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Planeación y Control de la Producción (PCP) - Pronósticos

Enviado por ivan_escalona



Indice
1. Pronostico
2. Problemario de Inventarios
3. Glosario de PCP
4. Exámenes de Planeación y Control de la Producción 1 - IPN
5. Súper Vínculos WEB – Ingeniería Industrial

1. Pronostico.

Es una serie de datos que en base a una serie de estudios determinan la demanda en un futuro de un determinado producto.
1.- ¿Qué significa pronosticar?
Es predecir el futuro a partir de algunos indicios
2.- ¿Qué es un pronóstico?
Es una inferencia a partir de ciertos datos
3.- ¿Cómo se define el pronóstico?
Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependerá de los cambios en las variables externas al sistema de producción.
4.- ¿Cuáles son los antecedentes de los pronósticos?
Tuvieron su origen en aspectos informales de la vida cotidiana. En otras épocas los Reyes, los Políticos y personas adineradas acudían a los clarividentes para que les comentaran acerca de sus vidas en el futuro. Al paso del tiempo estas ideas las adoptan los comerciantes y empresarios y se fue formalizando poco a poco para el concepto de los pronósticos hasta llegar a la que hoy se conoce como un importante tema.
5.- ¿Dónde se utilizan las técnicas de pronósticos en una empresa para determinar la demanda?
Estas técnicas se utilizan en empresas para determinar la demanda futura de sus productos, y en base a esto planear y controlar la cantidad de productos que deberá producir.
6.- ¿Cuándo una empresa está en condiciones de optimizar?
Cuando una empresa determina la demanda futura de sus pronósticos, esta en condiciones de optimizar el uso de todos sus recursos, lograr su objetivos y satisfacer la demanda de sus clientes oportunamente.
7.- ¿Quién utiliza las técnicas de pronósticos?
Personal especializado y adscritos a las áreas de producción y mercadotecnia de las productoras o bienes .
8.- ¿Cuál es la validez de un pronóstico?
No es la verdad absoluta respecto a algún evento en el futuro, un pronóstico solo es una aproximación a la realidad entre más se acerque a ella mejor será.
9.- En una Sistema de producción se presentan 2 grupos de problemas
a)Probabilidad de diseño
b)Probabilidad de la planeación
10.- ¿Cómo se agrupan las técnicas de pronósticos que utilizan en la actualidad?

  • Cualitativas
  • Cuantitativas
  • Combinación de ambas

2. Problemario de Inventarios

TÉCNICA No. 1 PROMEDIO MÓVIL SIMPLE (PMS)
Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas para el siguiente periodo exclusivamente, como su nombre lo indica es un promedio que se obtiene n datos; para definir en forma práctica cuál será el mejor resultado, se deberá tomar en cuenta el de menor error al cuadrado < (D-P)2.
Estos n datos están en función de cómo queramos promediar u obtener resultados, con menor o mayor exactitud; n puede valores comprendidos entre 2,3,4,5....etc. en la práctica es recomendable utilizar bloques de información que en promedio tengan 10 ó mas datos, lo cual no permitirá una mejor interpretación o visión del comportamiento de ese producto o pronóstico.

Ejemplo:
La empresa Barcel S.A. de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas (o de la demanda ) para uno de sus productos de mayor demanda en el mercado se le conoce como "chicharrones Barcel ", este pronóstico de la demanda si requiere para el mes de octubre de 2003, para lo cual se debe considerar que n= 2, 3, 4. sabiendo que los últimos meses el área de mercadotecnia ha registrado la int. histórica que se indica en la siguiente en la siguiente tabla

Cuando n= 2

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

(D-P)2

Enero

30

-

-

-

Febrero

35

-

-

-

Marzo

28

32.5

-4.5

20.25

Abril

20

31.5

-11.5

132.25

Mayo

25

24

1

1

Junio

30

22.5

7.5

56.25

Julio

35

27.5

7.5

56.25

Agosto

40

32.5

7.5

56.25

Septiembre

50

37.5

12.5

156.25

Octubre

¿?

45

S = 478.5

Cuando n= 3

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

(D-P)2

Enero

30

-

-

-

Febrero

35

-

-

-

Marzo

28

-

-

-

Abril

20

31

-11

121

Mayo

25

27.66

-2.66

7.07

Junio

30

24.33

5.66

32.14

Julio

35

25

10

100

Agosto

40

30

10

100

Septiembre

50

35

15

225

Octubre

¿?

41.66

S 585.21

Cuando n= 4

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

(D-P)2

Enero

30

-

-

-

Febrero

35

-

-

-

Marzo

28

-

-

-

Abril

20

-

-

-

Mayo

25

28.25

-3.25

10.56

Junio

30

27

3

9

Julio

35

25.75

9.25

85.56

Agosto

40

27.5

12.5

156.25

Septiembre

50

32.5

17.5

306.25

Octubre

¿?

38.75

S 567.62

Nota: En base a esta técnica podemos decir en conclusión que el mejor pronóstico es de 45 unidades porque (D-P)2 es menor con respecto a los otros datos.

Tarea:
La empresa Alfa fabricante de conexiones de plástico, desea estimar la demanda de uno de estos productos que se llama codo de 90°x 25mm. Esto es para el mes de marzo de 2003 p/ lo cual cuenta con la información histórica que se indica. Para efectuar los cálculos se debe considerar que n=2,3,4. A partir del mejor pronóstico indique si la producción de codos de 90°x 25mm crece o decrece y en consecuencia indique que acciones.

Cuando n= 2

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

(D-P)2

Noviembre

10

-

-

-

Diciembre

20

-

-

-

Enero

20

15

5

25

Febrero

30

20

10

100

Marzo

32

25

7

49

Abril

27

31

-4

16

Mayo

18

29.5

-11.5

132.25

Junio

30

22.5

7.5

56.25

Julio

25

24

1

1

Agosto

22

27.5

-5.5

30.28

Septiembre

15

23.5

-8.5

72.25

Octubre

17

18.5

-1.5

2.25

Noviembre

16

16

0

0

Diciembre

20

16.5

3.5

12.85

Enero

18

18

0

0

Febrero

20

19

1

1

Marzo

¿?

19

S 497.5

Cuando n= 3

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

(D-P)2

Noviembre

10

-

-

-

Diciembre

20

-

-

-

Enero

20

-

-

-

Febrero

30

16.67

13.33

177.6389

Marzo

32

23.34

8.66

74.9956

Abril

27

27.34

-0.34

0.1156

Mayo

18

29.67

11.67

136.1889

Junio

30

25.67

4.33

18.7489

Julio

25

25

0

0

Agosto

22

24.34

2.34

5.4756

Septiembre

15

25.67

-10.67

113.8489

Octubre

17

20.67

-.367

13.4687

Noviembre

16

18

-2

4

Diciembre

20

16

4

16

Enero

18

17.67

0.33

.1089

Febrero

20

18

2

4

Marzo

¿?

11.34

S 564.6402

Cuando n= 4

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

(D-P)2

Noviembre

10

-

-

-

Diciembre

20

-

-

-

Enero

20

-

-

-

Febrero

30

-

-

-

Marzo

32

20

12

144

Abril

27

25.5

1.5

2.25

Mayo

18

27.25

-9.25

85.5625

Junio

30

26.75

3.25

10.5625

Julio

25

25

-1.75

3.0625

Agosto

22

23.75

-3

9

Septiembre

15

23

-8.75

76.5625

Octubre

17

19.75

-6

36

Noviembre

16

17.5

-3.75

14.0625

Diciembre

20

17

2.5

6.25

Enero

18

17.75

1

1

Febrero

20

18.5

2.25

5.0625

Marzo

¿?

S 393.375

En conclusión, el mejor pronóstico es de 18.5 unidades porque (D-P)2 es menor con respecto a los otros datos.

TÉCNICA No. 2 PROMEDIO MÓVIL DOBLE (PMD)
Ésta es otra técnica cuantitativa que sirve para calcular el pronóstico de la demanda o de las ventas para periodos futuros, para su aplicación y cálculos es recomendable seguir el procedimiento que se indica.
Procedimiento:

  • Se calcula el PMS, considerándose el conjunto de datos y los valores asignados para n
  • Se determina el mejor pronóstico con antecedente en le menor error al cuadrado < (D-P)2 .
  • Se calcula el promedio móvil doble
  • Se calculan los valores correspondientes a:

a = 2(PMS) – PMD
b = n/n-1 (PMS – PMD)

  • Se calcula el pronóstico para el periodo deseado, mediante la siguiente expresión:

y = a + b(x)
donde
y = pronóstico deseado o buscado
x = el periodo en el que se desea el pronóstico

Ejemplo:
Con los datos obtenidos en el problema anterior, se desea calcular los pronósticos de ventas para los meses de Noviembre, Diciembre y Enero. Estos cálculos se deberán obtener mediante PMD.

Paso 3
Cuando n= 4


Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

Enero

30

-

-

Febrero

35

-

-

Marzo

28

32.5

-

Abril

20

31.5

-

Mayo

25

24.0

32

Junio

30

22.5

27.75

Julio

35

27.5

23.25

Agosto

40

32.5

25

Septiembre

50

37.5

30

Octubre

¿?

 

Paso 4
a = 2(PMS) – PMD
a = 2 (37.50) – 30 = 45
a = 45
b = n/n-1 (PMS – PMD)
b = 15
Paso 5
ynov = a + b(x) = 45+15 (2) = 75 unidades
ydic = a + b(x) = 45+15 (3) = 90 unidades
yene = a + b(x) = 45+15 (4) = 105 unidades

Graficar
Tarea:
Cocinas Integrales Mexicanas S.A desea calcular el pronóstico de venta para una cocina "NOVA", el pronóstico se requiere para el año 2003, así mismo, se estima conveniente asignar a n valores de 3, 4 y 5, además se tienen datos históricos de ventas de los últimos 9 años, el calculo del pronóstico se deben obtener mediante PDM.

Cuando n= 3

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

(D-P)2

1984

20

1985

25

1986

28

1987

30

1988

31

1989

32

1990

38

1991

41

1992

45

1993

40

1994

38

1995

42

1996

46

1997

30

1998

38

1999

40

2000

38

Cuando n= 4

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

(D-P)2

1984

20

1985

25

1986

28

1987

30

1988

31

1989

32

1990

38

1991

41

1992

45

1993

40

1994

38

1995

42

1996

46

1997

30

1998

38

1999

40

2000

38

Cuando n= 5

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

(D-P)2

1984

20

1985

25

1986

28

1987

30

1988

31

1989

32

1990

38

1991

41

1992

45

1993

40

1994

38

1995

42

1996

46

1997

30

1998

38

1999

40

2000

38

TÉCNICA No. 3 AJUSTE EXPONENCIAL SIMPLE (AES)
Nos permite calcular los pronósticos de las ventas de la demanda para el siguiente periodo únicamente, la aproximación exponencial. Es una ponderación o valor de ajuste con cierto grado de error, que se puede estimar o determinar al emitir un pronóstico, este valor de ajuste fluctúa en ( 0.1 y 1). Si el valor de ponderación es pequeño el deslizamiento o ajuste será gradual y mínimo. Para asignar el valor de ajuste o de ponderación (a ) se debe tener en cuente lo siguiente:

  • La demanda en condiciones de estabilidad a = 0.1, 0.2 y 0.3
  • La demanda en condiciones de estabilidad promedio
  • La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos a = 0.7, 0.8 y 0.9.

Ejemplo:
PHP es una empresa que se dedica a la fabricación de artículos higiénicos, el gerente de mercadotecnia está interesado en conocer el pronóstico de ventas para l mes de octubre del 2003, su exigencia le conduce a utilizar factores de conderación para a = 0.1, 0.2 y 0.3. para lo cual se cuenta con la siguiente información histórica que se indica a continuación. El cálculo del pronóstico deseado se deberá obtener por AES.

para a = 0.1

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

a (D-P)

P´ = P + a (D-P)

(D-P)2

Mayo

100

100

0

0

100

0

Junio

120

100

20

2

102

400

Julio

130

102

28

2.8

104.8

784

Agosto

120

104.8

152

1.52

106.32

231.04

Septiembre

140

106.32

37.68

3.36

109.68

1134.34

Octubre

¿?

109.68

S 2549.38

para a = 0.2

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

a (D-P)

P´ = P + a (D-P)

(D-P)2

Mayo

100

100

0

0

100

0

Junio

120

100

20

4

104

400

Julio

130

104

26

5.2

109.2

76

Agosto

120

109.2

10.8

2.16

111.36

116.64

Septiembre

140

11.36

28.64

5.72

117.08

820.24

Octubre

¿?

117.88

S 2012.88

para a = 0.3

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

a (D-P)

P´ = P + a (D-P)

(D-P)2

Mayo

100

100

0

0

100

0

Junio

120

100

20

6

106

400

Julio

130

106

24

7.2

113.2

576

Agosto

120

113.2

6.8

2.04

115.24

46.24

Septiembre

140

115.24

24.76

7.42

122.66

613.05

Octubre

¿?

122.66

Tarea
Con los siguientes datos calcule el pronóstico de ventas o de la demanda para el periodo 9, considere factores de ajuste 0.3 y 0.5; los datos históricos de ventas así como los periodos se indican a continuación:

para a = 0.3

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

a (D-P)

P´ = P + a (D-P)

(D-P)2

3

4

5

6

7

8

9

para a = 0.5

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

a (D-P)

P´ = P + a (D-P)

(D-P)2

3

16

16

0

0

0

0

4

18

16

2

1

4

4

5

20

17

3

1.5

9

9

6

12

18.5

-6.5

-3.25

42.25

42.25

7

16

15.25

.75

.37

.56

.5625

8

20

15.62

4.38

2.18

19.18

19.1844

9

17.8

S 74.996

TÉCNICA No. 4 AJUSTE EXPONENCIAL DOBLE (AED)

Técnica cuantitativa que permite calcular los pronósticos de la demanda para periodos futuros, teniendo como antecedente datos históricos en cuanto a periodos y demanda. Para implementar esta técnica o método a la solución de problemas de pronósticos de la demanda, se recomienda seguir el procedimiento:

  1. Se calcula el pronóstico mediante el ajuste exponencial simple, teniendo en cuenta los valores del factor del ajuste.
  2. Se selecciona el mejor pronóstico obtenido en el paso anterior, teniendo en cuenta el menor error < (D-P)2
  3. Con los resultados obtenidos en el paso anterior, se calcula al Ajuste Exponencial Doble.

    a = 2(AES) – AED
    b = a /a -1 (AES – AED)

  4. Con los datos anteriores se calcula los siguientes parámetros
  5. Calcular el pronóstico final

y = a + b(x)
donde
y = pronóstico deseado o buscado (final).
x = el periodo en el que se desea el pronóstico.

Ejemplo:
Chocolates "Tin larín" S.A, esta interesada en conocer el pronóstico de ventas o de la demanda para el primer trimestre del año 2003, para lo cual usará AED, considerándose 3 factores de ajuste: 0.2, 0.25 Y 0.35. La demanda está expresada en miles. Tanto el gerente de mercado como el de producción de la empresa están interesados en ver gráficamente el comportamiento de la demanda de este producto a través de:

  • Datos o reg. históricos
  • El mejor pronóstico obtenido por AES
  • El mejor pronóstico obtenido por AED
  • Los resultados obtenidos para el primer trimestre del año del 2003-02-23

para a = 0.2

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

a (D-P)

P´ = P + a (D-P)

(D-P)2

Junio

150

150

0

0

150

0

Julio

180

150

30

6

156

900

Agosto

200

156

44

8.8

164.8

1936

Septiembre

120

164.8

-44.8

-8.96

155.84

2007.04

Octubre

140

155.84

-15.84

-3.10

152.67

250.9

152.67

S 5093.95

para a = 0.25

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

a (D-P)

P´ = P + a (D-P)

(D-P)2

Junio

150

150

0

0

150

0

Julio

180

350

30

7.5

157.5

900

Agosto

200

157.5

42.5

10.62

168.12

1806.25

Septiembre

120

168.12

-48.125

-12.03

156.09

2316.02

Octubre

140

156.09

-16.09

-4.02

152.07

259.0

152.07

S 5281.25

para a = 0.36

Periodos Mensuales

Demanda (D)

Pronósticos (P)

(D-P)

a (D-P)

P´ = P + a (D-P)

(D-P)2

Junio

150

Julio

180

Agosto

200

Septiembre

120

Octubre

140

Técnica 5: Mínimos Cuadrados
Esta es otra técnica de tipo cuantitativo que permite el cálculo de los pronósticos para períodos futuros, para lo cual requiere de registros históricos que sean consistentes, reales y precisos.
Esta técnica como su nombre lo indica se trata de sacar el total de las desviaciones elevadas al cuadrado a un valor mínimo: su objetivo es determinar los coeficientes a y b, que son conocidos como coeficientes de regresión, donde x es la variable independiente (tiempo), y es la variable dependiente (pronóstico de la demanda).
En la práctica se pueden utilizar dos métodos para calcular los pronósticos a través de mínimos cuadrados: Fórmula general y Métodos simplificado.

  1. Para aplicar este método en el cálculo de pronósticos de la demanda, se deben tener en cuenta las siguientes expresiones matemáticas:

    donde:

    n = tamaño de la muestra o el número de períodos

    x = período en el que se desea el pronóstico

    y = el pronóstico

  2. FÓRMULA GENERAL
  3. MÉTODO SIMPLIFICADO (PARES Y NONES)

El método simplificado como su nombre lo indica, en la práctica es más simple y se llega al resultado de forma más rápida. Las expresiones a usar son:

donde:

n = tamaño de la muestra o el número de períodos

x = período en el que se desea el pronóstico

y = el pronóstico

¿Cuándo será par y cuando será non?
Pares: Debemos entender por pares el numero de períodos expresados de dos en dos (2, 4, 6, 8...)
Nones: Es cuando los períodos considerados en los cálculos son impares (1, 3, 5, 7, 9...)

Ejemplo:
Panasonic, empresa internacional en su área de pilas desechables, desea calcular el pronóstico de ventas para el año 2003, teniendo como antecedentes los datos que se muestran en la tabla. El cálculo del pronóstico se deberá emitir mediante la formula general y corroborarse con el método simplificado que corresponda.

  1. Períodos

    Ventas (miles)

    x

    xy

    x2

    1990

    85

    1

    85

    1

    1991

    89

    2

    178

    4

    1992

    92

    3

    276

    9

    1993

    95

    4

    380

    16

    1994

    93

    5

    465

    25

    1995

    98

    6

    588

    36

    Σ

    552

    21

    1972

    91

    Cálculo del pronóstico

    x son los períodos desde el primer dato histórico hasta el pronóstico a calcular

  2. Solución por Fórmula General
  3. Solución por Método Simplificado

Pares porque el número de períodos es par (6)

Períodos

Ventas (miles)

x

xy

x2

1990

85

-5

-425

25

1991

89

-3

-267

9

1992

92

-1

-92

1

0

0

0

1993

95

1

95

1

1994

93

3

279

9

1995

98

5

40

25

Σ

552

0

80

70

NOTA: A x se le asignan valore impares por que es un problema par.

*los períodos se cuentan a partir de 1993 con números consecutivos impares de los asignados a x en un principio hasta llegar a 2003:

96-7

2000-15

97-9

2001-17

98-11

2002-19

99-13

2003-21

Sabritas S.A de C.V. desea elaborar el pronóstico de ventas para uno de sus productos en el año 2003 y en torno a éste resultado, se hará la planeación de los recursos a utilizar en el sistema; para lo cual cuenta con el volumen de ventas anuales que se indican en la siguiente tabla.

El cálculo de éste pronóstico se deberá hacer a través de Fórmula General y Método Simplificado.

  1. Períodos

    Ventas (miles)

    x

    xy

    x2

    1987

    120

    1

    120

    1

    1988

    121

    2

    242

    4

    1989

    117

    3

    351

    9

    1990

    118

    4

    472

    16

    1991

    124

    5

    620

    25

    1992

    125

    6

    750

    36

    1993

    120

    7

    840

    49

    1994

    118

    8

    944

    64

    1995

    130

    9

    1170

    81

    å

    1093

    45

    5509

    285

     

    Cálculo del pronóstico

  2. Solución por Fórmula General
  3. Solución por Método Simplificado

Nones porque el número de períodos es impar (9)

Períodos

Ventas (miles)

x

xy

x2

1987

120

-4

-480

16

1988

121

-3

-363

9

1989

117

-2

-234

4

1990

118

-1

-118

1

1991

124

0

0

0

1992

125

1

125

1

1993

120

2

240

4

1994

118

3

354

9

1995

130

4

520

16

Σ

1093

0

44

60

NOTA: A x se le asignan valores consecutivos

*los períodos se cuentan a partir de 1992 con números consecutivos de los asignados a x en un principio hasta llegar a 2003:

96-5

2000-9

97-6

2001-10

98-7

2002-11

99-8

2003-12

 

TÉCNICA 6: ÍNDICES DE ESTACIONALIDAD
Esta técnica sirve para calcular el pronóstico de ventas cuando existe estacionalidad o ciclos y también se utiliza cuando en cada período existen diferencias de ventas muy marcadas, razón por la cual se hace necesario calcular un índice que nos permitirá un ajuste por cada período.
El concepto de Índice de Estacionalidad se explicará con más detalle a partir del siguiente problema:

Ejemplo:
Teniendo como referencia la información histórica que se indica en la siguiente tabla, determine el pronóstico para el año 2003 y ajústelo mediante índices de estacionalidad.

Períodos

(anuales)

B I M E S T R E S

Total

1o

2o

3o

4o

5o

1991

80

120

130

100

90

120

640

1992

55

140

140

105

95

125

660

1993

84

160

150

105

94

125

718

1994

83

170

155

110

93

130

741

1995

81

175

160

100

92

140

748

å

383

765

735

520

464

640

3507

Solución:

  1. Hacer sumatorias horizontales y verticales en su caso.

     

  2. Calcular los promedios por bimestre (en este caso)

  3. Cálculo del promedio total

  4. Cálculo de los indices de estacionalidad

    Períodos

    Ventas

    x

    xy

    x2

    1991

    640

    1

    640

    1

    1992

    660

    2

    1320

    4

    1993

    718

    3

    2154

    9

    1994

    741

    4

    2964

    16

    1995

    748

    5

    3740

    25

    Σ

    3507

    15

    10818

    55

     

    Cálculo del pronóstico

  5. Calcular el pronóstico para el año 2003

  6. Calcular el pronóstico promedio
  7. Ajuste del pronóstico bimestral por los IE

Períodos

(anuales)

B I M E S T R E S

1o

2o

3o

4o

5o

IE

0.665

1.308

1.257

0.889

0.793

1.094

Pronostico

Promedio

166.40

166.40

166.40

166.40

166.40

166.40

Pronóstico

Bimestral ajustado por IE

108.992

217.651

209.164

147.929

131.955

182.04

3. Glosario de PCP

Ingeniería Industrial: Consiste en todas las actividades de control de ingeniería y administración que no se pueden designar claramente como funciones de otras ingenierías o de contabilidad. Incluye un cambio de variedad de tareas establecidas con el propósito de diseñar, establecer y mantener los sistemas administrativos para una eficiente operación.
Planeación. Es un proceso racional que busca prever posibilidades o condiciones futuras y tomar una serie de decisiones para llegar a ellas. Requiere del establecimiento de objetivos y políticas, así como la fijación de programas y la determinación de métodos específicos.
Producción.- Son los bienes y servicios producidos para ser usados fuera de la programación que se entregan al mercado o al sector de la sociedad, geográfico o de la economía al cual se sirve y que pretenden lograr directamente la finalidad de la organización.
Control.- Comprobación, verificación, fiscalización, examen, registro, inspección, preponderancia, dominio, mando, poder. Quien controla una cosa.
Mercado.- Conjunto de grupos de compra venta. Lugar o edificio público destinado al comercio. Conjunto de consumidores y productores de un artículo o línea de artículos.
Elementos del mercado.-

  • Lugar
  • Proveedores
  • Empresas
  • Compradores
  • Dinero
  • Productos
  • Bienes y/o servicios

Sistema.-
Conjunto de elementos que intervienen entre sí para lograr un fin específico.
Sistema productivo.-
Entrada, insumo, salida (bien y o servicio)
Enfoque sistemático.-
Nos permite visualizar, diagnosticar posibles soluciones a problemas.
Demanda.-
Es la cantidad de productos, bienes y o servicios que se requieren por parte de los consumidores.
Pronosticar.-
Es predecir el futuro a partir de algunos indicios.
Pronóstico.-
Es una técnica que permite predecir lo que ocurrirá en el futuro. El pronóstico dependerá de los cambios en las variables externas al sistema de producción.
Técnicas de pronósticos.

  • Cualitativas
  • Cuantitativas
  • Combinación de ambas

Empresa.-
Empresa es un termino nada fácil de definir, ya que a este concepto de le dan diferentes enfoques (económico, jurídico, filosófico, social, etc.). En su más simple acepción significa la acción de emprender una cosa con un riesgo implícito.
Es necesario analizar algunas de las definiciones más trascendentes de la empresa, con el propósito de emitir una definición con un enfoque administrativo:
Anthony Jay: Institución para el empleo eficaz de los recursos mediante un gobierno (junta directiva), para mantener y aumentar la riqueza de los accionistas y proporcionarle seguridad y prosperidad a los empleados.
Modo de producción.- Es una etapa del desarrollo histórico de la humanidad. Cada etapa se conforma por las relaciones de producción y distribución que se establecen entre los grupos humanos. Adicionalmente el modo de producción también integra el grado de desarrollo en el que se encuentran el trabajo y los medios de producción.
Producto.- Se entiende por producto a todo los bienes y servicios que aparecen como resultado de la actividad económica.
Demanda.- Es la cantidad de bienes que los consumidores desean y pueden comprar en el mercado a un precio dado y un periodo de tiempo determinado
Oferta.- Es la cantidad de mercancías o servicios que entran en le mercado a un precio dado y en periodo de determinado tiempo.

4. Exámenes de Planeación y Control de la Producción 1 - IPN

DEPARTAMENTO DE CIENCIAS DE LA INGENIERÍA
ACADEMIAS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES – INGENIERÍA INDUSTRIAL
1. La compañía confecciones modernas, a través de su departamento de PCP desea estimar su pronóstico de la demanda para el año 1998 a través de varias técnicas y poder escoger el más conveniente. La información con que se cuenta es la siguiente:
demanda de
vestidos de T R I M E S T R E S
noche
1º 2º 3º 4º TOTAL
1990 90 46 88 49 273
1991 111 60 114 64 349
1992 132 74 148 86 440
1993 142 68 181 94 485
1994 142 79 195 106 522
Las técnicas a considerar son:

  1. Promedio móvil ajustado por tendencia para n = 2
  2. Aproximación exponencial ajustada por tendencia para L = 0.4
  3. series de tiempo a través de la ecuación de la recta

¿Cuál técnica escogería y porqué?
2.- Con la técnica seleccionada, calcule el pronóstico para el tercer trimestre del año 2000. De acuerdo a los índices obtenidos analice los resultados y haga un comentario explicativo.
3.- Determine la correlación de la ecuación de la recta.
¿Cómo sabemos que hay una buena relación entre las variables y acuerdo al producto que manejamos cuál podría ser el factor a relacionar?

Con los siguientes datos

  1. 500
  2. 450
  3. 600
  4. 650
  5. 700

Departamento De Ciencias De La Ingeniería
Academias de investigación de operaciones – ingeniería industrial
Planeación y control de la producción I
1. OSRAM compañía dedicada a la fabricación de focos ha observado que en los últimos años han disminuido las ventas de focos de 150 Watts de acuerdo con la siguiente información.

Año 1991 1992 1993 1994 1995 1996

Ventas 228.8 158.9 176.4 165.1 145.6 130.3

El director de la compañía desea estimar el pronóstico de la demanda para 1998 con objeto de ver si se justifica o no seguirlo produciendo, para lo cual debe elegir entre las siguientes técnicas.

  1. Promedio móvil con n = 2
  2. Aproximación exponencial con a = ½

2.- Una empresa fabricante de cosméticos desea saber si existe correlación entre gastos publicitarios y sus ventas, si se cuenta con la siguiente información, además de pronosticar las ventas para 1997, si se invertirán $ 7000.00 en publicidad.

Año 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996
Ventas 385 577 685 731 769 923 1154
(miles $)
Gastos 1.5 2.6 3.6 3.8 4.3 5.0 5.8
Publicitarios

3.- La empresa Prentice may Internacional desea conocer el pronóstico bimestral para 1998 utilizando la técnica de mínimos cuadrados.

Mes

1994

1995

1996

ENERO

19

25

30

FEBRERO

20

24

29

MARZO

21

23

28

ABRIL

22

22

27

MAYO

23

21

26

JUNIO

22

20

25

JULIO

21

21

26

AGOSTO

20

22

27

SEPTIEMBRE

19

23

28

OCTUBRE

18

24

29

NOVIEMBRE

24

25

30

DICIEMBRE

21

22

28

NOTA: EN TODOS LOS EJERCICIOS, GRAFÍQUE Y EMITA SUS COMENTARIOS

1. De acuerdo con la opinión de algunos directivos de "la granada S.A." las ventas de vestidos para dama tipo junior están relacionados con las ventas de Zapatillas de la marca Nine West. Si es cierta dicha relación se incrementará la producción para otoño e invierno por considerarlas altas en ventas. Utilice la técnica correspondiente para conocer si dicha relación es buena.

AÑO

Venta de Vestidos

Ventas de Zapatillas

1989

1350

955

1990

1390

960

1991

1448

970

1992

1500

1005

1993

1550

1025

1994

1623

1100

2. La Empresa la manzana S.A., ha proporcionado sus ventas reales correspondientes al año 1995 y desea calcular sus ventas para el segundo semestre de 1996. Utilizando la técnica de aproximación exponencial, con factores de ponderación de un 30 y 50%. La información complementaria es la siguiente:

Periodo

Ventas Reales

J

960

A

970

S

950

O

935

N

926

D

943

3. La empresa www.monografias.com desea conocer el pronóstico mensual para 1997 utilizando la técnica de mínimos cuadrados (índices estaciones)

AÑO

ENERO

FEB

MARZO

ABRIL

MAYO

JUNIO

JULIO

AGO

SEPT.

OCT

NOV-

DIC

1991

23

21

20

24

22

25

20

26

25

28

27

30

1992

26

21

22

20

24

22

25

26

26

20

27

30

1993

19

22

23

26

21

24

24

25

28

21

25

21

Nota: En Todos Los Ejercicios, Grafíque Y Emita Sus Comentarios

5. Súper Vínculos WEB – Ingeniería Industrial

  • La enseñanza de la ingeniería frente a la privatización

http://www.monografias.com/trabajos12/pedense/pedense.shtml

  • Definición de Filosofía

http://www.monografias.com/trabajos12/wfiloso/wfiloso.shtml

  • Recensión del Libro Didáctica Magna

http://www.monografias.com/trabajos12/wpedag/wpedag.shtml

  • Ingeniería de métodos

http://www.monografias.com/trabajos12/ingdemet/ingdemet.shtml

  • Ingeniería de Medición

http://www.monografias.com/trabajos12/medtrab/medtrab.shtml

  • Control de Calidad

http://www.monografias.com/trabajos11/primdep/primdep.shtml

  • Investigación de mercados

http://www.monografias.com/trabajos11/invmerc/invmerc.shtml

  • Análisis Sistemático de la Producción 1

http://www.monografias.com/trabajos12/andeprod/andeprod.shtml

  • Aplicaciones del tiempo estándar en la Tutsi

http://www.monografias.com/trabajos12/ingdemeti/ingdemeti.shtml

  • Átomo

http://www.monografias.com/trabajos12/atomo/atomo.shtml

  • Entender el Mundo de Hoy

http://www.monografias.com/trabajos12/entenmun/entenmun.shtml

  • Gráficos de Control de Shewhart

http://www.monografias.com/trabajos12/concalgra/concalgra.shtml

  • Distribución de Planta

http://www.monografias.com/trabajos12/distpla/distpla.shtml

  • Mecánica Clásica

http://www.monografias.com/trabajos12/henerg/henerg.shtml

  • UPIICSA

http://www.monografias.com/trabajos12/hlaunid/hlaunid.shtml

  • Prácticas de Mecánica

http://www.monografias.com/trabajos12/pruemec/pruemec.shtml

  • Mecánica Clásica - Movimiento unidimensional

http://www.monografias.com/trabajos12/moviunid/moviunid.shtml

  • Glaxosmithkline - Aplicación de los resultados del Tiempo Estándar

http://www.monografias.com/trabajos12/immuestr/immuestr.shtml

  • Biología

http://www.monografias.com/trabajos12/biolo/biolo.shtml

  • Exámenes de Álgebra Lineal

http://www.monografias.com/trabajos12/exal/exal.shtml

  • México: ¿Adoptando Nueva Cultura?

http://www.monografias.com/trabajos12/nucul/nucul.shtml

  • Curso de Fisicoquímica

http://www.monografias.com/trabajos12/fisico/fisico.shtml

  • Prácticas de Laboratorio de Electricidad de Ingeniería

http://www.monografias.com/trabajos12/label/label.shtml

  • Prácticas del laboratorio de química de la Universidad

http://www.monografias.com/trabajos12/prala/prala.shtml

  • Problemas de Física de Resnick, Halliday, Krane

http://www.monografias.com/trabajos12/resni/resni.shtml

  • Teoría de al Empresa

http://www.monografias.com/trabajos12/empre/empre.shtml

  • Fraude del Siglo

http://www.monografias.com/trabajos12/frasi/frasi.shtml

 

 

 

 

 

Autor:


Iván Escalona Moreno
Karla Ortiz Van Steenberghe



Ocupación: Estudiante
Materia: Planeación y Control de la Producción 1
Clasificación: Ingeniería Industrial
Estudios Universitarios: Unidad Profesional Interdisciplinaria de Ingeniería y Ciencias sociales y Administrativas (U.P.I.I.C.S.A.) del Instituto Politécnico Nacional (I.P.N.)
Ciudad de Origen: México, Distrito Federal
Fecha de elaboración e investigación: 03 de Abril del 2003
Profesor que revisó trabajo: Alcantar Maya Abel (Catedrático de Academia de Investigación de Operaciones (IO) de la U.P.I.I.C.S.A.)


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