1. Pronóstico
1.1. Es la estimación de la demanda de un producto podemos determinar la capacidad de la planta a instalar, y la cantidad de versiones del producto que debemos producir
1.2. Sirve
1.2.1. para el cumplimiento de los objetivos de la organización y para el mejoramiento de su competitividad,
1.2.2. Para delimitar el tiempo es decir, que podemos realizar pronósticos a corto, mediano y largo plazo, y de esa manera revisar los procesos de planeación de la planta para esos tiempos
1.2.3. Para inventarios de repuestos de equipos,inventarios de insumos o materia prima, inventarios de herramientas,inventarios del producto final
1.2.4. Para el cumplimiento de los objetivos de la organización y para el mejoramiento de su competitividad
1.3. Areas de pronostico
1.3.1. Finanzas
1.3.2. Comercio
1.3.3. Producción
1.3.4. Ventas
2. Tipos de pronosticos
2.1. Cualitativos
2.1.1. Son fundamentalmente subjetivos y se utilizan ante la carencia de datos históricos. Son basados prácticamente en la experiencia del analista
2.2. Análisis de series de tiempo o cuantitativos
2.2.1. En este tipo de pronósticos se asume que el comportamiento de la demanda va a ser aproximadamente igual al que se venía presentando en el tiempo
2.3. Causales
2.3.1. Son métodos que asumen alta correlación entre los pronósticos de demanda y ciertos factores externos, como la economía de un país, el crecimiento de la población
2.4. Simulación
2.4.1. Son métodos que generalmente combinan estrategias de series de tiempo con pronósticos causales
2.5. Por analogía
2.5.1. Estos métodos se basan en la observación de hechos pasados similares al que se quiere pronosticar
3. Modelos
3.1. Promedio Móvil Simple
3.1.1. Se promedia un periodo que contiene varios puntos de datos, dividiendo la suma de los valores de los puntos entre el número de puntos. influencia
3.2. Promedio Móvil Ponderado
3.2.1. Ciertos puntos se ponderan más o menos que otros, según se considere conveniente de acuerdo con la experiencia.
3.3. Suavizamiento o suavización Exponencial
3.3.1. Los puntos de datos más recientes tienen mayor peso; este peso se reduce exponencialmente cuanto más antiguo son los datos.
3.4. Análisis de Regresiones
3.4.1. Ajusta una línea recta a datos pasados, por lo general relacionando el valor del dato con el tiempo.
4. Elementos del tiempo
4.1. El período del pronóstico
4.1.1. Es la unidad básica de tiempo para la cual se realiza el pronóstico y depende de la naturaleza del proceso bajo estudio y de la forma como se registran las transacciones en la organización.
4.2. El horizonte de planeación del pronóstico
4.2.1. Es el número de períodos en el futuro cubiertos por el pronóstico, no debe ser menor que el tiempo necesario para Implementar la decisión correspondiente.
4.3. El intervalo del pronóstico
4.3.1. Es la frecuencia con la que se efectúan los nuevos pronósticos, a medida que se vaya obteniendo información adicional, es importante tener en cuenta el modo en el que opera el sistema de procesamiento de datos de la organización
5. Causas de imprecisiones
5.1. Velocidad de respuesta al cambio .
5.1.1. La demanda, aunque puede presentar uniformidad en su tendencia, siempre presentará fluctuaciones. Estas variaciones normalmente no pueden predecirse y en muchas ocasiones causan una reacción exagerada del sistema de pronósticos
5.2. Inclusión de datos atípicos de demanda en el pronóstico.
5.2.1. Si estos picos de demanda son puntuales y aislados, no deberían incluirse en el sistema normal de pronósticos, ya que tienden a distorsionar futuras predicciones y la variabilidad de la demanda.
5.3. Selección del período del pronóstico .
5.3.1. La teoría sugiere seleccionar períodos de pronóstico lo más m pequeños posible, ya que se espera que la variabilidad decrezca a medida que decrece el tamaño de este período. Sin embargo, el esfuerzo de computación adicional puede no ser justificado.