Sistemas de pronósticos a corto plazo (II)

Evaluación de los pronósticos.

A final de cuentas, por supuesto, la calidad de cualquier pronóstico se refleja en la calidad de las decisiones que se basan en dicho pronóstico. Esto sugiere que la comparación ideal de los procedimientos para la elaboración de pronósticos se basará en los costos de producción del pronóstico y el valor del pronóstico para la decisión.

A partir de estos datos se puede hacer la comparación apropiada entre el costo de desarrollar y el costo de tomar decisiones con pronósticos de diversa calidad.

Desafortunadamente, ninguno de estos costos puede medirse con facilidad. Además, dicho esquema sugiere que para cada decisión podría necesitarse un procedimiento diferente para los pronósticos, lo cual es una posibilidad indeseable y compleja. Debido a estas complicaciones, se debe depender de algunas medidas directas de calidad de los pronósticos.

Vollmann plantea que “un criterio importante para cualquier procedimiento de pronósticos es un costo bajo por pronóstico”. Para muchos problemas de planificación y control de producción, es necesario hacer pronósticos por semana o por mes para muchos miles de artículos; así se obtiene un procedimiento sencillo, eficaz y de bajo costo.

Hay casos muy raros en que la decisión consiste en agregar más capacidad a la fábrica. Sin embargo, las decisiones rutinarias a corto plazo con frecuencia se toman para muchos artículos, y no pueden exigir procedimientos de pronósticos costosos y largos.

Además, debido a que las decisiones resultantes se toman con frecuencia, cualquier error en un pronóstico puede compensarse en la decisión de la siguiente vez. Si embargo, para tomar una decisión sobre la capacidad de la fábrica puede muy bien simplificarse una inversión considerable en un pronóstico agregado a largo plazo.

En el pasado eran excesivos los requerimientos de almacenamiento de datos y el tiempo de computadora necesarios para elaborar pronósticos de varios miles o decenas de miles de artículos. Sin embargo, a medida que han disminuido los costos de tiempo y almacenamiento en computadora, ha perdido importancia este aspecto para la evaluación de los procedimientos de los pronósticos.

No obstante, interesan los procedimientos sencillos, fáciles de usar y con pocos requerimientos de almacenamiento y tiempo de computadora. Una característica importante de cualquier procedimiento que se desarrolle es su honestidad, o ausencia de sesgo o tendencia; es decir, el procedimiento debe producir pronósticos que no sean elevados ni bajos, algo realmente difícil de conseguir si no contamos con las herramientas necesarias para ello. Los pronósticos no deben ser demasiado optimistas o pesimistas, sino más bien realistas.

Es decir, cuando elabore pronósticos, evalúe los tres escenarios: escenario positivo, escenario negativo y escenario real. Como se pretende proyectar datos pasados, la ausencia de sesgo significa atenuar lo aleatorio de estos datos pasados de manera que los pronósticos sobreestimados se compensen con los pronósticos subestimados. Para medir el sesgo o tendencia, se emplea el error medio. El error del pronóstico en cada periodo es igual a la demanda real menos la demanda pronosticada para dicho periodo. La siguiente figura muestra un ejemplo del cálculo del sesgo.

Como muestra dicha figura, cuando los errores del pronóstico tienden a cancelarse entre sí, la medida del sesgo tiende a ser baja. Los errores positivos en algunos periodos se compensan con los errores negativos en otros, lo cual tiende a producir un error o sesgo promedio cercano a cero. En la figura hay un sesgo, y la demanda se pronosticó en un promedio de 25 unidades por periodo para los cuatro periodos.

Es importante tener pronósticos sin sesgo en la administración de la producción y de los inventarios debido a que las estimaciones, en promedio, son aproximadamente correctas. Más sin embargo, Vollmann recalca: “pero eso no es suficiente”.

cálculo de sesgo

 

Es necesario considerar la magnitud de los errores. Por ejemplo, obsérvese en la figura 24 que se obtiene la medida idéntica de sesgo cuando la demanda real para los cuatro períodos es de 100, 100, 5,500 y 100 respectivamente (esto se muestra como parte de los cálculos en la siguiente figura 25). Sin embargo, los errores individuales son mucho más grandes y esta diferencia tendrá que reflejarse en los inventarios de protección o de seguridad si se quiere mantener un nivel consistente en el servicio a los clientes.

 

Ahora considera una medida muy usada para la magnitud del error del pronóstico, la desviación absoluta media (DAM). La desviación absoluta media expresa el tamaño del error promedio, sin importar si es positivo o negativo, en este caso, la combinación del sesgo y del DAM es la que permite evaluar los resultados de los pronósticos.

DAM

 

El sesgo es quizás el aspecto más crítico, ya que se pueden compensar los errores de los pronósticos mediante existencias de seguridad, aceleración de los trabajos, medios de entrega más rápidos y otras clases de respuestas. La DAM indica el tamaño esperado de la compensación (por ejemplo, las existencias de seguridad requeridas). Sin embargo, si un pronóstico es consistentemente inferior a la demanda, toda la tubería de flujo de material se agotará, y será necesario volver a comenzar de nuevo con materias primas.

Otros problemas surgen en el caso de pronósticos consistentemente elevados. Lo bueno es que las técnicas rutinarias de monitoreo identifican el sesgo cuando está presente. Lo malo es que los pronósticos de juicio, como los que hacen los grupos de mercadotecnia, a menudo son tendenciosos debido a que incorporan otros objetivos (por ejemplo, estímulo a la fuerza de ventas). La clave es separar con claridad el proceso del pronóstico del uso del pronóstico.

Los objetivos del proceso son la ausencia de sesgo y una DAM mínima. Lo que se hace con el pronóstico es otro tema.

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