Es una línea horizontal, ¿un pronóstico adecuado?

La exactitud del pronóstico y los límites de confianza tienen un fuerte impacto sobre nuestra planeación de ingresos y la política de inventario. Por esta razón, es muy importante pronosticar lo más acertadamente posible, incluso cuando el pronóstico es una línea horizontal plana.

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20 de enero · 614 palabras

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Es una línea horizontal, ¿un pronóstico adecuado? - Estrategia y Gestión

Este artículo presenta dos conjuntos de datos que ilustran la demanda mensual de un repuesto de alto costo y la precipitación anual en una ciudad determinada. Ambos conjuntos de datos no tienen tendencia ni estacionalidad, por lo que los pronósticos generados serán líneas horizontales.

Sin embargo, esto no significa que las demandas futuras no fluctuarán, sino que la línea representa la gama de fluctuación en la que los valores se moverán. En el caso del repuesto de alto costo, el pronóstico es de 3 unidades por mes y el límite superior de confianza es del 97.5%.

Esto significa que el valor real fluctuará entre 0 y 7 unidades en cualquier mes. Aunque el pronóstico puede ser útil para estimar los ingresos futuros, si se busca saber la cantidad adecuada para tener en inventario, es más recomendable utilizar el límite de confianza superior.

En conclusión, aunque los pronósticos generados por conjuntos de datos sin tendencia ni estacionalidad son líneas horizontales, es importante reconocer que las cantidades fluctuarán en el futuro y utilizar los límites de confianza para tomar decisiones informadas.

Considere los dos sets de datos mostrados en la parte superior. La figura 1 representa la demanda mensual de un repuesto de alto costo. Note cómo la demanda histórica está compuesta por números con valores que varían de 1 a 10 unidades en cualquier mes. La figura 2 representa la precipitación en una ciudad determinada para el periodo de 2005 a 2008. Note que históricamente ha llovido entre 50 y 300 centímetros por año y la cantidad de precipitación puede variar bastante de año a año.

Ninguno de los sets de datos tiene tendencia ni estacionalidad; por esta razón estos pronósticos van a ser líneas horizontales. Esto no necesariamente significa que las demandas futuras en ambos casos vayan a ser una línea horizontal; en ambos casos, seguramente estas cantidades continuarán fluctuando en el futuro. La línea en sí solamente indica que, como las cantidades fluctúan, el pronóstico no se puede basar únicamente en la historia de los datos. En este caso, los límites de confianza muestran la gama dentro de la cual estos valores estarán fluctuando.

Revisemos más detalladamente el comportamiento del repuesto de alto costo: el pronóstico corresponde a 3 unidades por mes y el límite de confianza superior es de 97,5%; el valor real estará fluctuando en números enteros entre 0 y 7 en cualquier mes dado. En este caso el problema es que el timing y el tamaño de las órdenes no se pueden deducir del pasado. ¿Entonces qué nos dice el pronóstico y cómo podemos utilizarlo?

En el sentido estadístico (de acuerdo al modelo) el pronóstico corresponde a un valor constante para los periodos venideros; sin embargo, es igualmente real considerar que el valor caerá entre el límite superior y el límite inferior si tratamos de pronosticar nuestro repuesto de alto costo. En consecuencia, si deseamos estimar nuestros ingresos lo más aconsejable es tomar el pronóstico y multiplicarlo por el precio promedio de venta; en cambio, si lo que deseamos es saber la cantidad adecuada a tener en inventario seguramente será más sano usar el límite de confianza superior.

Note que aun cuando nuestros datos sean sumamente variables y nuestro pronóstico sea una línea horizontal plana, la exactitud del pronóstico y los límites de confianza tienen un fuerte impacto sobre nuestra planeación de ingresos y política de inventario; por esta razón es muy importante pronosticar lo más acertadamente posible, incluso cuando el pronóstico es una línea horizontal plana.

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Adicionalmente ofrecemos Servicios de Consultoría y Seminarios en temas de CRM (Customer Relationship Management), SFA (Sales Force Automation), KAM (Key Account Management) y Estrategias de Fidelización de Clientes.

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