unidad v. plan maestro de producción.

UNIDAD V. PLAN MAESTRO DE PRODUCCIÓN.
El Programa Maestro de Producción o MPS, es un plan con los tiempos
desglosados que especifica cuántas piezas finales va a fabricar la empresa y
cuándo.
Si se avanza más en el proceso de desglose, se encuentra el sistema de MRP,
que calcula y programa las materias primas, piezas y suministros necesarios
para hacer los productos especificados en el MPS.
5.1 Necesidad de pronóstico.
Los pronósticos son vitales para toda organización de negocios, así como para
cualquier decisión de la gerencia. El pronóstico es la base de la planeación
corporativa a largo plazo. En las áreas funcionales y de finanzas y contabilidad, los
pronósticos proporcionan el fundamento para la planeación de presupuesto y el
control de costos. El marketing depende del pronóstico de ventas para planear
productos nuevos, compensar al personal de ventas y tomar otras decisiones
clave. El personal de producción y operaciones utiliza los pronósticos para tomar
decisiones periódicas que comprenden la selección de procesos, la planeación de
las capacidades y la distribución de las instalaciones, así como para tomar
decisiones continuas acerca de la planeación de la producción, la programación y
el inventario.
Por lo regular un pronóstico perfecto es casi imposible. En un ambiente de
negocios hay demasiados factores que no se pueden pronosticar con certeza. Por
lo tanto, en lugar de buscar el pronóstico perfecto, es mucho más importante
establecer la práctica de una revisión continua de los pronósticos y aprenden a
vivir con pronósticos imprecisos.
Al pronosticar, una buena estrategia consiste en utilizar dos o tres métodos y
verlos desde el punto de vista del sentido común. ¿Los cambios esperados en la
economía en general van a afectar el pronóstico? ¿Habrá una escasez de
artículos complementarios esenciales? La actualización y la revisión continuas
tomando en cuenta la información nueva son básicas para un pronóstico exitoso.
Administración de la Demanda.
El propósito del manejo de la demanda es coordinar y controlar todas las fuentes
de la demanda, con el fin de usar con eficiencia el sistema productivo y entregar el
producto a tiempo.
¿De dónde proviene la demanda del producto o servicio de una empresa? Y ¿qué
puede hacer una compañía para administrarla? Existen dos fuentes básicas:
1. Demanda dependiente.
Es la demanda de un producto o servicio
provocada por la demanda de otros productos o servicios. Por ejemplo, si
una empresa vende 100 carros, entonces se van a necesitar 400 ruedas, al
menos 200 espejos retrovisores, 100 baterías, 200 faros delanteros, etc.,
etc.
2. Demanda independiente. Es la demanda que no se deriva directamente de
la demanda de otros productos.
Los pronósticos se pueden clasificar en cuatro tipos básicos:
1. Cualitativo.
2. Análisis de series de tiempo.
3. Relaciones causales.
4. Simulación.
Componentes de la Demanda.
En la mayor parte de los casos, la demanda de productos o servicios se puede
dividir en seis componentes:
 Demanda promedio para el periodo.
 Una tendencia.
 Elementos estacionales.
 Elementos cíclicos.
 Variación aleatoria.
 Autocorrelación.
5.2 Concepto y clasificación de pronósticos.
Pronósticos o Previsión es el arte y la ciencia de predecir acontecimientos futuros.
Puede suponer la toma de datos históricos y su proyección hacia el futuro con
algún tipo de modelo matemático, puede ser una predicción subjetiva o intuitiva
del futuro, o puede englobar una combinación de éstas; es decir, un modelo
matemático ajustado al buen juicio del directivo.
Raramente existe un método óptimo de pronóstico. Lo que funciona a la
perfección en una empresa bajo una serie de condiciones, podría resultar
desastroso en otra empresa o incluso en otro departamento dentro de la misma
empresa.
Existen límites de lo que puede esperarse de los pronósticos. Son costosas y muy
rara vez perfectas y lentas de preparar y controlar.
Sin embargo, pocos negocios pueden permitirse evitar el proceso de pronóstico y
esperar a ver lo que ocurre y entonces tomar decisiones. Una planificación
eficiente, tanto a corto como largo plazo, está en función de la previsión de la
demanda de los productos de la empresa.
Horizontes temporales de la previsión.
Los pronósticos se clasifican según el horizonte de tiempo futuro que abarca, y
son:
1. Previsión a corto plazo. Este pronóstico tienen una cobertura de hasta un
año, aunque generalmente es inferior a los tres meses. Se utiliza para la
planificación de compras, programación de trabajos, programación de las
necesidades de mano de obra, asignación de tareas y planificación de los
niveles de producción.
2. Pronóstico a mediano plazo. Generalmente abarca entre tres meses y tres
años. Es útil para la planificación de las ventas, de la producción, del
presupuesto y del presupuesto de caja, así como para el análisis de varios
planes operativos.
3. Pronósticos a largo plazo. Generalmente abarcan periodos superiores a
tres años y son utilizados para la planificación de nuevos productos,
desembolsos de capital, localización de instalaciones o expansión, así
como para la investigación y desarrollo.
Los pronósticos a mediano y largo plazo se distinguen de los de corto plazo
porque:
I.
Tratan de asuntos más extensos y apoyan las decisiones de gestión que
conciernen la planificación y los productos, las plantas y los procesos.
II.
Usan metodología diferente, métodos menos cuantitativos. En cambio
en corto plazo usan técnicas matemáticas como la de medias móviles,
alisado exponencial y extrapolación de tendencia.
III.
No son tan exactas como las de corto plazo, por ello deben revisarse y
repararse conforme vaya avanzando el tiempo.
Técnicas de pronóstico y modelos comunes.
I.
CUALITATIVO. Métodos subjetivos, de juicio, basados en
estimados y opiniones.
Técnicas
Deriva un pronóstico a través de la compilación de las entradas
acumulativas
de aquellos que se encuentran al final de la jerarquía y que
tratan con lo que se pronostica.
Investigación de Se establece para recopilar datos de varias formas (encuestas,
mercados
entrevistas, etc.) con el fin de comprobar hipótesis acerca del
mercado. Por lo general, se usa para pronosticar ventas a
largo plazo y de nuevos productos.
Grupos de
Intercambio libre en las juntas. La idea es que la discusión en
consenso
grupo produzca mejores pronósticos que cualquier individuo.
Los participantes pueden ser ejecutivos, vendedores o clientes.
Analogía
Relaciona lo pronosticado con un artículo similar. Es
histórica
importante al planear nuevos productos en los que las
proyecciones se pueden derivar mediante el uso del historial
de un producto similar.
Método de
Un grupo de expertos responde un cuestionario. Un moderador
Delfos
recopila los resultados y formula un cuestionario nuevo que se
presenta al grupo. Por lo tanto, existe un proceso de
aprendizaje para el grupo mientras recibe información nueva y
no existe ninguna influencia por la presión del grupo o
individuos dominantes.
II.
CUANTITATIVOS, ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO. Con base en
la idea de que el historial de los eventos a través del tiempo se
puede utilizar para proyectar el futuro.
Promedio móvil
Se calcula el promedio de un periodo que contiene varios
simple.
puntos de datos dividiendo la suma de los valores de los
puntos entre el número de éstos. Por lo tanto, cada uno tiene
la misma influencia.
Promedio móvil
ponderado.
Suavización
exponencial.
Análisis de
regresión.
Técnica Box
Jenkins
Series de tiempo
Shiskin
(o X – 11)
Puede ser que algunos puntos específicos se ponderen más o
menos que los otros, según la experiencia.
Los puntos de datos recientes se ponderan más y la
ponderación sufre una reducción exponencial conforme los
datos se vuelven más antiguos.
Ajusta una recta a los datos pasados casi siempre en relación
con el valor de los datos. La técnica de ajuste más común es la
de los mínimos cuadrados.
Muy complicada, pero al parecer la técnica estadística más
exacta que existe. Relaciona una clase de modelos
estadísticos con los datos y ajusta el modelo con las series de
tiempo utilizando distribuciones bayesianas posteriores.
Desarrollada por Julius Shiskin de la Oficina del Censo. Un
método efectivo para dividir una serie temporal en temporadas,
tendencias e irregular. Necesita un historial por lo menos de 3
años. Muy eficiente para identificar los cambios, por ejemplo,
en las ventas de una compañía.
Proyecciones de Ajusta una recta matemática de tendencias a los puntos de
tendencias.
datos y la proyecta en el futuro.
III.
CAUSAL. Trata de entender el sistema subyacente y que rodea al
elemento que se va a pronosticar. Por ejemplo, las ventas se
pueden ver afectadas por la publicidad, la calidad y los
competidores.
Análisis de
Similar al método de los mínimos cuadrados en las series de
regresión
tiempo, pero puede contener diversas variables. La base es
que el pronóstico se desarrolla por la ocurrencia de otros
eventos.
Modelos
Intentos por describir algún sector de la economía mediante
econométricos.
una serie de ecuaciones interdependientes.
Modelos de
Se enfoca en las ventas de cada industria a otros gobiernos y
entrada/salida
empresas. Indica los cambios en las ventas que una industria
productora puede esperar debido a los cambios en las
compras por parte de otra industria.
Principales
Estadísticas que se mueven en la misma dirección que la serie
indicadores
a pronosticar, pero antes que ésta, como un incremento en el
precio de la gasolina que indica una baja futura en la venta de
autos grandes.
IV.
MODELOS DE SIMULACIÓN. Modelos dinámicos, casi siempre por
computadora, que permiten al encargado de las proyecciones
hacer suposiciones acerca de las variables internas y el ambiente
externo en el modelo. Dependiendo de las variables en el modelo,
el encargado de los pronósticos puede hacer preguntas como:
¿qué sucedería con mi pronóstico si el precio aumentara 10 %?
¿Qué efecto tendría una recesión nacional leve sobre mi
pronóstico?
5.3 Métodos Cuantitativos.
Los métodos cuantitativos se pueden agrupar en dos categorías:
1. Modelos de series temporales. Estos modelos predicen bajo la premisa de
que el futuro es una función del pasado. Es decir, observan lo que ha
ocurrido a lo largo de un periodo de tiempo y utilizan una serie de datos
pasados para realizar un pronóstico.
a. Enfoque simple.
b. Medias móviles.
c. Alisado exponencial.
d. Proyección de tendencia.
2. Modelos asociativos o causales. Estos modelos incorporan variables o
factores que pueden influir en la cantidad que se va a predecir.
a. Regresión lineal.
Ejemplo:
Sunrise Baking Company vende donas en una cadena de tiendas de alimentos.
Debido a errores de los pronósticos ha tenido una producción excesiva o
insuficiente. Los siguientes datos son su demanda de docenas de donas en las
últimas cuatro semanas. Las donas se hacen para el día siguiente; por ejemplo, la
producción de donas del domingo es para las ventas del lunes, la producción de
donas del lunes es para las ventas del martes, etc., la panadería cierra los
sábados, de modo que la producción del viernes debe satisfacer la demanda de
sábado y domingo.
Hace 4
semanas
Lunes
2200
Martes
2000
Miércoles
2300
Jueves
1800
Viernes
1900
Sábado
Domingo
2800
Dia
Hace 3
semanas
2400
2100
2400
1900
1800
Hace 2
semanas
2300
2200
2300
1800
2100
Semana
pasada
2400
2200
2500
2000
2000
2700
3000
2900
/4
/4
Haga un pronóstico para esta semana según este esquema:
A) Diario, con un promedio móvil de cuatro semanas.
B) Diario, con un promedio móvil ponderado de 0.4, 0.3, 0.2 y 0.1 para las
últimas cuatro semanas.
C) Sunrise también planea sus compras de ingredientes para la producción de
pan. Si la semana pasada se pronóstico una demanda de pan de 22 000
hogazas de pan y solo se demandaron 21 000, ¿cuál debe ser la demanda
que pronostique Sunrise para esta semana, con una suavización
exponencial de α = 0.10?
D) Supóngase, con el pronóstico hecho en el inciso c, que la demanda de esta
semana resulta ser más bien de 22 500 hogazas y se demandaron 21 900.
¿Cuál debe ser el pronóstico de la demanda siguiente?
𝐹𝑡 =
𝐴𝑡−1 + 𝐴𝑡−2 + 𝐴𝑡−3+ … 𝐴𝑡−𝑛
𝑛
𝐴𝑡−1 = 𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎 𝑟𝑒𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑝𝑎𝑠𝑎𝑑𝑜
2200
𝐹𝑡 =
𝐹𝑡 =