El juicio ordinario

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El sistema Empresa


La Empresa es un sistema y como tal posee Componentes que funcionan en forma interrelacionada, bajo ciertas restricciones Para alcanzar un objetivo común. Los componentes de este sistema son las Funciones que en él se desarrollan, es decir los conjuntos homogéneos de Actividades que persiguen sus propios objetivos.

Las funciones que constituyen el sistema empresa son:

Investigación Y Desarrollo Producción Comercialización Compras Finanzas Contabilidad Legal Relaciones públicas Administración de recursos humanos.

El sistema Producción


Cada componente es un sistema por sí mismo, Es decir tiene objetivos y componentes. En el caso del sistema producción se Acepta que sus subsistemas son los siguientes Ingeniería Industrial Planificación y control de la Producción Control de calidad Ingeniería de Servicios. Todos estos componentes están al servicio del componente central que Es el denominado Transformación de recursos.

Planificación empresarial y Planificación y Control de la Producción



Enfoque jerárquico;


Fases de la planeación

En general, la Planificación es un proceso que define los objetivos de la empresa y determina Los medios idóneos para alcanzarlos.

Fases la planificación empresarial es un proceso jerárquico que comprende las Siguientes fases:

Fase de Planeación estratégica Fase de planeación táctica Fase de planeación operativa Fase de programación operativa Fase de ejecución y Control de la producción

Los pronósticos en las operaciones


Como ya se ha dicho, la Planeación de la producción está concentrada con el desarrollo específico de la Acción que ejecutará el sistema de producción, a través del tiempo. En términos Generales, esto obliga a hacer pronósticos para seleccionar la mayor Combinación de recursos humanos, materiales y maquinaria para producir la demanda requerida eficientemente.

Definiciones de pronóstico y de predicción. Pronóstico es la Estimación de un acontecimiento futuro que se obtiene proyectando datos del Pasado que se combinan sistemáticamente, o sea que requieren técnicas Estadísticas y de la ciencia administrativa.
Predicción es la estimación de un acontecimiento futuro que se basa En consideraciones subjetivas, diferentes a los simples datos provenientes del Pasado, las cuales no necesariamente deben combinarse de una manera predeterminada, Es decir se basan en la habilidad, experiencia y buen juicio de las personas.

Usos de los pronósticos en la empresa


Los pronósticos se requieren para:



La Planeación estratégica, incluyendo:

Diseño del producto Diseño Del proceso Inversión y reemplazo de equipo Planeación de la capacidad Estructural Planeación de la Producción:
Planeación Agregada PMP PRM JAT TOC Programación de las operaciones Tareas de Control:
Control del sistema Control de la producción Control de inventarios Control de la mano de obra Control de costos

Modelos de pronósticos útiles Para las operaciones


Se puede pronosticar el futuro mediante dos enfoques: El intuitivo, basado en la experiencia, que implica hacer conjeturas, Corazonadas y juicios subjetivos y el estadístico Que maneja datos históricos.

Modelos cualitativos


Como se puede ver en el cuadro anterior, en la Literatura se puede encontrar la descripción de varios métodos, que se Distinguen por no tener un registro histórico de datos que los respalden, sino Que se desarrollan en base a la intuición y buen juicio de personas conocedoras Del asunto que se quiere pronosticar. El método Delphi o Delfos es uno de los Más conocidos.

Método Delphi

En el Inicio de la década de 1950 la fuerza aérea de los EEUU auspició un estudio de La Rand Corporation, llamado proyecto Delphi, que tenía que ver con el uso de Las opiniones de expertos en asuntos de la defensa del país y, posteriormente, Con temas de investigación y desarrollo, para obtener mejores perspectivas de Situaciones o circunstancias futuras de interés estratégico de largo alcance.

Método de Grupo Nominal


La suposición básica de este método es que, Un grupo estructurado de gente conocedora del asunto será capaz de llegar a un pronóstico por consenso.

Modelos cuantitativos MÉTODOS DE SERIES DE TIEMPO


Estos modelos Usan los métodos de series de tiempo. "Una serie de tiempo es simplemente Una lista cronológica de datos históricos, para la que la suposición esencial Es que la historia predice el futuro de manera razonable." Existen varios Modelos y métodos de series de tiempo entre los cuales elegir y que incluyen Los modelos constante, de tendencia y estacional, dependiendo de los datos Históricos y de la comprensión del proceso fundamental.

Modelos básicos de promedios


Hay diversas formas de calcular un Promedio para que sirva como pronóstico:

Promedio Simple

Aquí, todas las demandas de los períodos anteriores tienen el mismo Peso relativo. El promedio hace que las demandas elevadas tiendan a ser Equilibradas por las demandas bajas de otros períodos, reduciendo las Posibilidades de error que se podrían cometer al dejarse llevar por Fluctuaciones aleatorias que pueden ocurrir en un período.

Media móvil simple

Combina los datos de demanda de la mayor parte De los períodos recientes, siendo su promedio el pronóstico para el período Siguiente.

Media móvil ponderada

Se Aplica cuando no se quiere que todos los “n” períodos tengan el mismo peso, es Decir permite asignar un peso desigual a la demanda en función de la Importancia que le concede el analista.

Suavizado Exponencial

La APICS ha recomendado el uso de esta técnica para sus Asociados. Se distingue porque da pesos de manera exponencial a cada una de las Demandas anteriores a efectos de calcular el promedio.

Suavizado exponencial de primer orden

El cálculo correspondiente Requiere de 2 datos: el primero es la demanda real del período más reciente y El segundo es el pronóstico más reciente obtenido por cualquier otro método.

Selección del coeficiente de suavización


Así como sucede con otros Modelos de pronóstico estadístico, en el suavizado exponencial se tiene el problema De selección de los valores de los parámetros, lo que significa que es Necesario ajustar el modelo a los datos. Para empezar con el pronóstico es Necesario tener un buen cálculo derivado de algún otro método, lo que se Denomina pronóstico inicial o de arranque. De la misma manera, es necesario Seleccionar un coeficiente de suavización α. Esta selección es crítica

Ventajas


Requieren muy pocos datos históricos. Para actualizar el Pronóstico de un período al siguiente sólo se necesita α, la demanda del último Periodo y el pronóstico del último periodo. Es necesario recordar que este Modelo incorpora en el nuevo pronóstico todas las demandas anteriores. Este Modelo es eficaz, sencillo y fácil de entender. Se puede computarizar para Familias de productos, sus partes, o sus elementos.  Sirve en los sectores de manufactura y de Servicios.

Selección de parámetros de pronósticos y comparación de los modelos


Distribuir los datos disponibles En dos subconjuntos, uno para ajustar los parámetros (conjunto "prueba") Y el otro para realizar el pronóstico. 12 2- Seleccionar una medida del error Que permita evaluar la precisión del pronóstico de los parámetros que se desean Probar. Tanto la DMA (Desviación Media Absoluta) como el sesgo Son útiles para medir el error. 3. Elegir ciertos valores de α para que sean Evaluados. Emplear uno de los valores de α, aplicado al modelo de pronóstico en El conjunto de los datos de prueba y registrar los errores resultantes del Pronóstico. Posteriormente, seleccionar un nuevo valor de α y repetir el Proceso. Este proceso se continúa hasta que hayan sido probados valores Representativos de α dentro de la gama de valores existentes. 4. Elegir el Valor de α que dio como resultado el error de pronóstico más pequeño al Aplicarlo en el conjunto de datos de prueba. El modelo está listo para ajustar Los valores de la demanda. 5. Realizar el pronóstico con el modelo exponencial (o de media móvil) que se empleó en los datos de prueba, con el resto de los Datos. Estos datos también se pueden usar para comparar modelos alternativos Que se hayan implementado previamente con los datos representativos de la Demanda.

Suavizado exponencial adaptativo


En el suavizado exponencial Adaptativo, el coeficiente de suavización, α, no siempre es el mismo; inicialmente Se determina y luego se permiten variaciones de él en el tiempo, de acuerdo con Los cambios del modelo subyacente de la demanda.

Incorporación de los componentes de tendencias y los estacionales


Los modelos de suavizado exponencial así como los modelos basados en medias Móviles, pueden ser modificados para que se puedan incorporar componentes de Tendencias y estacionales. Si existe una tendencia es posible pronosticar Exponencialmente el componente de esa tendencia. Luego se realizaría un Pronóstico compuesto superponiendo la tendencia constante y la estacionalidad.

Doble suavizado exponencial


El doble suavizado exponencial tiende a Suavizar el ruido en series de demanda estables. El modelo es directo; suaviza El pronóstico obtenido con un modelo de suavizado exponencial de primer orden y El pronóstico obtenido mediante un modelo de suavizado exponencial doble.


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