pronosticos caso aplicacion
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PRONOSTICOS
UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL
METODOLOGIA PARA ELEGIR UN METODO DE PRONOSTICO PARA DEMANDAS SIN ESTACIONALIDAD Y LA
MANERA DE HALLAR EL ALFA OPTIMO DEL SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL
Alumno: Alan Gutirrez A.
Lima ,Peru
Alan Gutierrez.
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OBJETIVOS
El siguiente PPT esta basado en la solucin del caso
presentado en el capitulo de PRONOSTICOS del libro del
CHASE.
El objetivo de la solucin presentada es el planteamiento
de una metodologa para elegir el mejor mtodo de
pronostico teniendo como indicadores el MAD (Error) y la
seal de seguimiento TS el cual se califica como bueno o
malo segn la distribucin simtrica de los datos.
Se presenta un programa lineal para hallar el alfa optimo
y contrastarlo con el elegido
Alan Gutierrez.
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Altavox es fabricante y distribuidor de muchos instrumentos y aparatos electrnicos,
como multmetros digitales analgicos, generadores de funcin, osciloscopios,
contadores de frecuencia y otras mquinas para pruebas y mediciones.
Altavox vende una lnea de medidores de prueba que son populares entre los
electricistas profesionales. El modelo VC202 se vende, a travs de seis
distribuidoras, a las tiendas de menudeo de Estados Unidos. Las distribuidoras estn
en Atlanta, Boston, Chicago, Dallas y Los ngeles y fueron escogidas para
atender regiones diferentes.
El modelo VC202 se ha vendido bien durante aos por su confiabilidad y slida
construccin. Altavox no lo considera un producto estacional, pero hay alguna
variabilidad en la demanda. En la tabla de la pgina siguiente se muestra la
demanda del producto en las ltimas 13 semanas.
Estos datos se encuentran en una hoja de clculo de Excel, Altavox Data, contenida
en el DVD del libro. La demanda de las regiones vara entre un mximo de 40
unidades en promedio semanal en Atlanta y 48 unidades en Dallas. Los datos de
este trimestre estn muy cerca de la demanda del trimestre pasado.
La gerencia quisiera que usted experimentara con algunos modelos de pronstico
para determinar cul debe usarse en un nuevo sistema que va a establecerse. El
nuevo sistema est programado para usar uno de dos modelos: promedio mvil
simple o suavizacin exponencial.
CASO ALTAVOX Alan Gutierrez.
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Semana 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Promedio
Atlanta 36 45 37 38 55 30 18 58 47 37 23 55 40 40
Boston 26 35 41 40 46 48 55 18 62 44 30 45 50 42
Chicago 44 34 22 55 48 72 62 28 27 95 35 45 47 47
Dallas 27 42 35 40 51 64 70 65 55 43 38 47 42 48
Los ngeles 32 43 54 40 46 74 40 35 45 38 48 56 50 46
Total 165 199 189 213 246 288 245 204 236 257 174 248 229 222
PREGUNTA 1
Piense en usar un modelo de promedio mvil simple. Experimente con
modelos que usan datos de cinco y tres semanas anteriores. A
continuacin se dan datos previos de cada regin. Evale los
pronsticos que se habran hecho en las 13 ltimas semanas tomando
como criterios la desviacin absoluta promedio y la seal de
seguimiento.
Alan Gutierrez.
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010
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Atlanta
Boston
Chicago
Dallas
Los ngeles
Alan Gutierrez.
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PROMEDIO MOVIL 3
Semana
PRONOSTICADO Real
Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles Atlanta Boston Chicago Dallas Los
ngeles
-5 45 62 62 42 43
-4 38 18 22 35 40
-3 30 48 72 40 54
-2 58 40 44 64 46
-1 37 35 48 43 35
1 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 36 26 44 27 32
2 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 45 35 34 42 43
3 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 37 41 22 35 54
4 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 38 40 55 40 40
5 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 55 46 48 51 46
6 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 30 48 72 64 74
7 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 18 55 62 70 40
8 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 58 18 28 65 35
9 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 47 62 27 55 45
10 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 37 44 95 43 38
11 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 23 30 35 38 48
12 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 55 45 45 47 56
13 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 40 50 47 42 50
MAD 9.69 9.15 17.49 10.62 7.69
Alan Gutierrez.
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Semana
BOSTON Pronostico Real Desviacion RSFE DESV. ABS.
SUMA
DESV MAD TS
1 41.00 26 -15.00 -15.00 15.00 15.00 15.00 -1
2 41.00 35 -6.00 -21.00 6.00 21.00 10.50 -2
3 41.00 41 0.00 -21.00 0.00 21.00 7.00 -3
4 41.00 40 -1.00 -22.00 1.00 22.00 5.50 -4
5 41.00 46 5.00 -17.00 5.00 27.00 5.40 -3.1481
6 41.00 48 7.00 -10.00 7.00 34.00 5.67 -1.7647
7 41.00 55 14.00 4.00 14.00 48.00 6.86 0.58333
8 41.00 18 -23.00 -19.00 23.00 71.00 8.88 -2.1408
9 41.00 62 21.00 2.00 21.00 92.00 10.22 0.19565
10 41.00 44 3.00 5.00 3.00 95.00 9.50 0.52632
11 41.00 30 -11.00 -6.00 11.00 106.00 9.64 -0.6226
12 41.00 45 4.00 -2.00 4.00 110.00 9.17 -0.2182
13 41.00 50 9.00 7.00 9.00 119.00 9.15 0.76471
CALCULO DEL MAD Y
TS BOSTON seal seguimiento = RSFE/MAD MAD=SUMA DESV / SEMANA
Alan Gutierrez.
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PROMEDIO MOVIL 5
PRONOSTICADO Real
Semana Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles Atlanta Boston Chicago Dallas Los
ngeles
-5 45.00 62.00 62.00 42.00 43.00
-4 38.00 18.00 22.00 35.00 40.00
-3 30.00 48.00 72.00 40.00 54.00
-2 58.00 40.00 44.00 64.00 46.00
-1 37.00 35.00 48.00 43.00 35.00
1 41.60 40.60 49.60 44.80 43.60 36.00 26.00 44.00 27.00 32.00
2 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 45.00 35.00 34.00 42.00 43.00
3 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 37.00 41.00 22.00 35.00 54.00
4 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 38.00 40.00 55.00 40.00 40.00
5 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 55.00 46.00 48.00 51.00 46.00
6 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 30.00 48.00 72.00 64.00 74.00
7 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 18.00 55.00 62.00 70.00 40.00
8 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 58.00 18.00 28.00 65.00 35.00
9 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 47.00 62.00 27.00 55.00 45.00
10 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 37.00 44.00 95.00 43.00 38.00
11 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 23.00 30.00 35.00 38.00 48.00
12 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 55.00 45.00 45.00 47.00 56.00
13 41.67 40.60 49.60 44.80 43.60 40.00 50.00 47.00 42.00 50.00
MAD 9.69 9.25 15.54 9.98 7.80
Alan Gutierrez.
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-4
-3.5
-3
-2.5
-2
-1.5
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0.5
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
PM3 ATLANTA
PM3 ATLANTA
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
PM5 ATLANTA
PM5 ATLANTA
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PM3 BOSTON
PM3 BOSTON
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PM5 BOSTON
PM5 BOSTON
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PM3 CHICAGO
PM3 CHICAGO
-4.5
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PM5 CHICAGO
PM5 CHICAGO
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PM3 DALAS
PM3 DALAS
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PM5 DALAS
PM5 DALAS
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PM5 LOS ANGELES
PM5 LOS ANGELES
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
PM3 LOS ANGELES
PM3 LOS ANGELES
MAD Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles
SUMA MAD
ORDEN 3 9.692 9.154 17.487 10.615 7.692 54.64
ORDEN 5 9.687 9.246 15.538 9.985 7.800 52.26
Mejor ORDEN 5 ORDEN 3 ORDEN 5 ORDEN 5 ORDEN 3
TS Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles
ORDEN 3 MALO BUENO MALO BUENO MALO
ORDEN 5 MALO BUENO MALO BUENO MALO
Mejor IGUAL IGUAL IGUAL IGUAL IGUAL
CUADRO COMPARATIVO
Alan Gutierrez.
-
CONCLUSIONES PARTE 1
MAD : ORDEN 5
SUMA MAD: ORDEN 5
SEAL SEGUIMIENTO: -
MEJOR PRONOSTICO : ORDEN 5
Se concluye para esta primera parte en la cual se hace una comparacin entre el
mtodo de pronostico de promedio mvil con orden de 3 semanas y 5 semanas, para
lo cual se procede a hacer dos cuadros comparativos entre sus MAD (Desviacin
media absoluta) y su seal de seguimiento, en cuanto al MAD se observa que es
mejor el promedio mvil de orden 5 ya que es mejor en tres de las cinco ciudades y la
seal de seguimiento en ambos casos sigue similar patrn por lo cual no es posible
decidir por este segundo factor cual es mejor, as que se concluye que el mtodo de
orden5 es mejor que el mtodo de orden3. Sin embargo el mtodo de PM orden 5
tiene en la seal de seguimiento un patrn indeseable en 3 ciudades de las 5, por lo
cual se concluye que este mtodo es el mejor pero no es el mas adecuado quizs un
mtodo de suavizamiento exponencial pueda mejorar el pronostico. Tambin como
una de las primera conclusiones del caso se puede demostrar que no existe
TENDENCIA en este producto en todas las ciudades por la grafica 1.1.
Alan Gutierrez.
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PREGUNTA 2
A continuacin, piense en usar un modelo de suavizacin exponencial simple.
En su anlisis, pruebe dos valores alfa, 0.2 y 0.4. Use los mismos criterios para
evaluar el modelo como en la parte 1. Suponga que el pronstico inicial anterior
para el modelo usando un valor de alfa de 0.2 es el promedio de las ltimas
tres semanas. Para el modelo que usa un alfa de 0.4, suponga que el
pronstico anterior es el promedio de las cinco semanas pasadas.
Alan Gutierrez.
-
SUAVIZAMIENTO
EXPONENCIAL ALFA 0.2
PRONOSTICADO Real
Semana Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles Atlanta Boston Chicago Dallas Los
ngeles
-5 45 62 62 42 43
-4 38 18 22 35 40
-3 30 48 72 40 54
-2 58 40 44 64 46
-1 37 35 48 43 35
1 41.67 41.00 54.67 49.00 45.00 36 26 44 27 32
2 40.53 38.00 52.53 44.60 42.40 45 35 34 42 43
3 41.43 37.40 48.83 44.08 42.52 37 41 22 35 54
4 40.54 38.12 43.46 42.26 44.82 38 40 55 40 40
5 40.03 38.50 45.77 41.81 43.85 55 46 48 51 46
6 43.03 40.00 46.22 43.65 44.28 30 48 72 64 74
7 40.42 41.60 51.37 47.72 50.23 18 55 62 70 40
8 35.94 44.28 53.50 52.18 48.18 58 18 28 65 35
9 40.35 39.02 48.40 54.74 45.54 47 62 27 55 45
10 41.68 43.62 44.12 54.79 45.44 37 44 95 43 38
11 40.74 43.69 54.29 52.43 43.95 23 30 35 38 48
12 37.19 40.96 50.44 49.55 44.76 55 45 45 47 56
13 40.76 41.76 49.35 49.04 47.01 40 50 47 42 50
MAD 10.55 9.85 17.77 10.51 8.57
Alan Gutierrez.
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PROMEDIO MOVIL ALFA 0.4
PRONOSTICADO Real
Semana Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles Atlanta Boston Chicago Dallas Los
ngeles
-5 45 62 62 42 43
-4 38 18 22 35 40
-3 30 48 72 40 54
-2 58 40 44 64 46
-1 37.00 35.00 48.00 43.00 35.00
1 41.60 40.60 49.60 44.80 43.60 36 26 44 27 32
2 39.36 34.76 47.36 37.68 38.96 45 35 34 42 43
3 41.62 34.86 42.02 39.41 40.58 37 41 22 35 54
4 39.77 37.31 34.01 37.64 45.95 38 40 55 40 40
5 39.06 38.39 42.41 38.59 43.57 55 46 48 51 46
6 45.44 41.43 44.64 43.55 44.54 30 48 72 64 74
7 39.26 44.06 55.59 51.73 56.32 18 55 62 70 40
8 30.76 48.44 58.15 59.04 49.79 58 18 28 65 35
9 41.65 36.26 46.09 61.42 43.88 47 62 27 55 45
10 43.79 46.56 38.45 58.85 44.33 37 44 95 43 38
11 41.08 45.53 61.07 52.51 41.80 23 30 35 38 48
12 33.85 39.32 50.64 46.71 44.28 55 45 45 47 56
13 42.31 41.59 48.39 46.82 48.97 40 50 47 42 50
MAD 11.63 10.55 18.32 9.84 9.57
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-3.5
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0.5
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0.2 ATLANTA
0.2 ATLANTA
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-2.5
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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0.4 ATLANTA
0.4 ATLANTA
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0.5
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0.2 BOSTON
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0.4 BOSTON
0.4 BOSTON
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0.4 CHICAGO
0.4 CHICAGO
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0.2 CHICAGO
0.2 CHICAGO
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0.2 DALAS
0.2 DALAS
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0.4 DALAS
0.4 DALAS
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0.2 LOS ANGELES
0.2 LOS ANGELES
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3.5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
0.4 LOS ANGELES
0.4 LOS ANGELES
Alan Gutierrez.
-
Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles
MAD ALFA 0.2 10.55 9.85 17.77 10.51 8.57 57.26
MAD ALFA 0.4 11.63 10.55 18.32 9.84 9.57 59.91
Mejor MAD ALFA 0.2 MAD ALFA 0.2 MAD ALFA 0.2 MAD ALFA 0.4 MAD ALFA 0.2
Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles
TS ALFA 0.2 BUENO BUENO MALO BUENO BUENO
TS ALFA 0.4 BUENO BUENO BUENO BUENO BUENO
Mejor IND IND ALFA 0.4 IND IND
Teniendo en consideracion los factores de decision:
MAD : alfa 0.2
SUMA MAD: alfa 0.2
SEAL SEGUIMIENTO: ALFA 0.4
MEJOR PRONOSTICO : ALFA 04
De lo siguiente el grupo concluye que es mejor el alfa 0.4 , fundamentado en que a pesar de
que su MAD es mayor en todas las ciudades y totalizando el error de igual manera se
observa que su seal de seguimiento es muy buena en todas las ciudades ya que tiene
valores positivos y negativos lo cual asegura que no tendra una tendencia a que el pronostico
sea negativo o sea solo positivo lo cual ocasiona perdida de clientes y los costos de tener
grandes volumenes de inventarios.
CUADRO COMPARATIVO
CONCLUSIONES
Alan Gutierrez.
-
PROBLEMA 3 Real
Total Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles
45 62 62 42 43 254
38 18 22 35 40 153
30 48 72 40 54 244
58 40 44 64 46 252
37 35 48 43 35 198
36 26 44 27 32 165
45 35 34 42 43 199
37 41 22 35 54 189
38 40 55 40 40 213
55 46 48 51 46 246
30 48 72 64 74 288
18 55 62 70 40 245
58 18 28 65 35 204
47 62 27 55 45 236
37 44 95 43 38 257
23 30 35 38 48 174
55 45 45 47 56 248
40 50 47 42 50 229
Alan Gutierrez.
A su criterio elija la mejor
opcin de pronostico y
aplquelo a la demanda
agregada en el supuesto de
que ya no hay almacenes en
cada ciudad sino que se
trasladan de un solo almacn
principal.
y = 3.2802x + 199.58 R = 0.129
0
50
100
150
200
250
300
350
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Demanda agregada
Demanda agregada
Lineal (Demanda agregada)
-
ELECCION DEL MEJOR PRONOSTICO
MAD Atlanta Boston Chicago Dallas Los
ngeles Suma Promedio
Promedio
Movil
ORDEN 3 9.692 9.154 17.487 10.615 7.692 54.64 10.93
ORDEN 5 9.687 9.246 15.538 9.985 7.800 52.26 10.45
Suavizamie
nto
ALFA 0.2 10.555 9.846 17.774 10.512 8.572 57.26 11.45
ALFA 0.4 11.629 10.549 18.325 9.837 9.572 59.91 11.98
TS Atlanta Boston Chicago Dallas Los ngeles Cant
ORDEN 3 MALO BUENO MALO BUENO MALO 2
ORDEN 5 MALO BUENO MALO BUENO MALO 2
TS ALFA 0.2 BUENO BUENO MALO BUENO BUENO 4
TS ALFA 0.4 BUENO BUENO BUENO BUENO BUENO 5
SEGN LA INFORMACION RECOLECTADA SE LLEGA A LA CONCLUSION DE QUE EL MEJOR DE LOS PRONOSTICOS ES EL
SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL ALFA 0.4 YA QUE TIENE UN MEJOR CONTROL
SEGN LA SEAL DE
SEGUIMIENTO.
MEJOR METODO : SUAVIZAMIENTO ALFA 0.4
CORRELACION 0.359181331 PENDIENTE 3.28021978
Alan Gutierrez.
De los datos de la pregunta 1 y 2 se elige la mejor opcin
-
SUAVIZAMIENTO EXP
ALFA 0.4
PRONOSTIC
O REAL Desviacion RSFE DESV. ABS.
SUMA
DESV MAD
DEMANDA
PROMEDIO MAPE TS
-5 254
-4 153
-3 244
-2 252
-1 198
1 220.2 165 -55.20 -55.20 55.20 55.20 55.20 165.00 33.45% -1
2 198.12 199 0.88 -54.32 0.88 56.08 28.04 182.00 15.41% -
1.93723252
3 198.472 189 -9.47 -63.79 9.47 65.55 21.85 184.33 11.85% -
2.91945326
4 194.6832 213 18.32 -45.48 18.32 83.87 20.97 191.50 10.95% -
2.16887329
5 202.00992 246 43.99 -1.49 43.99 127.86 25.57 202.40 12.63% -
0.05807653
6 219.605952 288 68.39 66.91 68.39 196.25 32.71 216.67 15.10% 2.04559276
7 246.9635712 245 -1.96 64.95 1.96 198.22 28.32 220.71 12.83% 2.29354014
8 246.1781427 204 -42.18 22.77 42.18 240.39 30.05 218.63 13.74% 0.75766128
9 229.3068856 236 6.69 29.46 6.69 247.09 27.45 220.56 12.45% 1.07307201
10 231.9841314 257 25.02 54.48 25.02 272.10 27.21 224.20 12.14% 2.00203864
11 241.9904788 174 -67.99 -13.51 67.99 340.09 30.92 219.64 14.08% -
0.43710578
12 214.7942873 248 33.21 19.69 33.21 373.30 31.11 222.00 14.01% 0.63299568
13 228.0765724 229 0.92 20.61 0.92 374.22 28.79 222.54 12.94% 0.71613179
14 17.64
Alan Gutierrez.
Aplicacin del mejor pronostico a la demanda agregada
-
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Series2
Alan Gutierrez.
-
Una principal ventaja como se puede apreciar es que su MAD es mucho menor que la
suma de los MAD cuando se toman las ciudades por separados. Ya que se analiza las
ventas del producto en total, esto permite tener un mejor panorama como total, disminuir el
error y las ventajas que conlleva en un menor tiempo dedicado a esta tarea.
Las desventajas son que se pierde el anlisis del mercado por separado, ya que no todos
los mercados son iguales en su mayora se recomienda analizar la demanda desde el
punto de menudeo en lo que se refiere a cadena de suministro, que en el caso son las
distribuidoras.
.En tema de pronsticos se debe considerar que querer llevar estrategias competitivas o de
ventas a las diferentes ciudades esto alterara el error por lo cual se recomend
anteriormente llevarlo por separado en los puntos de menudeo.
Tambin hay que considerar en temas generales la localizacin de la distribuidora y si es
viable esta alternativa por costo de transporte.
Siguiendo el tema de pronsticos, si al considerar la demanda agregada se observa una
tendencia mas pronunciada se puede optar por otro mtodo que analice mejor la tendencia
como el mtodo de descomposicin.
1) CUALES SON LAS VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA DEMANDA
AGREGADA DESDE EL PUNTO DE VISTA DEL PRONOSTICO
2) HAY OTRAS COSAS QUE DEBEN CONSIDERARSE CUANDO
SE PASA DE VARIOS DISTRIBUIDORAS A UNA SOLA
Alan Gutierrez.
-
FUE LA MEJOR OPCION?
Alan Gutierrez.
-
MAD D. PROMEDIO MAPE
PM3 29.10 222.54 13.08%
PM5 29.60 222.54 13.30%
SUAV. 0.2 29.82 222.54 13.40%
SUAV. 0.4 28.79 222.54 12.94%
-4.5
-4
-3.5
-3
-2.5
-2
-1.5
-1
-0.5
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
PM 3
PM 3
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
PM 5
PM 5
-4
-3
-2
-1
0
1
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
SUAV. 0.2
SUAV. 0.2
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
SUAV. 0.4
SUAV. 0.4
Alan Gutierrez.
-
Se ha aplicado los cuatro mtodos a la demanda agregada y se observa:
El mejor mtodo:
Funcin del MAD y el MAPE: SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL ALFA 0.4,con un MAD de 28.72 unidades y MAPE de 12.94%.
Adems el MAD PRONOSTICADO para el siguiente periodo es de 17.64 lo cual indica que el error tiende a disminuir.
Si bien los cuatro mtodos son muy cercanos en cuanto a MAD la SEAL DE SEGUIMIENTO nos aclara las dudas. Este mismo mtodo tiene mejor
distribucin de seal de seguimiento que oscila muy cercano al cero tanto
positivo como negativo, a diferencia de los promedios mviles ,se observa que
estas seales son negativas y seguir tendiendo a ser negativa, esto es
tendencia de que el pronostico es mayor que la demanda lo cual puede conducir
a inventarios muy grandes lo cual puede ser muy costoso.
Por ello se elige como el mejor pronostico al mtodo de SUAVIZAMIENTO CON ALFA 0.4.
Esto tambin se puede afirmar con la TEORA ya que como vimos inicialmente la demanda agregada tiene cierta pendiente lo cual indica la presencia de cierta
tendencia positiva por lo cual es mejor tener un mayor alfa a 0.3.
Alan Gutierrez.
-
Cul ES EL ALFA OPTIMO?
Alan Gutierrez.
-
Alan Gutierrez.
-
El alfa optimo es decir el alfa para el cual el MAD se hace
mnimo.
Modelo de programacin matemtica no lineal NLP
SOLVER, que tambin cuenta con modelos no lineales.
Alan Gutierrez.
-
= | |=
S.a
= + ,
= @
,
NON.-LINEAL PROGRAMMING
VARIABLE DECISION: ALFA
FUNCION OBJETIVO: MINIMIZAR EL MAD
Alan Gutierrez.
Fuente: Elaboracion Propia
= =
-
LINGO
Alan Gutierrez.
-
MODEL:
[_3] MIN= MAD ;
[_4] MAD - 0.07692307692307693 * RESTA_2 - 0.07692307692307693 *
RESTA_3
- 0.07692307692307693 * RESTA_4 - 0.07692307692307693 * RESTA_5 -
0.07692307692307693 * RESTA_6 - 0.07692307692307693 * RESTA_7 -
0.07692307692307693 * RESTA_8 - 0.07692307692307693 * RESTA_9 -
0.07692307692307693 * RESTA_10 - 0.07692307692307693 * RESTA_11 -
0.07692307692307693 * RESTA_12 - 0.07692307692307693 * RESTA_13 =
4.246153846153845 ;
[_5] 55.19999999999999 * X + F_2 = 220.2 ;
[_6] F_3 = F_2 + X * ( 199 - F_2 ) ;
[_7] F_4 = F_3 + X * ( 189 - F_3 ) ;
[_8] F_5 = F_4 + X * ( 213 - F_4 ) ;
[_9] F_6 = F_5 + X * ( 246 - F_5 ) ;
[_10] F_7 = F_6 + X * ( 288 - F_6 ) ;
[_11] F_8 = F_7 + X * ( 245 - F_7 ) ;
[_12] F_9 = F_8 + X * ( 204 - F_8 ) ;
[_13] F_10 = F_9 + X * ( 236 - F_9 ) ;
[_14] F_11 = F_10 + X * ( 257 - F_10 ) ;
[_15] F_12 = F_11 + X * ( 174 - F_11 ) ;
[_16] F_13 = F_12 + X * ( 248 - F_12 ) ;
[_18] RESTA_2 = @ABS( 199 - F_2 ) ;
[_19] RESTA_3 = @ABS( 189 - F_3 ) ;
[_20] RESTA_4 = @ABS( 213 - F_4 ) ;
[_21] RESTA_5 = @ABS( 246 - F_5 ) ;
[_22] RESTA_6 = @ABS( 288 - F_6 ) ;
[_23] RESTA_7 = @ABS( 245 - F_7 ) ;
[_24] RESTA_8 = @ABS( 204 - F_8 ) ;
[_25] RESTA_9 = @ABS( 236 - F_9 ) ;
[_26] RESTA_10 = @ABS( 257 - F_10 ) ;
[_27] RESTA_11 = @ABS( 174 - F_11 ) ;
[_28] RESTA_12 = @ABS( 248 - F_12 ) ;
[_29] RESTA_13 = @ABS( 229 - F_13 ) ;
END
Alan Gutierrez.
-
Solucion
Alan Gutierrez.
-
0.379446037337797
Alan Gutierrez.
-
MINITAB El minitab encuentra el alfa optimo pero con un pequeo problema,
que no es posible colocar el primer valor pronosticado F(1) , sino que
toma este F(1) como otra variable de decisin para disminuir aun
ms el optimo.
Alan Gutierrez.
-
Porque hallar el alfa optimo?
CONTROL DEL ALFA.
MEJOR AJUSTE DE LOS PRONOSTICOS.
CONTROL CONTINUO ACERCA DE LA ELECCION DEL ALFA QUE NORMALMENTE SE HACE SEGN LA EXPERIENCIA DE LOS GERENTES
Alan Gutierrez.
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