Poliantea 7.pdf - REPOSITORIO COMUNIDAD POLITECNICO ...

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PeríodoDemandarealMétodo de Torres usandoel último períodoDiferencia enunidadesDiferencia alcuadradoJunio 22.046 17.689 4.357 18.983.449Julio 22.068 18.516 3.552 12.616.704Agosto 21.949 17.526 4.423 19.562.929Septiembre 22.630 18.645 3.985 15.880.225Octubre 23.609 19.443 4.166 17.355.556Noviembre 22.573 17.286 5.287 27.952.369Diciémbre 29.583 25.386 4.197 17.614.809Totales 262.376 216.639 45.737 186.370.785A continuación puede observarseel comportamiento del pronóstico queusa sólo los datos del último período, esdecir los datos de los meses del últimoaño. Se puede ver claramente que el pronósticomejora notablemente usandosolo 12 datos frente al de los 96 datoshistóricos.Gráfica 430000Usando últimos 12 Datos2500020000150001000050000E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N DRealesUsando los resultados del método deTorres con los últimos 12 datos como datoshistóricos y los valores reales de la serie dedatos, se puede observar en este momento,una diferencia del 21.11% con respecto al totalde las demandas, calculada sobre el total de lasdemandas, para determinar en general, quétan diferentes son los totales pronosticados yel total de las demandas reales del año 9.PronósticosDispersión en diferencias al cuadradoTotal demanda real: 262.376Total diferencia en unidades usando todoslos 96 datos: 226.316Total diferencia al cuadrado: 4.333´591.490Total demanda real: 262.376Total diferencia en unidades usando losúltimos 12 datos: 45.737Total diferencia al cuadrado: 186´370.785112 poliantea
‡ IngenierÍaClaramente se puede notar que es muchomenor la diferencia de cuadrados al usar losúltimos 12 datos y no los 96 datos históricos.Se puede establecer que es mejor usarlos datos más recientes, porque el método deTorres trata de replicar el comportamientode toda la serie de datos, y si se toman datosmuy diferentes a los más recientes, el resultadodel pronóstico va a empezar muy parecidoa los primeros datos históricos.6. Análisis del factor subjetivo de crecimiento odecrecimiento usado en el métodoEl método de Torres menciona comoinformación de entrada, el factor de crecimientoo disminución 21 de la serie, -así lollama en su texto-, a partir del cual surge unsegundo problema. Dicho más claramente,¿cuál debería de la manera de involucrareste factor en el modelo, pero basados enla serie de datos? ¿¿¿??? Es una manera devolver el factor subjetivo del método deTorres, en un factor que pueda abstraersedel comportamiento de la serie de datos.Se trata de determinar, usando algunatécnica, si la serie general de los datos frenteal período va a crecer o a decrecer, y mostrarloen forma de porcentaje. La soluciónque saltó a la vista fue analizar la serie dedatos y determinar frente a los ciclos operíodos, en qué porcentaje estaba cambiandola serie; si es positiva, crece y si esnegativa, decrece.Luego se trabajó con el promedio deestas variaciones para minimizar el error,y finalmente, se analizó la serie de las variacionesy se extrapolaron, usando para ellolas líneas de tendencia, y escogiendo la quetuviera el mayor R 2 (error al cuadrado) 22 .Para este fin, se realizó un análisis por separadode la serie de datos de las variacionesque sufrían los datos históricos período aperíodo, tratando de darle objetividad aeste factor de naturaleza subjetiva.Para este ejemplo en particular, semidieron las variaciones en cada uno de losaños, de modo que se tienen cuatro pruebasdiferentes:• Sin variación• Usando la última variación• Usando el promedio de las variacionesde todos los años• Usando la extrapolación que tengamayor R 2A continuación se pueden observar lospromedios de los datos históricos:Tabla 11.Promedios1975 2427,001976 3077,001977 4144,421978 5413,081979 7209,331980 10000,001981 13467,501982 17688,92Como puede verse, cada uno de losperíodos sufre una variación frente alperíodo siguiente, que en este caso en particular,es un año, es decir 12 datos. lo quese hizo fue calcular en cuánto aumenta odisminuye el promedio general del período.21. Se refiere al mismo valor %P, descrito en el método de Torres. Para ampliar este concepto ver: TORRESACOSTA, Jairo Humberto. Op.cit. Pág. 74.22. R 2 , se refiere al nivel de ajuste de la línea de tendencia a la serie de datos, mientras más cercano a uno, mayores el ajuste de la línea de tendencia.poliantea 113
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