Suavizacion exponencial

Suavizacion exponencial

No es necesario mantener meses de historia para obtener un “moving average” porque al haber investigado para hacer el pronóstico se supone que ya sabes la historia. De tal manera, el pronóstico puede ser basado en el pronóstico viejo y la nueva información.

Enero

92

Julio

84

Febrero

83

Agosto

81

Marzo

66

Septiembre

75

Abril

74

Octubre

63

Mayo

75

Noviembre

91

Junio

84

Diciembre

84

 

Usando la información de la imagen, supongamos que un promedio de la demanda de los últimos seis meses (80 unidades) es usado para pronosticar la demanda de enero. Si al final de enero, la demanda real es 90 unidades, eliminamos la demanda de julio y tomamos la demanda de enero para determinar el nuevo pronostico. Aunque, si tomamos un promedio de el pronóstico previo (80) y la demanda real de enero (90), el nuevo promedio para febrero seria 85 unidades. Esta fórmula le da tanto peso al mes más reciente así como al pronóstico anterior (todos los meses anteriores). Si esto no es aceptable, se le podría restar peso a la demanda más reciente y aumentar el peso del pronóstico anterior. Tal vez agregando solo el 10% del peso de la demanda del mes más reciente y 90% del peso en el pronóstico anterior tendría mejores resultados. En ese caso:

Pronostico de Febrero = 0.1 (90) + 0.9 (80) = 81

Note que este pronóstico no aumento tanto como el cálculo anterior en el que el pronóstico anterior y la demanda real mas reciente tenían el mismo peso. Una ventaja de la suavización exponencial es que a la nueva información se le puede modificar el peso.

El peso dado a la demanda real mas reciente se llama “constante de suavización” y está representado por la letra griega alpha (α). Siempre esta expresada en decimales y regularmente tiene rangos de 0 a 0.3.

En general, la fórmula para calcular el nuevo pronóstico es la siguiente:

Nuevo pronostico = (α) (demanda mas reciente) + (1-α) (pronostico anterior)

Ejemplo:

El pronóstico anterior para Mayo era 220, y la demanda real para mayo fue 190. Si alpha es 0.15, calcula el pronóstico para Junio. Si la demanda de Junio resulta ser 218, calcula el pronóstico para Julio.

Respuesta: Pronostico para Junio = (0.15)(190) + (1-0.15)(220) = 215.5

Pronóstico para Julio = (0.15)(218) + (0.85)(215.5) = 215.9

La suavización exponencial provee un método rutinario para actualizar regularmente los pronósticos de cada artículo. Funciona muy bien con artículos estables. Generalmente, ha sido satisfactorio para pronósticos a corto plazo. No es satisfactorio cuando la demanda es baja o intermitente.

Suavización exponencial detectara tendencias, aunque el pronóstico estará debajo de la demanda actual si existe una tendencia definitiva.

Si existiera una demanda, es posible usar una formula un poco más compleja, llamada doble suavización exponencial. Esta técnica usa los mismos principios pero detecta si cada valor acertado del pronostico se está moviendo hacia arriba o abajo sobre una tendencia. Doble suavización exponencial esta fuera del alcance de este libro.

Una buena forma de obtener el mejor factor alpha es hacer simulaciones en computadora con las demandas pasadas con diferentes factores alpha para ver cual es más aceptable. Usando la demanda anterior inmediata, los pronósticos se hacen con diferentes factores alpha para analizar cual factor sería la mejor opción que encaje  más a “un patrón de demanda histórico para cada producto en particular”.

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