PRONOSTICO SUPER ZITA.docx

UNIDAD 2

:

ZITA

NOMBRE DEL

PROYECTO:

UNIDAD 2 IMPLEMENTACIÓN DE PRONÓSTICOS DE DEMANDA PARA EL SUPER MERCADO

Aplicaremos el método de regresión lineal o bien de mínimos cuadrados para pronosticar la demanda de 5 áreas como: salsas y aderezos, jugos, frutas y postres, vegetales, carnes, y pastas, en el supermercado “SÚPER ZITA “a partir de los datos históricos obtenidos en los tres últimos años nos basaremos en la publicidad y en las ventas (cajas) obteniendo la demanda par este año.

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CERRO AZUL

Objetivo:


En este proyecto se realizaran pronósticos de acuerdos alas áreas de salsas y aderezos, jugo, frutas y postres, vegetales, carnes pastas con ello podremos calcular las ventas y pronosticar a partir de los datos históricos que tomamos del los tres años anteriores de los resultados de las ventas.

El pronóstico de la demanda consiste en estimar las ventas de un producto durante un determinado periodo futuro.

Reducir la incertidumbre del futuro, mediante la anticipación de eventos cuya probabilidad de ocurrencia sea relativamente alta, respecto a otros eventos posibles. Apoyar la toma de decisiones y prepararse ante estos eventos.

DECISIONES

¿Cuánto ordenar o producir? Cantidad a ordenar

¿Cuándo ordenar o producir? Ciclo de la orden o intervalo entre pedidos

¿Cuál debe ser el inventario de seguridad?

¿Qué nivel de servicio es el apropiado?

¿Cuál es el costo total del inventario?


Introducción:


Un pronóstico es una predicción de eventos futuros que se utiliza con propósitos de planificación.

Tales pronósticos son necesarios como un elemento auxiliar para determinar qué recursos se necesitan, programar los recursos ya existentes y adquirir recursos adicionales. Los pronósticos precisos permiten que los programadores utilicen de forma eficiente la capacidad de las maquinas, reduzcan los tiempos de producción y recorten los inventarios.

MODELOS CUANTITATIVOS

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE:

Se de emplea se dispone cuando se dispone de datos históricos.Relación entre el factor que se desea pronosticar con otros factores Pronostico a largo plazo

DESCRIPCION DEL METODO:

El análisis de regresión lineal establece una relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. En la regresión lineal simple hay solamente una variable independiente. Si los datos están constituidos por una serie de tiempo, la variable independiente es el tiempo. La variable dependiente es cualquier cosa que nosotros queramos pronosticar. Ecuación de regresión.


MARCO TEÓRICO:


Este modelo toma la forma:

Y = a + bX

Y = variable dependiente

X = variable independiente

a = intercepto con eje Y

b = pendiente de la línea

Constantes a y b:

Estas constantes se calculan: a=Ȳ−b

b=Σ yx−n()(Ȳ )Σx2−n¿¿

Una vez que se han calculado los valores de a y b, se puede sustituir cualquier valor futuro de X para pronosticar el valor correspondiente de Y.

En el Modelo de Regresión Simple se establece que Y es una función de sólo una variable independiente, razón por la cual se le denomina también Regresión Derivada porque sólo hay dos variables, una dependiente y otra independiente.

Los valores de la variable independiente X son fijos, medidos sin error.La variable Y es aleatoria. Para cada valor de X, existe una distribución normal de valores de Y (subpoblaciones Y) Las variancias de las subpoblaciones Y son todas iguales. Todas las medias de las subpoblaciones de Y están sobre la recta. Los valores de Y están normalmente distribuidos y son estadísticamente independientes.


http://www.monografias.com/trabajos11/travent/travent.shtml

http://www.monografias.com/trabajos27/regresion-simple/regresion-simple.shtml


PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA:

El gerente del súper mercado in le interesa saber la demanda que tendrá para este año en las áreas de salsas y aderezos, jugos, frutas y postres, vegetales, carnes, y pastas, sean las unidades de venta (cajas) “Y”, y “x” la publicidad, a partir de los datos históricos de los tres últimos años se presentan las siguientes tablas de cada una de los productos de las diversas áreas que se venden. Le interesa saber pronosticar cuantas cajas podrá vender.

SALSA Y ADEREZOS

JUGOS , FRUTAS Y POSTRES


DESARROLLO

ZIT


VEGETALES

CARNES

PASTAS



Se ase un análisis profundo de los datos cada producto con sus respectivas tablas y se obtiene los siguientes resultados con sus graficas de como se encuentra:

SALSAS Y ADEREZOS

pronostico para el 2013 seria de ventas de salsas y aderezos de 180 unidades:

Pronósticos



Período Pronóstico Inferior Superior2013 180.691 155.690 205.691

Grafica:

JUGOS ,FRUTAS Y POSTRESINSTITUTO TECNOLÓGICO DE CERRO AZUL

2013201220112010

210

200

190

180

170

160

150

Año

VEN

TAS(C

AJA

S)U

NID

.

Alfa 0.8Constante de suavización

MAPE 5.901MAD 10.204MSD 111.147

Medidas de exactitud

ActualAjustesPronósticosIP de 95.0%

Variable

Gráfica de suavización para VENTAS(CAJAS)UNID.Método exponencial simple


El pronostico ventas del 2013 para jugos, frutas y postres son de 529 unidades.



Pronósticos:Período Pronóstico Inferior Superior

2013 529.203 472.647 585.759


2016201520142013

600

580

560

540

520

500

480

460

Año

VEN

TA(C

AJA

S)

UNID

.


MAPE 4.452MAD 23.084MSD 790.870



Variable

Gráfica de suavización para VENTA(CAJAS) UNID.Método exponencial simple


VEGETALES

El pronostico de venta para los vegetales para el 2013 será de 372 unidades.



Pronósticos



2013201220112010

475

450

425

400

375

350

325

300

Año

VEN

TA (

CA

JAS

)UN

ID.


MAPE 9.89MAD 34.12MSD 1186.24



Variable

Gráfica de suavización para VENTA (CAJAS)UNID.Método exponencial simple


CARNES

El pronóstico de venta para las carnes para el 2013 será de 228 unidades.



Pronósticos


PASTAS


2013201220112010

270

260

250

240

230

220

210

200

190

Año

VEN

TAS (

CA

JAS)U

NID

.


MAPE 5.989MAD 13.404MSD 307.072



Variable

Gráfica de suavización para VENTAS (CAJAS)UNID.Método exponencial simple


El pronóstico de venta para las pastas para el 2013 será de 107 unidades.

Pronósticos




se obtiene el pronostico estimado del 2013 de acuerdo alos resultados totales generados queda de la siguiente manera del pronostico actual:


RESULTADO FINAL EL PRONÓSTICO

2013201220112010

116

114

112

110

108

106

104

102

100

Año

VEN

TAS (

CA

JAS)U

NID

.


MAPE 3.0995MAD 3.2622MSD 11.6946



Variable

Gráfica de suavización para VENTAS (CAJAS)UNID.Método exponencial simple


YESENIA NALLELI MARTINEZ SANTIAGO.

El realizar pronósticos en una empresa o fábrica de algún tipo de producto o servicio es de vital importancia ya que con ellos se puede predecir los requerimientos de materiales, productos, servicios y otros recursos para responder a los cambios de la demanda para así ayudar a la toma de decisiones y las utilidades de la empresa pueden ser mejores si las empresas cuentan con buenos pronósticos. Al trabajar con predicciones la empresa tendrá una visión de lo que necesitara en el futuro para satisfacer la demanda además de que tendrá información de la cantidad y duración de esta, con estas predicciones la empresa es capaz de desarrollar pronósticos de recursos .

JUAN JESUS FLORES RUFINO

Los pronósticos son de vital importancia para cualquier empresa que fabrica algún producto para venderlo o para las empresas prestadoras de servicios en la planeación y con él se determina las metas y objetivos en lo relacionado con ingreso, costos y utilidades estimadas. Si la predicción de los pronósticos es precisa la empresa utilizara con eficacia sus recursos para satisfacer la demanda de la sociedad.


CONCLUSION


MONSERRATH VICENCIO HERNANDEZ.

Los pronósticos son muy necesarios en la vida cotidiana de todos los seres humanos y de las empresas para ver la operación de esta misma así como ayudar a reconocer las fuentes de demanda tanto para bienes como para servicios de una empresa y se debe determinar cómo la empresa puede satisfacer esa demanda.

Administración de operaciones Larry y p.ritzmanAutor: lee j. KrajewskiPag.525.526

Administración de la producción, l. Tawfik a. M. Chauvel

Planeación y control de la producción, daniel sipper. Robert l.

Bulfin jr.


BIBLIOGRAFIA

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