consolidado momento 3_grupo 92
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Metodos probabilisticosTRANSCRIPT
METODOS PROBABILISTICOS
MOMENTO 3
VLADIMIR DE JESUS VANEGAS
TUTOR
104561_92
GRUPO
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA- UNADESCUELA DE CIENCIAS BASICAS, TECNOLOGIA E INGENIERIA-ECBTI
NOVIEMBRE 2014
INTRODUCCIÓN
En el trabajo se realiza el estudio de caso asignado por el tutor, “PANADERIA MIEL DE HARINA” el cual nos ha permitido adquirir más dominio en el tema de pronósticos en este caso, ya que es de vital importancia en toda empresa, ya que en nuestras manos puede estar la toma de decisiones y prevalecer sobre las demás competidores si tenemos un buen pronóstico en cuanto a la producción y
costos, si nuestro pronóstico es muy preciso podremos controlar y enmendar errores y estar en la cima.
Se emplea como herramienta de aprendizaje la tabla histórica de la empresa ficticia, ya que contempla los datos básicos para realizar un pronóstico, utilizamos el método de regresión y realizar el pronóstico para el próximo año, de la “PANADERIA MIEL DE HARINA”.
OBJETIVOS
OBJETIVO GENERAL
Demostrar el dominio de los modelos estudiados durante el curso, mediante la creación de un pronóstico del caso propuesto en la guía de actividades.
OBJETIVO ESPECÍFICOS
• Utilizar un Modelo para realizar crear la proyección, de la empresa estudio, para los próximo 12 meses.
• Determinar e identificar las ventajas y las desventajas de diferentes Modelos probabilísticos
GUÍA DE ACTIVIDADES
Segundo momento: Temáticas revisadas. El entorno de conocimiento con sus respectivas actividades y unidades.
Participación individual: leer la guía de aprendizaje, analizar el estudio de caso formulado para lo cual debe consultar las referencias suministradas (autogestión del conocimiento) y realizar las actividades propuestas.
Participación grupal:
Propuesta del caso de producción de la panadería MIEL DE HARINA para su análisis de alternativas de solución y evaluación de algunos procedimientos para ser desarrollado en el momento cuarto.Los rápidos cambios en la innovación de la producción en panaderías y reposterías han llevado al gerente y/o administrador de la panadería Miel de harina a explorar maneras de producir y mercadear fuera de su entorno (otros municipios) 3 de los productos ( pan francés, pan aliñado, roscón de ariquipe) que considera los productos banderas al representar mayores ganancias y producción para compararlos con la misma cantidad de productos que no están teniendo la misma ganancias y producción (pan relleno con jamón y queso, deditos de queso, pan hawaiano) dentro del entorno donde se encuentra ubicada la panadería. Usted como estudiante aventajado es contratado como asesor externo para realizar un estudio y poder proponer la proyección que genere un punto de equilibrio y/o ganancias de los 6 productos (pan francés, pan aliñado, roscón de ariquipe, pan relleno con jamón y queso, deditos de queso, pan hawaiano) para los próximos 12 meses.
Elemento a tener en cuenta, producción (kg) y ganancias ($) percibidas de los productos en 12 meses históricos.
Tabla histórica de producción y ganancias de la panadería MIEL DE HARINA
Actividades a realizar:
Teniendo en cuenta la información consignada en la tabla realizada en el momento 2 proponer el uso de procedimientos con los que realizará y encontrará la proyección para los próximos 12 meses.
Al determinar usted que herramientas ha de utilizar, el resultado de cada una de ellas es el mismo o es diferente, si son diferentes los resultados que explicación amerita sustentar?
La Regresión lineal, Promedio móvil, Suavización exponencial pueden ser procedimientos útiles al tratar de solucionar la actividad propuesta; si se comparara cuáles pueden ser las ventajas y desventajas de cada una de ellas que se podría inferir?
DESARROLLO DE LA TEMATICA
1. Propuesta para realizar la pronóstico para los próximos 12 meses del
la panadería MIEL DE HARINA.
Utilizamos el método de regresión lineal simple, porque nos permiten
elaborar modelos matemáticos, que nos permite ver la relación entre las
variables presentadas por la tabla en el año anterior.
Modelo de la forma:
Para todos,
Si y solo si
Pan Francés
Nº X Y XY X²
1 7000 120000 840000000 490000002 7500 145000 1087500000 562500003 7300 130000 949000000 532900004 7700 170000 1309000000 592900005 7500 145000 1087500000 562500006 7800 190000 1482000000 608400007 8100 225000 1822500000 656100008 7900 200000 1580000000 624100009 8000 215000 1720000000 6400000010 8000 215000 1720000000 6400000011 8100 225000 1822500000 6561000012 8000 215000 1720000000 64000000
Pan Aliñado
Nº X Y XY X²1 4500 85000 382500000 202500002 4250 70000 297500000 180625003 4400 80000 352000000 193600004 4250 70000 297500000 180625005 4500 85000 382500000 202500006 4700 95000 446500000 220900007 4800 105000 504000000 230400008 4700 95000 446500000 220900009 4500 85000 382500000 20250000
10 4800 105000 504000000 2304000011 4800 105000 504000000 2304000012 4800 105000 504000000 23040000
Roscón de Arequipe
Nº X Y XY X²
1 2700 45000 121500000 7290000
2 2600 40000 104000000 6760000
3 2900 60000 174000000 8410000
4 2900 60000 174000000 8410000
5 2700 45000 121500000 7290000
6 2900 60000 174000000 8410000
7 2900 60000 174000000 8410000
8 3000 75000 225000000 9000000
9 2900 60000 174000000 8410000
10 2800 50000 140000000 7840000
11 3000 75000 225000000 9000000
12 3000 75000 225000000 9000000
Pan Relleno con Jamón y Queso
Nº X Y XY X²1 2700 25000 67500000 72900002 2900 37000 107300000 84100003 2600 24000 62400000 67600004 2600 24000 62400000 67600005 2700 25000 67500000 72900006 2600 24000 62400000 67600007 2500 23000 57500000 62500008 2600 24000 62400000 67600009 2500 23000 57500000 625000010 2400 21000 50400000 576000011 2400 21000 50400000 576000012 2400 21000 50400000 5760000
Deditos de Queso
Nº X Y XY X²
1 1900 19000 36100000 3610000
2 1700 17000 28900000 2890000
3 1900 19000 36100000 3610000
4 1500 13000 19500000 2250000
5 1700 17000 28900000 2890000
6 1500 13000 19500000 2250000
7 1300 10000 13000000 1690000
8 1300 10000 13000000 1690000
9 1200 9000 10800000 1440000
10 1300 10000 13000000 1690000
11 1200 9000 10800000 1440000
12 1300 10000 13000000 1690000
Pan Hawaiano
Nº X Y XY X²1 1700 23000 39100000 28900002 1900 25000 47500000 36100003 1900 25000 47500000 36100004 1800 24000 43200000 32400005 1500 21000 31500000 22500006 1500 21000 31500000 22500007 17000 23000 391000000 2890000008 1800 24000 43200000 32400009 1300 17000 22100000 169000010 1500 19000 28500000 225000011 1300 17000 22100000 169000012 1300 17000 22100000 1690000
2. Prueba del modelo utilizando el promedio y los datos particulares:
Pan Francés:
Si escogemos al azar un par de datos de la tabla, por ejemplo (7800; 190.000)
Sabemos que el promedio =182916,7 con lo que obtenemos una mejor aproximación.
Pronostico: Para Enero de 2015.
Si la demanda es de 770 Kilogramos.
Que también se aproxima a la media.
3. Ventajas y desventajas que podría inferir en cada uno de los procedimientos.
Ventajas y Desventajas de los métodos para realizar un pronóstico.
Para la realización de una proyección es importante conocer las diferentes herramientas, así mimo es importante identificar qué es lo que quiero, para ello es necesario tener en cuenta las siguientes preguntas:
¿Se requiere de un pronóstico de detalles específicos?, ¿Se precisa el pronóstico de algún punto en el futuro cercano (un pronóstico a mediano plazo), o para un punto en el futuro distante (un pronóstico a largo plazo)? Y, ¿hasta qué grado son apropiados los métodos cualitativos (de juicio) y cuantitativos (de manipulación de datos)?.
A continuación daremos algunos análisis de las herramientas utilizadas para realización de las proyecciones presentadas en este trabajo:
Regresión Lineal
Esta herramienta también es fácil de usar independientemente que sea simple o múltiple, estas permiten realizar predicciones de comportamiento, una de las desventajas de estas es que no siempre existe relación entre variables.
Promedio Móvil
Básicamente esta herramienta o método es una de las más sencillas, se implementa fácilmente en una hoja de cálculo y no se requiere de muchos conocimientos estadísticos para su desarrollo su desventaja es que no es tan exacto como otros métodos.
Suavización exponencial.
Este método es utilizado más a nivel empresarial, ya que maneja y emplea más términos de exactitud, también es fácil de usar y se pueden implementar para llegar a realizar de manera automática, es un método adaptativo.
Aplicación del promedio móvil
Se toma el pan Francés:
Meses Ventas R Pronostico (3 meses)
1 7000
2 7500
3 7300
4 7700 7266,7
5 7500 7500
6 7800 7500
7 8100 7667
8 7900 7800
9 8000 7933
10 8000 8000
11 8100 7967
12 8000 8033
Interpretando esta tabla, para las ventas de pan francés(kilogramos), podemos ver que es parecido a la regresión lineal, en cuanto a pronostico cuantitativo, pero como la desventajas, de que esté ultimo se debe hacer interacciones de n grasas a la vez y en la anterior, basta con rechazar datos en la ecuación: .
Aplicación de la suavización exponencial
Asumamos para el producto elegido como significativo como el pan francés, un ; en el mes 2 las ventas fueron de 7500, entonces para el mes 3 serán de:
Como podemos apreciar, la desventaja de la suavización exponencial es que parte
de un supuesto , además se debe realizar cuidadosamente los pasos en
grupos de 3 en 3 hasta llegar a la fecha deseada. Por esta última razón es suspendido por los dos métodos anteriores. Pero la linealización, es más práctica y directa.
Tabla para el pan Aliñado
(Aplicación del Promedio Móvil)
Meses Ventas Reales Pronostico (3 Meses)
1 4500
2 4250
3 4400
4 4250 4383
5 4500 4300
6 4700 4383
7 4800 4483
8 4700 4667
9 4500 4733
10 4800 4667
11 4800 4733
12 4800 4700
.
.
.
Datos agrupados de 3 en 3 para completar h 12 meses y hacer futuros muestreos y pronósticos.
Tabla para Pan de Arequipe
Meses Ventas Reales Pronostico (3 Meses)
1 2700
2 2600
3 2900
4 2900 2733
5 2700 2800
6 2900 2833
7 2900 2833
8 3000 2833
9 2900 2933
10 2800 2933
11 3000 2900
12 3000 2900
Para esta tabla de datos para el Pan Arequipe vemos que los pronósticos. También arrojan datos heterogéneos.
Aplicación del Promedio Móvil
Pan Rellenos con Jamón y Quesos
Meses Ventas Reales Pronostico (3 Meses)
1 2700
2 2900
3 2600
4 2600 2733
5 2700 2700
6 2600 2633
7 2500 2633
8 2600 2600
9 2500 2567
10 2400 2533
11 2400 2433
12 2400 2400
Se repite con mayor frecuencia el dato 2.400 kg.
Aplicación del Promedio Móvil
Deditos de Quesos
Meses Ventas Reales Pronostico (3 Meses)
1 1900
2 1700
3 1900
4 1500 1833
5 1700 1700
6 1500 1700
7 1700 1567
8 1300 1633
9 1200 1400
10 1300 1400
11 1200 1267
12 1300 1267
En este caso son más heterogéneos, entonces se necesitan más promedio móviles.
Aplicación del Promedio Móvil
Pan Hawaiano
Meses Valor Real Pronósticos ( 3 Meses)
1 1700
2 1900
3 1900
4 1800 1833
5 1500 1866
6 1500 1733
7 1700 1600
8 1800 1566
9 1300 1667
10 1500 1600
11 1300 1533
12 1300 1367
Aplicación de la suavización Exponencial
1). Asumimos
El supuesto 2700 kg: Pan Relleno con jamón
2).
3).
Asumiendo, el supuesto 1900 kg de deditos de quesos.
4). Pronostico para el pan Aliñado
El supuesto es de 4500 kg.
5). Supuesto para el pan de Arequipe
Kg
En esta etapa se propone el modelo de la suavización, para obtener aproximaciones bastantes cercanas.
CONCLUSIÓN
En el anterior trabajo, se fortalece el conocimiento adquirido durante el curso, por medio de estudio de caso, aplicando e identificando los modelos probabilísticos, para la creación de pronósticos en especial, cuantificando los resultados de la “ PANADERIA MIEL DE HARINA” siendo consciente que todo puede ser anticipable mediante de estos modelos y así realizar los planes correspondiente a la situación.
BIBLIOGRAFÍA
Barros Darwin ( 2013) Santa marta. Modulo de Métodos Probabilísticos-UNAD.