Análisis demanda y pronostico

Summary

En este video, el presentador explica cómo realizar un análisis de demanda y pronóstico de producción utilizando estadísticas descriptivas. A través de un ejemplo práctico con datos históricos de productos como pelotas de tenis, balones de fútbol y otros, se evalúan diversas técnicas como el promedio, desviación estándar, coeficiente de correlación y regresión lineal y logarítmica. Se enfatiza la importancia de elegir el método adecuado para predecir la demanda futura y dimensionar una planta de producción. Finalmente, se sugiere el uso del percentil como una opción más precisa y sencilla para hacer proyecciones confiables.

Takeaways

• 😀 El análisis de la demanda es crucial para dimensionar una planta de producción y hacer pronósticos efectivos.
• 😀 Se deben considerar tanto el comportamiento horizontal como vertical de los datos para obtener una visión completa de la demanda.
• 😀 El promedio no es una medida confiable para analizar la demanda debido a la alta dispersión en los datos, como lo indica la desviación estándar.
• 😀 Las tendencias en la demanda deben ser tomadas en cuenta al analizar los datos, ya que el promedio no refleja estos cambios.
• 😀 El coeficiente de correlación (r) puede ayudar a determinar si los datos siguen un modelo lineal o no, pero en este caso, el valor es bajo (0.42), lo que indica dispersión.
• 😀 Al analizar los datos de manera gráfica, las regresiones lineales y logarítmicas pueden ofrecer mejores predicciones que el promedio.
• 😀 La regresión logarítmica (con un coeficiente de 0.53) tiene un comportamiento más consistente y es más precisa que la regresión lineal.
• 😀 Las regresiones exponenciales y potenciales no son apropiadas para este tipo de análisis de demanda, ya que no representan bien los datos de producción.
• 😀 El análisis polinómico puede ser demasiado ambicioso, ya que puede predecir un crecimiento exponencial no realista a largo plazo.
• 😀 Utilizar el percentil es una forma más sencilla y eficiente para pronosticar la demanda, proporcionando una medida rápida y precisa para dimensionar la planta.

Q & A

¿Cuál es el objetivo principal del análisis de la demanda en este video?

El objetivo principal es analizar y estimar la producción mensual de productos (pelotas de tenis, pelotas de golf, balones de fútbol americano, balones de fútbol y balones de rugby) para el siguiente año, utilizando datos históricos para dimensionar correctamente una planta de producción.

¿Qué tipo de datos históricos se proporcionan para el análisis?

Se proporciona una hoja de Excel con los datos de la demanda histórica de los productos mencionados, con información mensual de los últimos cuatro años, hasta junio de 2014.

¿Por qué no es recomendable usar el promedio para analizar la demanda?

El promedio no es recomendable porque no tiene en cuenta las tendencias de crecimiento ni las variaciones entre los diferentes años. Además, el promedio es susceptible a grandes desviaciones estándar que pueden distorsionar la estimación.

¿Qué medida se recomienda utilizar en lugar del promedio para analizar la demanda?

Se recomienda utilizar el análisis de desviación estándar y coeficientes de correlación para obtener una medida más precisa de la dispersión y comportamiento de los datos.

¿Qué es el coeficiente de correlación y cómo se utiliza en este análisis?

El coeficiente de correlación, en este caso 'r', mide qué tan lineales son los datos. En este análisis, se usa para determinar si la demanda sigue una tendencia lineal, exponencial o logarítmica, siendo más útil para evaluar modelos de regresión.

¿Cuál es la diferencia entre la regresión lineal y la logarítmica en este contexto?

La regresión lineal muestra un comportamiento de crecimiento constante, mientras que la logarítmica se ajusta mejor a los datos que muestran un crecimiento moderado y más consistente a lo largo del tiempo. El análisis indica que la logarítmica ofrece una mejor estimación para los datos de demanda.

¿Por qué se descartó el uso de la regresión polinómica en este análisis?

Se descartó la regresión polinómica porque los modelos de este tipo tienden a mostrar crecimientos y decrecimientos abruptos que no se ajustan a la naturaleza de los datos. Esto podría llevar a proyecciones poco realistas, como un aumento exagerado de la demanda.

¿Cómo se utiliza el percentil en este análisis?

El percentil se utiliza para estimar la demanda de acuerdo a un valor de referencia. En este caso, se calcula el percentil 0.90, lo que significa que el 90% de los datos históricos estarán por debajo de este valor, lo cual se utiliza para dimensionar la planta de producción sin correr el riesgo de quedarnos cortos en capacidad.

¿Qué fórmula se utiliza en Excel para realizar el pronóstico de la demanda?

En Excel, se utiliza la función 'pronóstico' para calcular el valor futuro de la demanda basándose en una tendencia lineal, y la función 'logaritmica' para ajustar el cálculo con un modelo logarítmico que tiene en cuenta las tendencias de crecimiento moderado.

¿Cómo se determina la capacidad de la planta para producir los productos?

La capacidad de la planta se determina a partir de las proyecciones de demanda utilizando los métodos estadísticos mencionados (promedio, desviación estándar, regresión lineal/logarítmica y percentil), y se asegura que la planta tenga suficiente capacidad para cubrir los picos de demanda durante los meses críticos como noviembre, diciembre y junio.