Capítulo II: Marco Teórico
2.5. Pronósticos
El pronóstico se basa en el estudio de datos históricos para descubrir sus patrones y tendencias fundamentales. Este conocimiento se utiliza para proyectar los datos a periodos futuros.
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Algunos escritores consideran que los modelos de pronósticos son técnicas de la ciencia administrativa por varias razones: muchos métodos de pronósticos se apoyan en técnicas matemáticas complejas; el pronóstico se necesita como elemento de otros modelos y algunos pronósticos son una ayuda esencial en la planeación y solución de problemas. En realidad, los pronósticos no sólo se utilizan como elemento de solución de problemas mediante la ciencia administrativa, sino que establecen además las premisas a partir de las cuales se elaboran los planes y controles.
El pronóstico también ha llegado a desempeñar un papel importante en la administración de la cadena de abastecimiento ayudando a que funcione de manera más fluida, además de añadir más valor a un negocio. Se puede decir que la cadena de abastecimiento incluye todos los diferentes flujos entre proveedores, productores, distribuidores (mayoristas, minoristas, etc.) y consumidores. A lo largo de esta cadena cada participante, anterior al consumidor final, debe administrar los insumos, los inventarios, la producción y el embarque de una u otra manera.
Los pronósticos son utilizados por cualquier tipo de empresa, de las cuales según el bien o servicio que ofrecen pueden ser:
Empresas de producción: Las que elaboran o transforman un bien para ofrecerlo al público. Se pueden realizar pronósticos de producción, etc.
Empresas comerciales: Las que ponen a disposición del público artículos producidos por otras empresas. Se pueden realizar pronósticos de compras, ventas, etc.
Empresas de servicios: Las que se encargan de satisfacer las necesidades sociales brindando las diversas clases de servicios. Se pueden realizar pronósticos de demanda, etc.
Es importante que las empresas tengan pronósticos eficaces y que el pronóstico integre la planeación empresarial. El primer paso en esta planeación es el pronóstico, es decir, estimar la demanda futura de productos o servicios, y los recursos necesarios para producirlas o adquirirlas, según sea el caso.
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2.5.1. Clasificación de pronósticos
Los procedimientos de pronósticos pueden clasificarse de acuerdo con su tendencia a ser más cuantitativos o cualitativos según el procedimiento empleado. (Holton, 2007)
a. Cualitativos o subjetivos:
Los métodos subjetivos de previsión están basados en la experiencia personal y conocimiento del mercado, o en todo caso, en un juicio a priori sobre el comportamiento de la demanda. Naturalmente estos métodos son los más populares dentro de la empresa comercial, caracterizándose fundamentalmente porque se sigue un proceso que va de lo particular a lo general; es decir, se pronostica la venta a nivel producto/área geográfica, después se va totalizando a nivel familia de producto, para llegar al final a una cifra global de ventas de la totalidad de la empresa. Estos métodos se usan de la manera más apropiada cuando el que pronostica se enfrenta a una escasez severa de datos históricos y/o cuando no se dispone de un conocimiento cuantitativo experto.
En este método no se requiere de una abierta manipulación de datos, solo se utiliza el “juicio” de quien pronostica. Teniendo: Delphi (mediano y largo plazo), Juicio informado (corto plazo), analogía de ciclos de vida (mediano y largo plazo) e investigación de mercados (corto y mediano plazo).
Por ejemplo, un panel de expertos podría elaborar un pronóstico por consenso de la tasa líder de interés para dentro de un año.
En definitiva, se trata de un proceso estratificado, que tiene como principal virtud su aceptación generalizada, ya que ha sido propuesto por los propios responsables de las ventas y/o es aplicado cuando la información sobre la variable que se está pronosticando no se puede cuantificar y cuando los datos históricos no son aplicables o no están disponibles., sin embargo este proceso tiene inconvenientes que le hacen ser poco operativo para los procesos logísticos y de gestión de inventarios:
En primer lugar, hemos de resaltar la lentitud en el proceso de elaboración del pronóstico, ya que sus cifras tienen que ser consensuadas por diferentes personas, para someterse posteriormente a un proceso de consolidación. En segundo lugar, el factor subjetividad crea un sesgo importante en la previsión a la hora de consolidar datos, debido a que en épocas de crisis se
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suele tender a la baja instintivamente más de lo razonable, ocurriendo lo contrario en épocas de crecimiento, donde lo que impera es la euforia, lo que da lugar con frecuencia a un nuevo proceso de revisión de datos lento y costoso.
b. Cuantitativos u objetivos o de extrapolación
En este tipo de método de pronóstico no se requieren elementos de juicio pues no se basan en lo que se dice sino en lo que se ha hecho y como su nombre lo indica son el resultado de una proyección matemáticamente corregida de datos históricos de la venta. Son procedimientos mecánicos que producen resultados cuantitativos, pueden usarse cuando se dispone de información pasada acerca de la variable que se va a pronosticar; cuando la información puede identificarse; y cuando es razonable suponer que el patrón del pasado continuará en el futuro.
Dentro de éstos métodos podemos elaborar un pronóstico usando el método de series de tiempo o el método causal.
- Series de tiempo: El objetivo de los métodos de series de tiempo es descubrir un patrón en los datos históricos y luego extrapolar este patrón al futuro. Así dicho método se usa si los datos históricos se restringen a valores pasados de la variable que se está tratando de pronosticar. Teniendo: Promedio simple (corto plazo), Promedio móvil (corto plazo), suavización exponencial (corto plazo), filtración adaptativa (corto plazo), descomposición clásica (corto plazo), modelos de tendencia exponencial (mediano y largo plazo), ajuste de curva S (mediano y largo plazo), curvas de crecimiento (mediano y largo plazo), census II (corto plazo) y Box- Jenkins (corto plazo).
- Causales: los métodos de pronóstico causal se basan en la suposición de que la variable que estamos tratando de pronosticar exhibe una relación causa-efecto con una o más de otras variables. Se puede usar el análisis de regresión como método de pronóstico causal, pues por ejemplo si los gastos en publicidad de una organización influyen en el volumen de
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elaborar una ecuación que muestre como se relacionan estas dos variables. Teniendo: regresión simple (mediano plazo), regresión múltiple (mediano plazo) indicadores principales (corto plazo), modelos econométricos (corto plazo) y regresión múltiple de series de tiempo (mediano y largo plazo).
Según el horizonte temporal se tienen:
a. Pronósticos a largo plazo: Son necesarios para establecer el curso general de la organización para un largo periodo (futuro distante) (Hanke, 2006). Es conveniente usar métodos de regresión simple y múltiple; y estacionalidad en los pronósticos de series de tiempo.
Los pronósticos a largo plazo sirven para tomar decisiones estratégicas relacionadas con productos, procesos e instalaciones y por lo general abarcan un año o más. (Holton, 2007)
b. Pronósticos a mediano plazo: Estos por lo general abarcan varios meses. (Holton, 2007)
c. Pronósticos a corto plazo: Se usa para diseño de estrategias inmediatas (futuro cercano) (Hanke, 2006). Es conveniente usar métodos de promedios móviles, promedios móviles ponderados, suavización exponencial y suavización exponencial con tendencia. Se podría utilizar regresión si el conjunto de datos históricos se proyecta en sólo unos cuantos períodos en el futuro.
Estos ayudan en la toma de decisiones que sólo abarcan por lo general pocas semanas.
Algunas razones para desarrollar pronósticos a distintos plazos son:
La planeación de nuevas instalaciones: Diseñar nuevas fábricas, realizar nuevos diseños o poner en práctica un nuevo proceso de producción; requieren de un pronóstico de la demanda de productos existentes y nuevos a largo plazo.
Planeación de la producción: Como la demanda de productos y servicios varía de un mes a otro, se deben elevar o reducir las tasas de producción. Para esto se necesitan los pronósticos a mediano plazo.
Programación de la fuerza de trabajo: Como la demanda de los productos y servicios varía de una semana a otra, se necesitan pronósticos a corto plazo.
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En términos del entorno económico abarcado:
a. Pronóstico Macro: se usa cuando es necesario conocer algún factor general o global, por ejemplo un macro-pronóstico sería el pronóstico de un gobierno federal del número total de personas empleados en toda la nación. (Hanke, 2006)
b. Pronóstico Micro: Se usa cuando se requieren detalles específicos. Por ejemplo un micro-pronóstico sería el pronóstico del número de trabajadores que requeriría una empresa en los próximos meses.