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En este documento se presentan los resultados obtenidos al aplicar tres técnicas de pronósticos a la demanda de audífonos de una empresa: promedio móvil simple, promedio móvil ponderado y suavización exponencial. Se comparan los resultados en términos de mediana absoluta de desviación (mad), medida de error cuadrático medio (mse) y porcentaje de mape (median absolute percentage error). Se concluye que la técnica de promedio móvil simple con un período de 2 es la que mejor se ajusta a la demanda. Además, se utiliza regresión lineal con estacionalidad para pronosticar las ventas bimestrales del tercer año y se elige la opción con mayor ganancia mediante un árbol de decisión.
Tipo: Ejercicios
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Integrantes: Leydy Adriana Martínez Peña ID: 11551 Juliet Tatiana Riaño Montaño ID: 11029 Diana Patricia González Granados ID: 11553
1. Pronósticos Se eligieron tres técnicas de pronósticos que mejor se ajustaron para la demanda de audífonos, del mismo modo se calcularon las medidas de error para cada uno. Para el promedio móvil simple se consideraron los números de periodos a evaluar como n=2 y n= Para el promedio móvil ponderado, se tuvieron en cuenta los mismos periodos del pronóstico anterior y se utiliza un 55% y 45% de las ventas reales para n=2. Para n=5 se utilizan porcentajes de ponderación, respectivamente del periodo más reciente al más lejano: 35%, 25%, 20%, 15%, y 5%. En el caso de la suavización exponencial, debido a que la demanda real tiene cambios continuos se eligen constantes de suavización relativamente altos, como lo son α=0,4, α=0,25 y α=0,3. Con todo lo anterior, se obtienen los siguientes resultados: MAD MSE MAPE Intuitivo 400,00 183636,36 7,80% PMS (2) 345,00 193250,00 6,56% PMS (5) 588,57 423542,86 10,49% PMP (2) 353,50 189682,50 6,74% PMP (5) 452,86 292392,86 7,99% SE ( α=0,4) 414,83 257513,01 7,80% SE ( α=0,25) 533,08 393308,22 9,91% SE ( α=0,3) 487,32 334015,57 9,10% De lo anterior es posible concluir que la técnica que mejor se ajusta a la demanda de audífonos de esta empresa es la de promedio móvil simple con n=2, debido a que sus mediciones de error son las más pequeñas en relación con todas las anteriores. 2. Se determinó que para pronosticar las ventas bimestrales del tercer año la mejor técnica es regresión lineal y con estacionalidad obteniendo los resultados que se muestran en la tabla: MAD MAPE
Regresión Lineal 26,17 18,23% Estacionalidad 28,19 18,17% Aunque la diferencia en la medición de errores es mínima se considera que la técnica más apropiada para pronosticar es la de estacionalidad. Sin embargo con la técnica de regresión lineal se pronostican las ventas de los 6 bimestres los cuales son: Meses Pronóstico Enero-Febrero 172, Marzo-abril 176, Mayo-Junio 181, Julio- Agosto 185, Sept- Octubre 190, Nov- Diciembre 194,
3. Árbol de decisión Respecto a la información dada de las 3 opciones que tiene la organización se realiza un árbol de decisión que corresponde al siguiente: Según se observa en el diagrama el método que ofrece mayor ganancia es el método B, por lo tanto la compañía debería elegir esta opción.