BANKUSA: Elaboración de pronósticos

BANKUSA: Elaboración de pronósticos

Generalidades del caso

Planteamiento del problema

¿Cuál es el mejor método para pronosticar los datos de llamadas por día del Bank USA y del volumen de averiguaciones del escritorio de ayuda por hora?

PREGUNTA DE LA PARTE (A) DEL CASO:

Con la información de la figura 11.32 ¿qué debe hacer Jenkins para determinar el mejor método o métodos para pronosticar estos datos? (la respuesta a esta pregunta está en las páginas 468-469-470)

Información de series de tiempo sobre datos de volúmenes de llamadas por día del BANKUSA:

Para la elaboración de pronósticos existen varios métodos basados en juicios y cuantitativos. En el método estadístico los modelos de series de tiempos, la suposición es que el pronostico seguirá el mismo patrón de comportamiento en el transcurso del tiempo que en el pasado, mediante un modelo de nivel, de tendencia, estacional o de tendencia estacional. En los modelos causales, la suposición es que el pronóstico depende de manera lineal de uno o más factores predecibles y medibles.

En la elaboración de pronósticos basados en juicios refleja la opinión de expertos al recabar opiniones de personas con gran experiencia y conocimiento en la situación.

En consideración de lo anterior, el mejor método para pronosticar datos depende de una serie de factores ya mencionados como datos disponibles, horizontes de tiempo, presencia y ausencia de tendencias y estacionalidades, experiencia y el conocimiento de quien hace el pronóstico. En ese sentido, para que Jenkins determine el mejor método para desarrollar un pronóstico práctico debe tomar en cuenta los siguientes pasos:

• 1. Entender el propósito del pronóstico

La necesidad de pronosticar es para tomar decisiones operativas y estratégicas.
Es decir, los pronósticos son un verdadero instrumento que las gerencias
deben utilizar para las mejores prácticas en la administración
de operaciones.

• 2. Elegir el método para la elaboración del pronóstico que mejor se ajuste al caso y el nivel de experiencia en este campo:

A) Método estadístico

• Series de tiempo como: promedio móvil ponderado; suavización exponencial (simple, doble)

• Método de regresión como: lineal, simple.

B) Método basados en juicios

• Método Delphi

• Encuestas

• 3. Tomar en consideración la disponibilidad de datos

El modelo que se elija requiere que se utilicen datos del pasado para obtener estimaciones de parámetros del modelo. Para obtener estimaciones exactas se requieren datos suficientes y confiables.

• 4. Validar el modelo

Los pronósticos futuros pueden no ser tan exactos como aquellos para los datos pasados. Por tanto, antes de confiar absolutamente en las predicciones futuras, se debe intentar validad el modelo. La forma más firme y segura para ganar confianza es controlando el funcionamiento del modelo durante cierto números de período futuro, esto implica esperar a que ocurran el hecho real. Otra opción sería, usar una parte de los datos pasados y probarlos con distintos modelos. El mejor modelo seleccionado, se puede ver invalidado al comparar sus pronósticos con las demandas reales en la parte restante no utilizada de los datos. Cuanto más cercano hayan estados los pronósticos del modelo a los datos reales, más confianza genera el modelo a la hora de pronosticar datos.

• 5. Pronosticar al corto o largo plazo

Seleccionado el modelo y estimado los parámetros, puede hacer pronósticos de corto y largo plazo. Los pronósticos de corto plazo se centran en cuestiones operacionales. Por ejemplo: ¿cuál es el pronóstico del volumen de averiguaciones del escritorio en BANKUSA para los días 11 al 15? Los pronósticos de largo alcance se centran en decisiones estratégicas. Por ejemplo: ¿Continuará el crecimiento de llamadas de servicios de inversión en BANKUSA lo suficiente en el futuro para garantizar la apertura de otra oficina de servicio al cliente interno y externo?

• 6. Revisar y actualizar el modelo.

Desarrollado y validad el modelo para establecer confianza en el corto o largo plazo, debe controlar el funcionamiento del modelo comparándolo con los datos reales. Si los errores de pronósticos son demasiados grandes, deben determinar cuándo sería provechoso cambiar o actualizar el modelo seleccionado. En consideración, el modelo de rastreo que se utiliza con más frecuencia es el cálculo del error del pronóstico acumulativo dividido entre el valor de desviación absoluta media (MAD) en ese punto en el tiempo, o sea:

Rastrear señales entre más menos 4 indica que el pronóstico se desempeña en forma adecuada. Los valores fuera de ese margen indican que se debe reevaluar el modelo empleado.

PREGUNTA DE LA PARTE (B) DEL CASO:

• 1) ¿Qué métodos para la elaboración de pronósticos debemos adoptar?

Para la elaboración de pronóstico se debe adoptar el método estadístico de series de tiempo. Es importante anotar que el método promedio móvil simple, todos los datos tienen el mismo peso, lo cual no es lo más deseable, pues se necesita poner más peso en observaciones recientes que a observaciones antiguas según lo indica el promedio móvil ponderado como el modelo adoptado en este caso.

La información estadística no siempre es suficiente, en cualquier modelo cuantitativo la experiencia y el criterio de experto, son importantes a la hora de analizar datos históricos y elaboración de pronósticos.

• 2) ¿Cuál es el pronóstico para cada día de la siguiente semana (es decir, días 11 al 15)?

Para determinar el Promedio móvil ponderado, en primera instancia se determina el peso que le corresponde a cada semana de la siguiente manera: Se toma el total semanal y se divide entre el total de llamadas de ambas semanas:

De tal manera que, el pronóstico promedio móvil ponderado para cada día de la siguiente semana (es decir, días 11 al 15) corresponde:

Nótese que en este cuadro comparativo del Promedio Móvil Simple y el Promedio Móvil Ponderado, los pronósticos son casi idénticos a los datos reales ya que existe poca variación de datos en la serie de tiempos según la tabla de ingreso de llamadas telefónicas.

• 3) ¿Cómo se podrían utilizar estos pronósticos para conducir la planeación y programación de personal?

Al principio de comentó que la necesidad de pronosticar es para llegar a tomar decisiones operativas y estratégicas, y este es precisamente el momento en que pronósticos buscan conducir planeación y programación del personal en la administración del tiempo y el trabajo asignado en este caso.

Los datos que surgen de los pronósticos indican que los días 11 y 12 corresponden a días con mayor volumen de trabajo. Si en estos días se concentra una gran cantidad de trabajo, Jenkins puede pensar en dos opciones:

• La primera opción es concentrar o trasladar trabajadores a los tiempos durante 9:30 a 10:00 am y de 4:00 a 4:30 pm y poder atender sin dificultad el volumen de llamadas telefónicas que surgen durante ese momento por semana.

• La segunda opción sería eliminar los tiempos fuera de rango mencionados en la primera opción y concentra al personal en los tiempos claves 9:30 a 10:00 am y de 4:00 a 4:30 pm.

La disponibilidad de personal en las horas de mayor concentración de llamadas permiten una mejor administración del tiempo, disminución de costos por reducción de tiempos de espera, mayor atención de llamadas, y un mejor servicio al cliente interno y externo.

Autor:

Anónimo

Universidad Latinoamericana de Ciencia y Tecnología – ULACIT

CARRERA : Maestría en Administración de Empresas

CURSO : Gerencia de Producción y Operaciones

CASO : BANKUSA: Elaboración de pronósticos

PROFESOR : Dr. Saúl Núñez