Programacion de la produccion CASO ENERGY
Enviado por Pedro Luis Barraza Martinez • 13 de Abril de 2020 • Tarea • 941 Palabras (4 Páginas) • 200 Visitas
Punto 1. CASO ENERGY - ENERGY es fabricante y distribuidor de muchos instrumentos y aparatos electrónicos, como multímetros digitales analógicos, generadores de función, osciloscopios, contadores de frecuencia y otras máquinas para pruebas y mediciones. ENERGY vende una línea de medidores de prueba que son populares entre los electricistas profesionales. El modelo VC202 se vende, a través de seis distribuidoras, a las tiendas de menudeo de Estados Unidos. Las distribuidoras están en Houston, Boston, Miami, Phoenix y Los Ángeles y fueron escogidas para atender regiones diferentes. El modelo VC202 se ha vendido bien durante años por su confiabilidad y sólida construcción. ENERGY no lo considera un producto estacional, pero hay alguna variabilidad en la demanda. En la tabla de la página siguiente se muestra la demanda del producto en las últimas 12 semanas. La gerencia quisiera que usted experimentara con algunos modelos de pronóstico para determinar cuál debe usarse en un nuevo sistema que va a establecerse.
Semana/Ciudad | Houston | Boston | Miami | Phoenix | Los Ángeles |
1 | 40 | 50 | 59 | 40 | 38 |
2 | 45 | 35 | 35 | 42 | 43 |
3 | 37 | 45 | 33 | 60 | 54 |
4 | 38 | 36 | 55 | 40 | 40 |
5 | 55 | 46 | 48 | 51 | 46 |
6 | 30 | 47 | 72 | 35 | 60 |
7 | 18 | 38 | 62 | 70 | 40 |
8 | 85 | 18 | 50 | 40 | 35 |
9 | 47 | 62 | 27 | 55 | 45 |
10 | 37 | 44 | 70 | 34 | 38 |
11 | 23 | 30 | 35 | 45 | 48 |
12 | 55 | 45 | 45 | 47 | 56 |
a) Compruebe el tipo de comportamiento que presenta la demanda del modelo VC202 en cada sede distribuidora. Utilice promedios móviles de n=2, n=4 y n=6 para calcular el pronóstico de la semana 13 para cada una de las sedes distribuidoras. Utilice la misma estrategia para pronosticar la demanda total de Altavox. Calcule y analice los valores de MAD y señal de seguimiento (TS). Analice los resultados y exponga sus conclusiones. (10 puntos)
R/ta. De acuerdo a la gráfica se logra observar que la empresa ENERGY se encuentra en lo correcto, la gráfica se comporta de manera constante y no estacionaria, aunque cuenta con puntos variables. Según los pronósticos realizados a cada ciudad se observa que el error disminuye al usar promedios móviles de 6 semanas y la demanda varia en intervalos pequeños (Ver documento Excel 1.a), ocurriendo lo mismo con el pronóstico realizado para la demanda total.
[pic 1]
b) Utilice ahora el método de suavización exponencial con constantes α=0,2 y α=0,7 para calcular el pronóstico de la demanda total para la semana 13. ¿Existen diferencias significativas en el resultado del modelo de pronóstico al cambiar el valor de α? Qué alternativa le recomienda implementar a ENERGY: ¿promedios móviles o suavización exponencial? Justifique su respuesta, utilice el cálculo y análisis de las medidas del error en cada uno de los métodos.
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