distribución  de  Poisson,  el   factor  de   tolerancia   se puede determinar utilizando el gráfico de la Figura No. 19.

 

 

 

Si   se  establece  un  10% como porcentaje  máximo   tolerable  de   faltantes,   se observa en la gráfica que este porcentaje corresponde a factor de tolerancia de 1.29 y si fuera de 15% el factor sería de 1.00.

Aplicando la fórmula a un ejemplo para encontrar el punto de pedido: Una empresa estima que la demanda o utilización probable de un mes es de 250 unidades, el tiempo de espera es de 15 días, el promedio de cada salida del inventario es de 8 unidades y el porcentaje de faltantes aceptables se establece en 10%. Determinar el punto óptimo de pedido. 

D = 250 unidades

E =  15 días/30 días.

F = 10%  un  porcentaje   aceptable  de   faltantes  del   10%  =  1.29  de   factor   de tolerancia

S = 8 unidades, sustituyendo en la fórmula, se tiene

 

PP = 165.79 aprox. 166 unidades

 

El   resultado del   ejemplo indica   que   la   empresa   debe   colocar   una   orden   de pedido siempre que el inventario llegue a 166 unidades. Este punto de pedido incluye   un   inventario   de   seguridad   que está en   función   del   porcentaje   de tolerancia de faltantes fijado. Si el punto de pedido no incluyera inventario de seguridad,   éste sería   de   125   unidades   que   corresponden   a   la  mitad   de   la probable demanda de un mes, con lo cual, no cubriría aquélla en el lapso en que se espera recibir el nuevo pedido.

 

 LECCIÓN 38:

DETERMINACION DEL PUNTO DE PEDIDO. APLICACIONES. El punto de pedido y la dimensión óptima de pedido se pueden representar gráficamente. (Ver Fig. No. 20).   

  Cuando se prevé que la demanda o utilización promedio será estable durante un plazo mediano, una empresa puede utilizar el modelo de dimensión óptima de pedido para determinar la cantidad a pedir y estar reponiendo siempre la misma cantidad cuanta vez el nivel de inventario llegue a la cantidad que se ha establecido como punto de pedido. En la gráfica, ladimensión 6ptima de pedido se representa por las líneas verticales y siempre es la misma. El tiempo de espera es constante y la demanda está sujeta a fluctuaciones. Los intervalos en el tiempo no siempre serán iguales, así como los niveles mínimos a que baja el inventario en cada período pueden ser diferentes. Estableciendo el sistema para control de inventarios que combine el modelo para ladeterminación de la dimensión óptima del pedido y el modelo para fijar el punto de pedido se logrará un efectivo control financiero de las existencias y el cual se ilustra en la gráfica anteriory constituye una herramienta mediante la cual se logra administrar eficazmente el inventario, equilibrando convenientemente las ventajas de un mayor inventario con el costo de su mantenimiento. Ejemplo.

Cantidad económica del pedido = 200 unidades.Consumo medio mensual = 100 unidades.Plazo de aprovisionamiento medio = 1 mes.Stock de seguridad = consumo medio 15 días (50 unidades). Sustituyendo los valores en la ecuación:

Tenemos que:Punto de pedido = 100 + 50 = 150 unidades.  

  

1, Existencias 250 unidades al comienzo del periodo al final se emite nuevo  pedido. 2, Entra el periodo pendiente cuando el nivel de existencias = stock de seguridad. 3 y 4, consumo real superior al previsto = 110 unidades al mes, entra el periodo y el

stock es de 30 (absorbe el stock de seguridad). 6, retraso en las entregas.

 Continuando con el tema del pedido, la figura 22 nos presenta hasta donde puede afectar un pedido de cliente al proceso de producción de la empresa: 

  LECCIÓN 39: DETERMINACION DE LAS EXISTENCIAS MINIMAS Y MAXIMAS

 

En las empresas industriales, las necesidades de materias primas y suministros para consumo y de artículos terminados para la venta, no se conocen con certeza, ya que no existe una seguridad absoluta de que se cumplan las estimaciones debido a las fluctuaciones que se dan a través del tiempo. Normalmente, la demanda de productos terminados, es decir la venta, es la que experimenta mayores variaciones. En cambio, el consumo de materias primas y suministros, que depende de la planeación de la producción, y por lo tanto es más controlable por la empresa, es mucho más predecible. Por otra parte, el tiempo de espera requerido para recibir los artículos pedidos, también está sujeto a variaciones. De lo anterior se desprende que tanto la demanda de los artículos producidos o terminados, el consumo de los materiales y suministros y el tiempo para recibir los pedidos, fluctúan ordinariamente en forma que no la pueden predecir completamente de antemano quienes toman las decisiones sobre los inventarios. Debido a tales fluctuaciones no es posible permitir que el inventario se reduzca a cero antes de recibir un nuevo pedido, como podría hacerse si la utilización, las necesidades para la venta y el tiempo de espera se conocieran con certeza. En los casos en que esos factores sean relativamente constantes y predecibles de antemano, se puede utilizar el modelo de la dimensión óptima de pedido expuesto en el literal anterior, el cual da una solución al problema de los inventarios. Debido a la incertidumbre, muchas empresas se cubren de las fluctuaciones manteniendo un margen o inventario de seguridad; de tal manera que pueda satisfacer la demanda de los productos que fabrica; de otro modo, correrán mucho riesgo de quedarse sin poder atender adecuadamente sus clientes. En el caso de productos terminados puede ocurrir que la clientela compre a la competencia y no vuelva a comprar a la empresa. En el caso de los materiales y suministros, el costo de quedarse sin existencias ocasiona demoras o suspensiones de la producción. Este último es más visible y puede cuantificarse con mayor facilidad que el costo que ocasiona la carencia de artículos terminados, pero también este último puede estimarse. Si el inventario no está disponible cuando se necesita debido a facto res internos o externos ocurrirá un agotamiento de existencias, lo que puede ocasionar una notable disminución en las utilidades, y posiblemente hasta pérdida. El término Inventario de Seguridad se refiere al inventario adicional que se mantiene como una protección o reserva contra la posibilidad de que ocurran agotamientos o faltantes de existencias. La decisión de mantener un Inventario de Seguridad implica equilibrar los costos de quedarse sin existencias con los costos de tener existencias excesivas, esto debido a que como se hizo notar en literales

anteriores, un inventario grande de existencias de seguridad significa mayores costos cargados al mismo y por otra parte que las existencias de seguridad disminuyen el costo de agotamiento de los inventarlos. La decisión sobre la cantidad de existencias de seguridad que debe mantenerse, con las cuales la empresa obtenga costos totales mínimos, es bastante difícil. Uno de los enfoques para la solución a este problema es mediante el empleo de las probabilidades. Conociendo la distribuci6n de probabilidades de la demanda o consumo futuro se puede encontrar el equilibrio de los costos. Por ejemplo, asumiendo que se conoce las probabilidades de consumo de un artículo durante un periodo determinado y las cuales son las siguientes:  

Consumo probable en tiempo de adelanto de colocación de pedido

Número de veces que se consumió esta cantidad

Probabilidades de consumo

75 unidades 5 5/100 = 0.05

85 unidades 8 8/100 = 0.08

95 unidades 28 28/100 = 0.28

105 unidades 45 45/100 = 0.45

115 unidades 10 10/100 = 0.10

125 unidades 4 4/100 = 0.04

100 veces 1.00

   LECCIÓN 40:

DETERMINACION DE LAS EXISTENCIAS MINIMAS Y MAXIMAS Continuando con el ejemplo, supongamos que se ha calculado que la dimensión óptima de pedido para este artículo es de 300 unidades con un promedio diario de consumo de 7 unidades. El tiempo más probable de adelanto normal para la colocación del pedido es de 15 días, tomando en consideración la probabilidad de mayor ocurrencia que es de 0.45 con unconsumo probable de 105 unidades. Basándose en los datos de la tabla del ejemplo, la empresa podría hacer un pedido de renovación de 300 unidades cuando el nivel de sus existencias baje a las 105 unidades o sea el promedio de consumo diario Igual a 7 unidades por el tiempo de adelanto para la colocación del pedido, que es de 15 días. Si el consumo o la demanda, desde que se coloca el pedido hasta que se recibe, fuera de 105 unidades o

menos, la empresa no necesita de inventario de seguridad.  Sin embargo, si el consumo o demanda llegara a ser de 115 y 125 unidades habría un faltan te de 10 y de 20 unidades, respectivamente, lo cual equivale a decir que  se carecerían, considerando la probabilidad de consumo de existencias en un 14 por ciento de las veces. Si se conociera el costo de cada unidad faltante, se podría calcular el costo probable de quedarse sin inventario,y luego, comparar este costo con el de mantener un inventario adicional. Desde el punto de vista financiero, la administración de los inventarios debe buscar mantener un nivel de existencia que ocasione el costo total más bajo en relación a agotamientos del inventario y los costos cargados a la existencia de seguridad. Como el punto de colocación de pedido de la empresa es de 105 unidades, se consideran los siguientes márgenes de seguridad de acuerdo a la tabla de probabilidades del ejemplo planteado: 10 unidades para un consumo de 115 unidades y 20 unidades para un consumo de 125. Es decir, que 10 unidades de inventario de seguridad amparan hasta un consumo probable de 115 unidades durante el  período de la colocación del pedido y su recepción, esto da como resultado que la empresa carezca de existencias en un 4 por ciento de las veces. 20 unidades de inventario de seguridad amparan todo el consumo probable durante el período de renovación del pedido, y de esta forma, las existencias nunca se agotarán. Supóngase que en el presente caso, el costo de quedarse sin inventario fuera de  $5 por cada unidad. Además debe considerarse las veces que en el año la empresa renueva sus pedidos, ya que asta se encontrará en  peligro de carecer de existencia en igual número de veces. En este ejemplo, el número de pedidos al año es de 9 (365 días del año x 7 unidades de consumo diario entre 300 que es el lote económico = 8.52 =  9.00) . El costo anual de mantenimiento del inventario es de $4 por unidad. En base a la información suministrada se debe preparar un cuadro que ilustre sobre los costos probables de quedarse sin existencias, los costos de mantenimiento y el costo total para los diferentes niveles de  inventario de seguridad. (Ver cuadro siguiente). El costo anual esperado por agotamiento que se expresa en la cuar ta columna del cuadro se: calcula multiplicando el número de faltantes por la probabilidad de que ocurran éstos por el costo unitario de cada faltante  por el número de pedidos anuales. 

El costo total más bajo es de $58 para una existencia de seguridad de 10 unidades. En consecuencia el punto de colocación de pedido, que en el ejemplo es de 105 unidades, debe incrementarse a 115 unidades para que ampare la existencia de seguridad de 10 unidades. Inventario deSeguridad unidades

ProbabilidadDe Faltante

Cantidad deFaltante(Unidades)

Costo Anual Costoesperado por d e

Costo anual de agotamiento Agotamiento

Costo Anualde Manteni-miento

CostoTotalAnual

20 0 0 0 0 20x4 =80

$ 80

10 0. 04 10 L0x0.04x5x9= 18 018 10x4 =40

$58

0 0.04 20 20x0.04x5x9= 36

0.10 10 L0x0.l0x5x9 = 45 $81 0x4 = 0 $81

 La determinación de las existencias mínimas y- máximas está estrechamente relacionada con el establecimiento de la existencia de seguridad y estos parámetros se usan para facilitar a los encargados de controlar los inventarios la decisión del momento en que se debe ordenar un nuevo pedido y de otro modo, conocer cuándo un inventario para un determinado artículo, es excesivo. En el ejemplo anterior, las existencias mínimas para el artículo hipotético, deben ser 115 unidades, ya que, estas existencias consideran el promedio diario de consumo, el tiempo que tardará el pedido en recibirse y el margen de seguridad que le permita a la empresa garantizarse de que no tendrá faltantes y si los tuviera, el costo que ello ocasione será mínimo o insignificante. El inventario máximo del mismo ejemplo es de 310 unidades, que corresponde a las 10 unidades del inventario de seguridad más las 300 unidades del pedido que se reciben y que pertenece a la dimensión óptima de pedido. El establecimiento de cantidades mínimas y máximas tiende a disminuir las dificultades de producción y de atención a la clientela, debido al atraso de las entregas, cuando lademanda se incrementa. Esto puede dar como resultado que hay a una momentánea acumulación de existencias de materias primas y productos terminados que se encuentren en exceso en relación al movimiento o necesidades diarias y exige que se establezca  una cantidad

máxima, la que equilibre el efecto de una baja temporal en las ventas con una acumulación de existencias transitoria y que impida que dicha acumulación llegue a ser excesiva.

 

 LECCIÓN 41:INCERTIDUMBRE DEL TIEMPO DE ESPERA

 En muchos casos, el responsable de tomar las decisiones no tiene la menor idea de las variaciones que pueden darse entre las variables de  la demanda y el tiempo para recibir el pedido; por lo cual, la incertidumbre es un elemento importante a considerar al momento de tomar las decisiones sobre inventarios. El tiempo para recibir el pedido o tiempo de es  pera está sujeto a variaciones debido a circunstancias o factores imprevistos que pueden motivar que se adelante o se demore la entrega por parte de los proveedores y al igual que la demanda está sujeto a una distribu ción de probabilidad. Para ilustrar con un ejemplo la resolución del problema de la incertidumbre del tiempo de espera, supongamos que en el  ejemplo del literal anterior varía de acuerdo con las probabilidades siguientes: 

TIEMPO DE ESPERA EN DIAS PROBABILIDADES DEOCURRENCIA

14 0.20

15 0.50

16 0.30

 En el ejemplo, la tabla de probabilidades de consumo establece diferentes cantidades a consumir en el tiempo de adelanto de colocación de pedido que es de 15 días. Se supone que la demanda del décimo sexto día,  para utilizar una cifra representativa, es igual a la demanda promedio de los 15 días anteriores. En base a las distribuciones de probabilidad de la  utilización o demanda y del tiempo de espera, las cuales son independientes la una de la otra, se puede calcular la probabilidad conjunta. Esto se presenta en la siguiente tabla: Consumo Prob.o Demanda

Tiempo deEspera

ProbabilidadContinua

Posibles Faltan-tes de Invent.

Cant, ProbableDías Probables

14 0.20 0.05x0,20 = 0.01

75 0.05 15 0.50 0,05x0,50= 0.02

16 0,30 0.05x0,30= 0.01

14 0.20 0,08x0.20=0,02

85 0.08 15 0.50 0.08x0,50=0.04

16 0.30 0.08x0,30=0.02

14 0.20 0,28x0,20=0.06

95 0.28 15 0.50 0,28x0.50=0.14

16 0.30 0.28x0.30=0.08

14 0.20 0,45x0,20= ;0,09

105 0.45 15 0.50 0.45x0,50=0.22

16 0.30 0,45x0.30=0.13

14 0.20 0.10x0.20= 0.02 2

115 0.10 15 0.50 0,10x0,50= 0.05 10

16 0.30 0,10x0.30= 0.03 18

14 0.20 0,04x0,20= 0.01 12

125 0.04 15 0.50 0,04x0.50= 0.02 20

16 0.30 0,04x0.30= 0.01 28

 La última columna de la tabla anterior refleja el número de unidades que faltarían para atender la demanda, si no existiera ningún inventario de seguridad, y si la existencia al momento de hacer el pedido, con 15 días de anticipación fuera de 105 unidades. Por ejemplo, si la demanda resultara ser de 115 unidades o sea 7.7 diarios y el tiempo de espera  resultara ser de 16 días, el faltante sería de 18 unidades. De la información obtenida en la misma tabla y conociendo el costo ocasionado por cada unidad faltante, así como también el costo de mantenimiento del inventario que en el presente ejemplo se consideran de $10 y $2 por unidad, respectivamente, se puede determinar el nivel óptimo de inventario de seguridad,

sabiendo la distribución de probabilidad de la demanda o utilización y la del tiempo de espera para recibir el pedido. La tabla anterior indica que el inventario de seguridad óptimo es  de 7 unidades y corresponde al nivel en el cual el costo total es menor ($24).

 LECCIÓN 42:

SISTEMAS DE PRONOSTICOS A CORTO PLAZO.

 

Entre las fuentes de demanda que plantean requerimientos al departamento de producción   se   encuentran   los   pronósticos   de   ventas   preparados   por   las funciones de mercadotecnia y de ventas. Debido a los largos tiempos de entrega que   se   llegan   a   presentar   en   las   áreas   de   fabricación   y   de   compras,   los pronósticos   de   ventas   son   una   fuente   importante   de   información   sobre   la demanda para la toma de decisiones sobre la producción y los inventarios.

 

La preparación de los pronósticos de ventas es un esfuerzo integral que implica a varias áreas de la empresa. El personal de ventas y mercadotecnia incorpora en sus pronósticos subjetivos los datos que se conocen sobre los requerimientos de los clientes, las expectativas de la fuerza de ventas, la demanda potencial del mercado, las tendencias recientes en la actividad de registro de pedidos de los clientes   (o cotización de ventas)  y   las  promociones  planeadas de ventas.  De manera  similar,   los  economistas  de   la  corporación  determinan  a  menudo el impacto   de   factores   macroeconómicos,   en   tanto   que   el   personal   de investigación  y  desarrollo   señala   los  desarrollos  y   la   introducción  de  nuevos productos. Además, la información relacionada con las metas financieras y los objetivos   presupuéstales   por   lo   común   influye   en   el   desarrollo   de   los pronósticos de ventas. Al final, en el caso de las empresas que enfrentan una escasez crítica en los materiales comprados, como componentes electrónicos, la información   de   los   pronósticos   de   ventas   se   convierte   en   requerimientos específicos   de   componentes   y   se   verifica   contra   las   capacidades   de   los proveedores.

 

Desarrollar   la   información   para   el   pronóstico   de   ventas   es,   por   tanto,   una actividad esencial para coordinar los esfuerzos de varias áreas funcionales en un negocio, en especial mercadotecnia y producción. Para la administración de la producción   y   de   los   inventarios,   los   pronósticos   de   ventas   proporcionan información   necesaria   para   estimar   los   requerimientos   de   materiales   y capacidad   y   son,   en   consecuencia,   datos   de   entrada   importantes   para   las decisiones sobre el control de la producción y los inventarios, sobre todo en el caso de productos en un ambiente de fabricación-para-existencias.

 Aún cuando en un negocio se preparan distintos pronósticos de ventas, tanto a corto y largo plazo, como de productos agregados e individuales, nos concentraremos en ésta lección en los pronósticos a corto plazo para productos individuales. Los objetivos de sistemas eficaces de pronósticos son su elaboración rutinaria a bajo costo y un conjunto de monitores que indiquen cuándo se incurre en problemas de pronósticos. Los pronósticos de artículos finales, refacciones y otras partes con demanda independiente deben ser datos de entrada clave para el proceso de planificación de alto nivel en la gestión de stock. Uno de los objetivos clave es proporcionar una, y sólo una, fuente de datos para pronósticos; ésta no debe presentar sesgos y debe ser útil en todas las áreas de la empresa. 

Los   pronósticos   que   se   emplean   para   planear   la   producción   y   los   recursos pueden ser  de  muchos  tipos,  en  donde se   incluyen estimaciones  subjetivas, modelos   econométricos   y   técnicas   Delphi.   Para   explicarlos   en   detalle   se requeriría   un   curso   aparte,   que   posteriormente   dialogaré   con   José   Luis   el desarrollarlos para vosotros en AulaFacil.com en un futuro próximo. Aunque no podrían aplicarse muchas técnicas para el pronóstico de la demanda de artículos finales   individuales,  aquí   interesan   los  pronósticos  a  corto  plazo  basados  en observaciones de la demanda real anterior.

 

El problema de la elaboración de pronósticos.Esta lección trata sobre el problema de la elaboración de los pronósticos a corto plazo de la demanda, que es el tipo más útil para la toma de decisiones rutinaria

en la gestión de stock. Sin embargo, otros problemas de decisiones, tanto en producción como en otras áreas funcionales de la empresa, requieren diferentes horizontes de tiempo para sus pronósticos. Perspectivas de los pronósticos.Los gerentes o administradores en general necesitan pronósticos para tomar diferentes y buenas decisiones. Entre éstas se encuentran las de largo alcance, tales como la de construir una nueva planta, determinar el tipo y tamaño de aeronaves para la flota de una línea aérea, ampliar las instalaciones para los huéspedes de un hotel, o modificar los requerimientos de currículum en una universidad. Estas decisiones de mayor alcance necesitan pronósticos de niveles agregados de demanda, que utilizan medidas como volumen anual de ventas, volumen esperado de pasajeros, número de noches de permanencia de los huéspedes, o el número total de estudiantes inscritos. En cierto modo esto es bueno, ya que los niveles agregados de una actividad pueden pronosticarse con mayor exactitud que las actividades individuales. Como ejemplo, es probable que la administración de una universidad cuente con una estimación bastante buena de la cantidad de estudiantes que se inscribirán el próximo período académico, aun cuando el pronóstico de inscripción para un curso optativo pueda estar muy equivocado. En el caso de los pronósticos agregados, quizás puedan usarse relaciones causales y los recursos estadísticos de regresión y correlación (véase “Curso de SPSS Intermedio” enwww.aulafacil.com). Por ejemplo, las ventas de accesorios y artefactos para el hogar dependen mucho de la construcción de nuevas viviendas. El número de vacacionistas en los lugares de recreo se relaciona con el nivel de ingresos neto disponible en la economía. En tales casos, la relación podría modelarse con estadísticas, lo cual proporciona la base para un procedimiento de elaboración de pronósticos. Al desarrollar pronósticos agregados de actividades futuras para decisiones de largo alcance también se utilizan mucho el conocimiento y el juicio de la gerencia. En las decisiones de alcance medio, como el proceso de presupuestación anual, también se aplican tanto los métodos estadísticos como los cuantitativos en la elaboración de pronósticos. Existe la tentación de clasificar las técnicas de pronósticos en largo y corto plazo, pero esto no toma en cuenta el desarrollo y empleo de técnicas apropiadas a la decisión y la situación particulares. A partir de lo anterior, nos enfocaremos principalmente en métodos de pronósticos para “proyectar” información histórica a fin de hacer el “pronóstico”. En este proceso está implícita la creencia de que no cambiarán las condiciones pasadas que produjeron los datos históricos (un supuesto bastante discutible, y más en la actualidad). Aunque los procedimientos que se estudian son mecánicos, esto no debe dar la impresión de que los

administradores dependen siempre de manera exclusiva de información pasada para estimar la actividad futura. En primer lugar, en ciertos casos no se cuenta con datos pasados. Esto sucede, por ejemplo, cuando se lanza un nuevo producto, se planea una futura promoción de ventas, aparece un nuevo competidor, o la nueva legislación afecta al negocio. Todas estas circunstancias señalan la necesidad de una revisión gerencial y de la modificación del pronóstico en los casos en que debe tomarse en cuenta un conocimiento especial. Esto no debe perderse de vista a medida que se avance en los detalles de esta lección.

 LECCIÓN 43:

SISTEMAS DE PRONOSTICOS A CORTO PLAZO.

  Evaluación de los pronósticos.A final de cuentas, por supuesto, la calidad de cualquier pronóstico se refleja en la calidad de las decisiones que se basan en dicho pronóstico. Esto sugiere que la comparación ideal de los procedimientos para la elaboración de pronósticos se basará en los costos de producción del pronóstico y el valor del pronóstico para la decisión. A partir de estos datos se puede hacer la comparación apropiada entre el costo de desarrollar y el costo de tomar decisiones con pronósticos de diversa calidad. Desafortunadamente, ninguno de estos costos puede medirse con facilidad. Además, dicho esquema sugiere que para cada decisión podría necesitarse un procedimiento diferente para los pronósticos, lo cual es una posibilidad indeseable y compleja. Debido a estas complicaciones, se debe depender de algunas medidas directas de calidad de los pronósticos. Vollmann plantea que “un criterio importante para cualquier procedimiento de pronósticos es un costo bajo por pronóstico”. Para muchos problemas de planificación y control de producción, es necesario hacer pronósticos por semana o por mes para muchos miles de artículos; así se obtiene un procedimiento sencillo, eficaz y de bajo costo. Hay casos muy raros en que la decisión consiste en agregar más capacidad a la fábrica. Sin embargo, las decisiones rutinarias a corto plazo con frecuencia se toman para muchos artículos, y no pueden exigir procedimientos de pronósticos costosos y largos. Además, debido a que las decisiones resultantes se toman con frecuencia, cualquier error en un pronóstico puede compensarse en la decisión de la siguiente vez. Si embargo, para tomar una decisión sobre la capacidad de la fábrica puede muy bien simplificarse una inversión considerable en un pronóstico agregado a largo plazo. 

En el pasado eran excesivos los requerimientos de almacenamiento de datos y el tiempo de computadora necesarios para elaborar pronósticos de varios miles o decenas de miles de artículos. Sin embargo, a medida que han disminuido los costos de tiempo y almacenamiento en computadora, ha perdido importancia este aspecto para la evaluación de los procedimientos de los pronósticos. No obstante, interesan los procedimientos sencillos, fáciles de usar y con pocos requerimientos de almacenamiento y tiempo de computadora. Una característica importante de cualquier procedimiento que se desarrolle es su honestidad, o ausencia de sesgo o tendencia; es decir, el procedimiento debe producir pronósticos que no sean elevados ni bajos, algo realmente difícil de conseguir si no contamos con las herramientas necesarias para ello. Los pronósticos no deben ser demasiado optimistas o pesimistas, sino más bien realistas. Es decir, cuando elabore pronósticos, evalúe los tres escenarios: escenario positivo, escenario negativo y escenario real. Como se pretende proyectar datos pasados, la ausencia de sesgo significa atenuar lo aleatorio de estos datos pasados de manera que los pronósticos sobreestimados se compensen con los pronósticos subestimados. Para medir el sesgo o tendencia, se emplea el error medio. El error del pronóstico en cada periodo es igual a la demanda real menos la demanda pronosticada para dicho periodo. La siguiente figura muestra un ejemplo del cálculo del sesgo. Como muestra dicha figura, cuando los errores del pronóstico tienden a cancelarse entre sí, la medida del sesgo tiende a ser baja. Los errores positivos en algunos periodos se compensan con los errores negativos en otros, lo cual tiende a producir un error o sesgo promedio cercano a cero. En la figura hay un sesgo, y la demanda se pronosticó en un promedio de 25 unidades por periodo para los cuatro periodos. Es importante tener pronósticos sin sesgo en la administración de la producción y de los inventarios debido a que las estimaciones, en promedio, son aproximadamente correctas. Más sin embargo, Vollmann recalca: “pero eso no es suficiente”. 

Figura 23Ejemplo de cálculo de sesgo

Periodo (I)1 2 3 4

(1) Demanda real 1,500 1,400 1,700 1,200(2) Demanda pronosticada 1,600 1,600 1,400 1,300Error (1) – (2) -100 -200 300 -100

 

Sesgo =   

Es necesario considerar la magnitud de los errores. Por ejemplo, obsérvese en la figura 24 que se obtiene la medida idéntica de sesgo cuando la demanda real para los cuatro períodos es de 100, 100, 5,500 y 100 respectivamente (esto se muestra como parte de los cálculos en la siguiente figura 25). Sin embargo, los errores   individuales   son  mucho  más   grandes   y   esta   diferencia   tendrá   que reflejarse en los inventarios de protección o de seguridad si se quiere mantener un nivel consistente en el servicio a los clientes.

 

Ahora   considera   una   medida   muy   usada   para   la   magnitud   del   error   del pronóstico, la desviación absoluta media (DAM). La desviación absoluta media expresa el tamaño del error promedio, sin importar si es positivo o negativo, en este caso, la combinación del sesgo y del DAM es la que permite evaluar los resultados de los pronósticos.

 

Figura 24Muestra de cálculos de la DAM

Periodo (I)1 2 3 4

(1) Demanda real 1,500 1,400 1,700 1,200(2) Demanda pronosticada 1,600 1,600 1,400 1,300Error (1) – (2) -100 -200 300 -100

 

DAM =  Figura 25Muestra de cálculos de la DAM

Periodo (I)1 2 3 4

(1) Demanda real 100 100 5,500 100(2) Demanda pronosticada 1,600 1,600 1,400 1,300Error (1) – (2) -1,500 -1,500 4,100 -1,200

 

Sesgo =  

DAM =

 

El sesgo es quizás el aspecto más crítico, ya que se pueden compensar los errores de los pronósticos mediante existencias de seguridad, aceleración de los trabajos, medios de entrega más rápidos y otras clases de respuestas. La DAM indica el tamaño esperado de la compensación (por ejemplo, las existencias de seguridad requeridas). Sin embargo, si un pronóstico es consistentemente inferior a la demanda, toda la tubería de flujo de material se agotará, y será necesario volver a comenzar de nuevo con materias primas. Otros problemas surgen en el caso de pronósticos consistentemente elevados. Lo bueno es que las técnicas rutinarias de monitoreo identifican el sesgo cuando está presente. Lo malo es que los pronósticos de juicio, como los que hacen los grupos de mercadotecnia, a menudo son tendenciosos debido a que incorporan otros objetivos (por ejemplo, estímulo a la fuerza de ventas). La clave es separar con claridad el proceso del pronóstico del uso del pronóstico. Los objetivos del proceso son la ausencia de sesgo y una DAM mínima. Lo que se hace con el pronóstico es otro tema.

 

 LECCIÓN 44:

SISTEMAS DE PRONOSTICOS A CORTO PLAZO.

 

Comparación de los métodos. 

T. Vollmann cita una investigación realizada por Spyros Makridakis y sus colegas, quienes   han   realizado   un   excelente   trabajo   al   comparar   los   métodos   de pronósticos más conocidos.  Aquí se ve de manera general  su  investigación y otro estudio posterior acerca de la evaluación del pronóstico con enfoque. Los resultados indican que los modelos sencillos tienen un mejor desempeño que los procedimientos complejos, lo cual es la clave en la práctica, sobre todo en los pronósticos a corto plazo.

 

La competencia de los pronósticos.Se han desarrollado diversas técnicas de pronósticos, y cada día aumentan. Estas técnicas pueden ser desde muy sencillas hasta matemáticamente complejas, tener una orientación al negocio global o estar orientadas a unidades específicas de almacenamiento, y ser desde muy costosas hasta más o menos económicas. Entre

las técnicas que están a nivel de planificación de las empresas se encuentran las que implican opinión y consenso de expertos, enfoques causales o de regresión que enlazan las actividades de un sector con las de otro, y las de métodos económicos o de análisis de las empresas. En el caso de los pronósticos que están más orientados a las operaciones, las técnicas van desde los intentos por caracterizar los datos pasados mediante el empleo de enfoques matemáticos, hasta las proyecciones sencillas del desempeño pasado con el uso de promedios móviles o suavización exponencial. 

Spyros  Makridakis  organizó  una competencia  de pronósticos  en  la  que siete expertos  evaluaron  21  modelos  de  ellos.   La   competencia   se  basó  en  1,001 diferentes   series   de   tiempo   reales.   Unas   de   éstas   eran   anuales,   algunas trimestrales y otras mensuales. Unas correspondían a microdatos(por ejemplo, para   empresas,   divisiones   o   subdivisiones);   otras   correspondían a macrodatos(por ejemplo, PNB o sus principales componentes). Algunas series se  formaban por datos  estacionales;  otras  no.  Expertos  proponentes  de una variedad   de   modelos   de   pronósticos   analizaron   los   datos,   determinaron parámetros apropiados para los modelos e hicieron los pronósticos de las series. El horizonte de los pronósticos varió desde 1 hasta 18 periodos en el futuro. La exactitud de éstos se determinó con cinco medidas diferentes.

 

No hubo ningún modelo que de manera consistente superara a todos los demás en todas las series, todas las medidas y todos los horizontes de tiempo para los pronósticos. Algunos modelo fueron preferibles con datos mensuales que con datos trimestrales o anuales, y otros más fueron mejores para horizontes de tiempo más largos en los pronósticos. En consecuencia, una de las conclusiones de este trabajo es que un usuario de pronósticos puede mejorar la exactitud de los mismos al elegir un modelo que se ajuste al criterio y al ambiente en el que esté   interesado   (por   ejemplo,  microdatos   frente   a  macrodatos,   corto   plazo frente a largo plazo, y medida de la exactitud).

 

Debido   a   que   aquí   interesan   los   horizontes   de   tiempo   a   corto   plazo,   es importante la conclusión general de que los métodos sencillos funcionan mejor 

que los modelos más complejos, en especial con horizontes de tiempo cortos para   microdatos.   Técnicas   tales   como   la   suavización   exponencial   sencilla tienden a superar a los métodos complicados, como los econométricos.

La siguiente figura resume las calificaciones de algunos de los procedimientos (para horizontes de pronósticos de un período). Para la mayoría de los criterios mostrados,   los modelos de suavización exponencial  son bastante eficaces. La figura   es  para   todas   las   1,001   series   de  datos;   las   técnicas  más   adecuadas incluso se desempeñan mejor sólo para microdatos. Una de las sorpresas de la investigación es el desempeño de combinaciones de técnicas. Éste recomienda seleccionar  continuamente   la   técnica  de pronósticos  que produzca el  menor error   a   lo   largo  de   los  últimos  datos  de  demanda,  método   conocido   como “pronóstico con enfoque”. Los resultados de la competencia de pronósticos de Makridakis también sugieren que podría ser mejor promediar los pronósticos de los diversos modelos empleados para cada período.

 

Figura 26Rango de desempeño para las técnicas de pronósticos entre 21 métodos para un horizonte de planeación de un período.

CRITERIO*Métodos (todos ajustados por estacionalidad).

MEPP (media del error porcentual promedio).

MEC (Media de errores al cuadrado).

Clasificación promedio con relación a todas las técnicas

Mediana del EPP (valor de la mediana del error porcentual).

Ingenuo (pronóstico = real actual).

7 17 8 8

Promedio móvil 15 20 10 11

Suavización exponencial.

3 13 7 7

Suavización exponencial con tendencia.

4 7 2 4

Suavización exponencial con tendencia y

4 7 2 2

factores estacionales

Combinación (un promedio de los pronósticos de seis métodos).

1 10 1 1

* El mejor desempeño con respecto al criterio es 1; el peor es 21.

 

La comparación del pronóstico con enfoque.Para probar aún más la idea de que promediar podría ser mejor que seleccionar una sola técnica, Flores y Whybark experimentaron con el pronóstico con enfoque y un promedio de todos los pronósticos de los modelos. Debido a que el planteamiento del primero requiere que de cualquier forma estén presentes varios modelos, el promedio de los pronósticos de todos los modelos era una extensión sencilla de la técnica. La obtención de promedios podría conducir a mejores resultados, y también más sencillos y fáciles de comprender. El experimento se basó en un sistema de pronóstico con enfoque en el cual se emplearon siete modelos diferentes. Los resultados del pronóstico con enfoque se compararon con los del promedio de todos los siete pronósticos, y para ello se utilizó un modelo de suavización exponencial sin ajuste de tendencia o de estación.   Para   probar   los   métodos   se   utilizaron   datos   tanto   reales   como simulados de la demanda.

 

Para   evaluar   el   desempeño  en  el   pronóstico  de   los   tres  procedimientos   se tomaron la DAM y la MEPP como criterios, y los resultados fueron los mismos para ambos. En el caso de los datos simulados de demanda, hubo diferencias significativas  entre   los   tres  procedimientos,  que   iban  desde  el  promedio   (el mejor)   hasta   la   suavización   exponencial   (el   peor).   Las   calificaciones   se modificaron y el nivel de significancia se redujo cuando se usaron datos reales; la suavización exponencial  tuvo el  mejor desempeño, pero el  pronóstico con enfoque y el método de promedios no fueron diferentes estadísticamente.

 

Las implicaciones pragmáticas de estos experimentos son claras. El pronóstico de la demanda real es difícil, pues los resultados no proporcionan una elección de  la   técnica  de pronósticos  que sea en verdad superior,  aunque apoyan el empleo   de   modelos   sencillos   para   los   pronósticos.  La   conclusión   más importante para los especialistas es que los modelos más complejos y onerosos no   son  por  ello  mejores.  Esto   significa  que  quienes  prefieren  el  empleo  de modelos complejos para los pronósticos necesitan tener buenas razones para ello,   demostrar   con   claridad   que   dichos   modelos   proporcionan   mejores pronósticos que los procedimientos más sencillos, y justificar que las medidas de error   están   más   de   acuerdo   con   los   requerimientos   de   los   que   toman decisiones. Demostrar todo lo anterior es aún más importante si se considera el costo de preparación en el empleo de muchos modelos complejos. Además de los costos de computadora y otros más, se debe agregar el de la organización del   empleo   de   un   procedimiento   difícil   de   entender   para   quienes   no   son expertos.