Planeacion Agregada Caso La Morina S.A.C.
Enviado por bruno2431 • 23 de Septiembre de 2015 • Documentos de Investigación • 4.643 Palabras (19 Páginas) • 284 Visitas
“Año de la Diversificación Productiva y del Fortalecimiento de la Educación”
[pic 1]
FACULTAD DE INGENIERIA
ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE INGENIERIA INDUSTRIAL
Determinación del mejor pronóstico para ventas de néctares mango-maracuyá de la Empresa Agroindustrias La Morina S.A.
ASIGNATURA:
Dirección Táctica de Operaciones
DOCENTE:
Ing. Percy Ruíz Gómez
ALUMNOS:
Benites Vásquez Andrea Anthonella
Carranza Reyes Erick Antony
Jimenez Mendoza Brighit Mercedes
Medina Bermudez Victoria Marinela
Romero Palacios Bruno Geraldo
Nuevo Chimbote - 2015
- PERFIL DE LA EMPRESA
La empresa se fundó el 20 de Diciembre del 2006, mediante constitución de SODIEDAD ANONIMA denominada AGROINDUSTRIA LA MORINA S.A. promovida por la Asociación Caminemos Unidos (ACU), institución dedicada a la implementación de proyectos de desarrollo gracias al financiamiento del Servicio de Liechtenstein para el Desarrollo (LED). La empresa se inicia con 22 socios accionistas, todos ellos dedicadas a la actividad agrícola en el valle de Nepeña.
La empresa opera una planta procesadora de frutas construida e implementada de acuerdo a las normas y condiciones de la industria alimentaria. Las líneas de productos que produce la fábrica es: Mermeladas, néctares, refrescos, conservas.
El fin principal de la empresa es generar valor agregado de los productos frutícolas del valle, así mismo beneficiar a los pequeños agricultores mediante la compra de materias primas así como también crear fuentes de trabajo.
Agroindustria La Morina S.A, concibe este reto de ingresar al mercado fijando los siguientes parámetros: la calidad del producto terminado, cliente satisfecho, agentes operadores de la cadena debidamente capacitadas y formadas en valores, mejora de la rentabilidad de la actividad agrícola, responsabilidad social y armonía ambiental.
MISIÓN
Contribuir al desarrollo agrícola - agroindustrial del valle Nepeña mediante el valor agregado a los productos producidos por los agricultores por ende dinamizar la economía local, crear oportunidades de empleo y mejorar la calidad de vida de las familias.
VISIÓN
Al 2018, Agroindustria La Morina S.A. es una empresa líder en la región Ancash en exportación de productos agroindustriales con altos estándares de calidad, responsabilidad social y es autosostenible.
ANALISIS FODA
FORTALEZAS | OPORTUNIDADES |
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DEBILIDADES | AMENAZAS |
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- ORGANIZACIÓN DE LA EMPRESA
[pic 2]
- DEFINICIÓN DEL PROBLEMA A INVESTIGAR.
El Jefe de operaciones de AGROINDUSTRIA LA MORINA S.A.C, desea establecer un pronóstico de ventas para el siguiente año 2015 de su producto bandera que es el "Néctar Mixto Mango-Maracuyá". Para lo cual se evaluara y compara 4 métodos de pronósticos (PROMEDIO MOVIL SIMPLE, PROMEDIO PONDERADO, SUAVIZADO EXPONENCIAL y REGRESIÓN LINEAL) con las siguientes condiciones:
- Utilice el método del promedio móvil para 3,4 y 5 períodos y valide su modelo.
- Utilice el método del promedio ponderado de los últimos 3 ,4 y 5 años con factores:
Para 3 años con factores 4,3 y 2 respectivamente.
Para 4 años con factores 4, 3,2 y 1 respectivamente.
Para 5 años con factores 0.4, 0.2, 0.15, 0.15, 0.1
- Utilice el método de SUAVIZADO EXPONENCIAL y asuma que el pronóstico del primer periodo fue de 44200 unidades .Para ello utiliza el valor de alfa de 0.10 hasta 0.90.
- Utilice el método de regresión lineal con los datos en años proporcionados en el siguiente cuadro.
AÑO | VENTAS POR PACKS |
2008 | 44000 |
2009 | 44600 |
2010 | 46200 |
2011 | 46800 |
2012 | 47400 |
2013 | 48000 |
2014 | 50600 |
2015 |
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ANALISIS DE SERIES TEMPORALES
CALCULO DEL COEFICIENTE DE AUTOCORRELACION DE PRIMER ORDEN PARA LOS DATOS | |||||||
PERIODO | AÑO | VENTA POR PACKS | VENTA DESFASADA UN PERIODO | Vt-Vprom | Vt-1-Vprom | (Vt-Vprom)2 | (Vt-Vprom)(Vt-1-Vprom) |
1 | 2003 | 44,000.00 |
| -2,514.29 |
| 6,321,632.653 |
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2 | 2004 | 44,600.00 | 44,000.00 | -1,914.29 | -2,514.29 | 3,664,489.796 | 4,813,061.22 |
3 | 2005 | 46,200.00 | 44,600.00 | -314.29 | -1,914.29 | 98,775.510 | 601,632.65 |
4 | 2006 | 46,800.00 | 46,200.00 | 285.71 | -314.29 | 81,632.653 | -89,795.92 |
5 | 2007 | 47,400.00 | 46,800.00 | 885.71 | 285.71 | 784,489.796 | 253,061.22 |
6 | 2008 | 48,000.00 | 47,400.00 | 1,485.71 | 885.71 | 2,207,346.939 | 1,315,918.37 |
7 | 2009 | 48,600.00 | 48,000.00 | 2,085.71 | 1,485.71 | 4,350,204.082 | 3,098,775.51 |
TOTAL |
| 325,600.00 | 277000 | 0.00 | -2,085.71 | 17,508,571.429 | 9,992,653.06 |
Vprom | 46,514.29 | ||||||
r1= | 0.570729206 |
CALCULO DEL COEFICIENTE DE AUTOCORRELACION DE SEGUNDO ORDEN PARA LOS DATOS | |||||||
PERIODO | AÑO | VENTA POR PACKS | VENTA DESFASADA DOS PERIODO | Vt-Vprom | Vt-1-Vprom | (Vt-Vprom)2 | (Vt-Vprom)(Vt-1-Vprom) |
1 | 2003 | 44,000.00 |
| -2,514.29 |
| 6,321,632.653 |
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2 | 2004 | 44,600.00 |
| -1,914.29 |
| 3,664,489.796 |
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3 | 2005 | 46,200.00 | 44000 | -314.29 | -2514.285714 | 98,775.510 | 790,204.08 |
4 | 2006 | 46,800.00 | 44600 | 285.71 | -1914.285714 | 81,632.653 | -546,938.78 |
5 | 2007 | 47,400.00 | 46200 | 885.71 | -314.2857143 | 784,489.796 | -278,367.35 |
6 | 2008 | 48,000.00 | 46800 | 1,485.71 | 285.7142857 | 2,207,346.939 | 424,489.80 |
7 | 2009 | 48,600.00 | 47400 | 2,085.71 | 885.7142857 | 4,350,204.082 | 1,847,346.94 |
TOTAL |
| 325600 | 229000 | 0.00 | -3571.428571 | 17,508,571.429 | 2,236,734.69 |
Dprom | 46514.28571 | ||||||
r2= | 0.127750839 |
[pic 3]
[pic 4]
Utilizando el software MINITAB para las autocorrelaciones, se observa que la autocorrelación en el primer desfase es mayor (0.57), la autocorrelación de segundo orden es (0.12) pero menor que la primera. Estas correlaciones tienden a disminuir y caen gradualmente a 0 al pasar los periodos. Por lo tanto el patrón es de TENDENCIA.
RESULTADOS:
- Promedio Móvil Simple
- Pronóstico para 3 períodos
Año | Ventas por Packs | Pronóstico (n=3) | Error de Pronóstico | Error Acumulado | Desviación Absoluta | MAD | Señal de Rastreo n=3 |
2008 | 44000 |
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2009 | 44600 |
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2010 | 46200 |
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2011 | 46800 | 44933.33 | 1866.67 | 1866.67 | 1866.67 | 1866.67 | 1.00 |
2012 | 47400 | 45866.67 | 1533.33 | 3400.00 | 1533.33 | 1700.00 | 2.00 |
2013 | 48000 | 46800.00 | 1200.00 | 4600.00 | 1200.00 | 1533.33 | 3.00 |
2014 | 50600 | 47400.00 | 3200.00 | 7800.00 | 3200.00 | 1950.00 | 4.00 |
2015 |
| 48666.67 |
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[pic 5]
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