Pronóstico de la Demanda - Promedio Móvil Ponderado - Caso Práctico + Uso de Solver + Interpretación

[@enzogarrido]

me salvaste la vida bro, podre finbalizar la utlima materia de la carrera!.. te mando un abrazo y que Dios te bendiga!!

[@jafetortiz2863]

Gracias genio, tardé mucho en comprender el tema, con tu explicación fue cuestión de minutos para captarlo

[@parzivalgameplays1213]

Gracias bro, muy buena explicación

[@azucenavillafranco2154]

Muchas gracias amigo, una muy buena explicación

[@alvarogarcia6823]

Excelente video master

[@aranzasalomon1494]

Muchas gracias una sub más 👏

[@larissasuarez8082]

Excelente video👏👏

[@abigailsoriano3540]

buen video muy bien explicado

[@amandaarreola9644]

Gracias gracias gracias en verdad

[@melinaguzman264]

Muchas graciassss

[@pablolozano6194]

buen video gracias

[@luisino20023]

Cómo determinas los T (ponderaciones) en un comienzo?

[@lucasmontes5770]

Gracias

[@luisino20023]

¿Cómo realizas esto mismo con datos de dos más de 12 meses?

[@berthabm4294]

Excelente

[@leonardoarellanom.8088]

Hola...excelentes vídeos...una consulta...como sabes que método de pronóstico más adecuado utilizar?

[@jesusramirez3734]

Hola, buen día, la técnica a emplear deriva del escenario matemático a laborar, en esta representación, empleamos la técnica de promedio móvil, dado que únicamente requerimos generar pronóstico del siguiente período N (Mes 12), y la naturaleza de la técnica coincide ampliamente con lo requerido. De igual manera, habrá escenarios en donde sea requerido pronosticar el periodo siguiente, y es posible emplear uso de una suavización exponencial simple, dado que su naturaleza también acata a lo requerido, sin embargo, esto dependerá de la visualización gráfica que queramos brindarle a nuestros datos, en un promedio móvil, analizamos la existencia de la tendencia, y en un suavizado, verificamos si esa tendencia existe, y en caso de ser así, analizar su comportamiento de manera ecuánime.

[@jesusramirez3734]

Asimismo, existen técnicas que nos permiten pronosticar más de 1 período N, como lo es la de regresión lineal simple, múltiple y cuadrática, las cuales, mediante una ecuación de la recta, generada a partir de datos históricos, nos permiten estimar valores futuros, con conocer únicamente el período requerido a pronosticar. Es cuestión de perspectiva, en algunos escenarios requerimos la existencia de la demanda real previa del período a pronosticar (promedio móvil y suavizado exponencial simple), y en algunos no resulta ser complicación el no contar con ella (técnicas de regresión lineal), a fin de cuentas, la visión que brindemos al análisis de nuestros datos, y la naturaleza de estos mismos, nos permitirá inferir mejor acerca de cual técnica resulta idónea para nuestro estudio. Quedo al pendiente de respuesta, ¡saludos!

[@sergimagallanes4405]

gran video

[@rafaelsosa8895]

Gracias, aprobé mis exámenes de testing program. Atentamente: el ebodego 🐦

[@juliocesarmartinez3005]

Profe mas videos con calculo Demand Driven se podria en excel?

[@juangiju]

Podrias compartir los ficheros, please

[@jordiguevara9676]

Tengo una consulta, tengo 4 semanas de repeticiones de errores, sin embargo quiero hacer la prediccion para completar un periodo total de 12 semanas, ees decir quiero pronosticar 8 semanas, como determino las ponderaciones? estoy perdido la verdad o no se si este metodo me sirve, tengola duda, agradeceria su ayuda, es para mi tesis.

[@jesusramirez3734]

Hola, muy buenas noches, haciendo un pleno énfasis hacia las ponderaciones, contamos con 2 lineamientos para el trabajo con las mismas, el primero es que, debemos de asignar el mayor valor (decimal o porcentaje, según se trabaje) a la demanda más reciente que preceda al período N a pronosticar (Considerando N períodos de tiempo previos), y el segundo, que la suma de todas las ponderaciones, necesariamente debe de ser igual a 1. Por lo cual, se dice que las ponderaciones mayormente se obtienen a base de prueba y error, lo cual dependerá mucho del criterio y naturaleza del escenario a resolver. Recordando que, la técnica del Promedio Móvil nos permite pronosticar exclusivamente el período N siguiente, teniendo como referencia valores de demanda real que precedan a este período, por lo cual, en su escenario de 12 semanas, sería necesario contar con 11 valores de demanda real, para así poder obtener la predicción del período 12. Dicho lo anterior, e infiriendo la inexistencia de valores de demanda real hasta el mes 11, deducimos que, la técnica empleada quizá no sea la conveniente para su elemento de trabajo. Sin embargo, no todo es perjuicioso, en estos casos, en donde usted no cuenta con demás valores reales, es posible emplear la técnica de pronóstico por Regresión Lineal, en donde, en base a una ecuación de la recta, generada con los valores existentes de demanda, es posible estimar a futuro, con solo cambiar el número de período deseado (5, 6, 7...12) en la ecuación, para esto, será necesario clasificar sus semanas (períodos) del 1-12, para así complementar la ecuación pertinente con el período deseado a predecir. Quedo al pendiente de su respuesta, saludos !

[@laverniasz8086]

Excelente video Bro!! ¿Como podría realizar este tipo de pronósticos para muchos productos? Es decir unificar todo en una misma tabla y no ir uno a la vez. Saludos!!

[@jesusramirez3734]

Buena tarde, dentro del escenario en mención, podría usted unificar las demandas totales existentes para cada producto, y así disponer de una sola matriz de datos para aplicar el método, no obstante, debe ser cuidadoso con las ponderaciones, esto debido a que la importancia de un periodo para n producto no significa que sea la misma para otro, esto en el caso de estimar en base a más de un producto diferente.

[@jesusramirez3734]

Es posible, siempre y cuando se aplique el mismo criterio de ponderación hacia todos los productos en estudio, para este escenario, mayormente las ponderaciones denotan mayor importancia en distintos periodos, lo que procrea una inherente variabilidad, y por ello, es muy común apreciar el trato individual hacia cada insumo/producto/servicio en donde el método resulte aplicable. Saludos recíprocos !!!

[@juanbarrera8403]

Buen video estimado , gracias! Una consulta. Dado que al inicio del ejercicio se asignó mayor ponderación al mes más reciente y al aplicar solver, este orden cambió, no hay que hacer ningún ajuste adicional con ese orden, dado a que obtuvimos un buen DAM, cierto? Saludos.

[@jesusramirez3734]

Buen día, es correcta su afirmación, en escenarios con presencia de software la variación es inherente a la generación de resultados, en este escenario, priorizamos obtener una DAM mínima, la cual Solver adjudica en base a parámetros establecidos (restricciones). Bien podemos asignar tales ponderaciones obtenidas en el orden solicitado por la técnica (T3 mayor, T1 menor), no obstante, sería necesario analizar el entorno realista de estos meses, conocer las fluctuaciones que deriven a obtener tales resultados para así partir de una inferencia que priorice la existencia de lógica. Dado lo anterior, para este ejercicio, no será necesario reajustar orden alguno. Saludos !

[@juanbarrera8403]

@@jesusramirez3734 excelente, muchas gracias por detallar su respuesta.

[@larrycordova4856]

Un like más a tu cuenta capo

[@benshi1975]

Hola, que tal? Tengo el siguiente problema, cunado realizo el solver me tira el T1=0,9999 - T2=0 y T3=0. como lo soluciono¡?

[@jesusramirez3734]

Buenas noches, acá tenemos 2 posibles soluciones, la primera recae en que Solver encontró la mejor solución que reduzca el valor de DAM, brindando el peso total (0.9999 ~ 1) a la primera ponderación, lo cual suele suceder, puede ser a cualquiera de las existentes, en este tipo de escenarios, buscamos encontrar el valor mínimo de DAM, por lo cual, si la situación le brinda el mínimo, es totalmente válida. Por otro lado, si desea experimentar con demás valores (y no adjudicar un 0 neto en ponderaciones o un 1 en una sola ponderación), puede probar realizando nuevamente el proceso (desde cero), eliminado lo ya hecho, y volviendo a asignar restricciones. En ocasiones, el complemento cuenta con variedad de soluciones, las cuales adjudican el mínimo valor requerido para la situación, aunque esto último dependerá de la naturaleza de la situación. Habrá escenarios en donde sea necesario brindar un 0 a X ponderación para así reducir el valor de error, habrá otros en los que quizá no, es ahí donde entra uno de tantos principios de la variabilidad... Quedo al pendiente de su respuesta, saludos !

[@benshi1975]

@@jesusramirez3734 Excelente! me funcionó! me gustaria ver como trabajas con regresion lineal o multiple con un caso de proyeccion de demanda, si es posible! O mejor aun, si sabes de autoregresion!! gracias genio!

[@Proyekta.Solutions]

pero como seria a 12 meses

[@randallobando9748]

Estará bien, en lo personal solver me lo mejoro a 2.09

[@jesusramirez3734]

Buena tarde, siempre y cuando las ponderaciones acumuladas brinden como resultado 1, el valor mencionado resulta altamente ameno, sin duda alguna, las variaciones están a la orden del día. Otra opción podría ser la divergencia de un valor, ya sea de demanda real, o de pronóstico, sin embargo, es un muy buen resultado, apegado al contrastado en la representación. Un gusto que pueda usted emplear uso de la metodología, ¡saludos!

[@tomashernandez4557]

Buena explicación mi amigo. Gracias