Página 71 - Administración de la producción

2. Se calcula el MSE considerando el menor número de valores para los cuales se
tiene pronóstico, ~e entre las diferentes alternativas que se evalúan; en este caso
todas las alternativas se comparan en un mismo intervalo de tiempo y por tanto la
evaluación resulta mas "justa".
La segunda posición será la adoptada durante el desarrollo de este material.
Resumiendo los resultados de los ejemplos 2.1 y 2.3, tenemos:
Para el caso de PMS, la mejor solución la obtenemos con N = 7 por lo tanto S
=~ •
Para el caso de SES (con 9 periodos en el cálculo del MSE), la mejor solución se
obtiene con (J. = 0.3 por lo tanto S Il = 244.3; sin embargo, considerando PMS y SES,
siguiendo la posición 2 antes mencionada, para poder comprobar los errores se
tiene que calcular el MSE para SES sobre los últimos 3 valores de la serie; con esta
consideración elegimos « =0.7 y por lo tanto obtenemos S = 243.2
2.5.3. Técnicas de Suavizamiento de segundo orden
Las técnicas de suavizamiento simple (PMS y SES) explicadas son frecuentemente
aplicadas en las situaciones prácticas donde se requiere determinar el pronóstico de
numerosos y diversos productos, ya que su costo, en casi todo sentido, es bajo; sin
embargo, conviene recordar que son recomendadas para aquellos en que el patrón
histórico de comportamiento de los datos es horizontal, o puede ser tratado como tal.
En muchos casos prácticos es común encontrar otros patrones de comportamiento
de los datos, diferentes del estacionario, como por ejemplo tendencia, estacionalidad o
ciclicidad, los cuales se presentan generalmente mezclados, y en raras ocasiones de
manera independiente.
Uno de estos patrones, que con más frecuencia se presenta, es el de tendencia.
El manejo de un patrón de datos con tendencia puede realizarse con diversas técnicas;
en este caso se estudiarán las llamadas técnicas de suavizamiento de orden mayor,
especfficamente las de suavizamiento lineal o de segundo orden; y dentro de ellas, las de
promedios móviles dobles (PMo) y la de suavizamiento exponencial doble (SEol ya que
conservando sus ventajas de aplicación y costo antes mencionadas, permitirán e manejo
de un patrón de comportamiento tan común como es la tendencia.
NOTA: Cabe sei'lalar que se trata de técnicas desarrolladas para satisfacer la demanda
de métodos baratos y fáciles para manejar la tendencia de los ~atos; sin embargo! s,:,
debilidad principal radica en que no se trata de técnicas estadfsticas, por tanto es dificil
establecer medidas de confiabilidad a los resultados obtenidos.
2.5.3.1 Promedios móviles dobles (PMD)
La técnica se fundamenta en el hecho de que al presentarse tendencia en una serie de
datos, al calcular los promediOS móviles simples de estos datos, los resultados siempre
estarán por debajo o por encima de los valores reales, dependiendo de si se trata de ten-–
dencia positiva o negativa, respectivamente. Adicionalmente, si estas primeras estima–
ciones (S') se emplean como datos para calcular otra estimación (S"), por promedio móvil
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