Técnicas de Pronóstico para Logística

¿Cuál es el propósito principal de los modelos de series de tiempo en el pronóstico de la logística?

¿Por qué los modelos de series de tiempo 'simples' son a menudo preferibles en la logística?

¿Qué área de la empresa suele centralizar la actividad de pronosticar?

¿Cuál es la técnica de pronóstico de series de tiempo más útil para el pronóstico de corto plazo?

¿Qué tipo de pronósticos se le proporcionan generalmente al responsable de la logística?

¿Cuál es la principal característica de este modelo de promedio móvil?

¿Qué sucede cuando se elige un valor alto para la constante de ajuste exponencial?

¿Qué es lo que se incluye en el pronóstico anterior en este modelo?

¿Cuál es el rango de valores típicos para la constante de ajuste exponencial?

¿Qué sucede cuando se elige un valor bajo para la constante de ajuste exponencial?

Técnicas de Pronóstico para la Logística

El responsable de la logística no necesita manejar todas las técnicas de pronóstico y predicción disponibles, ya que se centralizan en áreas como marketing, planeación o análisis económico.
Los pronósticos para periodos mediano y largo se proporcionan al responsable de la logística, mientras que su labor se enfoca en pronósticos de corto plazo para control de inventarios, programación de envíos, etc.

Ventajas de los Modelos Simples

Los modelos "simples" de series de tiempo predicen tan bien o mejor que los modelos más sofisticados y complejos.
La complejidad de los modelos de pronóstico no incrementa la precisión predictiva.
Los modelos de series de tiempo pueden ser superiores a los modelos causales.

Nivelación o Ajuste Exponencial

Es una técnica útil para el pronóstico de corto plazo que requiere una cantidad mínima de información para su aplicación continua.
Es simple, precisa y autoadaptable a los cambios fundamentales en la información pronosticada.
Funciona como un promedio móvil, donde las observaciones pasadas no reciben la misma ponderación, y las observaciones más recientes reciben mayor ponderación que las anteriores.
El pronóstico de demanda para el siguiente período se calcula mediante la fórmula: Pronóstico nuevo = a (demanda real) + (1 - a) * (pronóstico previo).
La elección del valor adecuado para la constante de ajuste exponencial (a) requiere discernimiento, ya que afecta la respuesta del modelo a los cambios en la serie de tiempo.
Valores altos de a permiten que el modelo responda rápido a los cambios, mientras que valores bajos de a proporcionan pronósticos muy "estables" y no sujetos a fuertes influencias debido a la aleatoriedad en la serie de tiempo.

Explora las técnicas útiles de pronóstico para los responsables de la logística. Aprende sobre la importancia del pronóstico de ventas y el papel de marketing, planeación y análisis económico en la predicción.