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Pronóstico de demanda para Digital Cell Phone, Inc., Apuntes de Modelación Matemática y Simulación

Este informe analiza la situación actual de digital cell phone, inc., una empresa fabricante de teléfonos celulares, y propone una solución utilizando el método de suavizado exponencial para mejorar la planificación de la producción y evitar problemas de exceso o escasez de inventario. Se realiza un pronóstico de la demanda para los próximos 12 meses, se calculan métricas de desempeño del modelo y se analizan los resultados. El objetivo es brindar a la empresa una herramienta efectiva para anticipar la demanda del mercado y ajustar su producción en consecuencia.

Tipo: Apuntes

2021/2022

Subido el 18/07/2022

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CASO 1
Caso - Digital Cell Phone, Inc. Paul Jordan acaba de ser contratado por Digital Cell Phone, Inc.,
como analista de administración. Digital Cell fabrica una amplia línea de teléfonos para el
mercado de consumo. El jefe de Paul, John Smithers, gerente de operaciones, pidió a Paul que
pasara por su oficina cierta mañana. Después de saludarse cordialmente y tomar una taza de
café, John menciona que tiene un encargo especial para Paul: “Siempre hemos hecho sólo un
cálculo conservador del número de teléfonos que debemos producir cada mes. Usualmente
sólo vemos cuántos vendimos en el mes y planeamos producir más o menos la misma
cantidad. Algunas veces funciona, pero en la mayoría de los meses, o bien tenemos
demasiados teléfonos en inventario o nos quedamos sin existencias. Ninguna de estas
situaciones es buena”. Usando la tabla que se muestra aquí, Smithers continúa: “Estos son los
pedidos reales que entraron durante los últimos 36 meses (incluyendo la proyección de
diciembre). Cada caja tiene 144 teléfonos. Como hace poco te graduaste de Alaska University,
pensé que tal vez conozcas algunas técnicas que nos ayuden a planear mejor. Ya hace mucho
que salí de la universidad y creo haber olvidado casi todos los detalles que aprendí entonces.
Quiero que analices estos datos y me des una idea de la situación por lo que pasará nuestro
negocio dentro de 6 a 12 meses. ¿Crees que puedes resolverlo?”. “Por supuesto”, respondió
Paul, sonando más seguro de lo que en realidad estaba. “¿Cuánto tiempo tengo?”. “Necesito
tu informe el miércoles anterior a navidad —eso es el 23 de diciembre. Planeo llevármelo a
casa y leerlo durante las fiestas. Como me imagino que no estarás aquí esos días, asegúrate de
explicar bien las cosas para que pueda entender tus recomendaciones sin necesidad de
hacerte más preguntas. Como eres nuevo en la compañía, debes saber que me gusta que mi
personal me proporcione todos los detalles y la justificación completa de sus
recomendaciones”. Con esto, Paul se retiró y una vez que estuvo en su oficina comenzó el
análisis.
Pedidos recibidos cada mes
Cajas Cajas Cajas
Mes 2018 2019 2020
Enero 480 575 608
Febrero 436 527 597
Marzo 482 540 612
Abril 448 502 603
Mayo 458 508 628
Junio 489 573 605
Julio 498 508 627
Agosto 430 498 578
Septiembre 444 485 585
Octubre 496 526 581
Noviembre 487 552 632
Diciembre 525 587 656
1. Preparar un informe de Paul a John
2. Iniciar evaluando el tipo de pronóstico recomendado y luego hacer el pronóstico
respectivo según requerimiento.
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¡Descarga Pronóstico de demanda para Digital Cell Phone, Inc. y más Apuntes en PDF de Modelación Matemática y Simulación solo en Docsity!

CASO 1

Caso - Digital Cell Phone, Inc. Paul Jordan acaba de ser contratado por Digital Cell Phone, Inc., como analista de administración. Digital Cell fabrica una amplia línea de teléfonos para el mercado de consumo. El jefe de Paul, John Smithers, gerente de operaciones, pidió a Paul que pasara por su oficina cierta mañana. Después de saludarse cordialmente y tomar una taza de café, John menciona que tiene un encargo especial para Paul: “Siempre hemos hecho sólo un cálculo conservador del número de teléfonos que debemos producir cada mes. Usualmente sólo vemos cuántos vendimos en el mes y planeamos producir más o menos la misma cantidad. Algunas veces funciona, pero en la mayoría de los meses, o bien tenemos demasiados teléfonos en inventario o nos quedamos sin existencias. Ninguna de estas situaciones es buena”. Usando la tabla que se muestra aquí, Smithers continúa: “Estos son los pedidos reales que entraron durante los últimos 36 meses (incluyendo la proyección de diciembre). Cada caja tiene 144 teléfonos. Como hace poco te graduaste de Alaska University, pensé que tal vez conozcas algunas técnicas que nos ayuden a planear mejor. Ya hace mucho que salí de la universidad y creo haber olvidado casi todos los detalles que aprendí entonces. Quiero que analices estos datos y me des una idea de la situación por lo que pasará nuestro negocio dentro de 6 a 12 meses. ¿Crees que puedes resolverlo?”. “Por supuesto”, respondió Paul, sonando más seguro de lo que en realidad estaba. “¿Cuánto tiempo tengo?”. “Necesito tu informe el miércoles anterior a navidad —eso es el 23 de diciembre. Planeo llevármelo a casa y leerlo durante las fiestas. Como me imagino que no estarás aquí esos días, asegúrate de explicar bien las cosas para que pueda entender tus recomendaciones sin necesidad de hacerte más preguntas. Como eres nuevo en la compañía, debes saber que me gusta que mi personal me proporcione todos los detalles y la justificación completa de sus recomendaciones”. Con esto, Paul se retiró y una vez que estuvo en su oficina comenzó el análisis. Pedidos recibidos cada mes Cajas Cajas Cajas Mes 2018 2019 2020 Enero 480 575 608 Febrero 436 527 597 Marzo 482 540 612 Abril 448 502 603 Mayo 458 508 628 Junio 489 573 605 Julio 498 508 627 Agosto 430 498 578 Septiembre 444 485 585 Octubre 496 526 581 Noviembre 487 552 632 Diciembre 525 587 656

  1. Preparar un informe de Paul a John
  2. Iniciar evaluando el tipo de pronóstico recomendado y luego hacer el pronóstico respectivo según requerimiento.

ANÁLISIS DE LA SITUACIÓN ACTUAL

Digital Cell Phone Inc es una organización que fabrica teléfonos, esta empre posee diversas líneas de modelos telefónicos. Esta compañía se encuentra en un mercado altamente competitivo. En la actualidad, se ha encontrado con problemas de planificación y de producción. La razón de su problemática es que no utilizan herramientas académicas, para que puedan conocer cuál debe ser la cantidad de teléfonos necesarios, de esa forma no tendrán escasez ni excesos de inventario. Puesto que, si se aplica adecuadamente la herramienta, se producirá lo estimado según las proyecciones. FORMULACIÓN DE DEFICIENCIAS  No existe planificación  No existen métodos de pronósticos  Producción ineficiente  Volúmenes de inventarios, en exceso o insuficiencia  Costos por exceso de inventarios  No se conoce la demanda actual del mercado PLANTEAMIENTO DE LA PROBLEMÁTICA La organización Digital Cell Phone Inc no utiliza un método de pronóstico de demanda, esto ocasiona que su producción se base en ventas de los meses anteriores. La compañía no conoce la demanda del mercado, ocasionando producir en exceso o insuficientemente. La empresa no cuenta con una herramienta óptima que ayude a regular los niveles de producción, teniendo como referencia el comportamiento del mercado. Se concluye que, la organización no conoce el comportamiento del mercado de teléfonos móviles y la falta de datos ha provocado que se generen más costos de producción, por lo mismo que produce más de lo que vende, y en otras ocasiones, menos de lo que el mercado pide. HERRAMIENTAS DE SOLUCIÓN La herramienta aplicada para darle solución a este caso sería:  Método de suavizado exponencial SOLUCIÓN  Preparar un informe de Paul a John

At =¿ Valor real

∝ =¿Constante de suavización, entre 0 y 1.

Para asignar al valor de ajuste o de ponderación ( ∝ ¿ se debe tener en cuenta lo siguiente:

 La demanda en condiciones de estabilidad:

∝ =0,10,2 y 0,

 La demanda en condiciones de estabilidad promedio:

∝ =0,4 0,5 y 0,

 La demanda en proceso de cambio o cuando se trata de nuevos productos:

∝ =0,7 0,8 y 0,

1.1.DESEMPEÑO DE LOS MODELOS DE PRONÓSTICOS

En la solución que presentamos, también calcularemos la desviación absoluta media (DAM), el error cuadrático medio (ECM) y el error porcentual absoluto medio (EPAM). Ya que sirven para comparar los distintos modelos de pronósticos, vigilan los pronósticos y aseguran su buen desempeño. 1.1.1. DESVIACIÓN ABSOLUTA MEDIA (DAM) Es la primera medición de error global de pronóstico que se aplica. Su valor se calcula sumando los valores absolutos de los errores individuales del pronóstico y dividiendo entre el número de errores individuales.

DAM =

∑ ¿^ realtpronósticot ∨¿

n

DAM =

∑ ¿^ AtFt ∨¿

n

1.1.2. ERROR CUADRÁTICO MEDIO (ECM)

Es la segunda medición de error global de pronóstico que se aplica. Su valor se calcula sumando los cuadrados de los valores de los errores individuales del pronóstico y dividiendo entre el número de errores individuales.

ECM =

∑ ( realt −^ pronósticot ) 2

n

ECM =

∑ (^ AtFt ) 2

n

1.1.3. ERROR PORCENTUAL ABSOLUTO MEDIO (EPAM)

Cuando las medidas del DAM y ECM son valores muy grandes, debido a que dependen de la magnitud del elemento que se pronostica, su valor se calcula sumando los porcentajes de los promedios de los valores absolutos de los errores individuales del pronóstico y dividiendo entre el número de errores individuales.

EPAM =∑ ¿ ¿ ¿

EPAM =∑ ¿ ¿ ¿

1.2.PROYECCIÓN DE LA TENDENCIA LINEAL (SUPOSICIÓN)

Usado para el pronóstico de la tendencia lineal. Se asume que la relación entre la respuesta de la variable Y, y el tiempo X es lineal. Ecuación:

Y i = a + b ∗ Xi

La ecuación para la demanda sería:

D = a + b ( A )

Donde:  D = Demanda  a = Constante

Se calcula de la siguiente forma: a = y − b x

 b = Pendiente

Se calcula de la siguiente forma: b =

i = 1 n

Xi ∗¿ Y i − n ∗ x ∗ y

i = 1 n

( X ¿ ¿ i )

2

− n ∗( x )

2

 A = Periodo También hallamos el coeficiente de correlación: Medida que expresa el grado o intensidad de relación (causa-efecto) entre 2 variables. El

coeficiente de correlación se identifica por “r” y es un valor entre +1 y -1 (− 1 ≤r ≤ + 1 ¿.

r =

n ∑ xy −∑ x ∗∑ y

Asimismo, calculamos el coeficiente de determinación: Medida más comúnmente utilizada para describir la relación entre 2 variables. El coeficiente de determinación es el cuadrado del coeficiente de correlación, es decir:

r

(^2) , y siempre será un valor entre 0 y +1 (

0 ≤ r

2

dic-20 656 36 630 26 676 3.96%

D=a+b(A)

a= 440.

b= 5.

r= 0.

r^2= 0.

A partir de ello, se calculó lo siguiente:

MES PERIOD

O

PRONÓSTICO

ene-21 37 635

feb-21 38 640

mar-21 39 646

abr-21 40 651

may-21 41 656

jun-21 42 661

jul-21 43 667

ago-21 44 672

sep-21 45 677

oct-21 46 682

nov-21 47 688

dic-21 48 693

Gracias a la teoría, antes explicada, se obtuvo lo siguiente: PEDIDOS RECIBIDOS CADA MES Mes Cajas 2018 Cajas 2019 Cajas 2020 Pronóstico situación Cajas 2021 Unidades por caja según pronóstico Enero 480 575 608 635 91446 Febrero 436 527 597 640 92201 Marzo 482 540 612 646 92957 Abril 448 502 603 651 93713 Mayo 458 508 628 656 94469 Junio 489 573 605 661 95225 Julio 498 508 627 667 95980 Agosto 430 498 578 672 96736 Septiembre 444 485 585 677 97492 Octubre 496 526 581 682 98248

Noviembre 487 552 632 688 99003 Diciembre 525 587 656 693 99759 Con base a los datos obtenidos, podemos decir que los pedidos de celulares en los meses del año 2021, varían referente a los anteriores. Haciendo una comparación entre el año 2020 y el 2021, se puede observar que la dispersión es positiva, lo que significa que no tendrá un sobrante de inventarios, es decir, una insuficiencia de inventarios. PEDIDOS RECIBIDOS CADA MES Mes Cajas 2020 Pronóstico situación Cajas 2021 Unidades por caja según pronóstico Dispersión Enero 608 635 (^91446 ) Febrero 597 640 (^92201 ) Marzo 612 646 (^92957 ) Abril 603 651 (^93713 ) Mayo 628 656 (^94469 ) Junio 605 661 (^95225 ) Julio 627 667 (^95980 ) Agosto 578 672 (^96736 ) Septiembre 585 677 (^97492 ) Octubre 581 682 (^98248 ) Noviembre 632 688 (^99003 ) Diciembre 656 693 (^99759 ) Gracias al método utilizado, nos podemos proyectar a los meses del año 2021, para que de esa manera se solvente los problemas de producción e inventarios que presente la empresa. Los datos obtenidos son los más precisos, y junto con ello, se puede conocer mejor el comportamiento del mercado, generando que la empresa sea más eficiente y eficaz, reduciendo significativamente los costos. Graficamos: