Logistica

Año de la Promoción de la Industria Responsable y del Compromiso Climático

 CURSO ADMINISTRACION LOGÍSTICA

 NOMBRE Y APELLIDOS : VICTOR HUGO AGUILAR GUERRA

 SICLO: 3°

 MODULO: 1°

 AULA: 507

ANTECEDENTES

El “forecasting” es de origen norteamericano y data de los años cincuenta. La traducción en español sería “pronóstico”, pero a lo largo del planeta ya está acuñada la expresión “forecasting” . Esta disciplina se enfoca en la utilización de estudios capaces de generar pronósticos que permitan prever lo que podría suceder en el futuro y a través de los cuales se puedan realizar previsiones rápidamente.

Por otro lado, La prospectiva es de origen francés, sus fundadores fueron los filósofos Gastón Berger y Bertrand de Jouvenel a finales de los años cincuenta. Esta corriente de los estudios de futuro está basada en la identificación de futuros posibles o “futuribles” para escoger el más conveniente y fabricarlo desde el presente. Para la prospectiva el futuro irá a ocurrir en la medida en que lo preparemos por medio de acciones precisas. Por esta razón, su eslogan es la frase de Maurice Blondel “el futuro no se predice sino se construye ”.

Las diferencias entre estas dos tendencias, predecir (forecasting) y construir (prospectiva), no son únicas. Para la prospectiva el futuro es múltiple, no es único; el futuro se construye, no se predice. El forecasting en cambio basado en las leyes matemáticas busca acertar el acontecimiento futuro. La prospectiva maneja un nivel mayor de incertidumbre que el forecastig, ya que este último por estar basado en la extrapolación cuya previsión del futuro se hace a partir del comportamiento pasado, disminuye la inseguridad sobre lo que puede suceder.

COMCEPTO

El Forecasting es la estimación y análisis de la demanda futura para un producto en particular, componente o servicio, usando inputs como ratios históricos de venta, estimaciones de marketing e información promocional, usando diferentes técnicas de previsión.

En logística, abarca la predicción de la demanda con el objetivo de mejorar el flujo de información en la cadena de suministro de las empresas y por tanto preparar a la organización en sentido de medios técnicos, humanos y financieros con el fin de soportar las operaciones futuras de la empresa como la estimación de compras, producción, necesidades de almacenaje, transporte, etc.

APLICACIONES

El pronóstico es un arte y ciencia porque conjuga la habilidad del pronosticador en poder determinar las herramientas de análisis precisas con sus técnicas de aplicación, la información pertinente y requiere de una gran evolución en su pensamiento creativo para poder configurar tantos escenarios como sea posible y una eficiente estrategia para concluir en un forecast lo más preciso en una situación donde el riesgo y la incertidumbre condicionan al ambiente.

En términos empresariales, las técnicas del forecasting son utilizadas comúnmente, entre otras, para:

 Predecir las futuras demandas de un producto o servicio.

 Predecir el efecto de la inversión o compra en el proceso de toma de decisiones.

 Mantener un efectivo nivel de abastecimientos.

 Reducir la incertidumbre y administrar el riesgo de alguna situación de negocios a futuro.

La disponibilidad de datos e información pertinente asociada es el factor más importante en la elección del método y herramientas que serán empleadas. Cuando hacemos referencia a la pertinencia de la información, nos basamos en el supuesto de que la misma ha sido adecuadamente elaborada y procesada en concordancia al pronóstico al que se quiere arribar y al o los métodos que se van a utilizar como herramientas para su consecución.

A modo de síntesis, y apoyados en un análisis efectuado por PriceWaterhouseCoopers, podemos decir que las bondades de un buen pronóstico repercuten de la siguiente manera en una empresa:

 Disminución de ventas perdidas (gestión comercial y marketing),

 Disminución del stock de seguridad (gestión de stocks)

 Mejora de los términos de negociación con proveedores (gestión de aprovisionamiento)

 Mejoras en la planificación (gestión de producción)

 Optimización en la gestión de pedidos al controlar más la demanda (gestión de pedidos)

 Mejora en el servicio al cliente (servicio al cliente)

 Gestión económica controlada (control económico).

METODOS

Existen diferentes métodos y técnicas para predecir el comportamiento de la demanda. Las más comunes son:

Técnicas cuantitativas:

• Media Simple – La técnica mas elemental de predicción. No adecuada en caso de tendencia en la demanda o estacionalidad.

• Media Móvil Ponderada - Se usa para demanda estable, sin tendencia ni estacionalidad; suaviza las fluctuaciones de plazos cortos, resaltando así las tendencias o ciclos de plazos largos.

• Alisado Exponencial – Similar a las medias móvil, excepto en que a los puntos más recientes se les asigna más peso.

• Arima. Box-Jenkins. Muy útil para pronosticar la demanda a corto plazo cuando los datos de venta contienen tanto tendencias como patrones estacionales .

• Croston – método adecuado para demanda intermitente o irregular.

Técnicas cualitativas:

• Información de la red de ventas

• Información de Dirección de Marketing

• Método Delphi

• Investigación de mercado

La premisa básica sobre la que se construyen los métodos casuales para pronósticos es que el nivel de la variable pronosticada se deriva del nivel de otras variables relacionas. Por ejemplo, si se sabes que el servicio al cliente tiene un efecto positivo sobre las ventas entonces, entonces al conocer el nivel proporcionado del servicio al cliente podrá proyectarse el nivel de ventas. Podríamos decir que el servicio “causa” las ventas. En la medida que puedan describirse adecuadas relaciones de causa y efecto, los modelos casuales pueden ser bastantes buenos para anticipar cambios mayores en las series de tiempo y para pronosticar de manera precisa sobre un período de mediano plazo.

Los modelos casuales viene en una variedad de formas: estadísticos, en el caso de los modelos de regresión y econométricos; y descriptivos, como en

...