De la Gestión Logística al Supply Chain Management

De la Gestión Logística
al
Supply Chain Management
Derribando fronteras en la gestión logística

El Entorno de los Negocios
Globalización
Competencia
Precios bajos
Calidad
Estrategia
Concentración
Medio Ambiente
Tecnificación

Desafíos a los que se enfrentan las Empresas
Intensa Competencia
Globalización de los Mercados
Importancia de la Estrategia
Alta variedad de Productos
Más Servicios
Enfasis en la Calidad
Flexibilidad
Avances Tecnológicos
Involucramiento de los trabajadores
Preocupación por el Medio Ambiente
Necesidades imperiosas:
 Productividad
 Competitividad

1. LA NUEVA ECONOMÍA DEL
CONOCIMIENTO EN LA ERA DEL
CAPITAL INTELECTUAL

5
“En la nueva era del conocimiento y la
hipercompetencia global, el reto no es sólo
generar ideas, sino convertirlas en modelos
de negocios, financiarlos y ponerlos en
práctica.”

6
Atributos de la
Empresa y el
Cluster del
Futuro
La Nueva Economía Global
Sistémica
Competitividad Sistémica y Sustentable
Empresa – cluster – sector –
región - país
Impulsores
Nuevo Nombre
del Juego
Nuevo
Paradigma
II
Inteligente en
la organización
FF
Flexible en la
producción
AA
Ágil en la
comercialización
Era del
conocimiento y
la información
Era del cambio
constante y continuo
Era de la globalización
de los mercados,
apertura e
interdependencia
La Hipercompetencia Global en el mercado local
El Benchmarking ahora es internacional
Estrategia
Desarrollo regional y de clusters estratégicos: Integración
de la cadena global de valor mediante la innovación y el
desarrollo de empresas competitivas

7
Interdependencia de los mercados y la
Economía Política Internacional
La apertura a la globalización implica:
Un nuevo juego, La Hipercompetencia Global en
el mercado local (WAL-MART)
 El más veloz impone el ritmo de la
competencia.
 Una estrategia de movimientos, no de
posiciones.
El benchmarking ahora es internacional.
LA NUEVA ECONOMÍA GLOBAL ES SISTÉMICA

DE LA MANUFACTURA A LA MENTEFACTURA
ERA DEL
CONOCIMIENTO
ERA
INDUSTRIAL
MANUFACTURA
•Capital Físico:
Maquinaria y
Equipo,
Habilidades Físicas
y Manuales
•Trabajador Mecánico:
“Robot” como ideal
trabaja eficientemente,
con precisión, optimizando
tiempos y movimientos.
TIPO TE
•PRODUCCIÓN MASIVA (Mass
producfion)
•Productos Estandarizados y en serie.
•Mínimo Costo con Base a las Economías de
Escala.
•Del Centro de Capacitación
•Desarrollando Habilidades Manuales
Capital Informático:
Tecnologías de
Información,
Comunicaciones y
Producción asistida por
computadora. Habilidades
Intelectuales.
Trabajador del
Conocimiento:
Trabaja
eficientemente
Aprende
Crea
TIPO TACA
•PRODUCCIÓN PERSONALIZADA (Mass
Customizing)
•Productos personalizados (tailor-made).
•Sistemas flexibles para diseños personalizados y
mercados con ciclos más cortos y cambios rápidos.
•Al Centro de Aprendizaje e Innovación
•Desarrollando Habilidades Intelectuales
Mentefactura
MENTEFACTURA
•Capital organizacional para la administración de
la calidad total.
•Investigación y desarrollo tecnológico en el
Departamento de I+D
•Capital Intelectual para innovación y competitividad
sustentable.
• CENTROS DE INNOVACIÓN Y CAPITAL INTELECTUAL.
Innovación y desarrollo del conocimiento en la línea de de
producción.
•Administración de la Calidad Total (TQM) •Desarrollo y Administración del Conocimiento (DAC)

9
En la Nueva Era del conocimiento y la
globalización ya no se compite
Empresa vs EmpresaEmpresa vs Empresa
sinosino
Polo Regional-ClusterPolo Regional-Cluster
vsvs
Polo Regional-ClusterPolo Regional-Cluster
En un esquema de Competitividad Sistémica que
genere las economías de aglomeración y de creación
de valor vía conocimiento tecnológico aplicado a los
negocios

La China Corporativa:
“EL EMPRESARIO AL PARTIDO”
Región Liadong
(North-East)
• Industria pesada
• Manufactura Japonesa
• Centro de llamadas y operaciones de
Japón y Corea.
Región Liadong
(North-East)
• Industria pesada
• Manufactura Japonesa
• Centro de llamadas y operaciones de
Japón y Corea.
Región Delta - Jiang
• Ciudad central de finanzas y
comercio
• Productos de alta tecnología
Lap top, teléfonos celulares.
Región Delta - Jiang
• Ciudad central de finanzas y
comercio
• Productos de alta tecnología
Lap top, teléfonos celulares.
Región Xiamen
Paraíso financiero de Taiwán
(off-shore)
• Textil
• Alimentos procesados.
Región Xiamen
Paraíso financiero de Taiwán
(off-shore)
• Textil
• Alimentos procesados.
Región Zhongguancun
• Investigación de Alta Tecnología
Militar y aeroespacial
• Alianzas
Región Zhongguancun
• Investigación de Alta Tecnología
Militar y aeroespacial
• Alianzas
Región Shandong
• Producción de vegetales fríos y alimentos
procesados
• Electrodomésticos
• Patio trasero de Corea.
Región Shandong
• Producción de vegetales fríos y alimentos
procesados
• Electrodomésticos
• Patio trasero de Corea.
Región Delta Zhu Jiang
• PC’s y componentes
• 50,000 proveedores de
Componentes electrónicos
-Equipo de telecomunicaciones y
productos electrónicos
Región Delta Zhu Jiang
• PC’s y componentes
• 50,000 proveedores de
Componentes electrónicos
-Equipo de telecomunicaciones y
productos electrónicos
LA ESTRATEGIA ACTIVA
LOS ESTADOS UNIDOS DE CHINA:
POLOS REGIONALES – CIUDADES – CLUSTERS

11
Hoy día la fuente de ventaja competitiva
sustentable es:
La velocidad de innovar nuevos procesos
y productos y ponerlos en el mercado
más rápido que la competencia es la
nueva fuente de Ventaja
Competitiva Sustentable.
Innovación a lo largo de la cadena global
de valor y con escalamiento a actividades
de mayor valor agregado: Mentefactura

12Fuente: Elaborado en base a la presentación de Jaime Parada, CONACYT.
Salario Promedio
(USD/hr) $3.00$3.00 $6.00$6.00 $12.00$12.00 $24.00$24.00
Productividad (USD/hr)
$10.00$10.00 $40.00$40.00 $160.00$160.00 >$600.00>$600.00
Niveles de
productividad
(hora/hombre)
Manufactura
Básica
Manufactura
Compleja
MentefacturaAgroindustria
12
8
4
1
•AgroindustriaAgroindustria
•TextilesTextiles
•Productos deProductos de
• Madera y PapelMadera y Papel
•Carbón, PlásticoCarbón, Plástico
•Productos de MetalProductos de Metal
•Otra maquinariaOtra maquinaria
•QuímicosQuímicos
•Maquinaria EléctricaMaquinaria Eléctrica
•Industria AutomotrizIndustria Automotriz
•MáquinasMáquinas
HerramientasHerramientas
•Software AvanzadoSoftware Avanzado
•FarmacéuticosFarmacéuticos
•NutracéuticosNutracéuticos
•ElectrónicaElectrónica
•InstrumentosInstrumentos
•TelecomunicacionesTelecomunicaciones
•AeronáuticaAeronáutica
•EspecialidadesEspecialidades
•químicasquímicas
•BiotecnologíaBiotecnología
•Materiales AvanzadosMateriales Avanzados
Escalamiento
vertical
horizontal
Escalam
iento
Mejorando mi participación
en la cadena global de valor
en el mismo sector
Escalamiento entre
sectores
11
44
88
1212
ESTRATEGIA DE ESCALAMIENTO DE VALOR HACIA LA
LA MENTEFACTURA

MODELO DE CLUSTER EN LA CADENA GLOBAL DE VALOR
Competir vía Valor Agregado-Precio Productos diferenciado NO sólo vía Costo-
Precio mínimo:
Empresa IFA
Sistema IFA de I-M-M
Modelo de Negocio en la Cadena de Valor del Cluster
InnovaciónInnovación
Cadena deCadena de
AbastecimientoAbastecimiento ManufacturaManufactura Logística yLogística y
DistribuciónDistribución MarketingMarketing
Cluster / Polo
Regional
Nicho de Producto
Diferenciado /
Mercado
Modelo de
Producto
Modelo de
Empresa
Modelo
Cluster
HipercompetenciaHipercompetencia
Global en losGlobal en los
mercados localmercados local
e internacionale internacional
Grupo M: Del hilo al producto diseñado en la tienda del cliente
Producir bienes con mayor
valor agregado no implica
necesariamente un proceso
industrial complejo, pero si
la aplicación de los
conocimientos y la
innovación a lo largo de la
cadena.
Ejemplos:
1. Empresa Integrada: ZARA (confección)
2. Empresa Integradora: GAP (confección)
3. Cluster Integrado: León Guanajuato (calzado)
4. Empresa Maquiladora: Manufactura de Ensamble

Innovación
Cadena de
Abastecimiento
Manufactura
Logística
y Distribución
Marketing
Del Cluster Físico al CLUSTER INTEGRADO FUNCIONALMENTE:
El Cluster del Calzado LEON
Capital
Intelectual
Capital
Organizacional
C. Empresarial y
Laboral
Capital
Logístico
Capital Comercial
Centros de
Innovación
Programa de
articulación de
las cadenas
productivas
Programa de
Manufactura
Flexible
Desarrollo de
infraestructura y
sistemas logísticos
Empresa
Comercia-lizadora
2.Loscapitalesdela
Competitividad
1.Eslabonesdela
Cadena
3.Programas
Instrumentales
CIATEC
Cámara de
Curtiduría
Empresas IFA Aduanas,
etc. COFOCE
C. Macroeconómico, C. Gubernamental, C. Social, C. Institucional, C. Financiero

Empresa IFA: Competitiva y Sustentable
Organización InteligenteOrganización Inteligente Negocio Flexible y ÁgilNegocio Flexible y Ágil
Aprendizaje continuoAprendizaje continuo
Innovación continuaInnovación continua
Capacidad deCapacidad de
respuesta a losrespuesta a los
cambioscambios
Capital IntelectualCapital Intelectual
Negocio
Flexible
 MultiproductoMultiproducto
 MultiprocesoMultiproceso

MultihabilidadesMultihabilidades
Comercialización Ágil
 Producto personalizadoProducto personalizado
y servicio-solucióny servicio-solución
integral al clienteintegral al cliente
 Mercado local,Mercado local,
regional y globalregional y global
 Marketing digital: 5 P’sMarketing digital: 5 P’s
Sistema de Marketing y ManufacturaSistema de Marketing y Manufactura
Integral e Inteligente: SMIntegral e Inteligente: SM22
II22
MODELO EMPRESARIAL IFA
15

Grupo M
Visión: Ser Creadores de Valor
Innovación Cadena de
Abastecimiento
Manufactura
Logística
y Distribución
Marketing
Diseño de Productos,
Colecciones por Temporada,
Investigación y Desarrollo
Productos químicos
Aplicaciones
Terminados
Molino de Tela
Integración con
proveedores
Salones de Corte Automáticos
Bordados y Aplicaciones
Técnicas Especializadas de
Estampado
Técnicas de Lavados
Especiales
Ensamblaje
Transmisión de Datos
Electrónicos EDI
Portal con Clientes
visualizando procesos
Logística de Transportación a
Tiendas y Almacenes a
Nuestros Clientes
Los clientes sólo
comercializan sus
productos
Responsabilidad social
Concepto de plantas gemelas con Haití
Un enfoque sistemático para identificar y eliminar desperdicios (actividades
que no agregan valor) a través de mejoramiento continuo y flujo del
producto según requerimiento del cliente en búsqueda de perfección.

17
HACIA UN NUEVO MODELO DE APRENDIZAJE E INNOVACIÓN ORGANIZACIONAL:
KNOWLEDGE DEVELOPMENT MANAGEMENT
Círculos de Calidad Células del conocimiento: Aprendizaje y
creación de conocimiento
Innovación
continua como base
de la
competitividad
sustentable
Calidad comoCalidad como
base de labase de la
competitividadcompetitividad
Administración
del
Desarrollo y
conocimiento
(DAC)
Administración de
la Calidad Total
(TQM)
Transición hacia un
nuevo modelo
organizacional:
OI2
CA
Capital organizacional para la
administración de la calidad total.
I&DT en el Departamento
Capital organizacional para la
administración de la calidad total.
I&DT en el Departamento
Capital Intelectual para innovación y
competitividad sustentable. I&DC en la
línea de la cadena de producción
Capital Intelectual para innovación y
competitividad sustentable. I&DC en la
línea de la cadena de producción
De los círculos de calidad total a las células del conocimiento

Gestión Logística
(Definición del CSCMP)
La Gestión Logística es la parte de la
Administración de Cadenas de
Suministros que “planea, implementa
y controla la eficiencia de los flujos
directos e inversos y el
almacenamiento de las mercancías,
los servicios y la información relativa
entre el punto de origen y el punto de
consumo con el fin de satisfacer los
requerimientos de los clientes”.

19
DESARROLLANDO EL CAPITAL LOGÍSTICO
Formación:Formación:
CapitalCapital
LogísticoLogístico
Ejes de Integración del Capital
Logístico:
Infraestructura
Energética
Infraestructura
Telecomunicaciones
Infraestructura de Transporte Multimodal
 Redes de
fibra óptica
Satélites
Electricidad
Petróleo
Gas
Carbón
 Carreteras
Ferrocarriles
Puertos
Aeropuertos

Supply Chain Management (SCM)
Definición del CSCMP (2003)
SCM comprende “la planificación y administración de todas las
actividades de adquisiciones y compras, conversión y de
administración de logística. Incluye también, la coordinación y
colaboración entre canales, los cuales pueden ser proveedores,
intermediarios, proveedores de logística y clientes. En esencia,
SCM integra las actividades de suministro y demanda dentro de y
entre las compañías”
En otras palabras, SCM es la estrategia a través de la cual se gestionan
todas las actividades y empresas de la cadena de suministros

¿Qué hace la Logística?
La Logística es el proceso de Diseño (estratégico), Planificación
(táctico) y Programación (operativo) de flujos y almacenamiento de
bienes y servicios.
Esto plantea diferencias con la cadena de suministros.
Implica funciones básicas de la organización como son:
la gestión de aprovisionamientos, la gestión de la
producción y la gestión de la distribución física.
“Logística ha emergido como el eje conductor de las nuevas relaciones económicas
– sincronizando y controlando en forma dinámica todas las actividades de la cadena
de abastecimiento (Supply Chain) – y estableciendo compañías inteligentes y
países inteligentes como los protagonistas principales en el mundo global”
Dr. John Kasarda, 2005

¿Qué hace la Logística?
La Logística genera valor en las transacciones
Valor = F (servicio al cliente ; rapidez de respuesta)
Según Agarwal y Shankar (2002) la Rapidez de Respuesta depende de:
 Velocidad de entrega
 Confiabilidad en la entrega
 Introducción de nuevos productos
 Tiempo de desarrollo de nuevos productos
 Tiempo del ciclo de fabricación (lead time manufacture)
 Respuesta al cliente

Proveedor
Inventario
Distribuidor
Fabricante
Cliente
Datos de investigación de mercado
Información de programación
Datos de ingeniería y diseño
Flujo de pedido y flujo de caja
Ideas y diseño para satisfacer al cliente final
Flujo de material
Flujo de crédito
Proveedor
Proveedor
Inventario
Inventario
Cliente
Cliente
Inventario

Impactos Macroeconómicos
Utilidad Económica
Utilidad de Posesión
Utilidad de Estado
Utilidad de Lugar
Utilidad de Tiempo
Impactos Económicos de la Logística
Importancia creciente de la Logística
Reducción de las Regulaciones Económicas
Avances tecnológicos
El poder de los distribuidores
Globalización de los Mercados

Logística y Competitividad
En el anuario de Competitividad
Mundial (IMD – Lausanne,
Suiza)
 Figuran 49 economías
industrializadas y emergentes
 Usa 286 criterios diferentes,
agrupados en cuatro factores
de competitividad
 Se recopilan datos duros de
organizaciones internacionales
y regionales, e instituciones
privadas
 Datos de encuesta de opinión
para ejecutivos (alrededor de
4000)

Desempeño
Económico
Eficiencia
Gubernamental
Eficiencia
Comercial
Infraestructura
Economía nacional Finanzas Públicas Productividad
Infraestructura
Básica
Comercio
Internacional
Política Fiscal Mercado Laboral
Infraestructura
Tecnológica
Inversión
Internacional
Marco Institucional
Mercados
Financieros
Infraestructura
Científica
Empleo Marco Comercial
Prácticas de
Administración
Salud y Medio
Ambiente
Precios Educación
Impacto de la
Globalización
Sistema de Valor
¿Cuántos de estos factores tienen que ver con la Logística?

Modelo General de Competitividad
Recurso Humano
Competencias
Conocimiento, experiencia,
habilidad
Tecnologías
Precios Calidad
Competitividad
Gerencia

 Tenemos la oportunidad
 Es fundamental nuestra manera de enfrentarla
 La Logística es clave para el éxito a nivel global
 La conectividad cambia las reglas del juego

Comprenda a los clientes
Se deben crear empresas impulsadas por los clientes
Principios de la Logística
Determine los segmentos
Micromarketing
Determine la demanda del mercado
Planifique en función de la demanda

 Abastecimiento.
 Transporte.
 Almacén Materias Primas
 Transporte entre almacenes y planta
 Manufactura.
 Transporte y manejo entre procesos y plantas
 Transporte entre plantas, almacenes y al
consumidor
 Adm. de centros de servicio (CD).
 Transporte de partes y refacciones entre planta y
CD.
Estructura de la Cadena Logística
Proveedores
Logística
inbound
Producción
Logística
outbound
Servicio al
Cliente

Cantidad. localización, % de asignación, aspectos
locales (economía, regulaciones, etc.)
Número de almacenes, localización, función,
capacidad, medios de transporte, cantidad de
unidades, contratistas, regulaciones y leyes
Capacidad, cantidad de plantas, grado de desacople
de procesos, flexibilidad, tecnología, aspectos locales
de la localización
Centros de distribución (cantidad, capacidad,
funciones), transporte (cantidad, medios, contratos),
aspectos locales
Centros de servicio (cantidad, capacidad, funciones,
localización, autonomía), mercado local
Factores Estructurales de la Cadena Logística
Proveedores
Logística
inbound
Producción
Logística
outbound
Servicio al
Cliente

Costo, calidad, confiabilidad, flexibilidad, tiempo de
entrega, tiempo de respuesta
Costo de transporte. inventario de M.P., espacio de
almacén, tiempo de respuesta, desperdicio.
Calidad, variabilidad del proceso, retrabajo,
desperdicio, tiempo de ciclo, costos directos, nivel de
inventario, desempeño en la entrega
Costo de transporte, costo de emitir ordenes, tiempo
de entrega, tiempo de respuesta, desperdicio,
inventario
Costo del servicio, tiempo de respuesta, nivel de
inventario, niveles de satisfacción
Indicadores Clave de la Cadena Logística
Proveedores
Logística
inbound
Producción
Logística
outbound
Servicio al
Cliente

Enlaces EDI, sistema de evaluación de proveedores,
integración sistema de negocios
Rastreo, tecnología de carga y descarga, sistema de
administración de almacenes, trazabilidad
CAD/CAM, robótica, control de procesos, sistema de
calidad, sistemas de planificación
CRM, integración de plantas y centros de servicio,
sistema de administración de servicios
Tecnologías de Información de la Cadena Logística
Rastreo, tecnología de carga y descarga, sistema de
administración de almacenes, trazabilidad
Proveedores
Logística
inbound
Producción
Logística
outbound
Servicio al
Cliente

Objetivo de la Logística
Satisfacción de las necesidades expresadas o latentes en las
mejores condiciones económicas y para un nivel de servicio
determinado, es decir: cumplir con los requerimientos de los
clientes al menor costo.
Planificación Estratégica Logística

Definir Misión
Análisis Interno y Externo
del sistema logístico:
A/O/F/D
Establecer Objetivos:
 Servicio al consumidor
 Configuración de red
 Coordinación/Organización
 Inventarios
 Tecnología de información
 Transporte
 Otros
Generar
Estrategias
Definir Indicadores
de Desempeño claves
Identificar Riesgos
y Elaborar Planes
Planificar
Implementación
Ejecución
Esquema de Planificación Estratégica Logística

Misión de la Logística
 Determina el propósito fundamental o razón de ser de la organización
logística en la organización, definiendo dirección.
 Debe derivarse de la misión general y objetivos de la empresa.
 Es dinámico.
 Debe incorporar conceptos que involucren el mercado, nivel de servicio
al consumidor, criterios de éxito, políticas y capacidades a explotar.
Ejemplo:
“Proporcionar un servicio de adquisición y distribución de productos de alta
calidad, de manera oportuna y a costos competitivos a través de: sistemas
de administración de la demanda excelentes, manteniendo inventarios en
todo el sistema logístico, con un sistema de administración y monitoreo de
status de pedidos centralizado, planificando y controlando de manera
centralizada todos los componentes necesarios para completar una orden y
utilizando modelos para planear la configuración de la red logística
considerando el costo total.”

Análisis de A/O/F/D
 El análisis interno de la situación actual del sistema logístico resulta en
un diagnóstico de sus fortalezas y debilidades. Este debe incluir: los
productos y sus demandas, la estructura de la red logística, sistemas de
planificación y control, niveles de servicio al cliente, costos totales de la
logística y utilización de activos, entre otros.
 El análisis externo del medio ambiente relevante del sistema logístico,
arrojará un diagnóstico de las amenazas y oportunidades
existentes. Entre los conceptos relevantes a incluir se encuentran: los
mercados, tendencias de la industria, regulaciones medioambientales,
de transporte, laborales y de seguridad e higiene, la economía,
evaluación de fuentes de energía, disponibilidad de tecnologías, entre
otros.

Definir Objetivos Logísticos
 Los objetivos de logística, al igual que las estrategias, deben servir de
soporte y ser concordantes con los de la organización, especialmente
con los de operaciones y marketing.
 El proceso para establecerlos es iterativo e involucra todos los niveles
organizacionales.
 Gopal & Cahill (1999) sugieren definir objetivos y estrategias a nivel
general y luego para cada una de las siguientes áreas de logística:
configuración de la red, organización y coordinación, servicio al
consumidor, inventarios y tecnología de información.
 Bowersox (2001) recomienda definirlos para el abastecimiento,
operaciones y distribución.

Ejemplos de objetivos logísticos
Como sistema logístico
 Rentabilidad sobre activos operativos del 13%.
 Rotación de inventarios igual a 12.
Configuración de la red
 Ubicar inventario cerca del punto de uso de los consumidores.
 Mantener centros de distribución con servicio completo.
Coordinación y organización
 Mantener una respuesta rápida para el consumidor mediante una
adecuada planificación y control central de productos terminados.
 Contratar para la función de logística al personal más capacitado.

Ejemplos de objetivos logísticos
Servicio al cliente
 Enviar el 92% de las órdenes completas y dentro de 24 horas de la
fecha prometida.
 Asegurar que nuestros clientes no reciban artículos dañados a través de
un empaque adecuado.
Inventarios
 Minimizar la inversión total en inventario asegurando la satisfacción de
los clientes.
 Integrar clientes y proveedores para proporcionar un mejor servicio.
Sistema de información
 Asegurar información actualizada y precisa para la toma de decisiones.

Estrategias de Logística
Configuración de Instalaciones
 Etapas
 Proximidad / Tiempo
 Capacidad y Ubicación
 Misión y tipo de instalación
Coordinación y Organización
 Integración multifuncional
 Estructura y Responsabilidades
 Capacidades y habilidades
Servicio al Consumidor
 Alianzas
 Empaque
 Preferencias de entrega
 Integrar funciones del cliente

Estrategias de Logística
Inventarios
 Políticas de despliegue de inventarios
 Alianzas con clientes/proveedores
Tecnología de Información
 Administración de almacenes
 Soporte para la toma de decisiones
 Pronósticos/ Adm. de demanda
 Paquetes para optimización, ruteo o programación

Definir Indicadores de Desempeño
 Se derivan de los objetivos y estrategias definidas.
 Deben ser medibles, entendibles, factibles y compatibles a través de
toda la organización.
 Deben medir el desempeño de los procesos a través de la cadena de
valor (se debe medir lo que agrega valor)
 Deben asociarse con los factores críticos de éxito: costo, calidad,
tiempo de ciclo, respuesta al cliente, etc.
 Los niveles de agregación, interrelación y toma de decisiones deben
ser los adecuados para cada nivel de la organización

Ejemplo Indicadores de Desempeño
Rotación de
Inventarios Corporativo
Nivel de Cadena
Proveedores
- Valor de inventario
de Materia Prima y
componentes.
- Días de
abastecimiento
por llegar.
- Valor de
inventario en
tránsito.
Transporte a Planta Manufactura
Valor de:
- WIP.
- Producto
terminado.
Días de
abastecimiento
de WIP.
Edad de M.P., WIP
y P.T.
Distribución
- Valor de
inventario
en almacén.
- Días de abasto
de P.T.
Servicio
Post-venta.
- Valor de stock
de componentes.
- Proporción de
venta en stock.
Nivel Funcional
Por Región/ Almacén:
- Valor de inventario de producto terminado.
- Stock de seguridad.
- Valor de envíos por período.
- Valor de los retornos por semana.
- Valor de material obsoleto.

Desarrollar Planes de Contingencia
 Cada estrategia presenta riesgos para su realización.
 Para cada estrategia debe analizarse el nivel de riesgo involucrado y
los principales afectados, y determinarse un plan de contingencia para
administrarlos.
 La elaboración de planes alternativos incrementa las probabilidades de
éxito de las estrategias.
 La planificación debe ser “flexible”.
Implementación de Estrategias
Cada estrategia deben incluir los siguientes elementos:
 Un plan detallado con fechas, metas, puntos de control, roles y
responsabilidades definidas.
 Un programa de comunicación de la estrategia a través de la
organización.
 Sistemas de monitoreo y medición del desempeño.
 Programas de capacitación requerida.

Proceso de Planificación
de Recursos en Logística
Análisis Externo
e Interno
Plan Estratégico
del Negocio
Planificación de Requerimientos
de Distribución
Programa Maestro
de Operaciones
Planificación Requerimientos
de Materiales
Planificación Requerimientos
de Capacidad
¿Factible?
Ejecución y Monitoreo
si
no

Un Modelo: Pirámide de la Estrategia Logística
ESTRATEGICO
TACTICO
OPERATIVO
Servicio
al cliente
IMPLEMENTACIÓN
Diseño del
canal
Estrategia de
la red
Gestión del
transporte
Diseño de
depósitos y
operaciones
Gestión de
materiales
Equipamiento
e instalaciones
Políticas y
procedimientos
Sistema de
información
Organización
y gestión del
cambio

Pirámide de la Estrategia Logística
La Estrategia Logística se basa en procesos de negocio:
 Variabilidad de la demanda / cambio de productos
 Planificación
 Gestión de pedidos
 Gestión de inventarios
NO en funciones:
 Ventas
 Compras
 Producción
Objetivo
Convertir la empresa en un proceso
eficiente de satisfacción del
cliente, en donde la efectividad de
toda la Cadena Logística es más
importante que la efectividad de
cada departamento por separado.

Pirámide de la Estrategia Logística
En cualquier tipo de empresa destacan los siguientes procesos de negocio:
Proceso de aprovisionamiento. Busca asegurar el suministro de
materiales y equipo necesario para generar los bienes o servicios.
Proceso de desarrollo de producto. Realiza la planificación de
nuevos bienes o servicios para los clientes o redefiniendo los productos
existentes.
Proceso de producción. Organiza todas las actividades que producen
los bienes o servicios de la compañía.
Proceso de entrega de pedidos. Facilita el recibo y procesamiento de
los pedidos de los clientes, y aseguran que éstos se cumplen
totalmente.
Proceso de distribución. Asegura la distribución de los bienes a los
clientes.
Proceso de apoyo al cliente. Proporciona asistencia a los clientes
después de haber adquirido su producto o servicio.

NIVEL ESTRATÉGICO
Transp.
aprovis.
Transp.
aprovis.
Control
tráfico
recepc.
Control
tráfico
recepc.
Almac.
mat.
prima
Almac.
mat.
prima
Produc.s
ubcon-
juntos
Produc.s
ubcon-
juntos
Almac.
semie-
labor.
Almac.
semie-
labor.
Produc.c
onjun.
Produc.c
onjun.
Emba-
lado
produc.
Emba-
lado
produc.
Almac.
produc.
termin.
Almac.
produc.
termin.
Etiquet.
y exped.
Etiquet.
y exped.
Red
distri-
bución
Red
distri-
bución
Entrega
a cliente
Entrega
a cliente
ESTRATEGIA DE COMPRA
RED DE PROVEEDORES
ESTRAT. DE TRANSPORTE
ESTRAT. DE PRODUCCIÓN
ESPEC. FÁBRICAS
ESTRATEGIA TERRITORIAL
POLÍTICA DE SERVICIO
ESTRATEGIA DE VENTA
DISEÑO RED DISTRIBUCIÓN
LOGÍSTICA DE
APROVISIONAMIENTO
Exploración necesidades netas
Pedidos a proveedores
Seguimiento entregas
LOGÍSTICA DE
PLANIFICACIÓN DE LA
PRODUCCIÓN
Plan maestro de producción
Lanzamiento de órdenes
Nivel stock productos
semielaborados y en proceso
LOGÍSTICA COMERCIAL
Planificación de demanda
Nivel de servicio
Nivel stocks finales
Recepción de pedidos
LOGÍSTICA TÉCNICA DE MATERIALES
FLUJO DE INFORMACIÓN
FLUJO DE MATERIALES
SISTEMA DE GESTIÓN
P
R
O
V
E
E
D
O
R
E
S
P
R
O
V
E
E
D
O
R
E
S
C
L
I
E
N
T
E
S
C
L
I
E
N
T
E
S
NIVEL TÁCTICO
NIVEL OPERATIVO
Logística Integrada

Actividades Logísticas
ACTIVIDADES CLAVE
1. Estándares de Servicio al Cliente
 Requerimientos del cliente
 Respuesta del cliente
 Establecer los niveles de servicio
2. Transporte
 Selección del modo y servicio
 Rutas y fletes
 Programación de vehículos
 Procesamiento de quejas
 Auditoria de tarifas
3. Manejo de Inventarios
 Estimación de ventas a CP
 Políticas de inventarios
 Mezcla de productos
 Número y tamaño de los puntos de
almacenamiento
4. Flujos de Información
 Procedimientos interfaz inventario-ventas
 Transmisión de la información
 Reglas de los pedidos
ACTIVIDADES DE APOYO
1. Almacenamiento
 Diseño de espacios y distribución de existencias
 Configuración de los almacenes
2. Manejo de Materiales
 Selección y reemplazo de equipos
 Proceso de toma de pedidos
 Almacenamiento y recuperación de existencias
3. Compras
 Selección proveedores
 Momento y cantidades
4. Embalaje
5. Relación con producción y operaciones
 Especificar cantidades adicionales
 Secuencias y tiempos de producción
 Programación se suministros
6. Mantenimiento de Información
 Recopilación, almacenamiento y manipulación
de la información
 Análisis de datos
 Control de la información

Megatendencias en Logística
De Servicio al Cliente a la Gerencia de Relaciones
De lo Adversario a lo Cooperativo
Del Pronóstico al Endcast
De la Experiencia a la Estrategia de Transición
De Absoluto a Valor Relativo
De la Integración Funcional a la Integración de Procesos
De Integración Vertical a Integración Virtual
De la Acumulación de la Información al Compartir Información
De la Capacitación al Aprendizaje basado en el Conocimiento
De la Contabilidad a la Administración basada en el Valor
Los líderes del cambio logístico deben vender ideas y servir de catalizadores
cross-functional. Administrar el cambio a través de los otros, es una tarea
difícil que los líderes logísticos deben dominar.

Factores de Diseño de la Cadena Logística
Mercado Infraestructura Costos Margen
DEMANDA
DISPERSIÓN DE LA
DEMANDA
CARACTERISTICAS
DE LOS PRODUCTOS
CONJUNTO DE
INSTALACIONES
POTENCIALES
LOCALIZACION
POTENCIAL DE LAS
INSTALACIONES
CAPACIDAD
INSTALADA
MODOS DE
TRASNPORTE
COSTO UNITARIO DE
PRODUCCIÓN
COSTO UNITARIO DE
INVENTARIO
COSTO UNITARIO DE
TRANASPORTE
COSTO UNITARIO DE
INSTALACIONES
NIVEL DE SERVICIO
NIVEL DE INVENTARIO
CICLO DE ENTREGA
REINGENIERÍA DE
PROCESOS
Política de Abastecimiento Política de Producción Política de Distribución
Diseño de la Cadena Logística
Factores
Jimenez, José (2004)

Variables de Gestión de la Cadena Logística
Nivel de Integración de Procesos
Consistencia (Variación Mínima)
Eliminación de Desperdicios
Mejora Continua
Productividad
Nivel de Servicio
Satisfacción del Cliente
Competitividad
Rentabilidad
Valor Agregado
Nivel de Inventario
Mano de Obra
Materia Prima
Operaciones
Distribución
Inventario
Transporte
Procesamiento de Pedidos
Costo Total
Recepción de Pedidos
Operaciones
Capacidad de Reacción
Entrega
Ingreso a Entrega del Pedido
CALIDAD SERVICIO
COSTO
TIEMPO
DE CICLO
(Lead Time)
X
X
Desempeño
de la
Cadena
Logística
=
Adaptado de Christopher, Martín “Logistic and Customer Value”. Barcelona (2002).

De la Gestión Logística
al
PARTE 2

• La logística
• Supply chain management
• Enfoques Push & Pull
• Toma de decisiones de la cadena de suministro
• El desempeño de la cadena de suministro
• Modelo de referencia de operaciones de la cadena
de suministros (ROCS)
• ¿Por qué iniciar un proyecto de SCM?
• Finalmente: recuerde!
Contenido

ADMI NI STRACI ON
DE MATERI ALES
TRANSFERENCI A I NTERNA
DE I NVENTARI OS
DI STRI BUCI ON
FI SI CA
• COMPRAS
• CONTROL DE
I NVENTARI OS
• ALMACENES
• TRANSPORTE
SI STEMA DE I NFORMACI ON Y COMUNI CACI ONES LOGI STI CO
FABRI CACI ÓN ASOCI ADA
CONEL PROVEEDOR
SERVI CI O
LOGÍ STI CO
AL CLI ENTEL2
L1 L3
• PCP
• CONTROL DE
I NVENTARI OS
• ALMACENES
• TRANSPORTE
CLI ENTE PROVEEDOR
MERCADO DE
PROVEEDORES
MERCADO DE
CLI ENTES
EMPRESA
La Logística
Flujo y almacenamiento de materiales y servicios
Logística inversa
Logística de entrada Logística de SalidaLogística Interna
La optimización de funciones aisladas NO
optimiza el proceso logístico
Costo
Total
Nivel de
Servicio

“La administración estratégica del flujo y almacenamiento de
materiales, servicios e información a lo largo de la cadena de
suministro para poder cumplir los requerimientos del cliente
en forma efectiva, ahora y en el futuro”
(Gestión de la Cadena de Suministros)

Lograr una integración y coordinación efectiva
desde los proveedores hasta el cliente final, que
permita producir y distribuir:
• El producto correcto
• La cantidad correcta
• En el lugar correcto
• En el tiempo correcto
Meta de la Supply Chain Management
Reduciendo
El costo total Mejorando
el nivel de
servicio

Proveedore
s
Clientes
ProducciónDistribución VentasAprov.
Integración y Coordinación
Nivel de
Servicio
Costo y
Tiempo
Total
Administrar el flujo de materiales, servicios e información
desde los proveedores hasta los clientes

• Reducción de los niveles de inventario (10 al 15%)
• Reducción de rebajas y desperdicios (10 al 15%)
• Mayor eficiencia en el uso de recursos (10 al 20%)
• Mayor confiabilidad (más de 95%)
• Reducción de los costos de transporte (10 al 15%)
• ¡Mejores relaciones a largo plazo con clientes y
proveedores!
• …
Algunos beneficios de una SCM exitosa

Enfoques Push & Pull de los procesos
de una cadena de suministro
 Los procesos de una cadena de suministro han
evolucionando, del sistema “push” (donde el
producto era “empujado” a los canales
comerciales) al sistema pull (en el que la
demanda “tira” al sistema).
 El objetivo es reducir gastos y tiempos y
mejorar la satisfacción del cliente
El inventario realiza un efecto “empuje” PUSH
PULL El inventario realiza un efecto de “arrastre”

Se lleva a cabo con anticipación a la demanda del cliente
(demanda no conocida y se debe pronosticar) MRP
 El producto es presionado hacia los canales comerciales,
incrementándose los inventarios y los riesgos!
Enfoque Push
Materiales
Sub-montaje
Fabricación
Proveedores
Montaje
Final
Clientes
Plan de
Materiales
El inventario realiza un efecto “empuje” PUSHEl inventario realiza un efecto “empuje” PUSH

El producto es “jalado” por los consumidores, lográndose
menores inventarios y una mayor satisfacción de los clientes
Enfoque Pull
Materiales
Sub-montaje
Fabricación
Proveedores
Montaje
Final
Consumidores
Programa de
producción
PULL El inventario realiza un efecto de “arrastre”
Flujo de materiales y
componentes
Flujo de información

Estrategia de la empresa
Estrategia de la cadena
de suministro
Fijación de preciosInformación Aprovisionamiento
Estructura de la cadena de suministro
Instalaciones TransporteInventario
Variables Logísticas
Variables Interfuncionales
Toma de Decisiones de la Cadena de Suministro
Eficiencia
Capacidad
de
Respuesta
¿Cómo se puede mejorar el desempeño de la cadena de
suministro en términos de capacidad de respuesta y eficiencia?
Objetivo: Mejorar el servicio al cliente

El Desempeño de la Cadena de Suministro
Una empresa puede mejorar el desempeño de la cadena
de suministro en términos de capacidad de respuesta y
eficiencia: gestionando adecuadamente las variables
logísticas e interfuncionales
1. Instalaciones
2. Inventario
3. Transporte
1. Información
2. Aprovisionamiento, y
3. Fijación de precios
Variables Logísticas Variables Interfuncionales
Analicemos las variables y su efecto

Variables logísticas: Efecto de las Instalaciones
Tener más instalaciones
(plantas de producción,
almacenes) y bien
ubicadas provee de
mayor capacidad de
respuesta a la cadena de
suministro, mientras que
pocas instalaciones
centralizadas crean una
alta eficiencia
Capacidad
De
Respuesta
Tener más instalaciones Eficiencia
Y viceversa

Variables logísticas: Efecto del Inventario
Tener más inventarios
(MP, WIP y PT)
provee de mayor
capacidad de respuesta
a la cadena de
suministro, mientras
que menores niveles de
inventarios crean una
alta eficiencia
Capacidad
De
Respuesta
Tener más inventarios Eficiencia
Y viceversa

Variables logísticas: Efecto del Transporte
Las diferentes opciones de
transporte tienen diferentes
impactos en la capacidad de
respuesta y en la eficiencia
de la cadena de suministro:
 A < tiempo > costo
 Factores a considerar:
Distancia, volumen,
precios, competencia,
confiabilidad y riesgos
Capacidad
De
Respuesta
Tener más rapidez Eficiencia
Y viceversa

Las Variables Interfuncionales: la Información
 Es variable más importante del desempeño en la cadena
ya que afecta de manera directa a cada una de las demás
variables: a las instalaciones, al inventario, al transporte,
al aprovisionamiento y a los precios a lo largo de la
cadena de suministro
 Permite mejorar la capacidad de respuesta y la eficiencia
 La información orienta los diferentes flujos
Capacidad
De
Respuesta
Eficiencia
Tener información
Y viceversa

Las Variables Interfuncionales: Aprovisionamiento
 Es la variable que está referida al planeamiento y
control de los inventarios, a la producción, a las
compras, al almacenamiento, al transporte, etc.
 Estas decisiones elevan las utilidades de la cadena al
determinar que funciones llevará a cabo la empresa y
cuáles otras subcontratará (fabricar o tercerizar)
Capacidad
De
Respuesta
Aprovisionamiento
Y viceversa
Eficiencia

Las Variables Interfuncionales: Precios
 Los precios diferenciados se utilizan para atraer a
clientes que valoran la capacidad de respuesta como
también a los que exigen mayor eficiencia
 ¡Bajo una economía de mercado!
Capacidad
De
Respuesta
Precios
Y viceversa
Eficiencia

Capacidad de Respuesta y Eficiencia
Una “gestión efectiva”
de la cadena de
suministro requiere que
se alcance el
“equilibrio” entre la
capacidad de respuesta y
la eficiencia que mejor
satisfaga las necesidades
de los clientes
Meta: Alcanzar el
equilibrio adecuado
Satisfaciendo las necesidades
de los clientes
Eficiencia
Capacidad de
respuesta
¡Efectividad!

Modelo de Referencia de Operaciones de la
Cadena de Suministros (ROCS)
• El Consejo de Cadenas de Suministros de Estados Unidos
(Supply Chain Council) desarrolló su versión de un
modelo de referencia de procesos para:
– Medir mejor el desempeño de la cadena de suministros, e
– Identificar oportunidades de mejora
• El modelo intenta vincular el proceso de la cadena de
suministros con las mediciones de desempeño, mejores
prácticas y requerimientos de software.
Supply Chain Operations Reference Model (SCOR)

Supplier
Planear
Customer
Customer’s
Customer
Suppliers’
Supplier
Make
EntregarSuministrar Fabricar DeliverMakeSourceDeliver SourceDeliver
Internal or External Internal or External
Your Company
Source
Supply Chain Operations Reference-Model (SCOR)
Return Return Return
Devolver Devolver Return
Return Return
Se establece un marco para la descripción del proceso en base
a cinco componentes del proceso de negocio del modelo SCOR:
Planear (planear), Source (suministrar) Make (fabricar);
Deliver (entregar), y Return (devolver)

Supplier
Plan
Customer
Customer’s
Customer
Suppliers’
Supplier
Make
DeliverSource Make DeliverMakeSourceDeliver SourceDeliver
Internal or External Internal or External
Your Company
Source
Supply Chain Operations Reference-Model (SCOR)
Return Return
Se utilizan cinco medidas de desempeño de la SCM:
1. Confiabilidad de la entrega
2. Capacidad de respuesta: velocidad
3. Flexibilidad
4. Costo, y
5. Eficiencia en la administración de activos
Planear, suministrar, fabricar, entregar, y devolver

• Porque los modelos de gestión y la estructura de las empresas
son obsoletos
• Porque tenemos barreras reales en las personas, en las áreas
de la empresa, en los procesos, en la tecnología, etc.
• Porque ni los materiales, ni los servicios, ni la información, ni
el dinero fluyen
• Porque queremos mejorar el ciclo de conversión del dinero
• Porque queremos aumentar las utilidades de la empresa,
siendo cada vez más competitivos
• Porque la SCM ya no es una opción sino una necesidad para
toda empresa que quiera sobrevivir en el mercado
¿Por qué iniciar un proyecto de SCM?
¡Porque queremos ganar dinero!

“ Hoy en día, no compiten las empresas …
compiten las cadenas a las que pertenecen
esas empresas”
Michael E. Porter
Ph.D., Harvard University
Recuerde …

¿Qué son los pronósticos?
 “Arte y ciencia” de predecir acontecimientos futuros.
 Base de todas las decisiones empresariales:
 Producción.
 Inventario.
 Personal.
 Instalaciones.
“Pronosticar es como manejar con los ojos cerrados
siguiendo las instrucciones de alguien que va sentado
mirando por el vidrio de atrás”

Pronósticos y Planificación Empresarial
INSUMOS
Condiciones del mercado
Panorama económico
Otros factores
Métodos o modelos
de pronóstico
RESULTADOS
Demanda estimada para cada
producto en cada período de tiempo
PRONÓSTICO DE VENTAS
Pronóstico de la demanda para cada
producto en cada período de tiempo
ESTRATEGIA EMPRESARIA
Marketing
Producción
Finanzas
Largo Plazo
Capacidad fabricas
Capital
Instalaciones
Otros
Mediano Plazo
Trabajadores
Materiales
Inventarios
Otros
Corto Plazo
Mano de obra
Capacidad maquinas
Efectivo
Otros
Pronóstico de Recursos de la Producción
Equipo de
Administración
Errores de pronósticos
/ retroalimentación

Etapas en el sistema de pronósticos
Determinar la utilización del pronóstico.
Seleccionar los “artículos” en los que se va a realizar el
pronóstico.
Determinar el horizonte temporal del pronóstico.
Seleccionar el (los) modelo (s) de pronóstico.
Recogida de datos.
Realizar el pronóstico.
Validar e implementar los resultados.

Realidades sobre los pronósticos
Raras veces los pronósticos son perfectos.
La mayoría de las técnicas de pronóstico asumen que
existe cierta estabilidad sostenida en el sistema.
Tanto las predicciones de familias de productos como
las predicciones en conjunto son más precisas que los
pronósticos de productos individuales.
Siempre que se pueda, es útil relacionar el pronóstico
con alguna variable macroeconómica

Demanda de un producto representada en un periodo de 4
años con tendencia de crecimiento y estacionalidad
Primer
año
Segundo
año
Tercer
año
Cuarto
año
Picks estacionales Componente de tendencia
Línea de demanda
actual
Demanda media en
cuatro años
Demandadelproductooservicio
Variación
aleatoria

Tipos de pronósticos
Se utilizan cuando la situación es
“estable” y existen datos
“históricos”:
 Productos existentes.
 Tecnología actual.
Requieren técnicas matemáticas:
 Por ejemplo, el pronóstico de
las ventas de vacunas
antigripales.
Medias móviles, Alisado
exponencial, Proyección de
tendencia, Regresión lineal, ARIMA.
Métodos cuantitativos
Se emplean cuando la situación no
es clara y existen pocos datos
 Productos nuevos.
 Nueva tecnología.
Requieren intuición y experiencia:
 Por ejemplo, pronóstico de
ventas a través de Internet.
Opinión de expertos, Propuestas
Personal Comercial, Método
Delphi, Estudios de mercado.
Métodos cualitativos

Métodos Cualitativos
 Requiere un pequeño grupo de directivos:
El grupo establece una estimación conjunta de la demanda.
 Combina la experiencia directiva con modelos estadísticos.
 Es bastante rápido.
 Desventaja del “pensamiento en grupo” o individual si se realiza
“opinión del gerente”.
Opinión de Expertos
Propuestas Personal Comercial
 Cada vendedor estima las ventas que hará.
 Se combinan con los pronósticos a niveles de zonas y regiones con los
nacionales.
 El representante de ventas conoce las necesidades de los consumidores.
 Tiende a ser bastante optimista o pesimista

Método Delphi
 Proceso de grupo iterativo.
 Tres tipos de participantes:
 Los que toman decisiones.
 El personal de plantilla.
 Los que responden.
 Reduce el “pensamiento en grupo”.
Estudios de mercado
 Preguntar a los consumidores sobre sus futuros planes de
compra.
 Lo que dicen los consumidores y lo que hacen suele diferir.
 A veces es difícil contestar a las preguntas del estudio.

Métodos cuantitativos
Pronóstico
cuantitativo
Regresión
lineal
Modelos
asociativos
Alisado
exponencial
Media
móvil
Modelos de series
temporales
Proyección
de tendencia

Es una secuencia de datos uniformemente espaciada
– Se obtiene observando las variables en periodos de tiempo
regulares.
Se trata de un pronóstico basado en los datos pasados
– Supone que los factores que han influido en el pasado lo sigan
haciendo en el futuro.
Ejemplo:
Año: 1993 1994 1995 1996 1997
Ventas: 78,7 63,5 89,7 93,2 92,1
¿Qué son las series temporales?

TendenciaTendencia
EstacionalidadEstacionalidad
CiclosCiclos
VariacionesVariaciones
aleatoriasaleatorias
Descomposición de una serie temporal

• Es el movimiento gradual de ascenso o descenso de los
datos a lo largo del tiempo.
• Los cambios en la población, ingresos, etc. influyen en la
tendencia.
• Varios años de duración.
Mes, trimestre, año
Respuesta
Tendencia

• Muestra de datos de ascenso o descenso que se repite.
• Se puede ver afectada por la climatología, las
costumbres, etc.
• Se produce dentro de un periodo anual.
Respuesta
Verano
Estacionalidad

• Movimientos de ascenso o descenso que se repiten.
• Se pueden ver afectados por interacciones de factores que
influyen en la economía.
• Suelen durar de 2 a 10 años.
Respuesta
Ciclo

Ciclos

• Son “saltos” en los datos causados por el azar y
situaciones inusuales.
• Son debidas a variaciones aleatorias o a situaciones
imprevistas:
– Huelga.
– Tornado.
• Son de corta duración y no se repiten.
Variaciones aleatorias

 Cualquier valor que aparezca en una serie temporal es la
multiplicación (o suma) de los componentes de la serie
temporal.
 Modelo multiplicativo:
 Yi = Ti x Si x Ci x Ri (si los datos son mensuales o trimestrales).
 Modelo aditivo:
 Yi = Ti + Si + Ci + Ri (si los datos son mensuales o trimestrales).
Modelos de series temporales

 Las medias móviles son una serie de operaciones aritméticas.
 Se utilizan si no hay tendencia o si ésta es escasa.
 Se suelen utilizar para el alisado:
 Proporciona una impresión general de los datos a lo largo del
tiempo.
 Ecuación:
MMMM
nn
nn
==
∑∑ demanda dedemanda de periodos previosperiodos previos
Medias móviles
Usted es el director de una tienda de un museo que vende réplicas. Quiere
predecir las ventas del año 2000 mediante una media móvil de 3 años.
1995 4
1996 6
1997 5
1998 3
1999 7
Ejemplo de media móvil

Solución de la media móvil
Año Respuesta
Yi
Media
móvil total
(n=3)
Media móvil
(n=3)
1995 4 ND ND
1996 6 ND ND
1997 5 ND ND
1998 3 4+6+5=15 15/3 = 5
1999 7
2000 ND

Año Respuesta
Yi
Media
móvil total
(n=3)
Media móvil
(n=3)
1995 4 ND ND
1996 6 ND ND
1997 5 ND ND
1998 3 4+6+5=15 15/3 = 5
1999 7 6+5+3=14 14/3=4 2/3
2000 ND

Año Respuesta
Yi
Media
móvil total
(n=3)
Media móvil
(n=3)
1995 4 ND ND
1996 6 ND ND
1997 5 ND ND
1998 3 4+6+5=15 15/3=5,0
1999 7 6+5+3=14 14/3=4,7
2000 ND 5+3+7=15 15/3=5,0

 Se utiliza cuando se presenta una tendencia:
 Los datos anteriores suelen carecer de importancia.
 Las ponderaciones se basan en la intuición:
 Suelen estar entre 0 y 1 y a la suma de 1,0.
 Ecuación:
Media móvil
ponderada
Σ (ponderación para el periodo n) (demanda en el periodo n)
Σ ponderaciones
Método de la media móvil ponderada
=

Demanda actual, media móvil y media móvil ponderada
0
5
10
15
20
25
30
35
Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic
Mes
Demandadeventas
Ventas reales
Media móvil
Media móvil ponderada

Problemas de los métodos de media móvil
• Al aumentar n, las previsiones son menos sensibles a
los cambios.
• No es posible predecir bien la tendencia.
• Se necesitan muchos datos históricos.

 Es una técnica de pronóstico de media móvil ponderada:
 Las ponderaciones disminuyen exponencialmente.
 Se ponderan más los datos más recientes.
 Se necesita una constante de alisado (α):
 Toma valores entre 0 y 1.
 Se escoge de forma subjetiva.
 Necesita una cantidad reducida de datos históricos.
Alisado exponencial
 Ft = αAt - 1 + α(1- α)At - 2 + α(1- α)2
·At - 3
+ α(1- α)3
At - 4 + ... + α(1- α)t-1
·A0
 Ft = Valor del pronóstico
 At = Valor real
 α = Constante de alisado
 Ft = Ft-1 + α(At-1 - Ft-1)
 Se utiliza para calcular el pronóstico.

Usted está organizando una reunión de su circulo profesional. Desea
predecir el número de personas que asistirán en el año 2006
mediante el alisado exponencial (α = 0,10). El pronóstico para 2001
fue de 175.
2001 180
2002 168
2003 159
2004 175
2005 190
Ejemplo de alisado exponencial

Ft = Ft-1 + α·(At-1 - Ft-1)
AñoAño Real
pronóstico, Ft
(αα == 0,100,10))
20012001 180 175,00 (Dado)
20022002 168168
20032003 159159
20042004 175175
20052005 190190
20062006 NDND
175,00 +175,00 +
Solución del alisado exponencial

Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño Real
pronóstico, Ft
(αα == 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168168 175,00 +175,00 + 0,100,10((
159159
175175
190190
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006

Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño RealReal
pronóstico,pronóstico,FFtt
((αα == 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168168 175,00 +175,00 + 0,100,10(180(180 --
159159
175175
190190
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006

Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
Año Real
pronóstico,Ft
(αα == 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168168 175,00 +175,00 + 0,100,10(180(180 - 175,00- 175,00))
159159
175175
190190
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006

Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
AñoAño RealReal
pronóstico,pronóstico,FFtt
((αα == 0,100,10))
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168168 175,00 +175,00 + 0,100,10 (180(180 - 175,00- 175,00)) = 175,50= 175,50
159159
175175
190190
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006

Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
Año Real
pronóstico, Ft
(αα == 0,100,10))
180 175,00 (Dado)
168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
159159 175,50175,50 ++ 0,100,10(168 -(168 - 175,50175,50)) = 174,75= 174,75
175175
190190
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006

Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
Año Real
pronóstico, Ft
(α = 0,10)
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
175175
190190
NDND
174,75174,75 ++ 0,100,10(159(159 -- 174,75174,75))= 173,18= 173,18
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006

Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
Año Real
pronóstico, Ft
(α = 0,10)
180 175,00 (Dado)
168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
175175 174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18
190190 173,18 +173,18 + 0,100,10(175(175 - 173,18- 173,18)) = 173,36= 173,36
NDND
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006

Ft = Ft-1 + α ·(At-1 - Ft-1)
Año Real
pronóstico, Ft
(α = 0,10)
180180 175,00 (Dado)175,00 (Dado)
168168 175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50175,00 + 0,10(180 - 175,00) = 175,50
159159 175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75175,50 + 0,10(168 - 175,50) = 174,75
175175 174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18174,75 + 0,10(159 - 174,75) = 173,18
190190 173,18 + 0,10(175 - 173,18) = 173,36173,18 + 0,10(175 - 173,18) = 173,36
NDND 173,36173,36 ++ 0,100,10(190(190 - 173,36- 173,36) = 175,02) = 175,02
20012001
20022002
20032003
20042004
20052005
20062006

Ft = α At - 1 + α(1- α)At - 2 + α(1- α)2
At - 3 + ...
Efectos en el pronóstico de la constante de
alisado α
Ponderaciones
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10%

Ft = α At - 1 + α(1- α) At - 2 + α(1- α)2
At - 3 + ...
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10% 9%
Ponderaciones
alisado α

Ft = α At - 1 + α(1- α)At - 2 + α(1- α)2
At - 3 + ...
Ponderaciones
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10% 9% 8,1%
alisado α

Ft = α At - 1 + α(1- α)At - 2 + α(1- α)2
At - 3 + ...
Ponderaciones
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10% 9% 8,1%
90%
alisado α

Ft = α At - 1 + α(1- α) At - 2 + α(1- α)2
At - 3 + ...
Ponderaciones
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10% 9% 8,1%
90% 9%
alisado α

Ft = α At - 1 + α(1- α) At - 2 + α(1- α)2
At - 3 + ...
Ponderaciones
Periodo anterior
α
Hace 2 periodos
α(1 - α)
Hace 3 periodos
α(1 - α)2
α=
α= 0,10
α= 0,90
10% 9% 8,1%
90% 9% 0,9%
alisado α

Si se selecciona α
Trate de minimizar la desviación absoluta media (DAM)
Si: Error de pronóstico = demanda - pronóstico
Entonces:
n
errores de pronóstico∑
=DAM

Alisado exponencial con ajuste de tendencia
Pronóstico incluyendo la tendencia (PITt)
= pronóstico alisado exponencialmente (Ft)
+ tendencia alisada exponencialmente (Tt)
Ft = α (demanda real del último periodo) + (1- α)(pronóstico del último periodo
+ tendencia estimada del último periodo)
o
Ft = α(At-1) + (1- α)(Ft-1 + Tt-1)
Tt = β (pronóstico de este periodo - pronóstico del último periodo)
+ (1- β)(tendencia estimada del último periodo)
o
Tt = β(Ft - Ft-1) + (1- β)Tt-1

Comparación de pronósticos
0
5
10
15
20
25
30
35
40
Ene. Feb. Mar. Abr. May. Jun. Jul. Ago. Sep.
Mes
Demandadelproducto
Demanda real
Alisado exponencial
Alisado exponencial con ajuste de
Tendencia

Método de mínimos cuadrados
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Desviación
Periodo de tiempo
Valoresdelavariabledependiente
bxaY +=ˆ
Observación
real
Punto en la
línea de
tendencia

Demanda real y línea de tendencia
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0 2 4 6 8 10
Período de tiempo
Demanda
Demanda real
Y = 56,70+ 10,54X

 Se usa para prever la línea de tendencia lineal.
 Supone una relación entre la variable de respuesta, Y, y el
periodo de tiempo, X, que es una función lineal:
 Se calcula mediante el método de los mínimos cuadrados:
 Minimiza la suma de errores cuadráticos.
Análisis de regresión lineal

Y a bXi i= +
b > 0
b < 0
a
a
Y
Tiempo, X
Modelo del análisis de regresión lineal

Periodo de tiempo
Ventas
0
1
2
3
4
92 93 94 95 96
Ventas frente a tiempo
Diagrama de dispersión

• Pendiente (b):
– El cálculo de Y varía en b cada unidad extra en X.
• Si b = 2, entonces las ventas (Y) aumentarán en 2 por cada
unidad extra en publicidad (X).
• Corte con el eje Y (a):
– Valor medio de Y cuando X = 0.
• Si a = 4, entonces las ventas medias (Y) serán de 4 cuando la
publicidad (X) sea 0.
Interpretación de los coeficientes

Ecuaciones de mínimos cuadrados
Ecuación: ii bxaYˆ +=
Pendiente:
22
1
1
xnx
yxnyx
b
i
n
i
ii
n
i
−∑
−∑
=
=
=
Corte con el eje Y: xbya −=

Xi Yi Xi
2
Yi
2
XiYi
X1 Y1 X1
2
Y1
2
X1Y1
X2 Y2 X2
2
Y2
2
X2Y2
: : : : :
Xn Yn Xn
2
Yn
2
XnYn
ΣXi ΣYi ΣXi
2
ΣYi
2
ΣXiYi
Tabla de cálculo

Ejemplo de análisis de regresión lineal
Usted es el analista de marketing de Hasbro Toys.
Recoge los siguientes datos:
Año Ventas (miles de unidades)
1995 1
1996 1
1997 2
1998 2
1999 4
¿Cuál es la ecuación de la tendencia?

Modelo de previsión del análisis de regresión lineal
Usted está realizando el análisis de marketing de
Hasbro Toys. Al utilizar años codificados, halla que Yi
= -0,1 + 0,7Xi.
Año Ventas (Miles de Unidades)
1995 1
1996 1
1997 2
1998 2
1999 4
La previsión de ventas es de 2000 unidades.

Modelo estacional multiplicativo
 Encontrar la demanda histórica media para cada “estación” sumando la
demanda de esa estación cada año y dividiéndola entre el número de años de
datos disponibles.
 Calcular la demanda media a lo largo de todas las estaciones dividiendo la
demanda media total anual entre el número de estaciones.
 Calcular un índice estacional dividiendo la demanda histórica real de esa
estación (calculado en la etapa 1) entre la demanda media a lo largo de
todas las estaciones.
 Estimar la demanda anual de todo el año próximo.
 Dividir esta estimación de la demanda anual total entre el número de
estaciones y entonces multiplicarla por el índice estacional de esa estación.
Esto proporciona la previsión estacional .

Y Xi i= a b
• Muestra la relación lineal entre las variables dependientes e
independientes.
– Ejemplo: ventas y publicidad (sin tiempo)
Variable dependiente Variable independiente
PendienteCorte con el eje Y
^
Modelo de regresión lineal
+

• Variación del Y real a partir del Y estimado.
• Se mide mediante el error estándar de la estimación:
– Muestra los errores de la desviación estándar.
– SY,X
• Afecta a varios factores:
– Significado del parámetro.
– Precisión de la predicción.
Variación de los errores aleatorios

Supuestos de los mínimos cuadrados
Se supone que la relación es lineal. Primero trace los datos, si
existe la curva, utilice el análisis curvilineal.
Se supone que la relación sólo se sustenta dentro o justo
fuera del campo de datos. No trate de predecir periodos de
tiempo lejanos al campo de la base de datos.
Se supone que las desviaciones que rodean a la línea de los
mínimos cuadrados son aleatorias.

Error estándar de la desviación
( )
2−
−−
=
2−
−
=
∑ ∑∑
∑
1= 1=1=
2
1=
2
n
yxbyay
n
yˆy
S
n
i
n
i
iii
n
i
i
n
i
ii
x,y

Correlación
• Respuestas: ‘¿qué intensidad tiene la relación lineal entre las
variables?’
• El coeficiente de correlación se identifica normalmente como r .
– Los valores varían entre -1 y +1 .
– Mide el grado de asociación.
• Se usa principalmente para comprender.











−










−
−
=
∑ ∑∑ ∑
∑ ∑ ∑
1=
2
1=
2
1=
2
1=
2
1= 1= 1=
n
i
n
i
ii
n
i
n
i
ii
n
i
n
i
n
i
iiii
yynxxn
yxyxn
r

-1,0 +1,00
Correlación
positiva
perfecta
Aumento de la correlación
negativa
-0,5 +0,5
Correlación
negativa perfecta
Sin correlación
Aumento de la correlación
positiva
Valores del coeficiente de correlación

r = 1 r = -1
r = 0,89 r = 0
Y
X
Yi = a + b Xi
^
Y
X
Y
X
Y
X
Yi = a + b Xi
^ Yi = a + b Xi
^
Yi = a - b Xi
^
Coeficiente de correlación y modelo de regresión

• Usted quiere conseguir:
– Ninguna conducta o dirección del error de previsión.
• Error = (Yi - Yi) = (Real - Previsión).
• Se observa en las representaciones de los errores a lo largo del
tiempo.
– Un error de previsión más pequeño:
• Error cuadrado medio (ECM).
• Desviación absoluta media (DAM).
Guía para elegir el modelo de previsión
^

Tiempo (años)
Error
0
Conducta deseada
Tiempo (años)
Error
0
Tendencia no totalmente
justificada
Conducta del error de previsión

• Error cuadrado medio (ECM):
• Desviación absoluta media (DAM):
Ecuaciones del error de previsión
n
1i
2
ii
n
2
errores de previsión
n
)y(y
ECM
∑
=
∑ −
= =
ˆ
n
|errores de previsión|
n
|yˆy|
DAM
n
i
ii ∑
∑
=
−
= 1=

Usted es el analista de marketing de Hasbro Toys. Ha previsto las
ventas con un modelo lineal y alisado exponencial. ¿Qué modelo
usará?
Ventas Previsión del Previsión del
alisado
Año reales modelo lineal exponencial (0,9)
1995 1 0,6 1,0
1996 1 1,3 1,0
1997 2 2,0 1,9
1998 2 2,7 2,0
1999 4 3,4 3,8
Ejemplo de selección del modelo de previsión

Año
^
Yi Yi
^
1992 1 0,6 0,4 0,16 0,4
1993 1 1,3 -0,3 0,09 0,3
1994 2 2,0 0,0 0,00 0,0
1995 2 2,7 -0,7 0,49 0,7
1996 4 3,4 0,6 0,36 0,6
Total 0,0 1,10 2,0
ECM = Σ Error2
/ n = 1,10 / 5 = 0,220
DAM = Σ |Error| / n = 2,0 / 5 = 0,400
Error Error2
|Error|
Evaluación del modelo lineal

Year Yi Yi
1995 1 1,0 0,0 0,00 0,0
1996 1 1,0 0,0 0,00 0,0
1997 2 1,9 0,1 0,01 0,1
1998 2 2,0 0,0 0,00 0,0
1999 4 3,8 0,2 0,04 0,2
Total 0,3 0,05 0,3
^
ECM = Σ Error2
/ n = 0,05 / 5 = 0,01
DAM = Σ |Error| / n = 0,3 / 5 = 0,06
Error Error2
|Error|
Evaluación del modelo de alisado exponencial

Evaluación del modelo de alisado exponencial
Modelo lineal:
ECM = Σ Error2
/ n = 1,10 / 5 = 0,220
DAM = Σ |Error| / n = 2,0 / 5 = 0,400
Modelo de alisado exponencial:
ECM = Σ Error2
/ n = 0,05 / 5 = 0,01
DAM = Σ |Error| / n = 0,3 / 5 = 0,06

• Mide el grado de precisión de la previsión para predecir
valores reales.
• Suma actual de los errores de previsión (SAEP) dividida entre
la desviación absoluta media (DAM):
Una buena señal de rastreo tiene valores bajos.
• Debe estar dentro de los límites de control superiores e
inferiores.
Señal de rastreo

Ecuación de la señal de rastreo
( )
DAM
DAM
yˆy
DAM
SAEP
Señal de rastreo
n
i
ii
∑
∑
=
−
=
=
1=
errores de previsión

DemandaDemanda
ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSR
11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
Cálculo de la señal de rastreo
previstaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto
|Error||Error|
acumuladoacumulado
Trim.Trim.

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10
Error = Real - Previsión
= 90 - 100 = -10
= 90 - 100 = -10
DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSR
previstaprevista
DemandaDemanda
realreal absolutoabsoluto acumuladoacumulado
Trim.Trim. |Error||Error|

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
6 100 140
-10-10 -10-10
SAEP = Σ Errores
= ND + (-10) = -10
SAEP = Σ Errores
= ND + (-10) = -10
Trim.Trim. DemandaDemanda
previstaprevista
DemandaDemanda
|Error||Error|
acumuladoacumulado

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010
Error absoluto = |Error|
= |-10| = 10
= |-10| = 10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSR
previstaprevista
DemandaDemanda
|Error||Error|
acumuladoacumulado

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010
|Error| acumulado = Σ |Errores|
= NA + 10 = 10
|Error| acumulado = Σ |Errores|
= NA + 10 = 10
Trim.Trim. DemandaDemanda ErrorError SAEPSAEP ErrorError DAMDAM SRSR
previstaprevista
DemandaDemanda
|Error||Error|
acumuladoacumulado

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0
DAM = Σ |Errores|/n
= 10/1 = 10
= 10/1 = 10
previstaprevista
DemandaDemanda
|Error||Error|
acumuladoacumulado

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
SR = SAEP/DAM
= -10/10 = -1
SR = SAEP/DAM
= -10/10 = -1
previstaprevista
DemandaDemanda
|Error||Error|
acumuladoacumulado

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5
= 95 - 100 = -5
= 95 - 100 = -5
previstaprevista
DemandaDemanda
|Error||Error|Trim.Trim.

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15
SAEP = Σ Errores
= (-10) + (-5) = -15
SAEP = Σ Errores
= (-10) + (-5) = -15
DemandaDemanda
previstaprevista
DemandaDemanda

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15 55
= |-5| = 5
= |-5| = 5
previstaprevista
DemandaDemanda

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15 55 1515
Error acumulado = Σ |Errores|
= 10 + 5 = 15
Error acumulado = Σ |Errores|
= 10 + 5 = 15
previstaprevista
DemandaDemanda

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15 55 1515 7,57,5
= 15/2 = 7,5
= 15/2 = 7,5
previstaprevista
DemandaDemanda

11 100100 9090
22 100100 9595
33 100100 115115
44 100100 100100
55 100100 125125
66 100100 140140
-10-10 -10-10 1010 1010 10,010,0 -1-1
-5-5 -15-15 55 1515 7,57,5 -2-2
SR = SAEP/DAM
= -15/7,5 = -2
SR = SAEP/DAM
= -15/7,5 = -2
previstaprevista
DemandaDemanda

Representación de una señal de rastreo
Tiempo
Límite de control inferior
Límite de control superior
Señal que supera el límite
Señal de rastreo
Intervalo aceptable
DAM
+
0
-

Señales de rastreo
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0 1 2 3 4 5 6 7
Tiempo
Demandareal
-3
-2
-1
0
1
2
3
Señalderastreo
Señal de rastreo
Previsión
Demanda real

Pronóstico en el sector servicios
Presenta algunas complicaciones:
Especial necesidad de datos a corto plazo.
Las necesidades varían mucho en función de la industria y del
producto.
Vacaciones y calendario.
Eventos poco comunes.
0
5
10
15
20
+11-12+1-2 +3-4 +5-6 +7-8 +9-1011-12 12-1 1-2 2-3 3-4 4-5 5-6 6-7 7-8 8-9 9-10 10-11
Ventas por Hora en
un fast food

Modelos Avanzados de Análisis de Series
AR(p) modelos Auto Regresivos
MA(q) modelos de medias móviles
ARMA (pq) modelos auto regresivos de medias móviles
Modelo de Winter
ARIMA (p,d,q) modelos auto regresivos integrado de medias móviles
VARMA modelos multivariados
ARMAX modelos con variable explicativa
ARCH modelos auto regresivos condicionales heteroscedásticos
GARCH modelos ARCH generalizados
p número de parámetros auto regresivos
q largo de la media móvil
d número de diferenciaciones
Ruido blanco término no correlacionado con el pasado, esperanza cero.

ARIMA Auto Regresive Integrated Moved Average
Promedio Móvil Integrado Auto regresivo
También se lo conoce como método de Box-Jenkins
Es un método muy complejo para resolver manualmente,
pero existen una serie de aplicaciones para trabajar con el
Es muy útil para resolver problemas con fuertes variaciones
estacionales
Su aplicación requiere de al menos 50 periodos históricos

Suavizamiento Exponencial para las salidas nacionales en el Aeropuerto Merino Benítez

Consumo de gas licuado envasado, Reg Metrop
Mes
Ton
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
50000
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
45000
50000
Ene-87
Jul
Ene-88
Jul
Ene-89
Jul
Ene-90
Jul
Ene-91
Jul
Ene-92
Jul
Ene-93
Jul
Ene-94
Jul
Ene-95
Jul
Ene-96
Jul
Ene-97
Jul
Ene-98
Jul
Ene-99
Jul
Ene-00
Jul
: Consumo Gas Licuado en la R..Metropolitana 1987-2000.

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