CHAPTER 15 DISCUSSION
15.3 V ersatility
Fluctuaciones al azar
Figura 10-1 Pronósticos en las operaciones
Se pueden diferenciar estas distintas clases de necesidades por pronósticos analizando qué tanto hacia el futuro se proyectan. Los pronósticos detallados para elementos individuales se usan para planear el uso del sistema de conversión a corto plazo y, en el otro extremo, se necesitan pronósticos para la demanda total del producto con el fin de planear la capacidad, la localización y la distribución interna dentro de un horizonte en tiempo mucho más largo. Deben usarse diferentes horizontes en tiempo para los pronósticos con el objeto de tener la información requerida para tomar las varias clases de decisiones referentes a planeación, tal como lo muestra la Figura 10-2.
Definición de pronóstico
Pronosticar y pronóstico tienen varios significados en los negocios, la economía y las comunidades políticas. En la
administración de operaciones se adopta una definición bastante específica de pronósticos que los diferencia del
concepto más amplio de "predicciones".
Pronosticar es un proceso que permite estimar un evento futuro analizando para ello datos del pasado. Los datos del pasado se combinan sistemáticamente en una forma predeterminada para obtener el estimativo del futuro.
Predecir es un proceso que permite estimar un evento futuro basándose para ello en los datos del pasado y en
consideraciones subjetivas; éstas no necesitan combinarse en una forma predeterminada.34
34
R. G. Brown, Smoothing Forecasting and Prediction of Direct Time Series (Englewood Cliffs, N. J.,
Prentice-Hall, Inc., 1963), pág. 2
PLANEACIÓN
Planeación del uso del sistema de conversión
PRONÓSTICOS
Planeación y programación agregada o de conjunto
Programación intermitente o de taller Planeación y programación de proyectos ORGANIZACIÓN Seguimiento PROCESO DE CONVERSIÓN * Modelos * Comportamiento CONTROL Retroalimentación Productos Insumos
Como se desprende claramente de estas definiciones, solamente se pueden hacer pronósticos cuando existen datos históricos. Un productor de televisores puede, por ejemplo, usar datos del pasado para pronosticar el número de bases requeridas en la próxima semana para el programa de ensamble de televisores. Un restaurante de servicio rápido puede usar datos del pasado para pronosticar el número de pollos requeridos para las operaciones del fin de semana siguiente. Pero supóngase que el productor ofrece un nuevo modelo de televisores o que el restaurante decide ofrecer un nuevo servicio. Debido a que no existen datos históricos que puedan usarse, se requiere predecir para estimar las ventas del nuevo producto al menos durante el primer año. Para predecir buenos estimativos subjetivos, el gerente debe basarse en su habilidad, juicio y experiencia; mientras que pronosticar exige estadística y las técnicas propias de las ciencias de la administración.
Cuando en los negocios en general, se habla de pronósticos usualmente se está indicando alguna combinación de pronóstico y predicción. Aquellos se sustituyen, generalmente, por "pronósticos económicos", lo cual implica alguna combinación de cálculos objetivos y de juicios subjetivos. Se advierte a los estudiantes y a los directores de operaciones que deben evitar confusiones y problemas haciendo muy claro lo que ellos entienden por "pronosticar" cuando están analizando problemas, métodos de solución y las acciones subsecuentes que se basan en pronósticos.
Tipo de
decisión Necesidades Representativas Por información Decisiones
De planeación a corto plazo
Demanda por ítems específicos Decisiones de planeación a largo plazo Demanda agregada de productos
Presente Cinco años hacia el futuro Horizonte en tiempo para los pronósticos
Figura 10-2 Necesidades de pronósticos en producción / operaciones Los pronósticos y los subsistemas de operaciones
El pronóstico de la demanda agregada o de conjunto se obtiene normalmente estimando los volúmenes esperados de ventas, expresados en dólares y convirtiendo luego éstos a unidades homogéneas de producción. Las unidades de producción, tales como número de televisores en una planta, de pacientes en un hospital, de libros en circulación en una biblioteca o de lotes de acciones ordinarias vendidos en una oficina de corredores de bolsa, pueden subdividirse en sus partes componentes y convertirse, a su vez, en estimativos de horas de mano de obra directa o necesidades de materiales. Los pronósticos del producto se usan como base para planear y controlar los subsistemas de producción, como aparece en la Figura 10-3.
Al estudiar cómo hacer pronósticos, o mejor dicho, cómo pronosticar, se debe ser cuidadoso para no sumergirse en técnicas y perder así el hilo de las razones que se tuvieran para hacerlo. Se necesitan estimativos sobre el futuro para planear el sistema, planear su uso y controlarlo todo con el fin de facilitar que la producción de bienes y servicios sea efectiva y eficiente.
Figura 10-3 operaciones Subsistemas de pronósticos de la demanda y producción/ operaciones
Planeación del sistema
Se necesita al planear el sistema, como se muestra en la Figura 10-3, conocer las demandas agregadas que se tendrán en el futuro de manera que puedan diseñarse y rediseñarse los procesos para generar el flujo de productos requerido para satisfacer esa demanda. El grado hasta el cual automatizar, por ejemplo, depende en gran parte de la demanda que por los productos se tenga en el futuro. Flujos continuos automatizados facilitan la producción en grandes volúmenes; flujos intermitentes, manuales o semi automatizados son, por lo general, más económicos para volúmenes de producción pequeños. El estimativo de la demanda es crítico para tomar esta decisión de diseño. Una vez que se han tomado, para un volumen anticipado, decisiones sobre el diseño del proceso, el diseño del producto e inversiones en equipo se está "atrapado" dentro de unas instalaciones con una capacidad especificada. De allí en adelante variaciones demasiado grandes entre la demanda anticipada y la real tendrán como consecuencia unos costos excesivos en la producción y las operaciones.
Estas decisiones de planeación a largo plazo exigen tener en cuenta muchos factores-condiciones generales de la economía, tendencias de la industria, acciones más posibles de los competidores y el clima político general, entre muchos. En consecuencia, no es sorprendente que las predicciones se usen, al menos tan frecuentemente como los pronósticos, para obtener estimativos de la demanda futura a largo plazo.
La planeación de la capacidad, en la cual se hace uso de estimativos a largo plazo, es una de las áreas que en producción/operaciones es al mismo tiempo crítica y subutilizada. En la producción de acero, en la generación de potencia y en otras industrias básicas, si la capacidad no se amplía suficientemente rápido no solamente sufren las firmas individualmente sino la economía nacional. Especialmente durante períodos de recesión cuando se tiene capacidad en exceso, los administradores de operaciones tienden a volverse extremadamente cautelosos en los
Información sobre producción y demanda más recientes
Pronósticos de la demanda para las operaciones
Planeación del sistema Diseño del proceso Diseño del producto Inversiones y reemplazo de equipo
Planeación de la capacidad
Planeación del uso del sistema Planeación de la producción programada
Programación intermitente Programación de flujo continuo
Control del sistema Control de producción Control de inventarios Control de la mano de obra
Control de los costos de producción
Producción de bienes y servicios
pronósticos y en la planeación de Ia capacidad adicional futura. Teniendo frescos en su mente los costos ocasionados por un exceso de capacidad, no es extraño entonces que tengan la tendencia a subestimar la demanda futura.
Planeación del uso del sistema
Para decidir cómo usar, de la mejor manera posible, el sistema de conversión existente es de extremada importancia contar con unos pronósticos de la demanda muy precisos. La administración necesita pronósticos de la capacidad a corto plazo de la demanda para tres meses, seis meses y un año hacia el futuro. Los niveles actuales y futuros en la fuerza de trabajo y las tasas de producción deben establecerse a partir de ellos. La programación del trabajo en operaciones intermitentes y continuas es mucho más estable si la demanda futura ha sido definida correctamente.
Control del sistema
Los pronósticos constituyen un problema a corto plazo como unidades básicas de producción para el control. Los
administradores necesitan pronósticos de la demanda para tomar decisiones operacionales relacionadas con la programación de la producción tanto en sistemas continuos como intermitentes, para el control de inventarios, producción, mano de obra y para un control general de los costos de producción. Se requieren pronósticos exactos para el inmediato futuro, horas, días y semanas. No se puede seguir aceptando la suposición de las generaciones precedentes de que "todo lo que se produzca se vende". Basta pensar en los costos ocasionados por una excesiva producción de algunos productos y por la producción insuficiente de otros en el caso de siderúrgicas, empresas productoras de vehículos automotores y en la industria del vestido. La supervivencia puede depender claramente de una producción que esté cercana a la demanda en el corto y en el largo plazo.
Producción de bienes y servicios
Debido a las incertidumbres tanto en el medio como en el proceso de producción, el volumen de productos no siempre llega a la cantidad planeada ni tampoco corresponde siempre con la demanda actual-aún en aquellos casos en que los planes se hayan puesto en práctica. La demanda actual y la producción deben seguirse, compararse con los planes previamente hechos y retroalimentarse al sistema decisorio de los pronósticos de manera que se pueda replanear la operación. El subsistema de pronósticos, como muestra la Figura 10-3, es parte crítica del sistema de producción/operaciones. Este subsistema es de gran valor para crear la interacción necesaria entre las funciones de planeación, organización y control de manera que todos los elementos puedan trabajar juntos para tener así un sistema de conversión eficiente y efectivo.
Características de la demanda a lo largo del tiempo
Los problemas propios de la elaboración de pronósticos requieren para el análisis sistemático de los datos históricos, que los administradores usen el análisis de las series de tiempo. Los analistas dibujan los datos sobre la demanda en una escala de tiempo, los estudian y descubren, con frecuencia, formas y patrones que muestran consistencia. Una serie de tiempo de la demanda podría tener, por ejemplo, un patrón constante, de tendencia o estacional (Figura 10-4) o alguna combinación de estos patrones Un patrón es la forma general de la serie de tiempo, la forma general de su tendencia central. Aunque algunos puntos individuales de los datos estén por fuera del patrón, en su mayoría tienden a reunirse a su alrededor. Para describir la dispersión de demandas individuales alrededor del patrón se usa el término ruido. Existe una condición de bajo ruido cuando los puntos están muy unidos alrededor del patrón y un ruido elevado significa que los puntos están supremamente dispersos. Debido a que el ruido en la demanda puede distorsionar el patrón, los pronósticos hechos a mano y también los modelos para computadores pueden ser extremadamente difíciles de lograr; el resultado puede traducirse en grandes errores en los pronósticos.
Figura 10-4 Patrones de demanda
Los analistas usan el término estabilidad para describir la tendencia de la serie a mantener la misma forma general sobre el tiempo. Las formas de los patrones de demanda para algunos productos o servicios cambian durante un período de tiempo y las formas por otros no lo hacen. Las demandas futuras son más fáciles de pronosticar cuando el patrón es estacionario (estable) que cuando es dinámico (inestable). La Figura 10-6, tomada de un estudio de demanda por trasparencias congeladas para microscopio, en un centro médico de gran tamaño, ilustra un ejemplo de una demanda cambiante. El examen de los puntos revela cambios considerables a partir del período (semana) 150. Estos cambios se vuelven aún más pronunciados un tiempo después. En el estudio se utilizaron para pronosticar la demanda actual dos modelos, la suavización exponencial simple y la suavización exponencial adaptiva.
Estos modelos se estudiarán más adelante en este mismo capítulo; aquí se observará únicamente que un modelo, el adaptivo, respondió más rápidamente a los cambios en la demanda.
Demanda independiente versus demanda dependiente
La demanda por un producto o servicio es independiente cuando no tiene ninguna relación con la demanda por cualquier otro producto o servicio y se tiene una dependiente cuando la demanda por dos o más ítems está interrelacionada. La dependencia puede ocurrir cuando la demanda por un ítem se deriva de una demanda por otro (dependencia vertical) o cuando un ítem se relaciona con otro de manera diferente (dependencia horizontal). En una sala de cine, por ejemplo, la demanda por carteles anunciando las películas es independiente de la demanda por maíz toteado. La dependencia vertical podría ser la relación entre el maíz toteado y la demanda por boletas de entrada (patrón). La dependencia horizontal podría ser la relación entre la demanda por maíz toteado y la demanda por cajas para el maíz.
En la administración de operaciones, solamente se requiere pronosticar el ítem padre cuando existe una demanda dependiente; todos los ítems dependientes pueden relacionarse con el pronóstico del primero. Si los ítems son independientes existe la necesidad de elaborar pronósticos para cada uno. Se desarrollará aún más este concepto en el
Capítulo 16 al estudiar la planeación por requerimientos de materiales (PRM).*
*
Nota del traductor: en inglés se usa la sigla MRP.
D em an da (u ni da de s) Constante Estacional Tiempo Tendencia lineal
Errores en los pronósticos
Al evaluar, un poco más tarde, diferentes métodos para elaborar los pronósticos, se necesitará una medida de
efectividad, El error en ellos es el mecanismo más comúnmente utilizado para llevar los registros, El error en los
pronósticos es la diferencia numérica entre la demanda pronosticada y la real. Obviamente que un método que produzca errores muy grandes en estos es menos deseable que otros que los generen menores. Se analizarán dos medidas del
error: DAM ** y bias.
DAM La Ecuación 10-1 define la medida más importante del error, la desviación absoluta media (DAM):
DAM = Suma de las desviaciones absolutas para todos los períodos Número total de periodos evaluados
n
=
Σ
(demanda pronosticada – Demanda actual) i (10-1)j=1
__________________________________________________________ n
Se compara, en cada período ( i ), la demanda actual con la cantidad que se hubiera pronosticado. Si el pronóstico fue correcto, la cantidad real es igual a la pronosticada y el error es igual a cero. A medida que la elaboración de los pronósticos continúa, el grado de error se acumula y se registra, período por período. Después de trascurrido un número (n) de períodos, se puede emplear la Ecuación 10-1 para calcular el tamaño promedio (la media) del error en los pronósticos hasta ese momento. Nótese que DAM es un promedio de una serie de desviaciones absolutas; los errores se han medido sin tener en cuenta su signo. DAM expresa el tamaño pero no la dirección del error.
Existe una relación entre la desviación absoluta media y la medida clásica para la dispersión de los errores en los
pronósticos, la desviación estándar ( σe ) Si los pronósticos están trabajando adecuadamente sus errores tienen una
distribución normal y cuando ello es así se emplea la desviación absoluta media suavizada (DAMS)*** para estimar la
desviación estándar. La relación es: σe = 1.25 DAMS
La suavización exponencial será estudiada un poco más adelante en este mismo capítulo; basta por ahora que se piense acerca de la desviación absoluta media suavizada como un DAM promedio sobre el tiempo.
Bias La Ecuación 10-2, llamada bias, es generalmente menos utilizada para medir los errores:
Bias = Suma algebráica de los errores de todos los períodos Número total de períodos evaluados
n
=
Σ
(demanda pronosticada – Demanda actual) i (10-2)j=1
__________________________________________________________ n
**
Nota del traductor: en inglés se usa la sigla MAD.
A diferencia de DAM, bias sí indica la tendencia direccional del error. Si el procedimiento para encontrar los pronósticos sobreestima de manera repetida la demanda actual, bias tendrá un valor positivo: y una subestimación consistente en las tendencias será indicada por un valor
EJEMPLO
Un extractor de aluminio estimó la demanda por una cierta extrusión en 500 mensuales para cada uno de los tres meses siguientes. La demanda actual fue en realidad de 400.560 Y 700. Sus errores en el pronóstico utilizando DAM y Bias se calculan a continuación. DAM = [1500 – 4001] + [1500 – 5601] + [1500 – 700] 3 = 100 + 60 + 200 3 = 120 unidades Bias = (500 - 400) + (500 - 560) + (500 - 700) 3 = 100 - 60 - 200 3 = - 53 unidades
Como puede verse, el valor de DAM es igual a 120 unidades y el de bias a --53 unidades. Como DAM mide la precisión total del método utilizado para hacer los pronósticos, se concluiría que este estractor no tiene en sus manos un modelo
muy preciso. Tiene un elevado error absoluto promedio, 24% del número pronosticado de extrusiones. Bias mide /a
tendencia a sobre-o subpronosticar de manera consistente. El pronosticador, en este ejemplo, tiene una tendencia a subestimar en 53 unidades; debido a que la demanda actual es igual, en promedio, a 553 unidades, bias en promedio, es un 9,6% subpronosticado.
Un pronóstico ideal tendría valores para DAM y bias iguales a cero. Sin embargo, se encuentra en la práctica que existe generalmente un balance entre DAM y bias; en algunas situaciones uno de los dos debe mantenerse bajo a expensas del otro.
Costo de los errores
¿Qué tan importante es la precisión en los pronósticos? Depende de la situación. Las decisiones importantes se basan, generalmente, sobre información pronosticada y unos errores muy grandes pueden tener como consecuencia equivocaciones muy costosas. Algunos errores en la estimación son más costosos que otros. En algunas circunstancias la dirección del error es crítica y en otras es más importante su magnitud. Aunque es difícil, con frecuencia, determinar los costos exactos de los errores, los errores en los pronósticos pueden y deben traducirse en costos a pesar de que esa conversión tenga que aproximarse de manera intuitiva.
La Ecuación 10-3 es una expresión general que muestra que el costo operativo es una función del error en los pronósticos:
Costo operativo = Función del error en los pronósticos
= [C1 ] [ f(DAM)] + [C2 ] [ f(Bias)]
en donde:
C1 = la importancia relativa de los errores DAM como costo
C2 = la importancia relativa de los errores bias como costo
Los costos relativos de los errores en magnitud y dirección no son siempre iguales. En el medio hospitalario, en el
ejemplo siguiente, fue más aceptable un valor de bias ligeramente positivo (sobreproducción) que un valor negativo
(subproducción), y fue deseado, aún más, que DAM se conservara más cercano a cero de lo que hubiera permitido bias. Pronósticos en el sector servicios
Como se mencionó en el Capítulo 2, están empezando a aparecer en las operaciones del sector servicios aplicaciones que tradicionalmente habían venido siendo exclusivas de la producción. En 1974 y 1975, la División de administración de la producción/operaciones de la Academia de Administración ordenó realizar un estudio de las operaciones en el sector
servicios.35 Se distribuyó un cuestionario entre 251 de los miembros de la División AP/O, principalmente entre profesores
de administración. Las respuestas indicaron que de todas las técnicas tradicionales de AP/O, los pronósticos son la técnica más frecuentemente utilizada en el sector servicios. Quedó clasificada por encima de muchas otras técnicas importantes-teoría de sistemas y construcción de modelos, diseño del trabajo y medición del mismo, modelos de inventarios y modelos de comportamiento humano. Estos resultados, a la par con el crecimiento de la actividad económica en el sector servicios, sugieren que la importancia de los pronósticos continuará creciendo en el futuro.