ADMINISTRACION DE LA DEMANDA

1. ADMINISTRACION DE LA DEMANDA PRESENTADO POR : NATALIA MOLINA SONIA RODRIGUEZ

2. ORIENTACION GERENCIAL Las organizaciones centran sus esfuerzos de la planeación estratégica en como satisfacer a sus clientes y como superar a la competencia. La administración de la demanda implica reconocer fuentes de demanda para los bienes y servicios de una empresa, predecir la demanda y determinar la manera como la empresa satisfará esa demanda. • Las predicciones de demanda pronostican la cantidad y la duración de los bienes y servicio de una empresa. Las predicciones de recursos se utilizan para pronosticar la duración y la cantidad de la demanda de instalaciones, equipo, fuerza laboral y compra de partes y materiales para la empresa.

3. ADMINISTRACION DE LA DEMANDA EN EL HORIZONTE DE LA PLANEACION En la planeación a largo plazo se decide sobre su línea de productos, la ubicación de sus instalaciones, su capacidad, la tecnología que utilizara, los proveedores. Como no se sabe que va a pasar en el futuro se deben hacer predicciones económicas, tecnológicas y demanda para poder tomar decisiones.

4. PRONOSTICOS Los pronósticos son predicciones de lo que puede suceder o esperar, son premisas o suposiciones básicas en que se basan la planeación y la toma de decisiones. Los pronósticos no sólo se utilizan como elemento de los modelos de solución de problemas mediante la ciencia administrativa, sino que establecen además las premisas a partir de las cuales se elaboran los planes y controles.

5. CLASIFICACIÓN DE LOS PRONÓSTICOS • Pronóstico a corto plazo:Este tiene un lapso de hasta un año, pero es generalmente menor a tres meses. Se utiliza para planear las compras. • Pronóstico a mediano plazo:Un pronóstico de rango mediano, o intermedio, generalmente con un lapso de tres meses a tres años. Es valioso en la planeación de producción y presupuestos. • Pronóstico a largo plazo:Generalmente con lapsos de tres años o mas, los pronósticos a largo plazo se utilizan para planear nuevos productos desembolsos de capital, localización e instalaciones o su expansión

6. TIPOS DE PRONÓSTICO • Pronósticos económicos: marcan el ciclo del negocio al predecir las tasas de inflación, oferta de dinero, nuevas construcciones, y otros indicadores de planeación. • Pronósticos tecnológicos:tienen que ver con las tasas de progreso tecnológico, que pueden dar por resultado el nacimiento de productos novedosos, que requieren nuevas plantas y equipo. • Pronósticos de demanda: son proyecciones de la demanda para los productos o servicios de una compañía. Estos pronósticos, también llamados pronósticos de ventas, conducen la producción de una compañía, la capacidad, y los sistemas de programación.

7. ENFOQUES PARA PRONOSTICAR • Pronósticos cuantitativos: manejan una variedad de modelos matemáticos que utilizan datos históricos y/o variables causales para pronosticar la demanda • Pronósticos cualitativos o subjetivos: incorporan factores importantes tales como la intuición, emociones, experiencias personales del que toma la decisión, y sistema de valores para alcanzar un pronóstico.

8. ENFOQUES PARA PRONOSTICAR

9. ADMINISTRACIÓN DE LA DEMANDA EN UNA ORGANIZACIÓN DE RESPUESTA SENSIBLE La administración de la demanda implica reconocer fuentes de demanda para los bienes y servicios de una empresa. Predecir la demanda y determinar la manera como la empresa la llegara a satisfacer. El enfoque en la demanda en las organizaciones es el elemento de operación de la empresa. Si esta cambia a la administración de los criterios de demanda del cliente. ¿Qué significa hacerlo y como puedo lograrlo?

10. El primero de los criterios implica determinar lo que el cliente desea, decidir como se va a satisfacer esa demanda. Significa comprender las necesidades y expectativas reales. • La segunda parte del proceso consiste en ajustar cantidades y empaques de entrega con los atributos del sistema de operación. • La tercera la empresa realiza esto para comprender verdaderamente a sus clientes, si una organización conoce bien a sus clientes sus expectativas y necesidades puede predecir cuando necesitara productos nuevos o reemplazos.

11. Un administrador debe tener la habilidad de alterar la demanda. En el caso en que la demanda exceda la capacidad, la empresa debe ser capaz de reducir la demanda sencillamente con elevar los precios, programando tiempos de entrega largos (los cuales pueden ser inevitables), y desanimando los negocios con utilidad marginal.

12. Ejemplo: el personal de ventas de las compañías automotrices japonesas invierte mas tiempo tratando de comprender a los clientes potenciales y actuales que lo que gasta vendiendo automóviles • Existen tres factores importantes: • La demanda se preside principalmente a corto y mediano plazo con poco énfasis a largo plazo. • La demanda real puede cubrirse con rapidez. • Es mas probable que los lo clientes paguen un precio extra si sus necesidades y expectativas se satisfacen completamente.

13. ENFOQUES CUALITATIVOS PARA PREDECIR LA DEMANDA • Depende de las conjeturas adquiridas con base en la intuición y en la experiencia y su ambiente externo. Se utiliza cuando la situación es imprecisa y existen pocos datos, nuevos productos y tecnologías) • Ejemplo: si una empresa quiere desarrollar una predicción para un producto totalmente nuevo o si ha habido grandes desequilibrios en la economía o en la industria.

14. CONSENSO DEL COMITÉ EJECUTIVO • Se reúnen las opiniones de un grupo pequeño de gerentes de alto nivel que juntas estiman la demanda. El grupo utiliza su experiencia directiva y en algunos casos la suma a los resultados de modelos estadísticos. METODO DELPHI • La técnica o método Delphi es un proceso de grupo que tiene como fin un pronóstico por consenso. El proceso necesita de un grupo de expertos internos o externos de la empresa quienes recaban opiniones por escrito sobre el punto que se discute.

15. Los procedimientos que se siguen son los siguientes: • Cada uno de los expertos realiza una breve predicción sobre una pregunta que trata de una situación en la que se requiere un pronóstico. La pregunta es expresada de forma muy general. • El moderador o coordinador es quién proporciona la pregunta original, después reúne las opiniones poniéndolas en términos claros y finalmente las edita. • Los resúmenes hechos por los expertos dan la pauta a un conjunto de preguntas que el moderador da los expertos para ser contestadas. • Las respuestas son de nuevo recopiladas por el moderador, este proceso se repite hasta que el moderador este de acuerdo con la predicción general.

17. ESTRUCTURA DE LA FUERZA DE VENTAS • Se pide a cada vendedor (por ejemplo por cubrimiento territorial) proyectar sus ventas. Como el vendedor es el más cercano al mercado tiene la capacidad de conocer la demanda de los clientes. Las proyecciones se combinan después a nivel municipal, provincial y regional. ENCUESTA A LOS CLIENTES • Se pregunta a los clientes sobre sus planes de compras y su comportamiento de compras proyectado. Se necesita a una gran cantidad de encuestados para poder generalizar ciertos resultados.

18. MODELOS CUANTITATIVOS DE PREDICCION Estos métodos emplean los métodos matemáticos y los datos históricos para predecir la demanda así el pasado se utiliza para predecir el futuro. Se utiliza cuando la situación es estable y existen datos históricos (productos existentes, tecnología actual). Involucra técnicas matemáticas Existen dos tipos generales: 1. Modelo de series de tiempo 2. Modelo de descomposición 3. Modelo causal MODELO DE SERIES DE TIEMPO Los modelos de series de tiempo son las técnicas de pronósticos que se basan únicamente en la historia de la demanda del ítem que se esta pronosticando. Trabajan capturando los patrones en los datos históricos extrapolándolos en el futuro. Incluye elaborar graficas sobre una escala de tiempo estudiar las graficas para descubrir los modelos luego estos patrones se proyectan hacia un futuro.

19. MODELOS DE DESCOMPOSICIÓN Un modelo clásico para una serie de tiempo, supone que una serie x(1), ..., x(n) puede ser expresada como suma o producto de tres componentes: tendencia, estacionalidad y un término de error aleatorio. • 1. Aditivo: X(t) = T(t) + E(t) + A(t) • 2. Multiplicativo: X(t) = T(t) · E(t) · A(t) • 3. Mixto: X(t) = T(t) · E(t) + A(t)  Donde: • X(t)  serie observada en instante t  • T(t)  componente de tendencia • E(t)  componente estacional • A(t)  componente aleatoria (accidental)

20. MODELO CAUSAL Utiliza una técnica matemática conocida como el análisis de regresión que relaciona una variable dependiente (por ejemplo, la demanda) con una variable independiente (por ejemplo, el precio, publicidad, etc.) el modelo causal, es posible si hemos obtenido - mediante investigación - un modelo que no sólo describe (como en la sección previa) el desarrollo del fenómeno que se pronostica, pero también lo explica, es decir, enumera las razones por que se ocurre.

21. PROYECCIÓN DE TENDENCIAS La proyección de tendencias, como su nombre lo indica, pronostica un comportamiento futuro de acuerdo con la tendencia observada en el pasado. La técnica de predicción se denomina de series de tiempo. Los métodos de proyección de tendencias buscan determinar la forma que debe asumir una ecuación para que se ajuste de la mejor manera posible a la relación observada entre las variables

22. PROMEDIO DE DESPLAZAMIENTO SIMPLE Se utiliza para calcular la demanda de los últimos n periodos y como predicción para el siguiente periodo, debido a que están combinadas en promedio las alzas y bajas individuales se compensan entre si y se amortigua el efecto de la variación aleatoria en los datos. Este modelo permite efectuar compensaciones para algunas tendencias o para cierta temporada al calcular cuidadosamente los coeficientes

23. MODELOS DE SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL Suavización exponencial es el método seleccionado por la mayoría de empresas. Estos modelos se desempeñan bien en términos de exactitud, son fáciles de aplicar y pueden ser automatizados, permitiendo ser utilizados a gran escala. Los modelos de suavización exponencial capturan y pronostican el nivel de los datos con los diferentes tipos de tendencias y patrones estaciónales. Los modelos son adaptativos y pronostican dando mayor importancia a los datos mas recientes sobre los datos más distantes en el pasado.

24. REGRESIÓN LINEAL El análisis de regresión es una técnica de pronóstico que establece una relación entre variables. Una variable se conoce y se usa para pronosticar el valor de una variable aleatoria conocida. De los datos anteriores se establece una relación funcional entre las variables. Se considera en este momento la situación de regresión más sencilla sólo para dos variables y para una relación funcional lineal entre ellas.

25. SELECCIÓN Y MONITOREO DE LOS SISTEMAS DE PREDICCION Hay muchas maneras con las cuales pueden desarrollarse una predicción y no existe una que sea la mejor, un modelo pronostico de función en un conjunto de circunstancias puede no funcionar en otro. Cuando de selecciona una técnica de predicción, debe tenerse en cuenta las necesidades especificas de quienes la utilizan, los datos disponibles y las características de los artículos que han de predecirse. ERROR EN EL PRONÓSTICO El error en el pronóstico es la diferencia numérica entre la demanda pronosticada y la real es la medida que nos indica la efectividad al utilizar alguno de los métodos de pronóstico. La desviación media absoluta (MAD) es una medida de error de sume importancia y se expresa de la siguiente forma:

26. GRACIAS POR SU ATENCION