Página 60 - Administración de la producción

[ 1 Modelos de series de tiempo y modelos causales. Dentro de los proo6sticos de tipo
ruantitativo, los modelos de series de tiempo son tal vez los más usados en la toma de de–
cisiones en situaciones relacionadas con p.e.p.
El objetivo de estos modelos es el identificar el patrón o patrones de comportamIen–
to de la serie de valores históricos de la variable a pronosticar, y extrapolar este patrón(es)
a futuro. Aqul la predicción del futuro se basa en valores pasados de una variable.
La principal caracterlstica de este modelo es el considerar que el parámetro que
será pronosticado, digamos por ejemplo. la demanda de un articulo es función de la va·
riable tiempo; es decir, se analiza el comportamiento del parámetro por pronosticar a lo
largo del tiempo; asi,
Demanda = f (tiempo)
Es importante señalar que en el análisis del patrón o patrones de comportamiento
de los datos, es necesario considerar a la información en estricto orden cronológico ya
que sólo asl será válido el pronosticar un valor futuro.
Las unidades de tiempo empleadas dependerán de la situación en particular que
se esté analizando, pero en general, puede afirmarse que este modelo es especialmente
útil en el mediano y corto plazo.
Dentro de las diversas técnicas de pronósticos de series de tiempo las más em–
pleadas y útiles son las siguientes:
a) Métodos de suavizamiento, que comprenden, entre las más importantes;
1) Técnicas de suavizamiento de primer orden.
1.1) Promedios móviles simples.
1.2) Suavizamlento exponencial simple.
2) Técnicas de suavizamiento de segundo orden;
2.1) Promedios móviles dobles.
2.2) Suavizamiento exponencial doble.
b) Métodos de descomposición de series de tiempo.
El modelo causal para pronósticos utiliza no solamente los datos históricos de la
variable a pronosticar, sino también los datos históricos de otras variables que podrfan
influir la demanda de la variable a pronosticar. Este modelo asume que el factor a ser pro–
nosticado exhibe una relación causa-efecto con una o más variables independientes. Un
modelo que sea capaz de Identificar la relación causa-efecto entre las diferentes varia·
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