Ejercicio produc
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Este documento presenta un análisis de pronóstico de ventas y un plan de producción para dos productos (A y B) basado en datos históricos. Se utiliza regresión lineal para pronosticar las ventas de los próximos cuatro meses y se calculan métricas de error como MAPE. Luego, se propone un plan de producción para ese período con sus costos asociados. Finalmente, se sugiere mejorar el plan reduciendo el inventario y la producción máxima para disminuir costos.
Ejercicio produc
- 1. EJERCICIO Diana Ochoa Stefy Villa Maria Sotomayor
- 2. Tabla de datos. MES PRODUCTO A PRODUCTO B 1 2500 2000 2 3000 2000 3 2900 2300 4 3300 2150 5 3500 2225 6 3400 2187 7 4000 2206 8 4200 2000 9 4500 2300 10 5000 2200 11 4800 2000 12 5200 2141
- 3. a) Determine las ventas para los próximos cuatro meses. ¿que tan buena es la predicción? Para producto A; y = 242.31x + 2283.3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 5 10 15 GRAFICA PRODUCTO A Producto A Linear (Producto A)
- 4. INTERPRETACION: En la grafica, podemos observar que nuestros datos históricos poseen una tendencia ascendiente por esta razón utilizaremos la técnica de la regresión lineal para pronosticar nuestros siguientes cuatro meses, ya que la línea de regresión lineal es la que mejor define el comportamiento de nuestros datos. La función que define que comportamiento de nuestros datos es: Y=b+ax Donde, a es la pendiente de la recta y b es la intersección en el eje de la y. Aplicando la técnica de regresión la formula nos queda: Y=2283,3+242,31X
- 5. Aplicando la formula obtenemos: Mes PRODUCTO A PRONOSTCO ERRORABSOLUTO ERRORCUADRADO ERROR/DEMANDA 1 2500 2525,61 25,61 655,8721 0,010244 2 3000 2767,92 232,08 53861,1264 0,07736 3 2900 3010,23 110,23 12150,6529 0,038010345 4 3300 3252,54 47,46 2252,4516 0,014381818 5 3500 3494,85 5,15 26,5225 0,001471429 6 3400 3737,16 337,16 113676,8656 0,099164706 7 4000 3979,47 20,53 421,4809 0,0051325 8 4200 4221,78 21,78 474,3684 0,005185714 9 4500 4464,09 35,91 1289,5281 0,00798 10 5000 4706,4 293,6 86200,96 0,05872 11 4800 4948,71 148,71 22114,6641 0,03098125 12 5200 5191,02 8,98 80,6404 0,001726923 13 - 5433,33 - - - 14 - 5675,64 - - - 15 - 5917,95 - - - 16 - 6160,26 - - -
- 6. Para saber que tan buena es la predicción, debemos calcular los tres tipos de errores.
- 7. MAD (Error Absoluto Medio): Que proporciona una medición del error promedio de pronóstico.
- 8. RECM (Raíz Error cuadrático medio): consiste en la suma de las diferencias al cuadrado entre lo real y lo proyectado por el modelo.
- 9. MAPE (error porcentual absoluto medio): Promedio de las diferencias absolutas entre los valores pronosticados y los reales, expresado como porcentaje de los valores reales.
- 10. MAD 107,2666667 RECM 156,3130228 MAPE 0,029196557 MAPE% 2,919655707 Pero, ¿cómo podemos decir que tan buena es nuestra predicción?. En general un MAPE de 10% se considera muy bueno, un MAPE en el rango 20% - 30% o incluso más alto es bastante común; es decir, que nuestra predicción es bastante buena ya que nuestro MAPE es inferior a 10%. • ERRORES:
- 11. Para producto B; y = 3.3042x + 2120.9 1950 2000 2050 2100 2150 2200 2250 2300 2350 0 5 10 15 Grafica Producto B Producto B Linear (Producto B)
- 12. INTERPRETACION: En la grafica, podemos observar que nuestros datos históricos poseen una tendencia ascendiente por esta razón utilizaremos la técnica de la regresión lineal para pronosticar nuestros siguientes cuatro meses, ya que la línea de regresión lineal es la que mejor define el comportamiento de nuestros datos. La función que define que comportamiento de nuestros datos es: Y=b+ax Donde, a es la pendiente de la recta y b es la intersección en el eje de la y. Aplicando la técnica de regresión la formula nos queda: Y=2120,3+3,30X
- 13. Aplicando la formula obtenemos: Mes PRODUCTOB Pronostico ERRORABSOLUTO ERRORCUADRADOERROR/DEMANDA 1 2000 2124,204 124,204 15426,63362 0,062102 2 2000 2127,508 127,508 16258,29006 0,063754 3 2300 2130,812 169,188 28624,57934 0,07356 4 2150 2134,116 15,884 252,301456 0,007387907 5 2225 2137,42 87,58 7670,2564 0,039361798 6 2187 2140,724 46,276 2141,468176 0,021159579 7 2206 2144,028 61,972 3840,528784 0,028092475 8 2000 2147,332 147,332 21706,71822 0,073666 9 2300 2150,636 149,364 22309,6045 0,06494087 10 2200 2153,94 46,06 2121,5236 0,020936364 11 2000 2157,244 157,244 24725,67554 0,078622 12 2141 2160,548 19,548 382,124304 0,009130313 13 - 2163,852 - - - 14 - 2167,156 - - - 15 - 2170,46 - - - 16 - 2173,764 - - -
- 14. ERRORES: MAD 96,01333333 RECM 110,0983288 MAPE 0,045226109 MAPE% 4,522610877
- 15. B) DETERMINE UN PLAN DE PRODUCCIÓN PARA LOS PRÓXIMOS CUATRO MESES. ¿CUÁL ES EL COSTE DEL PLAN? (EXCEL) MES PRONOSTICOA PRONOSTICOB PRONOACUMTIEMPODISPUNIDADESPRODA UNIDADESPRODBPRODACUM C.U C.A C.V.P INVENTARIO 13 5433,33 2163,852 7597 9600 5433 2083 7517 12949,995 3580,517 402,585 3581 14 5675,64 2167,156 7843 9600 5676 1962 7638 13313,46 3785,493 1024,88 3785 15 5917,95 2170,46 8088 9600 5918 1841 7759 13676,925 4114,928 1647,175 4115 16 6160,26 2173,764 8334 9600 6160 1720 7880 14040,39 4568,822 2269,47 4569 PLANDEPRODUCCION
- 16. Supuestos a tener en cuenta: SUPUESTOS MAQUINAS 1 1 TURNO DIARIO 480 480 DIAS 5 5 SEMANA 4 4 TIEMPO CICLO 1 2 COSTO UNIDAD(C.U) 2 1 COSTO ALMACENAMIENTO(C.A) 1 1 COSTO DE VENTAS PERDIDAS(C.V.P) 10 5 Tabla de costos: Costo Unidad 53980,77 Costo Almacenamiento 16049,76 Costo venta perdidas 5344,11 TOTAL 75374,64
- 17. C) QUE PROPONDRÍAN PARA MEJORAR EL PLAN DE PRODUCCIÓN? Para mejorar el plan de producción, deberíamos disminuir el inventario para que de esta forma disminuyan nuestros costos de almacenamiento y para eso no deberíamos producir a nuestra máxima capacidad, ya que de esta forma nos está quedando mucho inventario. Al producir a nuestra máxima capacidad todos los meses, también incurrimos en costo de ventas perdidas porque se están dejando de vender muchas unidades del producto.