Mecanismos de control del petroleo

Unidad VII: MECANISMOS DE CONTROL DEL PETROLEO.

MODELO DE PRONOSTICOS

Definición

Pronóstico es un término que procede del latín prognostĭcum, aunque su origen más remoto se encuentra en la lengua griego (prognôstikon). El concepto hace referencia a la acción y efecto de pronosticar (conocer lo futuro a través de ciertos indicios). En materia de control no es más que la estimación de la demanda de un producto.

Objetivo

Reducir la incertidumbre acerca de lo que puede acontecer en el futuro proporcionando información cercana a la realidad que permita tomar decisiones sobre los cursos de acción a tomar tanto en el presente como en el futuro.

Modelo matemático de pronóstico.

Es una expresión matemática que representa en forma simplificada el fenómeno por medio del cual se obtienen los valores idealizados que toma una variable aleatoria en un periodo de tiempo determinado.

Técnica o Método de Pronóstico

Procedimiento por medio del cual se lleva a cabo un pronóstico.

Técnicas Subjetivas para la Obtención de Pronósticos

Las técnicas subjetivas de pronóstico también conocidas como técnicas cualitativas se basan en la expresión de la opinión personal o juicio de uno o más expertos acerca de la situación en estudio, para determinar el pronóstico.

Técnicas Objetivas para la Obtención de Pronósticos

Las técnicas objetivas mejor conocidas como técnicas cuantitativas de pronóstico se basan en el manejo de datos numéricos históricos para obtener un pronóstico preciso y se soportan en la suposición de que el comportamiento de los datos históricos permanece durante un periodo de extensión significativa en el futuro. Las técnicas cuantitativas con frecuencia se clasifican en técnicas estadísticas y técnicas determinísticas.

Técnicas Estadísticas para la Obtención de Pronósticos

Estas técnicas se basan en la existencia de patrones, en el estudio de los mismos, las transformaciones que sufren, y la influencia del ruido o perturbación causada por factores de naturaleza aleatoria.

Dentro de estas técnicas se utilizan dos enfoques.

En el primero se obtiene el pronóstico basado en el razonamiento de que los datos de la serie de tiempo se pueden dividir o descomponer en componentes identificables que pueden presentarse o no en una determinada serie, estos componentes pueden ser la tendencia, la estacionalidad, la ciclisidad y la aleatoriedad de los datos. El pronóstico se realiza combinando la proyección de los componentes que se presentan dentro de la serie de tiempo.

En el segundo el pronóstico se obtiene a partir del análisis estadístico de los datos que integran la serie de tiempo.

Técnicas Determinísticas o Causales para la Obtención de Pronósticos

Se basan en identificar y determinar cuáles son las relaciones existentes entre la variable dependiente de interés a pronosticar y las variables independientes que la determinan al ejercer su influencia sobre ella.

Serie de Tiempo

Es una secuencia ordenada de los valores numéricos que toma una variable aleatoria específica, observados a intervalos temporales de igual magnitud a lo largo de un determinado periodo del tiempo.

Serie de Tiempo Estadística

Es una secuencia ordenada de valores numéricos que toma una variable aleatoria observada a intervalos iguales a lo largo de un determinado periodo.

Componentes de una Serie de Tiempo

Los datos de una serie de tiempo se pueden descomponer en componentes individuales para facilitar su estudio los cuales se explican a continuación.

- Tendencia

La tendencia de una serie de tiempo es el componente de largo plazo que representa el crecimiento o disminución en la serie sobre un periodo amplio. Como se puede ver la tendencia es la propensión al aumento o disminución en los valores de los datos de una serie de tiempo, que permanece a lo largo de un lapso muy extendido de tiempo, es decir que no cambiará en el futuro lejano mientras no hayan cambios significativos o radicales en el entorno en el que se encuentra inmersa y que determina el comportamiento de la serie de tiempo en estudio, cambios que podrían ser originados como por ejemplo, por descubrimientos científicos, avances tecnológicos, cambios culturales, geopolíticos, demográficos, religiosos, etc.

- Estacionalidad

El componente estacional es un patrón de cambio que se repite a sí mismo año tras año.

El patrón de cambio por lo general es un aumento o una disminución cuantitativa en los valores observados de una serie de tiempo específica. Cabe mencionar que aunque en la mayor parte de los casos el patrón estacional es un fenómeno que se presenta en lapsos de tiempo de duración aproximada a un año; también puede manifestarse éste fenómeno en periodos de tiempo, ya sean menores o mayores a un año. Como por ejemplo, el caso de la verificación de vehículos que se eleva en las dos primeras semanas de cada periodo de verificación, ocurriendo esto cada dos meses, siendo éste lapso de tiempo menor a un año. O el caso del aumento en las ventas de panfletos publicitarios, sucedido esto cada seis años ocasionado por las elecciones presidenciales, siendo éste un lapso de tiempo mayor a un año.

- Ciclisidad

El componente cíclico es la fluctuación en forma de onda alrededor de la tendencia.

La ciclisidad es un fenómeno que en lo general parece estar relacionado con la variación de la actividad económica ocurrida durante periodos de crisis o prosperidad. La fluctuación también puede presentarse en series de tiempo estacionarias.

- Aleatoriedad

El componente aleatorio mide la variabilidad de las series de tiempo después de retirar los otros componentes.

La aleatoriedad se puede decir que se presenta en todas las series de tiempo y no es otra cosa que el cambio producido en los valores de una serie de tiempo debido a fenómenos que son en extremo difíciles de explicar y que por lo tanto su ocurrencia cae en el ámbito del azar.

AMFE

El AMFE o Análisis Modal de Fallos y Efectos es una herramienta de máxima utilidad para el desarrollo del producto, permitiendo de forma sistemática asegurar que se han tenido en cuenta y se han analizado todos los fallos potencialmente concebibles.

Es decir, el AMFE permite identificar las variables significativas del proceso/producto para poder determinar y establecer las acciones correctoras necesarias para la prevención del fallo, o la detección del mismo si éste se produce, evitando que productos defectuosos

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