Análisis demanda y pronostico

Diego Cortes
23 Jul 201428:15

Summary

TLDREn 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.

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