Un elemento fundamental de una buena planeación de las ventas y operaciones consiste en pronosticar con la mayor exactitud la demanda de un producto.
Realizar el pronóstico de la demanda es, basicamente, estimar las ventas de un productopara un periodo futuro. Hay muchos métodos, técnicas y modelos, y su aplicación puede depender del tiempo en que pronosticamos y de si tenemos o no datos históricos o de la antigüedad de nuestro producto o servicio.
En este post nos enfocaremos en los métodos de pronosticos de series de tiempo, en donde se trata de predecir los valores históricos al futuro, donde aún no hay mediciones disponibles.
El pronóstico se realiza generalmente para optimizar áreas como los niveles de inventario, la capacidad de producción o los niveles de personal.
Hemos preparado 6 videos cubriendo todos los metodos de pronosticos de la demanda y como calcularlos en Excel
1. Promedio Móvil Simple
En método de pronóstico móvil simple cada punto se convierte en una media móvil de una serie temporal, donde el número de periodos a cosinderar dentro de la media es elegido de tal manera que los efectos estacionales y / o irregulares sean eliminados.
En este video un tutorial completo de como aplicar este método:
2. Promedio Movil ponderado
Mientras, en el promedio móvil simple todos los datos del promedio tienen la misma importancia, en el promedio móvil ponderado a cada valor se le asigna un peso diferente para dar mayor importancia.
Esto puede resultar útil para algunas industrias en donde los datos mas recientes son mas importnates/confiables que los datos pasados,
En este video un tutorial completo de como aplicar este método:
3. Suavización Exponencial Simple
El pronóstico de suavización exponencial simple es muy util cuando tenemos patrones de demanda aleatorios en donde es necesario eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos, este posee una ventaja sobre el modelo de promedio móvil ponderado ya que no requiere de una gran cantidad de períodos y de ponderaciones para lograr óptimos resultados.
En éste método se calcula el promedio usando un coeficiente de suavización, que busca ajustar los pronósticos en dirección opuesta a las desviaciones del pasado.
Método de Holt
En un post anterior ya habiamos hablado del Método de Holt, el cual no solo considera los valores del pasado sino tambien la tendencia de los mismos, para asi poder anticipar mejor los movimientos futuros.
Estimar una tendencia y estacionalidad nos proporciona las actualizaciones de nivel que mitigan los cambios ocasionales de una serie de tiempo.
En el siguiente video les mostramos como aplicar el Método de Holt para pronosticar la demanda considerando tendencia y estacionalidad
Metodo de Winters
El método Holt-Winters es un método de pronósticoque usa tres parametros de suavización y tiene la ventaja de ser fácil de adaptarse a medida que nueva información real está disponible.
Este método considera nivel, tendencia y estacional de una determinada serie de tiempos.
Existen tres conjuntos de datos diferentes, los cuales nos ayudan a indetificar el order de trbaaja para realizar el pronostico:
- Un primer grupo de datos es para inicializar el modelo y determinar los indicadores de nivel, tendencia y estacionalidad.
- Un segundo conjunto de datos es necesario para probar o calibrar los índices de suavización Alfa, Beta y Gamma.
- Un tercer grupo de datos para pronosticar y evaluar el funcionamiento del modelo propuesto.
En el proximo video vemos como trabajar con estos 3 grupos de datos e implementar un modelo de Winter para pronosticar la demanda futura
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