Hora: N1/N3 Saln: 9-101

QU ES CONTROL DE PRODUCCIN?

Se refiere esencialmente a la cantidad de fabricacin de artculos y vigilar que se haga como se plane, es decir, el control se refiere a la verificacin para que se cumpla con lo planeado, reduciendo a un mnimo las diferencias del plan original, por los resultados y prctica obtenidos.

o

FUNCIONES BSICAS DEL CONTROL DE PRODUCCIN

Dentro de las funciones bsicas del control de produccin podemos destacar las siguientes: Pronosticar la demanda del producto, indicando la cantidad en funcin del tiempo. Comprobar la demanda real, compararla con la planteada y corregir los planes si fuere necesario.

Establecer volmenes econmicos de partidas de los artculos que se han de comprar o fabricar.

Determinar las necesidades de produccin y los niveles de existencias en determinados puntos de la dimensin del tiempo.

Comprobar los niveles de existencias, comparndolas con los que se han previsto y revisar los planes de produccin si fuere necesario.

Elaborar programas detallados de produccin y Planear la distribucin de productos.

Es el arte y la ciencia de predecir los eventos futuros. Puede implicar el empleo de datos histricos y su proyeccin hacia el futuro mediante algn tipo de modelo matemtico.

Horizonte de tiempo del PronsticoPronstico a corto Plazo: hasta 1 ao, pero casi siempre es menor que 3 meses. Ej: planear compras, programar el trabajo, determinar niveles de mano de obra, asignar el trabajo y decidir los niveles de produccin. Pronstico a mediano plazo: de 3 meses a 3 aos. Ej: planear las ventas, la produccin, el presupuesto. Pronstico a largo plazo: 3 aos o ms Ej: planear nuevos productos, gastos de capital, ubicacin o ampliacin de las instalaciones

Un factor que se debe de considerar cuando se hace un pronostico d ventas, en especial los largos es el ciclo de la vida del producto. Los productos e incluso los servicios, no se venden a un nivel constante a lo largo de su vida. Los productos mas exitosos pasan por 4 etapas. Introduccin Crecimiento Madurez Declinacin

1. 2. 3. 4.

Pronsticos econmicos marcan el ciclo del negocio al predecir las tasas de inflacin, oferta de dinero, nuevas construcciones, y otros indicadores de planeacin. Pronsticos tecnolgicos tienen que ver con las tasas de progreso tecnolgico, que pueden dar por resultado el nacimiento de productos novedosos, que requieren nuevas plantas y equipo. Pronsticos de demanda son proyecciones de la demanda para los productos o servicios de una compaa. Estos pronsticos, tambin llamados pronsticos de ventas, conducen la produccin de una compaa, la capacidad, y los sistemas de programacin, y sirven como insumos a la planeacin financiera, de mercado y de personal.

Recursos Humanos

CapacidadAdministracin de la cadena de suministro

Los 7 Pasos de un Pronstico1.- Determinar el uso del pronstico 2.- Seleccionar los aspectos que se deben pronosticar. 3.- Determinar el horizonte del pronstico 4.- Seleccionar los modelos de pronstico

5.- Reunir los datos necesarios para elaborar el pronstico6.- Obtener el pronstico

7.- Validar e implantar los resultados

Enfoques de PronsticosJurado de opinin de Ejecutivos Mtodos Cualitativos Mtodo Delphi Composicin de la fuerza de ventas Encuesta en el mercado de consumo

Enfoque intuitivo Mtodos Cuantitativos Promedios Mviles (*) Suavizamiento exponencial (*) Proyeccin de tendencias (*) Regresin Lineal (*)Modelo asociativo

Modelos de series de tiempo

Los pronsticos cuantitativosAplican una variedad de modelos matemticos que utilizan datos histricos (series de tiempo) y/o variables causales para pronosticar la demanda.

Caractersticas: relacionan variables internas o externas con los niveles de demanda, lo que brinda una visin amplia del sector. Los costos que implican son de medios a bajos y usualmente requieren de equipo de cmputo.Horizonte: son ms tiles para elaborar pronsticos a mediano plazo de productos o servicios existentes y para el diseo de estrategias de marketing, produccin y contratacin de personal.

Los pronsticos cualitativos o subjetivosIncorporan factores importantes tales como la intuicin, emociones, experiencias personales del que toma la decisin y, sistemas de valores para alcanzar un pronstico.

CaractersticasFuncionan cuando hay falta o escasez de datos histricos y cuando es difcil convertir en nmeros las variables que intervienen en la determinacin de la demanda futura. La mayora es bajo costo No requieren de equipo computacional para hacerse, aunque su planeacin implica una gran inversin de tiempo por parte de los directivos. Horizontes generalmente se utiliza para planear a mediano y largo plazo.

Enfoques de PronsticosJurado de opinin de Ejecutivos Mtodos Cualitativos Mtodo Delphi Composicin de la fuerza de ventas Encuesta en el mercado de consumo

Enfoque intuitivo Mtodos Cuantitativos Promedios Mviles (*) Suavizamiento exponencial (*) Proyeccin de tendencias (*) Regresin Lineal (*)Modelo asociativo

Modelos de series de tiempo

Tcnicas de pronsticos que usa una serie de datos puntuales del pasado para realizar un pronostico.

Variaciones seculares o de larga duracin: se refiere a la direccin general a la que el grafico deuna serie de tiempo parece dirigirse en un intervalo grande de tiempo, esta variacin se indica por una curva de tendencia que aparece a trazos.

Variaciones Cclicas: se refiere a las oscilaciones de larga duracin alrededor de la recta o curva detendencia; estos ciclos, como se llaman a veces, pueden ser o no peridicos, es decir, puede seguir o no exactamente caminos analgicos despus de intervalos de tiempo iguales.

Variaciones Estacionales: se refiere a las idnticas o casi idnticas, normas que una serie de tiempoparece seguir durante los correspondientes meses de los sucesivos aos. Las variaciones estacionales, se refiere en general a una periodicidad anual en negocios o teora econmica, las ideas envueltas pueden extenderse a incluir una periodicidad de cualquier intervalo de tiempo, tal como diaria, horaria, semanal, entre otras., dependiendo del tipo de datos que se utilicen.

Variaciones Irregulares: son movimientos espordicos de las series de tiempo debido a sucesosocasionales, tales como inundaciones, huelgas, elecciones, etc. Aunque normalmente se supone que tales sucesos producen variaciones que solamente duran un corto intervalo de tiempo.

Tcnica de pronostico que supone que en el siguiente periodo la demanda ser igual a la del periodo mas reciente.

1.- Promedios Mviles.

Mtodo de pronostico que utiliza un promedio de los n periodos mas recientes de datos para pronosticar el siguiente periodo.

Promedio Mvil =

Demanda en los

n n

periodos anteriores

Promedio Mvil Ponderado =

(ponderacin para periodo n) (demanda en periodo n) ponderaciones

Ejemplo: Las ventas de cobertizos de una empresa X, se muestran en la columna central de la siguiente tabla. A la derecha se da el promedio mvil de tres meses.

MesEnero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio

Ventas Reales de Cobertizos 10 12 13 16 19 23 26

Promedio Mvil de 3 meses

(10+12+13)/3 = 112/3 (12+13+16)/3 = 13 (13+16+19)/3 = 16 (16+19+23)/3=19 (23+26+30)/3= 26 (26+30+28)/3= 28 (30+28+18)/3 = 25 (28+18+16)/3 = 201/3 2/3 1/3 2/3 1/3 2/3

AgostoSeptiembre Octubre Noviembre Diciembre

3028 18 16 14

(19+23+26)/3 = 22

Vemos que el pronstico para diciembre es de 20 2/3 . Para proyectar la demanda de cobertizos en enero prximo, sumamos las ventas de octubre, noviembre y diciembre entre 3: pronstico para enero = (18+16+14)/3 = 16

Siguiendo con el ejemplo anterior. Esta empresa decidi pronosticar las ventas de cobertizos ponderando los ltimos tres meses como sigue:Ponderacin Aplicada 3 2 1 6 Periodo ltimo mes o ms reciente Hace dos meses Hace tres meses Suma de ponderaciones

MesEnero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre

Ventas Reales de Cobertizos 10 12 13 16 19 23 26 30 28 18 16 14

Promedio Mvil Ponderado de 3 meses

(3x13)+(2x12)+(10) /6 = 12 (3x16)+(2x13)+(12) /6 = 14 (3x19)+(2x16)+(13) /6 = 17

1/6

1/3

(3x23)+(2x19)+(16) /6 = 201/2 (3x26)+(2x23)+(19) /6 = 235/6 (3x30)+(2x26)+(23) /6 = 271/2 (3x28)+(2x30)+(26) /6 = 281/3 (3x18)+(2x28)+(30) /6 = 231/3

(3x16)+(2x18)+(28) /6 = 18

2/3

30 Promedio mvil ponderado Promedio mvil 20 Ventas reales

Demanda de Ventas

25

15

10

5

Ene

Feb

Mar

Abr

May

Jun

Jul

Ago

Sep

Oct

Nov

Dic

Mes

El suavizamiento exponencial es un mtodo de pronstico de promedios mviles ponderado que sigue siendo bastante fcil de usar. Implica mantener muy pocos registros de datos histricos. La frmula bsica para el suavizamiento exponencial se expresa como sigue:

Nuevo Pronstico = Pronstico del periodo anterior + (Demanda real del mes anterior Pronstico del periodo anterior)

Ejemplo: En Enero, un distribuidor de automviles predijo que la demanda para Febrero sera de 142 Ford Mustang. La demanda real de febrero fue de 153 autos. Si empleamos la constante de suavizado que eligi la administracin , = 0.20, podemos pronosticar la demanda de marzo mediante el modelo de suavizamiento exponencial. Sustituyendo los datos del ejemplo en la frmula, obtenemos. (suavizamiento exponencial)

Nuevo pronstico (para la demanda de marzo) = 142 + 0,20 (153 142) = 142 + 2,2 = 144,2As el pronstico de la demanda de marzo para los Ford Mustang se redondea a 144

siempre ser dada. Se encuentra en un intervalo entre 0,05 y 0,50.Si es alta, o sea 0,5 el pronstico se basa en los datos ms recientes. Si es baja, o sea 0,1el pronstico da poca importancia a la demanda reciente y toma en cuenta los valores histricos de muchos perodos.

Donde es la ponderacin, o constante de suavizamiento que tiene un valor entre 0 y 1. Matemticamente la ecuacin puede escribirse como:

Donde: Ft = nuevo pronstico Ft-1= pronstico del periodo anterior = constante de suavizamiento (o ponderacin) (01) At-1= demanda real en el periodo anterior

La constante de suavizamiento () se encuentra generalmente en un intervalo de 0.05 a 0.50 para aplicaciones de los negocios. Pero puede cambiarse para dar mas peso a los datos recientes o mas peso a los datos anteriores. Seleccin de la Constante de Suavizamiento. El valor apropiado de la constante de suavizamiento puede hacer la diferencia entre un pronstico preciso y uno impreciso. Se eligen valores de cuando el promedio tiene probabilidades de cambiar. Se emplean valores bajos de cuando el promedio en que se basa es bastante estable. El objetivo de elegir esta constante es obtener el pronstico ms preciso.

La exactitud general de cualquier modelo de pronstico puede determinarse al comparar los valores pronosticados con los valores reales u observados. Se define como:

Error de pronstico = Demanda real Valor pronosticado = At - Ft

En la prctica se usan varias medidas para calcular el error global de pronstico. Estas medidas pueden usarse para comparar distintos modelos de pronsticos, as como para vigilar los pronsticos y asegurar su buen desempeo.

La primera medicin del error global de pronstico para un modelo es la desviacin absoluta media (MAD). Su valor se calcula sumando los valores absolutos de los errores individuales de pronstico y dividiendo el resultado entre el nmero de periodos con datos (n)

EJEMPLO.-

Durante los ltimos 8 trimestres, el Puerto de Baltimore ha descargado de los barcos grandes cantidades de grano. El Jefe de Operaciones del puerto quiere probar el uso de suavizamiento exponencial para ver que tan bien funciona la tcnica para predecir el tonelaje descargado. Supone que el pronstico de grano descargado durante el primer trimestre fue 175 toneladas. Se examinan dos valores de . = 0,10 y = 0,50.

La siguiente tabla muestra los clculos detallados slo para = 0,10

Pronstico

Pronstico Redondeado con = 0,50Pronstico del periodo anterior Demanda real en periodo anterior

Trimestre 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Toneladas reales descargadas180 168 159 175 190 205 180 182 ?

Redondeado con = 0,10 175Pronstico del periodo anterior

175

176 = 175 + 0,10 ( 180 175) 175 = 175,50+0,10 (168 175,50)

178173 166 170 180 193 186 184

173 = 174,75+0,10 (159-174,75) 173 = 173,18+0,10 (175+173,18) 175 = 173,36+0,10(190-173,36) 178= 175,02+0,10(205-175,02) 178 = 178,02 + 0,10 (180-178,02) 179 = 178,22 + 0,10 (182-178,22)

Para evaluar la precisin de ambas constantes de suavizado, calculamos los errores de pronstico en trminos de desviaciones absolutas y MADPronstico Redondeado con =0,10 175 176 175 173 173 175 178 178 Pronstico Redondeado con =0,50 175 178 173 166 170 180 193 186

Toneladas reales Trimestre 1 2 3 4 5 6 7 8 Descargadas 180 168 159 175 190 205 180 182

Desviacin Absoluta Para =0,10 5 8 16 2 17 30 2 4

Desviacin Absoluta Para =0,50 5 10 14 9 20 25 13 4

Suma de desviaciones absolutas

84

100 12,50

MAD =

desviaciones n

10,50

Con base en este anlisis, una constante de suavizado de =0,10 es preferible a =0,50 por que su MAD es ms pequea. Se debe encontrar la constante de suavizado con el menor error de pronstico.

El error cuadrtico medio (MSE) es una segunda forma de medir el error global de pronstico. El MSE es el promedio de los cuadrados de las diferencias encontradas entre los valores pronosticados y observados.

Toneladas reales Trimestre Descargadas

PronsticoRedondeado con =0,10 175 176 175 173 173 175 178 1782

(Error)2

1 2 3 4 5 6 7 8

180 168 159 175 190 205 180 182

5 = 252 2

(-8) = 64 (-16) = 256 (2)2 = 4 17 30 2 42 2 2 2

= 289 = 900 =4 = 16 1.558

Suma de los cuadrados de los errores

MSE =

(errores de pronstico) n

2

= 1.558 / 8 = 194,75

Usando un = 0,50 se obtendra un MSE de 201,5. Por lo tanto el = 0,10 es una mejor eleccin por que se minimiza el MSE.

El error porcentual absoluto medio (MAPE) calcula el promedio de las diferencias absolutas encontradas entre los valores pronosticados y los reales, y se expresa como un porcentaje de los valores reales.

Toneladas reales Trimestre Descargadas

Pronstico Redondeado con =0,10 175 176 175 173 173

Error porcentual Absoluto 100 ( error / real)

1 2 3 4 5

180 168 159 175 190

100(5/180) = 2,77% 100(8/168) = 4,76% 100(16/159) = 10,06% 100(2/175) = 1,14% 100(17/190) = 8,95% 100(30/205) = 14,63% 100(2/180) = 1,11% 100(4/182) = 2,20%

67 8

205180 182

175178 178

Suma de errores porcentuales

= 45,62%

MAPE =

errores porcentuales absolutos = 45,62% = 5,70% n 8

Para mejorar el pronstico, ilustraremos un modelo de suavizamiento exponencial mas complejo, uno que hace ajustes de tendencia. La idea es calcular un promedio suavizado exponencialmente de los datos y despus ajustar el retraso positivo o negativo encontrado en la tendencia. La nueva formula es:

Pronstico incluyendo la tendencia (FITt) = Pronstico suavizado exponencialmente (Ft) + tendencia suavizada exponencialmente (Tt)

Este procedimiento requiere dos constantes de suavizamiento: para el promedio y para la tendencia. Despus calculamos el promedio y tendencia para cada periodoFt = (Demanda real del ltimo periodo) +(1 ) (Pronstico del ltimo periodo + Tendencia estimada para el ltimo periodo)

(4-9)

Tt = (Pronstico de este periodo Pronstico del ltimo periodo) + (1-)(Tendencia estimada para el ultimo periodo)

(4-10)

Donde: Ft = pronstico suavizado exponencialmente de la serie de datos incluidos en el periodo t. Tt = tendencia suavizada exponencialmente en el periodo t. At = demanda real en el periodo t. = constante de suavizamiento para el promedio (0