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Pronóstico, planificación y programación de la producción



Partes: 1, 2

  1. Introducción
  2. Pronóstico
    de la producción
  3. Planeación
    de la producción
  4. Programación
    de la producción
  5. Funciones del
    control de producción
  6. Conclusiones
  7. Bibliografía

Introducción

Los pronósticos son utilizados para poder
predecir la demanda del consumidor de productos o servicios,
aunque se pueden predecir una amplia gama de sucesos futuros que
pudieran de manera potencial influir en el
éxito.

Pronosticar es el arte y la ciencia de predecir los
eventos futuros. Puede involucrar el manejo de datos
históricos para proyectarlos al futuro, mediante
algún tipo de modelo matemático. Puede ser una
predicción del futuro subjetiva o intuitiva. O bien una
combinación de ambas, es decir, un modelo
matemático ajustado por el buen juicio de un
administrador.

Sin embargo, pocos negocios pueden darse el lujo de
evitar el proceso del pronóstico sólo en espera de
lo que pueda suceder para tomar entonces las oportunidades. La
planeación efectiva depende del pronóstico de la
demanda para los productos de la
compañía.

Son variados y similares los enfoques que con respecto
al proceso de planificación, programación y control
de la producción han sido tratados por diversos autores
tales como Schroeder [1992], Tawfik & Chauvel [1992], Nahmias
[1997], Rigss [1998], Buffa & Sarin [1995], Meredith &
Gibbs [1986] entre otros, quienes establecen, en términos
generales, que este se inicia con las previsiones, de las cuales
se desprenden los planes a largo, mediano y corto plazo. Este
enfoque, a juicio del autor presenta algunas falencias, ya que
carece del concepto integrador que en el sentido vertical, debe
comenzar en la estrategia empresarial y que en el sentido
horizontal, debe relacionarse con los demás subsistemas de
la organización. Tal vez son Vollmann et al [1997] y
Domínguez Machuca et al [1995], quienes de acuerdo a la
literatura consultada presentan un mejor enfoque, pues consideran
la integración en ambos sentidos. Al respecto, este
último autor afirma que, el proceso de
planificación y control de la producción debe
seguir un enfoque jerárquico, en el que se logre una
integración vertical entre los objetivos
estratégicos, tácticos y operativos y además
se establezca su relación horizontal con las otras
áreas funcionales de la compañía.

Pronóstico
de la producción

Pronosticar consiste en utilizar datos pasados para
determinar acontecimientos futuros.

Existen diferentes técnicas de pronósticos
pero rara vez hay un único modelo superior .Lo que mejor
funciona en una empresa bajo un conjunto de condiciones, puede
ser un desastre completo en otra organización, o incluso
en otro departamento de la misma empresa. En forma tradicional,
podrá advertir que existen límites sobre lo que
puede esperarse de los pronósticos. Rara vez son, si
acaso, perfectos; también son caros y consumen tiempo en
su preparación y monitoreo.

Clasificación de los
pronósticos

? Pronóstico a corto plazo: Este tiene un
lapso de hasta un año, pero es generalmente menor a tres
meses. Se utiliza para planear las compras, programación
de planta, niveles de fuerza laboral, asignaciones de trabajo y
niveles de producción.

? Pronóstico a mediano plazo: Un
pronóstico de rango mediano, o intermedio, generalmente
con un lapso de tres meses a tres años. Es valioso en la
planeación de producción y presupuestos,
planeación de ventas, presupuestos de efectivo, y el
análisis de varios planes de operación.

? Pronóstico a largo plazo: Generalmente
con lapsos de tres años o mas, los pronósticos a
largo plazo se utilizan para planear nuevos productos desembolsos
de capital, localización e instalaciones o su
expansión, y la investigación y el
desarrollo.

Tipos de pronóstico

? Pronósticos económicos marcan el
ciclo del negocio al predecir las tasas de inflación,
oferta de dinero, nuevas construcciones, y otros indicadores de
planeación.

? Pronósticos tecnológicos tienen
que ver con las tasas de progreso tecnológico, que pueden
dar por resultado el nacimiento de productos novedosos, que
requieren nuevas plantas y equipo

? Pronósticos de demanda son proyecciones
de la demanda para los productos o servicios de una
compañía. Estos pronósticos, también
llamados pronósticos de ventas, conducen la
producción de una compañía, la capacidad, y
los sistemas de programación, y sirven como insumos a la
planeación financiera, de mercado y de
personal.

Enfoques para pronosticar

? Pronósticos cuantitativos manejan una
variedad de modelos matemáticos que utilizan datos
históricos y/o variables causales para pronosticar la
demanda

? Pronósticos cualitativos o subjetivos
incorporan factores importantes tales como la intuición,
emociones, experiencias personales del que toma la
decisión, y sistema de valores para alcanzar un
pronóstico. Algunas compañías utilizan la
otra; pero en la práctica una combinación o mezcla
de los dos estilos es generalmente más
efectivo.

Enfoques para pronosticar

Tipo de Modelo

Descripción

Modelos Cualitativos

  • Método Delphi

  • Datos históricos

  • Técnica de Grupo Nominal

Preguntas hechas a un grupo de expertos para
recabar opiniones.

Hace analogías con el pasado de una manera
razonada.

Proceso de grupo que permite la
participación con votación
forzada.

Modelos Cuantitativos (series de
tiempo)

  • Medida o promedio Móvil
    simple

Promedia los datos del pasado para predecir el
futuro basándose en ese promedio.

Suavizado exponencial

Da pesos relativos a los pronósticos
anteriores y a la demanda mas reciente

Modelos Cuantitativos Causales

  • Análisis de regresión

  • Modelos económicos

Describe una relación funcional entre las
variables.

Proporciona un pronóstico global para
variables tales como el producto nacional bruto
(PNB)

Delphi

La técnica o método Delphi es un proceso
de grupo que tiene como fin un pronóstico por consenso. El
proceso necesita de un grupo de expertos internos o externos de
la empresa quienes recaban opiniones por escrito sobre el punto
que se discute.

Los procedimientos que se siguen son los
siguientes:

? Cada uno de los expertos realiza una breve
predicción sobre una pregunta que trata de una
situación en la que se requiere un pronóstico. La
pregunta es expresada de forma muy general.

? El moderador o coordinador es quién proporciona
la pregunta original, después reúne las opiniones
poniéndolas en términos claros y finalmente las
edita.

? Los resúmenes hechos por los expertos dan la
pauta a un conjunto de preguntas que el moderador da los expertos
para ser contestadas.

? Las respuestas son de nuevo recopiladas por el
moderador, este proceso se repite hasta que el moderador este de
acuerdo con la predicción general.

El punto neurálgico del método Delphi son
las personas involucradas, esto se debe a que en la
mayoría de los casos los grupos son interdisciplinarios.
De esta manera el moderador quien debe poseer la habilidad para
sintetizar las distintas y variadas opiniones y de esa manera
elaborar un conjunto estructurado de preguntas y llegar a un
pronóstico.

Ejemplo

Durante la década de 1970 en la American Hoist
and Derrick Company la administración consideró
necesario incorporar sus opiniones a los pronósticos de
venta. Empezando con los pronósticos de ventas para 1975,
la administración quería incrementar la
precisión en las predicciones para determinar
específicamente qué tan rápido
debería de crecer la capacidad de producción. La
técnica delphi se empleó para ajustar los datos
históricos con opiniones basadas en información.
Fueron necesarios tres cuestionarios para sintetizar las
opiniones para tres personas clave en la corporación. Los
errores incurridos en los pronósticos anteriores
tenían una dispersión de ± 20 por ciento. En
1975 el pronóstico delphi ascendió a 359.1 millones
de dólares y las ventas reales fueron de 360.2 millones de
dólares, lo que significó un error de + 0.3 por
ciento. El pronóstico de 1976 fue de 410 millones de
dólares y las ventas reales ascendieron a 397 millones de
dólares, y el error fue de – 3.3 por ciento. Los errores
anteriores de pronósticos se redujeron significativamente
de 20 por ciento a menos de 4 por ciento.

Técnica de grupo nominal

Esta técnica supone que un grupo estructurado de
gente conocedora será capaz de llegar a un
pronóstico por consenso. El proceso funciona de la
siguiente forma:

Entre siete y diez personas son invitadas a pasar a una
sala de juntas y sentarse alrededor de una mesa donde se pueden
ver pero no deben cruzar palabra entre ellos. El moderador del
grupo proporciona las preguntas por escrito o las escribe en el
pizarrón el punto que necesita de un pronóstico.
Cada uno de los miembros debe escribir ideas acerca del problema.
Después de algunos minutos el moderador pide a cada uno de
los participantes que exponga una de las ideas de que
escribió. Mientras lo hace un ayudante escribe cada idea
en un rota folio de modo que todos los demás lo puedan
ver. En esta etapa no hay discusión simplemente los
integrantes van dando sus ideas hasta que todas hayan sido
anotadas.

En lo general entre, 15 y 25 proposiciones resultan de
la aportación. En la segunda etapa de la reunión
los miembros del grupo discuten las ideas presentadas. El
moderador es quien tiene la responsabilidad de que todas las
ideas sean discutidas y aclarar las dudas de los participantes en
caso de que existan dudas sobre alguna de las ideas escritas.
Cuando concluyen todas las discusiones se pide a los miembros que
voten de manera independiente. La decisión del grupo es el
resultado matemáticamente obtenido a partir de los votos
individuales.

Los objetivos del proceso son:

1. Asegurar diferentes procesos para cada fase de
creatividad.

2. Balancear la participación de los
miembros

3. Incorporar las técnicas matemáticas de
votación en la agregación de los juicios de
grupo.

El pronóstico que se da a través de la
técnica de grupo nominal es la alternativa que recibe la
mayoría de los votos del grupo. Las claves para este
proceso son la identificación de la pregunta que debe ser
dirigida al grupo, la creatividad es permitida y se fomenta la
discusión limitada y dirigida, y en último lugar el
voto.

Modelos básicos de promedio

Promedio simple

Un promedio simple (PS) es un promedio de los datos del
pasado en el cuál las demandas de todos los
períodos anteriores tienen el mismo peso relativo.[1] Se
calcula de la siguiente forma:

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donde

D1 = demanda del periodo más reciente

D2 = demanda que ocurrió hace dos
periodos

Dk = demanda que ocurrió hace k
periodos

Cuando se usa un promedio simple para crear un
pronóstico, las demandas de todos los periodos anteriores
tienen la misma influencia (equipesada) al determinar el
promedio. De hecho un factor de peso de 1/k se aplica a cada
demanda anterior.

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La razón de la obtención del promedio es
que si se obtiene el promedio de todas las demandas anteriores,
las demandas elevadas que se tuvieran en diversos periodos
tenderán a ser equilibradas por las bajas demandas de
otros periodos, Los resultados serán un promedio que
representa el verdadero modelo subyacente, especialmente cuando
se incrementa el número de periodos empleados en el
promedio. Al promediar se obtiene una reducción de las
posibilidades de error al dejarse llevar por fluctuaciones
aleatorias que pueden ocurrir en un periodo. Pero si el modelo
subyacente cambia en el tiempo, el promedio no permite detectar
este cambio.

Ejemplo

En Welds Supplies la demanda total para un nuevo
electrodo ha sido de 50,60, y 40 docenas en cada uno de los
últimos trimestres. La demanda promedio ha
sido:

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Media móvil simple

Una medida móvil simple (MMS) combina los datos
de demanda de la mayor parte de los periodos recientes, siendo su
promedio el pronóstico para el periodo siguiente. Una vez
calculado el número de periodos anteriores a ser empleado
en las operaciones, se debe de mantener constante. Se puede
emplear una medida móvil de tres periodos de 20, pero una
vez que se toma la decisión hay que continuar usando el
mismo número de periodos. Después de seleccionar el
número de periodos a ser usados, se dan pesos iguales a
las demandas para determinar el promedio. El promedio se "mueve"
en el tiempo en el sentido de que al transcurrir un periodo, la
demanda del periodo más antiguo se descarta, y se agrega
la demanda para el periodo mas reciente para la siguiente
operación, superando así la principal
limitación del modelo del promedio simple.

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donde

t = 1 en el periodo más antiguo en el promedio de
n periodos

t = n es el periodo más reciente

Ejemplo

Frigerware ha experimentado la siguiente demanda de
productos para sus neveras durante los últimos seis
meses:

Mes

Demanda total de
neveras

Enero

200

Febrero

300

Marzo

200

Abril

400

Mayo

500

Junio

600

El gerente de planta ha solicitado que se prepare un
pronóstico usando una medida móvil de seis periodos
para pronosticar las ventas del mes de Julio. El 2 de Julio
está por dar principio la corrida de producción de
neveras.

= 367

Usando una media móvil de seis meses el
pronóstico para julio es de 367. Si se examinan los datos,
es posible que una media móvil de tres meses pudiera ser
mejor que una de seis meses. Sise toman en cuenta tres meses
obtenemos:

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= 500

Si se hubiera utilizado una media móvil de un
mes, las ventas del mes siguiente serían iguales a la
demanda real del último mes y el pronóstico para
julio sería de 600.

Es necesario hacer una recomendación al gerente
de planta Frigerware. Baste recomendar usar una medida
móvil de tres meses de 500 neveras para Julio, pues el
número parece ser mas representativo de la serie de tiempo
que una medida móvil de seis meses y se basa en mas datos
que en el caso de una medida móvil de un mes.

Media móvil ponderada

Algunas veces quien hace los pronósticos desea
utilizar una media móvil pero no quiere que todos los n
periodos tengan el mismo peso. Una medida móvil ponderada
(MMP) es un modelo de media móvil que incorpora
algún peso de la demanda anterior distinto a un peso igual
para todos los periodos anteriores bajo consideración, la
representación de este modelo es el siguiente:

Demanda de cada periodo por un peso

MMP = determinado, sumada a los largo de todos
los

Periodos en la media móvil.

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Este es un modelo que permite un peso desigual de la
demanda. Si son tres n periodos, es posible dar peso al periodo
más reciente del doble de los otros periodos, al hacer C1
=.25, C2 = .25 y C3 = .50

Ejemplo

Para Frigerware, un pronóstico de la demanda para
julio usando un modelo de tres periodos en donde la demanda del
periodo más reciente tenga un peso del doble de los dos
periodos anteriores, tendrá la siguiente forma.

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MMP = 525

Suavizado Exponencial

Este modelo permite efectuar compensaciones para algunas
tendencias o para cierta temporada al calcular cuidadosamente los
coeficientes Ct. Si se desea se puede dar a los meses más
recientes pesos mayores y amortiguar en parte los efectos del
ruido al dar pesos pequeños a las demandas más
antiguas. El coordinador o el administrador debe escoger los
valores de los coeficientes, de su elección
dependerá el éxito o fracaso del modelo.

Los modelos de suavizado exponencial se encuentran
disponibles en los paquetes para computadora, estos modelos
requieren relativamente poco almacenamiento de datos y unas
cuantas operaciones.

El suavizado exponencial se distingue por la manera tan
especial de dar pesos a cada una de las demandas anteriores al
calcular el promedio. El modelo de los pesos es de forma
exponencial. La demanda de los periodos más recientes
recibe un peso mayor; los pesos de los periodos sucesivamente
anteriores decaen de una manera exponencial. En otras palabras,
los pesos decrecen en su magnitud a medida que se aplican datos
anteriores, siendo el decremento no lineal
(exponencial).

Suavizado exponencial de primer orden

La ecuación para crear un pronóstico nuevo
o actualizado utiliza dos fuentes de
información:

  • La demanda real para el periodo más reciente
    y,

  • El pronóstico más reciente.

A medida que termina cada periodo se realiza un nuevo
pronóstico.

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Después que termina el periodo t – 1 se conoce la
demanda actual (D t-1). Al inicio del periodo t – 1 se hizo un
pronóstico (F t-1) de la demanda durante t – 1. Por lo
tanto, al final de t – 1 se tienen las informaciones necesarias
para calcular el pronóstico de la demanda para el
próximo periodo.

Ejemplo

El hospital general de Phoenix ha experimentado una
demanda irregular y a menudo creciente de material médico
desechable en todo el hospital. La demanda de tubos desechables
durante los dos últimos meses ha sido de 300 unidades en
septiembre y de 350 unidades en octubre. El antiguo procedimiento
de pronóstico consistió en utilizar la demanda
promedio del año anterior como pronóstico para cada
uno de los meses de ese año. La demanda mensual del
año anterior fue de 200 unidades. Utilizando 200 unidades
como el pronóstico de la demanda de septiembre y un
coeficiente de suavización de 0.7 para dar un mayor peso a
la demanda más reciente, el pronóstico para el mes
de octubre debería haber sido (t = octubre)

F t = Dt-1 + (1 – ) F t-1

= .7(300) + (1 – .7)200

= 210 + 60

= 270

El pronóstico para el mes de noviembre
sería (t = noviembre)

F t = Dt-1 + (1 – ) F t-1

= .7(350) + (1 – .7)270

= 245 + 81

= 326

En vez de la demanda mensual del año pasado de
200 unidades, es pronóstico para el mes de noviembre es de
326 unidades. El método antiguo de pronóstico, la
heurística basada en un promedio simple,
proporcionó un pronóstico considerablemente
diferente del que se obtuvo con el suavizado
exponencial.

Selección del coeficiente de
suavización

Para empezar con el pronóstico es necesario tener
un buen cálculo derivado de algún otro
método, lo que se denomina pronóstico inicial o de
arranque así como seleccionar un coeficiente de
suavización . Un valor elevado de da un gran peso a la
demanda más reciente y un valor bajo de dará un
peso menor a la demanda mas reciente. U elevado coeficiente de
suavización sería mas adecuado para los nuevos
productos o para casos en los que la demanda subyacente
está en proceso de cambio (ésta es dinámica,
o bien inestable). Un valor de de 0,7, 0.8 ó 0.9 puede
resultar el más apropiado para estas condiciones, aun
cuando el uso del suavizado exponencial es cuestionable si no se
sabe que existen o no condiciones de inestabilidad. Si la demanda
es muy estable y se piensa que puede ser representativa del
futuro, el pronosticador podrá optar por un valor bajo de
para disminuir cualquier ruido que hubiera podido presentarse en
forma súbita.

En condiciones de estabilidad, el coeficiente de
suavización podría ser de 0.1, 0.2, ó 0.3.
Cuando la demanda es ligeramente inestable, coeficientes de
suavización de 0.4, 0.5, ó 0.6 pueden proporcionar
datos más precisos.

Doble suavizado exponencial

El doble suavizado exponencial tiende a suavizar el
ruido en series de demanda estables.

El modelo es directo; suaviza el pronóstico
obtenido con un modelo de suavizado exponencial de primer orden y
el pronóstico obtenido mediante un modelo de suavizado
exponencial doble.

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Ft es el modelo suavizado exponencial de primer orden y
debe ser calculado antes de encontrar la FDt.

Ejemplo

Milo Inc. Tiene un modelo de modelo de suavizado
exponencial que ha proporcionado un pronóstico de 103,500
bushels para un trigo de grado # 3del año anterior, en el
mes de junio, fue de 70,500 bushels. Esta cifra empleará
como estimación de pronóstico más reciente
obtenida mediante un suavizado exponencial doble. Dado que = 0.20
parece ser un buen coeficiente de suavizado para Milo Inc.,
obtener un pronóstico con un modelo exponencial doble para
el mes de julio.

Sea t = julio

Entonces

FD1 = F t + (1 – )FD t-1

=.2(103,500) + (1 – .2)(70,500)

= 20,700 + 56,400

=77,100

El pronóstico para julio será de 77,100
bushels.

Análisis de regresión

Regresión lineal

El análisis de regresión es una
técnica de pronóstico que establece una
relación entre variables. Una variable se conoce y se usa
para pronosticar el valor de una variable aleatoria conocida. De
los datos anteriores se establece una relación funcional
entre las variables. Se considera en este momento la
situación de regresión más sencilla
sólo para dos variables y para una relación
funcional lineal entre ellas.

El pronóstico para la demanda del periodo
siguiente Ft se puede expresar mediante:

Ft = a + bXt

Donde Ft es el pronóstico para el periodo t, dado
el valor de la variable X en el periodo t. Los coeficientes a y b
son constantes; a es la ordenada al origen de la variable (F) y b
es la pendiente de la recta. A menudo esta ecuación se
expresa de una manera conocida.

Y = a + bX

Se ha sustituido F por Y para indicar que F es el valor
pronosticado, la demanda pronosticada Ft indica el futuro. Para
encontrar los coeficientes a y b se utiliza la demanda anterior
(o histórica) en vez del pronóstico anterior. Se
emplea Dt para indicar la demanda histórica y para
encontrar los coeficientes a y b. Entonces, cuando se desea
pronosticar la nueva demanda, se emplea Ft para representar el
pronóstico de la demanda. Los coeficientes a y b pueden
calcularse mediante las dos ecuaciones siguientes:

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en donde

D = a + bX

Ejemplo

Una empresa que fabrica cajas de cartón hace
cajas de pizzas. El departamento de planeación de
operaciones sabe que un pronóstico adecuado y preciso de
cajas de pizza de un cliente está en relación
estrecha con los gastos de promoción de éste, el
cual se puede obtener por adelantado antes de realizar el gasto.
El departamento de planeación de operaciones está
interesado en establecer la relación entre la
promoción de la empresa de pizzas y las ventas. Una vez
que eso se haya establecido, las órdenes de compra de las
cajas para pizzas, en dólares, pueden expresarse como
porcentaje fijo de ventas.

Publicidad y ventas trimestrales

Trimestre

Publicidad ($1000,000)

Ventas ($ Millones)

1

4

1

2

10

4

3

15

5

4

12

4

5

8

3

6

16

4

7

5

2

8

7

1

9

9

4

10

10

2

Haciendo el cálculo de b y a, donde la publicidad
es Xt para el trimestre t, las ventas son Dt para el trimestre t
y Ft es el pronóstico para el futuro periodo t.

Trimestre

Publicidad (X)

Ventas (D)

X2

D2

XD

1

4

1

16

1

4

2

10

4

100

16

40

3

15

5

225

25

75

4

12

4

144

16

48

5

8

3

64

9

24

6

16

4

256

16

64

7

5

2

25

4

10

8

7

1

49

1

7

9

9

4

81

16

36

10

10

2

100

4

20

"

96

30

1060

108

328

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Por lo tanto, la recta estimada de regresión, la
relación entre las ventas futuras (Ft) y la publicidad
(Xi) es:

Ft = .22 + .29Xt

En el ejemplo, quien hace la planeación de las
operaciones puede investigar los gastos planeados en publicidad y
sobre esas ventas puede hacer el pronóstico. Por ejemplo,
la publicidad del próximo trimestre se espera que tenga un
monto de 1 100 000 dólares. Sustituyendo 11 para Xt en la
ecuación anterior se tendrá:

Ft = .22 + .29(11) = 3.41

El pronóstico de las ventas es de 3.41 millones
de dólares. Si los pedidos de cajas representan el 5 por
ciento de las ventas, quien planea las operaciones podría
esperar que un monto total por concepto de pedidos sería
de 170, 500 dólares para el trimestre (.05 X 3.41). Tal
estimación puede ser de gran utilidad en la
planeación global de las operaciones.

Error en el pronóstico

El error en el pronóstico es la diferencia
numérica entre la demanda pronosticada y la real es la
medida que nos indica la efectividad al utilizar alguno de los
métodos de pronóstico.

La desviación media absoluta (MAD) es una medida
de error de sume importancia y se expresa de la siguiente
forma:

1

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En cada uno de los periodos (i) se compara la demanda
actual contra la pronosticada. Si la predicción fue
perfecta lo que significa que lo actual es igual a la
predicción el error es nulo. Como el pronóstico
sigue le grado de error se acumula y se registra período a
periodo. Después de cualquier periodo (n) transcurrido se
puede usar la ecuación 1 para calcular el tamaño
promedio es decir la media del error en el pronóstico
hasta ese momento. El MAD es un promedio de las desviaciones
absolutas esto quiere decir que los errores son medidos sin tomar
en consideración el signo algebraico, el MAD solo expresa
la dimensión pero no la dirección del
error.

Si el pronóstico está funcionando
adecuadamente quiere decir que los errores de predicción
están distribuidos normalmente. Cuando esto sucede la
desviación media absoluta suavizada (SMAD) puede emplearse
para calcular la desviación estándar. La
relación se representa como:

e = 1.25 SMAD

La MAD suavizada exponencialmente puede ser vista como
un promedio de la MAD en el tiempo.

El sesgo es una medida de error que se utiliza con menor
frecuencia.

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A diferencia de MAD, el sesgo indica la tendencia
direccional de los errores de predicción. Si el
procedimiento de predicción sobreestima constantemente la
demanda actual, el sesgo tendrá un valor positivo; si la
subestimación muestra una tendencia constante, entonces el
sesgo tendrá un valor negativo.

Ejemplo

Una máquina para extrusión de aluminio
estima que la demanda de cabezas para regaderas de baño es
de 500 por mes para cada uno de los tres meses próximos.
Posteriormente la demanda real resulto ser de 400, 560 y 700. Los
errores de predicción son calculados a continuación
por los métodos de la MAD y el sesgo.

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Del resultado de la MAD se puede decir que la empresa no
cuenta con un modelo muy preciso ya que la MAD es una medida de
la precisión global del método de
pronóstico, el error absoluto promedio es alto ya que
representa el 24 % del número de cabezas para regadera. El
sesgo indica la tendencia sub o sobreestimada. En el ejemplo se
subestimo la demanda actual en 53 unidades, pues el promedio de
ésta es de 553 unidades.

Planeación
de la producción

Objetivo

Es que el empresario cuente con la información
necesaria para implementar en su empresa algunas técnicas
para planear la producción.

Definición

Es una de las actividades fundamentales que se deben
realizar, con el fin de obtener  mejores resultados en esta
área. Básicamente se refiere a determinar el
número de unidades que se van a producir en un
período de tiempo, con el objetivo de prever, en forma
global, cuáles son las necesidades de mano de obra,
materia prima, maquinaria y equipo, que se requieren para el
cumplimiento del plan.

Es la actividad de decidir acerca de los medios que la
empresa industrial necesitará para sus futuras operaciones
manufactureras y para distribuir esos medios de tal manera que se
fabrique el producto deseado en las cantidades, al menor costo
posible

Es la función de la dirección de la
empresa que sistematiza por anticipado los factores de mano de
obra, materias primas, maquinaria y equipo, para realizar la
fabricación que esta determinada por anticipado, con
relación: 

  • Utilidades que deseen lograr.

  • Demanda del mercado.

  • Capacidad y facilidades de la planta.

  • Puestos laborales que se crean.

Aunque planear la producción se relaciona con
actividades de las distintas áreas funcionales de la
empresa, el punto de partida lo constituye el área de
mercado o sea la estimación de ventas que la empresa
proyecta realizar en un período de tiempo determinado.

La función de planeación de la
producción puede ser muy compleja. Varios factores afectan
esta complejidad, incluyendo el número de productos, el
patrón de demanda y la incertidumbre, el número de
periodos en el horizonte, los procesos alternativos para hacer el
producto, la subcontratación, el tiempo extra y el
inventario.

Ventajas

Planear la producción trae muchas ventajas para
la empresa. Algunas de ellas son:

  • Se define el número de unidades a 
    producir en un período.

  • Se pueden calcular, en forma global, las necesidades
    de mano de obra, materia prima, maquinaria y equipo, con base
    en lo producido en períodos anteriores.

  • Se planea el cumplimiento de los pedidos par las
    fechas estipuladas.

  • Se pueden calcular las compras de materia prima
    teniendo como base las existencias de la materia prima
    necesaria para la producción estimada.

  • Se pueden estimar los recursos económicos
    para financiar la producción.

Tiene por finalidad vigilar que se
logre

  • Disponer de materias primas y demás elementos
    de fabricación, en el momento oportuno y en el lugar
    requerido.

  • Reducir en lo posible, los periodos muertos de la
    maquinaria y de los obreros.

  • Asegurar que los obreros no trabajen en exceso, ni
    que estén inactivos.

Cuando la demanda varia, los niveles de
producción deseados no son obvios, Debe determinarse un
plan de producción, cuantos y cuando fabricar cada
producto. La meta es hacer coincidir la tasa de producción
y la tasa de demanda, para fabricar los productos cuando se
necesitan.

Igual que con los pronósticos, la
producción se planea para diferentes horizontes de tiempo
a través de un enfoque jerárquico. Con el fin de
planear, los negocios y la industria, por lo general identifican
tres tipos de horizontes de planeación estos son:
largo, mediano y corto plazo.

Horizonte de planeación a largo plazo,
algunas veces llamado planeación estratégica, el
cual cubre un horizonte de 1 a varios años en el futuro y
usualmente se actualiza cada año. Es un plan a nivel
corporativo y considera todas las plantas y productos. La entrada
es el pronóstico agregado a largo plazo y la capacidad
real de la planta. Las unidades de medida para los
pronósticos y la capacidad están agregadas, lo mas
probable en dólares o en horas estándar. Las
decisiones se relacionan con la capacidad o los
productos.

Horizonte de planeación a mediano plazo,
se conoce como planeación táctica, horizonte
intermedio que cubre cualquier periodo desde 1 mes a 1 año
con actualizaciones mensuales o trimestrales. Los planes
típicos se hacen para un año con actualizaciones
mensuales. La entrada incluye decisiones sobre capacidad y
productos del plan a largo plazo. De nuevo las unidades de
medidas están agregadas; pero tal vez por línea o
familia de productos y departamentos en la planta. Las decisiones
comunes son cambios en la fuerza de trabajo, maquinas
adicionales, subcontrataciones y tiempo extra.

Horizonte de planeación a corto plazo,
también conocido como planeación operativa,
este plan puede cubrir de un periodo que va de días
(algunas veces horas) a semanas o un mes, con actualizaciones
diarias o semanales. Es común un horizonte de 1 mes con
actualización semanal. Determina el tiempo en que se hace
un producto en particular en una maquina especifica. Las unidades
pueden ser productos específicos; y la capacidad, puede
ser las horas disponibles en una maquina dada. Este plan
determina el tiempo extra y el tiempo sobrante, al igual que la
posibilidad de no satisfacer la demanda.

Toda la planeación esta orientada hacia el
futuro, esto implica que las decisiones presentes determinaran
los resultados futuros. Con frecuencia los tres tipos de
horizontes de planeación se interrelacionan. Existe una
jerarquía entre los tres, en el sentido de que cada etapa
de planeación debe coordinarse con la de arriba o la de
abajo.

En la figura se muestran los tres horizontes de
planeación en una escala de tiempo

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Ejemplo:

Para un horizonte de seis meses, el plan incluye
decisiones de enero a junio. Las decisiones de enero se congelan,
pero las de febrero a junio se completan mas tarde. En enero, el
plan se rehace para febrero a julio. Las decisiones para febrero
pueden diferir de las del plan original, pero se basan en
información actualizada. Debido a que la incertidumbre
crece con la lejanía en el futuro, el horizonte
dinámico permite cambios en periodos posteriores conforme
se construyen los nuevos planes.

En la siguiente tabla se ilustran las decisiones
relativas a la planeación de la producción. Se
observaran, las unidades usadas para definir las decisiones de
producción las cuales pueden variar en el eje de
jerarquía/tiempo.

Decisiones de planeación de la
producción

Partes: 1, 2

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