La predicción de eventos futuros es crucial en el ámbito empresarial. Este artículo presenta métodos y enfoques aceptados utilizando un lenguaje accesible y tablas comparativas para facilitar la comprensión. El objetivo es proporcionar una guía útil para optimizar la toma de decisiones desde una perspectiva comercial.
¿Qué es el pronóstico?
El pronóstico determina la probabilidad de eventos futuros con un grado de certeza con base en la cantidad de información disponible. Su credibilidad depende tanto de las técnicas utilizadas como de la reputación del pronosticador. Un pronóstico es fiable si inspira confianza y utiliza métodos que aumentan la certeza.
Su utilidad depende del uso a través del tiempo:
- A mayor incertidumbre, es válido a corto plazo.
- A menor incertidumbre, es válido a largo plazo.
Pronosticar es el arte y la ciencia de predecir eventos futuros, implica el empleo de datos históricos y su proyección hacia el futuro mediante modelos matemáticos
Administración de Operaciones y Cadena de Valor 1
Horizontes de tiempo
El factor clave en la selección del método de pronóstico es el horizonte de tiempo. El horizonte de tiempo es el periodo futuro que se está calculado, se clasifica en tres categorías: corto, mediano y largo plazo.
Pasos del sistema general de pronósticos
Pronosticar no es una actividad uniforme; existen diversos sistemas. A continuación, se presentan los pasos generalmente aceptados.
Definir el problema
Para estimar una instancia futura debe existir un problema, es decir una necesidad que motive su estudio.
En este paso se requiere:
- Definir el uso y meta del pronóstico.
- Conocer con certeza la variable que se desea pronosticar.
- Seleccionar los aspectos que se deben pronosticar.
- Determinar el horizonte de tiempo.
- Corto, mediano o largo plazo.
Recopilar datos
Este paso implica obtener los datos necesarios para alimentar un sistema de pronóstico.
Identificar fuentes de datos
- Las fuentes pueden ser internas o externas.
Proceso ETL (Extract, Transform, Load)
- Extraer, transformar y cargar registros para su análisis.
- La finalidad es convertir los datos encontrados en valores útiles para su cálculo.
Elegir unidades de medida
Parte de la toma de decisión del pronosticador es elegir la unidad de medición. Las unidades de medida más comunes son:
- Unidades monetarias
- Número de unidades
- Productos
- Horas estándar
- Mano de obra
- Máquina
La selección de la unidad de medición es tan importante como la elección del mejor método
Principios de Administración de Operaciones 2
Análisis exploratorio
Consiste en el uso de herramientas de visualización para entender el comportamiento inicial de la variable de interés.
- Tendencia
- Estacionalidad
- Ciclos
- Evaluación de las relaciones significativas en el tiempo
Selección del enfoque
Pronósticos cuantitativos
- Métodos de juicio
Pronósticos cualitativos
- Métodos de Series de Tiempo
- Métodos Asociativos
Análisis y desarrollo del modelo
Entrenar el modelo con datos
- Ajustar los métodos de cálculo con datos.
Validar precisión
- Obtener valores absolutos y porcentajes del error del pronóstico.
- Métricas:
- [MAD]
- [MSE]
- [MAPE]
Implementación y monitoreo
Ejecutar el modelo estadístico.
Obtener información a partir de los datos.
- Crear informes que propicia la toma de decisiones.
Monitoreo del resultado permite elegir entre automatizar o ajustar, mediante:
- Pronóstico adaptable
- Suavizamiento adaptable
- Pronóstico enfocado
Enfoques de pronósticos
A partir de la información disponible, los sistemas de pronósticos usan dos tipos generales de enfoque: los cualitativos y cuantitativos.
Pronósticos cualitativos
Los pronósticos cualitativos dependen de factores como las emociones, la intuición, las experiencias personales y el sistema de valores del pronosticador.
Se los clasifica como «Métodos de Juicio» y se utilizan:
- Para lanzar productos o servicios inéditos al mercado.
- Cuando no existen suficientes «archivos de historial» (término informático):
- Datos históricos, que aportan a la precisión, entrenamiento de modelos estadísticos y análisis de tendencias.
- Para crear proyecciones a partir de pronósticos
- Generar futuros alternos a partir de datos cuantitativos.
- Para ajustar pronósticos cuantitativos
- Descontar el impacto de acontecimientos especiales como: campañas de publicidad, actividad de la competencia o acontecimientos internacionales.
- Ajustes por conocimiento contextual (conocimiento por experiencia en el ejercicio de una actividad).
Métodos de pronósticos cualitativos
Si no se usaran los métodos de juicio, los métodos cuantitativos producirían pronósticos poco confiables.
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Pronósticos cuantitativos
El enfoque de pronósticos cuantitativos se dividen en:
- Métodos de análisis de Series de Tiempo
- Modelos
- Enfoque intuitivo
- Promedios móviles
- Suavizamiento exponencial
- Proyección de tendencias
- Modelos
- Métodos Asociativos (también llamados «Métodos Causales»)
- Modelos
- Regresión lineal
- Regresión lineal múltiple
- Modelos
Métodos de pronósticos cuantitativos
Los métodos de pronósticos cuantitativos están divididos en:
- Métodos de Series de Tiempo
- Métodos Asociativos (causales)
Métodos de Series de Tiempo requieren datos históricos de la variable dependiente (variable a pronosticar), estima su magnitud futura, además de reconocer tendencias y patrones estacionales.
Métodos Asociativos (causales) requieren datos históricos que modelan la relación entre la variable dependiente (variable a pronosticar) respecto a variables independientes (resto de variables) que se cree que influyen en ella.
Métodos de análisis de Series de Tiempo
El análisis de series de tiempos implica desglosar los datos históricos en componentes (detectar patrones) y después estimar la instancia futura de una sola variable dependiente (variable a pronosticar), a diferencia de los Métodos Asociativos que analizan muchas variables.
Una serie de tiempo se compone de cinco patrones (estructura o regularidad detectable) en los datos históricos:
Modelos de análisis de Series de Tiempo
Los modelos del método de Series de Tiempo suponen que el patrón de la variable dependiente, en el pasado, habrá de continuar en el futuro, es decir, reproducir dicho patrón.
Modelos del Método Asociativo (causal)
Los análisis de regresión lineal requieren que las variables tengan valor práctico y evitar el cálculo de coincidencias, para ello se requiere el análisis de modelos de relación estadística. que permitirá determinar:
- Variables «espurias»: Relación matemática fruto de la coincidencia
- Variables «significativas»: Relación matemática con significado práctico.
Modelos de relación estadística
Pronósticos en las empresas
Las organizaciones utilizan tres tipos principales de pronósticos en la planeación de las operaciones futuras:
| Tipo | Planeación | Descripción |
| Pronósticos económicos | Mediano y largo plazo. | Indicadores de planeación que ayudan a la preparación de pronósticos de mediano y largo plazo. |
| Pronósticos Tecnológicos | Largo plazo | Pronósticos a largo plazo relacionados con las tasas de progreso tecnológico. |
| Pronósticos de la demanda | Por periodos | Proyecciones de las ventas de la compañía para cada periodo situado en el horizonte de planeación. |
Decisión de modelos y automatización
El desafío para el pronosticador es la elección de las técnicas de pronóstico, modelos y su posible automatización. En la actualidad existen numerosas soluciones (programas informáticos) para el problema (desafío que propicia su estudio) que representa analizar datos.
A continuación se mencionan algunas tendencias de pronósticos:
- Pronóstico Adaptable
- Suavizamiento Adaptable
- Pronóstico Enfocado
Pronóstico Adaptable es un enfoque más amplio que ajusta parámetros para mejorar la precisión del pronóstico en cualquier tipo de modelo. (no implica el cambio de modelo al andar).
Suavizamiento Adaptable es una técnica específica del Pronóstico Adaptable. Ajusta parámetros de suavizamiento como respuesta a los cambios en los datos históricos y a patrones cambiantes. Ej: Cambios en suavizamiento exponencial.
Pronóstico Enfocado es la comparación, evaluación, selección o combinación entre varios modelos de pronósticos computarizados para obtener más precisión en el resultado.
Importancia estratégica del pronóstico
Los buenos pronósticos son de importancia crucial para todos los aspectos del negocio. Por lo tanto, los pronósticos guían las decisiones en muchas áreas.
A continuación el efecto del pronóstico en tres actividades del sector productivo:
- Recursos humanos
- Capacidad
- Administración de la cadena de suministro.
El pronóstico es la única estimación de la demanda hasta que se conoce la demanda real.
Principios de Administración de Operaciones 2
| Actividad | Efectos del pronóstico |
| Recursos humanos | La planeación de la nómina depende del pronóstico del negocio: contratación, capacitación, desvinculación. |
| Capacidad | Capacidad inadecuada: entregas poco confiables, pérdida de clientes y participación de mercado. Capacidad excesiva: los costos se disparan. |
| Administración de la cadena de suministro | Coordinación con proveedores Cantidades y precios de pedidos Evitar pedidos a última hora |
Conclusión
En este artículo exploramos la importancia del pronóstico en el sector comercial, los horizontes de tiempo, los pasos para desarrollar un sistema de pronósticos y la relevancia estratégica de estos métodos. Comprender estos conceptos es esencial para la toma de decisiones informadas y efectivas.
Referencias:
