Cuándo y Cómo Deberían Ajustarse los Pronósticos Cuantitativos
Considerando el predominio de esta práctica y la importancia de entender los lineamientos para realizar estos ajustes, en el próximo artículo escrito por Paul Goodwin se profundizara en como Integrar el pronostico cualitativo al pronostico cuantitativo...
Manejo Informatico Industrial De Colombia
19 de January · 856 palabras.
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馃晿 Resumen
El pron贸stico empresarial es vital para la ejecuci贸n efectiva de negocios y la identificaci贸n de nuevas oportunidades comerciales. Sin embargo, la presi贸n para generar pron贸sticos con alta precisi贸n ha aumentado debido a un mercado competitivo e incierto y los avances tecnol贸gicos.
La complejidad del proceso se ha incrementado y los datos hist贸ricos son limitados para predecir con exactitud el futuro. Es por eso que las empresas pueden elegir entre dos m茅todos de pron贸stico: cualitativo y cuantitativo.
Los m茅todos cualitativos se basan en la opini贸n de expertos y son ventajosos en un ambiente cambiante, mientras que los cuantitativos se basan en c谩lculos matem谩ticos. Cada uno tiene fortalezas y debilidades.
A medida que la competencia global sigue aumentando y los clientes exigen r谩pida respuesta, mayor calidad y variedad de productos, las empresas deben encontrar un equilibrio para generar pron贸sticos precisos.
Para lograr esto, deben tener en cuenta los factores externos, evaluar el desempe帽o pasado y utilizar un sistema de pron贸stico adecuado para su negocio.
Sin embargo desde hace unos a帽os, pronosticar se ha convertido en un proceso mas que critico, el cual es influenciado por las presiones de un mercado competitivo que ha creado la necesidad de incrementar la exactitud en el pronostico (Sanders and Mandrodt, 2003陋). Los grandes avances en tecnolog铆a de la informaci贸n han hecho que el pronostico adquiera mayor importancia debido a que gu铆a toda la cadena de suministro y los sistemas ERP (Lee, 2004). Al mismo tiempo, La competitividad del mercado ha creado un ambiente caracterizado por la incertidumbre, constantes cambios, y ciclos de entrega m谩s cortos; hoy en d铆a el cliente es m谩s exigente en cuanto a tiempos de respuesta, nivel de calidad y variedad de productos. Todo esto ha incrementado el nivel de complejidad del proceso de pronostico, en el cual los datos hist贸ricos son a menudo de valor limitado en al predicci贸n del futuro, y las organizaciones se ven en dificultades para generar pron贸sticos exactos.
Entonces como deber铆an las organizaciones generar sus pron贸sticos? Pueden escoger entre dos m茅todos de pron贸stico. El primero es el pronostico cualitativo, este m茅todo se basa en la opini贸n de expertos y el segundo m茅todo son los pron贸sticos cuantitativos, los cuales son basados en c谩lculos matem谩ticos. Cada uno con fortalezas y debilidades.
Por medio del pron贸stico cualitativo las organizaciones pueden incorporar informaci贸n adicional al pron贸stico lo cual puede ser un m茅todo ventajoso en un ambiente cambiante (Webby and O麓Connor, 1996). Estos m茅todos tambi茅n pueden responder r谩pidamente a los cambios del entorno. Sin embargo, dado que los pron贸sticos cualitativos son subjetivos, tambi茅n pueden ser parcializados (Armstrong, 1985; Hogarth 1987). Por ejemplo despu茅s de un d铆a de gran venta las organizaciones tienden a ser muy optimistas, y pesimista ante el bajo nivel de venta. Tales eventos predisponen el juicio de quien genera el pron贸stico, lo cual puede degradar la exactitud del pron贸stico.
A diferencia de los pron贸sticos cualitativos, los pron贸sticos cuantitativos son basados en principios matem谩ticos y son generados a trav茅s de software (Sanders and Manrodt, 2003b), Los m茅todos cuantitativos son consistentes, objetivos y no influenciables por estados de animo. Estos son particularmente efectivos cuando se generan pron贸sticos para un gran n煤mero de SKU麓s (Stock Keeping Units), comparados con los pron贸sticos cualitativos son menos costosos y m谩s eficientes. Sin embargo, los m茅todos cuantitativos son basados en datos hist贸ricos y no son efectivos cuando las condiciones del mercado son cambiantes. Por ejemplo un nuevo competidor que entra al mercado, o un efecto clim谩tico que retrasa un env铆o.
En conclusi贸n cada enfoque tiene sus propias fortalezas y debilidades.
Los mejores m茅todos de pron贸sticos son aquellos que integran ambos enfoques, aprovechando las fortalezas de cada uno de ellos.
Los pron贸sticos cualitativos y los pron贸sticos cuantitativos pueden ser combinados de varias maneras. Un m茅todo para combinarlos es tomar el promedio matem谩tico del resultado de ambos para generar el pron贸stico, otro m茅todo es usar el pron贸stico cualitativo como la entrada del modelo de pron贸stico, Pero el m茅todo m谩s popular y por mucho es aplicar el juicio de expertos sobre el pron贸stico estad铆stico. Por ejemplo tomar el pronostico generado por un paquete estad铆stico y ajustarlo hacia arriba o abajo basado en la opini贸n del experto, estos ajustes usualmente son llamados modificaciones de gesti贸n, y es una de las practicas mas comunes en el mundo de los negocios, de hecho Sanders and Manrodt en 1994 encontraron que el 91% de las empresas utilizan este m茅todo en su proceso de pronostico.
Realizando este tipo de modificaciones al pron贸stico estad铆stico se puede usualmente elevar el nivel de exactitud del pron贸stico al integrar la informaci贸n que no se captura con el modelo estad铆stico. Por otra parte, si no se practica correctamente, pueden degradar la exactitud del pron贸stico debido a la parcialidad inherente del ser humano ante ciertas circunstancias. Luego las organizaciones deber铆an establecer gu铆as o principios para aplicar correctamente este tipo de modificaciones sobre los pron贸sticos cuantitativos.
Considerando el predominio de esta pr谩ctica y la importancia de entender los lineamientos para realizar estos ajustes, en el pr贸ximo art铆culo escrito por Paul Goodwin se profundizara en como Integrar el pronostico cualitativo al pronostico cuantitativo.
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