av cinthia yasmin orozco reyes för 9 månader sedan
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Componentes de un pronóstico y los métodos para pronosticar
En el ámbito empresarial, es crucial entender los objetivos del pronóstico para tomar decisiones informadas sobre la producción, el inventario y los pedidos. Identificar y comprender los segmentos de clientes permite a las empresas agrupar a sus consumidores según sus necesidades y comportamientos, facilitando así la aplicación de métodos de pronóstico más precisos.
Componentes de un pronóstico y los métodos para pronosticar
Métodos básicos para pronosticar la demanda
4.- IDENTIFICAR LOS PRINCIPALES FACTORES QUE INFLUYEN
EN EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA
A continuación, la compañía debe identificar la demanda, la oferta y los fenómenos relacionados con el producto que influyen en el pronóstico de la demanda. En lo que a ésta concierne, la
compañía debe asegurar si está creciendo, está disminuyendo o si tiene un patrón estacional.
3.- ENTENDER E IDENTIFICAR LOS SEGMENTOS DE CLIENTES
La compañía debe identificar los segmentos de clientes que la cadena atiende. Los clientes pueden
agruparse por similitudes en los requerimientos de servicio, volúmenes de demanda, frecuencia
de los pedidos, volatilidad de la demanda, estacionalidad, etc. En general, las compañías pueden
valerse de distintos métodos de pronóstico para diferentes segmentos. Un entendimiento claro
de los segmentos de clientes facilita un método preciso y simplificado para pronosticar.
2.- INTEGRAR LA PLANEACIÓN Y EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA
EN LA CADENA DE SUMINISTRO
La compañía debe vincular su pronóstico a todas las actividades de la cadena de suministro. Éstas incluyen la planeación de la capacidad, la planeación de la producción, la planeación de las
promociones y las compras, entre otras. Este vínculo debe existir tanto en el sistema de información como en el nivel de la administración de los recursos humanos.
1.- ENTENDER EL OBJETIVO DEL PRONÓSTICO
Todo pronóstico respalda las decisiones que se basan en él, de manera que un primer paso importante es identificar con claridad estas decisiones. Los ejemplos de tales decisiones incluyen
qué cantidad producir de un producto en particular, cuánto inventario tener y qué tanto pedir.
Métodos para pronosticar
4. Simulación: Los métodos de pronóstico por simulación imitan las elecciones del cliente que
dan origen a la demanda para llegar a un pronóstico.
3. Causal: Los métodos de pronóstico causales suponen que el pronóstico de la demanda está
altamente correlacionado con ciertos factores en el ambiente (el estado de la economía, las
tasas de interés, etc.). Los métodos de pronóstico causales encuentran esta correlación entre la
demanda y los factores ambientales y recurren a estimados de lo que serán los factores ambientales para pronosticar la demanda futura.
2. Series de tiempo: Los métodos de pronóstico de series de tiempo utilizan la demanda histórica para hacer pronósticos. Se basan en la suposición de que la historia de la demanda pasada
es un buen indicador de la demanda futura. Estos métodos son más apropiados cuando el patrón de la demanda básica no varía significativamente de un año al siguiente.
1. Cualitativos: Los métodos cualitativos son principalmente subjetivos y se apoyan en el juicio
humano. Son apropiados sobre todo cuando la información histórica no está disponible o existen muy pocos datos; o bien, cuando los expertos cuentan con resultados de investigación del
mercado (market intelligence) que pueden afectar el pronóstico.
Componentes de un Pronostico
6.- Acciones que los competidores han tomado.
5.- Descuentos de precio planeados.
4.- Estado de la economía.
3.- Publicidad planeada o campañas de marketing.
2.- Tiempo de entrega de un producto.
1.- Demanda Pasada.
Pronosticos
4. En general, mientras más arriba en la cadena esté una compañía (o más lejos del consumidor), mayor será la distorsión de la información que recibe.
3. Los pronósticos agregados en general son más precisos que los desagregados, ya que tienden
a tener una desviación estándar menor del error con relación a la media.
2. Los pronósticos a largo plazo son menos precisos que los de corto plazo; ello se debe a que
los primeros tienen una desviación estándar mayor con relación a la media que los segundos.
1. Los pronósticos siempre están equivocados y, por tanto, deben incluir tanto el valor esperado del pronóstico como una medida de error del mismo.