Tiendas de especialidad

Las tiendas de especialidad, como las florerías, llegan J tener patrones de demanda poco comunes y esos patrones vanaran de acuerdo con los días festivos. Cuando el Dia de la Amistad cae en fin de semana, por ejemplo, no se envían flores a Las oficinas, y quienes se inclinan por el romanticismo salen a celebrar en luirar de enviar floro. Si un día festivo cae en lunes, parte de la celebración también se extendería al fin de semana. 

Disminuyendo la venta de flores, Sin embargo, cuando el Dia de la Amistad cae entre semana, los saturados horarios de los días hábiles suelen hacer de las flore» la manera idónea de festejar. Como los envíos de flores por el Día de las Madres ocurren los sábados o domingos, el pronóstico para este día festivo varia menos, Considerando los patrones especiales de demanda, muchas empresas de servicios mantienen registros de sus ventas, con notas que refieren no sólo el dia de la semana, sino también acontecimientos inesperados como el clima, con el objetivo de identificar. los patrones y correlaciones que influyen en la demanda.

PRONÓSTICOS EN EL SECTOR SERVICIOS

Los pronósticos en el sector servicios presentan desafíos inusuales. Lina técnica importante en el sector comercial es el seguimiento de la demanda manteniendo registros adecuado* de corto plano Por ejemplo, una peluquería para hombres espera picos en el flujo de trabajo los viernes y sábados. Sin duda. La mayor porte de las peluquerías cierran domingo y lunes y muchas requieren personal de apoyo viernes y sábado. Por su parte, un restaurante en el centro de la ciudad quizá necesite dar seguimiento a convenciones y días festivos, para que sus pronósticos a corlo plazo resulten efectivos

Pronostico enfocado

En lugar de adaptar eligiendo una constante de suavizado, las computadoras nos permiten probar varios modelos de pronostico. Este enfoque se denomina pronóstico enfocado. El pronostico enfocado se basa en dos principios

Suaviza miento adaptable

El pronostico adaptable se refiere al monitoreo por computadora de las señales de control y al ajuste automático cuando una señal rebasa el limite prestable por ejemplo, cuando se aplica al suaviza miento exponencial, primero se seleccionan los deficientes A Y B con base en valores que minimizan el error de pronostico y después se ajustan de acuerdo con ellos, cuando la computadora capta una señal de control equivocada. Este proceso se llama suavizamiento adaptable

Señal de control - II

Las señales de control positivas indican que la demanda es mayor que el pronóstico Las señales de contra negativas indican que la demanda es menor que pronostico. Una buena señal de control - es decir una con SCEP baja- tiene casi tanto erros positivos como error negativo. En otras palabras, una pequeña desviación esta bien, pero los errores negativos y positivos deben equilibrarse entre si para que la señal de control se centre muy cerca de cero. La tendencia consiste de los pronósticos a ser mayores o menores que los valores reales (es decir SCEP baja) se llama error de SESGO El SESGO acurre cuando por ejemplo, se usan las variables o la recta de tendencia inconcretas o si se aplica de manera incorrecta su índice estacional

Señal de control - I

Una vez se obtiene un promedio, no debe olvidarse. Ningún administrador desea que Je recuerden que su pronostico fue terriblemente impreciso, pero la empresa necesita saber por qué la demanda real (o cualquiera que sea la variable que se examina) difiere de manera sijpuficaiiMi de lo proyectado. Si quien pronostica suele ser acertado, esa perwwia casi siempre se asegura de que iodos conozcan sus habilidades. Pocas veces se leen articulas en Fortune Forbes o el Wall Street Jornal acerca de gerentes de fianzas que constantemente se alejen 25% en sus pronósticos del mercado de valores. Una manera de monitorear los pronósticos. Para asegurar que sean buenos es emplear una señal de control Una sí ña! de- control es una medida de qué tan bien los pronóstico», producen las valora reales. Conforme se actualizan loa pronósticos semanal, mensual o trimestralmente, los nuevos datos disponibles de la demanda se camparan con las valores pronosticados.

Análisis de regresión múltiple

La regresión múltiple es una extensión práctica del modelo de regresión que acabamos de ver . Nos permite construir un modelo con varias variables independiente en lugar de solo una variable. Por ejemplo si Nodel Costruction desea incluir el promedio de las tasas anual en su modelo para el pronóstico de ventas de remodelación, la ecuación apropiada sería