Caso Pronosticos

Laboratorio N.º 02 Planificación y Control de la producción 

 Alumno: José Nison Arrue Figueroa Figueroa



Profesor: Alejandro Ruiz

2017-II

PLANIFICCACIÓN Y CONTROL DE LA PRODUCCIÓN PROBLEMAS DE APLICACIÓN N°1

YANKEE FORK AND HOE COMPANY: PLANIFICACION DE LA PRODUCCION DE RASTRILLOS DE ARCO Yankee Fork and Hoe Company es un importante productor de herramientas para jardín que fabrica desde carretillas, artesas y carretillas de mano, hasta rastrillos y desplantadores. Las herramientas se venden en cuatro líneas de productos, que abarcan desde los Hércules, que encabezan la lista y son muy resistentes para trabajo pesado, hasta los productos Garden Helper, que son herramientas económicas para el usuario ocasional. El mercado de herramientas para jardín es extremadamente competitivo por la sencillez del diseño de estos productos y por el gran número de fabricantes competidores. Además va en aumento el número de personas que utilizan herramientas con motor, como cortadores de orillas para prados, segadoras de setos y recogedores de hojas sueltas y paja, por lo cual la demanda de esas mismas herramientas en su versión manual ha disminuido. Todos estos factores obligaron a Yankee a mantener sus precios bajos, conservando la alta calidad y la puntualidad en la entrega de mercancías. Las herramientas para jardín representan madura. A menos que sea posible desarrollar nuevos productos manuales o surja un repentino repunte de jardinería doméstica, las perspectivas de que hayan grandes incrementos en las ventas no son muy buenas. Hay una incesante batalla por imponerse en esa competencia. Nadie conoce esta situación mejor que Alan Roberts, presidente de Yankee. Los tres tipos de herramientas que se venden hoy son, en términos generales, los mismos de hace 30 años. La única forma de generar ventas y no perder a los viejos clientes es brindar un servicio superior y ofrecer un producto que tenga un alto valor para el cliente. Este enfoque implica mayores presiones para el sistema manufacturero, el cual ha tenido dificultades a últimas fechas. Recientemente, Roberts ha recibido llamadas de viejos clientes, como Sears y Tru-Vlue Hardware Stores, que se quejan de impuntualidad en la entrega de mercancía. Ellos realizan sus propias promociones publicitarias de herramientas para jardín y exigen puntualidad en la entrega de productos. Roberts sabe que la pérdida de ciertos clientes, como Sears y Tru-Value, sería desastrosa. Por eso ha decidido pedir a la consultora Sharon Place que examine el asunto y le informe sus conclusiones al cabo de una semana. Roberts sugiere a la consultora que enfoque su atención en el rastrillo de arco como un caso representativo, ya que ese producto se vende en altos volúmenes y recientemente ha sido una importante fuente de quejas de los clientes.

Planificación de la producción del rastrillo de arco Un rastrillo de arco consiste en un cabezal provisto de 12 dientes colocados a intervalos de una pulgada, un mango de cabeza maciza, un arco que une el cabezal al mango y un casquillo de metal para reforzar el área el arco se inserta en el mango. El arco es una tira de metal soldada a los extremos del cabezal del rastrillo y doblada en su parte central, formando una lengüeta plana que se inserta en el mango. El rastrillo tiene una longitud de 64 pulgadas aproximadamente. Place decide averiguar como ha planeado Yankee la producción de los rastrillos de arco. Para eso acude directamente con Phil Stanton, quien le ofrece la siguiente explicación: En este lugar, la planificación es informal. Para comenzar la sección de marketing determina el pronóstico correspondiente a los rastrillos de arco, por mes, para el año próximo. A continuación, me pasan los cálculos. Francamente, esos pronósticos suelen estar inflado (eso refleja seguramente el gran ego de sus autores). Debo tener mucho cuidado porque estamos iniciando acuerdos a largo plazo para la compra de acero, y tener inactivo ese material es costoso. Por eso acostumbro reducir los pronósticos en 10% aproximadamente. Uso los pronósticos modificados para generar un

programa mensual definitivo de ensamble, que indica cuanto deberé recibir de las áreas de forja de metal y torneado de madera. El sistema funciona bien si los pronósticos son acertados, pero cuando la sección de marketing me informa que se ha retrasado en la atención de pedidos de clientes, como sucede a menudo al final del año, los programas se vuelven un caos. El proceso de forja de metales es el más afectado. Por ejemplo, las prensas que se utilizan para troquelar el cabezal de los rastrillos a partir de trozos de acero no pueden manejar más de 7000 cabezales diarios, y la máquina que fabrica los arcos produce solamente 5000 unidades al día. Estas operaciones también intervienen en la fabricación de muchos otros productos Puesto que el departamento de marketing aporta información vital para Stanton. Place decide hablar con el gerente de marketing, Ron Adams. Este último le explica como elabora sus pronósticos para la producción del rastrillo de arco Las cosas no cambian mucho de un año a otro. Claro que a veces hacemos promociones de ventas de algún tipo, pero tratamos de avisarle a Phil con suficiente anticipación con respecto a la demanda (generalmente, le avisaos con un mes de anticipación). Me reúno con gerentes de las distintas regiones de ventas para revisar los datos de embarque del año anterior y discutir las promociones y cambios de la economía que son previsibles, así como las limitaciones que tuvimos el año anterior. Basándome en esas reuniones hago un pronóstico mensual para el año siguiente. Aunque dedicamos mucho tiempo a preparar ese pronóstico, parece que nunca nos ayuda a evitar problemas con los clientes

El problema Place reflexiona sobre los comentarios de Stanton y Adams. Ella entiende la preocupación de Stanton por los costos y por mantener sus inventarios bajos, pero también entiende que a Adams le interesa tener suficientes rastrillos a la mano para enviar sus embarques puntualmente. Además, los dos están algo preocupados por la capacidad. Sin embargo, antes de enviar su informe final a Roberts. Place decide revisar cual fue la demanda real de rastrillos de arco entre los clientes, en los últimos cuatro años (ver tabla 1). Tabla 1. Historia de la demanda del rastrillo de arco durante cuatro años

Mes 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12

Año 1 55,220 57,350 15,445 27,776 21,408 17,118 18,028 19,883 15,796 53,665 83,269 72 991

Demand Año 2 Año 3 39,875 32,180 64,128 38,600 47,653 25,020 43,050 51,300 39,359 31,790 10,317 32,100 45,194 59,832 46,530 30,740 22,105 47,800 41,350 73,890 46,024 60,202 41 856 55 200

Año 4 62,377 66,501 31,404 36,504 16,888 18,909 35,500 51,250 34,443 68,088 68,175 61 100

Nota: Las cifras de demanda que aparecen en la tabla representan el número de unidades prometidas para entrega cada mes. Las cantidades realmente entregadas fueron diferentes a causa de la capacidad o la escasez de materiales

Preguntas: 1.

¿Qué medidas se deben tomar para evitar las quejas de los clientes frente a los incumplimientos de entrega, especialmente al final del año? Se debe pronosticar mediante el análisis cuantitativo ya que el principal problema es que el área de marketing pronostica a través de un análisis cualitativo ya que no hay cálculos que demuestren la proyección realizada Planificar bien la producción ya que esta es informal y el gerente de producción si requiere reducir los pronósticos debe sostener mediante cálculos.

2.

En base a los pronósticos que se han obtenido para el quinto año, ¿qué estrategias sugiere aplicar para controlar las ventas? Los pronósticos de ventas deben estar basados en una técnica matemática, actualmente el método es mediante una reunión con directivos de diversas regiones de venta para revisar los datos de envío del año pasado y discuten sobre los cambios en la economía y las limitaciones que tuvieron el año anterior. Conocer la capacidad máxima de la empresa (Producción, Almacenamiento) Mejorar la comunicación entre el área de marketing y el área de producción

3.

¿Cree usted que es conveniente utilizar sólo el modelo lineal para pronosticar la demanda de la empresa? ¿o es posible aplicar otros métodos que podrían ser comparados entre sí ,con el fin de obtener menores errores y ofrecer una mayor confiabilidad?

4.

¿Qué parámetros se pueden utilizar para validar los pronósticos? Los parámetros que se pueden utilizar son: Los datos históricos. Los períodos. Variables independientes o explicativas. Variables de respuesta o pendiente. Parámetro de intercepto. Error aleatorio. Varianza.

5.

¿Es conveniente utilizar el coeficiente de correlación para evaluar los pronósticos, teniendo en cuenta que la serie de tiempos no se considera como una variable? Si es conveniente utilizar el coeficiente de correlación para evaluar los pronósticos porque entre más próximo se encuentre el coeficiente de correlación a +1 ó-1 más fuerte será la tendencia y más conveniente será utilizar un modelo de regresión lineal.

6.

Según su criterio hacer un informe una vez analizado los datos de las demandas reales y calculadas los pronósticos.

Cálculos:

Sumatoria

ENERO x AÑO 1 2 3 4 2,5

n=

4

b=

1377,6

a=

43969

Y5=

50857

Mes 1

Año 1 55220

y Demanda 55220 39875 32180 62377 47413

x2 1 4 9 16 30

xy 55220 79750 96540 249508 481018

Año 2 39875

Año 3 32180

y2 51250 6360062500 9319971600 62254242064

Año 4 62377

CÁLCULO DE PRÓNOSTICO MEDIANDE REGRESIÓN LINEAL. 70000

62377 55220

60000

   O    R 50000    E    N    E 40000    A    D    N30000    A    M20000    E    D

39875 32180 y = 1377.6x + 43969 R² = 0.0165

10000 0 0

0.5

1

1.5

2

2.5 AÑO

3

3.5

4

4.5

Pronostico: N= 4

Mes 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Año 1 Año 2 55220 39875 57350 64128 15445 47653 27776 43050 21408 39359 17118 10317 18028 45194 19883 46530 15796 22105 53665 41350 83269 46024 72991 41856

Año 3 32180 38600 25020 51300 31790 32100 59832 30740 47800 73890 60202 55200

Año 4 62377 66501 31404 36504 16888 18909 35500 51250 34443 68088 68175 61100

AÑO 5 50857 57126 36191,5 48266 22079 26400 56402 56678,5 50445 78200,5 56641,5 52204,5

Error Global del Pronóstico:

Mes

AÑO 5

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

150 180 115 205 153 162,5 163,25 158,875 50445 78200,5 56641,5 52204,5

PMP

Pronóstico x=0.1

Pronóstico x=0.5

15 18 11,5 162,5 20,5 163,25 161,55 158,875 163,175 170,9375 159,3125 159,40625 169,73125 12732,40625 5187,965625 32241,90625 19279,21563 46361,46875 34681,86563

75 90 57,5 102,5 157,75 162,875 161,0625 164,90625 25302,20313 45466,45313 44441,70313

SE

162,5 163,25 158,875 170,9375 159,40625 12732,40625 32241,90625 46361,46875 59372,875

Ver Excel