casos aplicativos ejercicios de pronóstico

8/19/2019 Casos Aplicativos Ejercicios de Pronóstico

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ADMINISTRACION DE OPERACIONES I

CASOS APLICATIVOS EJERCICIOS DE PRONÓSTICO:

1. Con los datos que se dan a continuación desarrollar un pronóstico de

demanda de promedio móviles de tres años:

Meses 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Demanda 7 9 5 9 13 8 12 13 9 11 7

2. Una empresa procesadora de alimentos usa el promedio móvil

par a pronosticar la demanda del siuiente mes. !as demandasreales "en unidades#anter iores se muestran en la ta$la siuiente:

% e s es &3 && &5 &' &7 &8 & 9 5( 51

Demanda 1(5 1(' 11( 11( 11& 121 13( 128 137

a# Calcular un promedio móvil de cinco meses ) pronosticar la

demanda del mes siuiente.

$# Calcule un promedio móvil ponderado de tres meses* donde las

ponderaciones son ma)ores para los meses m+s recientes )

descienden en orden de 3* 2 * 1.

3. !a demanda ,istórica para un producto* en miles de docenas es:

Mes ENE. FE. MAR. AR. MA !. J"N.Demanda 1& 12 12 11 17 1'

ADMINISTRACIÓN DE INDUSTRIAL. INSTRUCTORASAAVEDRA CABREJAS ZOILA.


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a# Utili-ar el promedio móvil de tres meses para ,allar el pronóstico del mes de

ulio.

Utili-ar el promedio móvil ponderado con pesos (.'* (.3 ) (.1 para ,alar el

pronóstico del mes de ulio.

&. . !as ventas de un producto ,an crecido constantemente durante

los /ltimos cinco años:

A # O 1 989 1 9 7 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 $ 04 &5( &95 518 5'3 58&

l erente de ventas ,a pronosticado en 1988 que las ventas de1989 ser+n &1(.

Utili-ando la suavi-ación e6perimental con un peso de a (.3(*

desarrollar pronósticos para 199( ,asta 199&.

5. Con los siuientes datos:

PERIODO 1 2 $ 4 5 6

DEMANDA 7 9 5 9 13 8

Utilice la suavi-ación e6ponencial "a (.2(# para desarrollar un

pronóstico de demanda. 4suma que el pronóstico para el

periodo móvil es de 5.

'. n la siuiente inormación:

A#O 1 2 $ 4 5DEMANDA &5 5( 52 5' 58

Use el mtodo de pro)ección de tendencia para pronosticar la

demanda en el año siuiente.



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7. Utilice el mtodo de mnimo cuadrados para desarrollar una ecuación

lineal de tendencia con los datos que a continuación se muestran:

A#OS 1 2 $ 4 5 6 7 8 9 10 11

DEMAND

A

2 3 ' 1( 8 7 12 1& 1& 18 19

sta$le-ca la ecuación ) pronostique el valor correspondiente al año

1'.

8. e tiene la siuiente inormación de un producto:

A#OS TRIMESTRE DEMANDA

199(;0;


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1(.Dado lo siuiente:

ncuentre:

a. !a ecuación de reresión lineal

$. Desviación est+ndar

c. Coeiciente de correlación

11. Un estudio para determinar la correlación entre los depósitos $ancar ios )

los ndices de precios a consumidores * revelaron lo siuiente "$asado en

5 años de datos#:

a. ncontrar el coeiciente de correlación Au siniicaB

$. Cu+l es el error est+ndar del estimado

12.Un erente de producción ,a pro)ectado la tendencia para el pró6imoverano "nero* @e$rero* %ar-o# de 7&2* 782 ) 8&2. Usando las

unidades estaciónales dadas "1.5(* 1.3( ) 1.(1# A>ara qu producción

estacionali-ada de$e planear el erenteB raicarlo.



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13.e tiene la siuiente inormación de un producto:

A#OS TRIMESTRE DEMANDA

2((1;0;


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Gace &

semanas

Gace 3

semanas

Gace 2

semanas

emana

>asada

!unes 22(( 2&(( 23(( 2&((

%artes 2((( 21(( 22(( 22((

%ircoles 23(( 2&(( 23(( 25((

ueves 18(( 19(( 18(( 2(((

0iernes 19(( 18(( 21(( 2(((

+$ado

Domino 28(( 27(( 3((( 29((

Gaa un pronóstico para la semana se/n este esquema:

a. Diario con un promedio móvil de cuatro semanas.$. Diario* con un promedio móvil ponderado de (.&(* (.3(* (.2( ) (.1( para

las /ltimas cuatro semanas.

1'.!a Fuuetera a$) desea estimar mediante reresión lineal simple las ventaspara el mes de ulio de su nuevo carrito inantil H%ateH. !a inormación delcomportamiento de las ventas de todos sus almacenes de cadena se presentaen el siuiente ta$ulado.

%es 0entas

1 nero 7(((2 @e$rero 9(((

3 %ar-o 5(((

& 4$ril 11(((

5 %a)o 1((((

' unio 13(((

l primer paso para encontrar el pronóstico del mes 7 consiste en ,allar lapendiente.

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