La importancia de la previsión

Un elemento clave para una gestión eficaz del stock de una empresa es la capacidad de poder hacer una previsión acertada de la demanda de cada producto.

Esto se logra mediante el uso de técnicas estadísticas. En ellas partimos de la hipótesis de que la demanda de periodos anteriores es un patrón de la demanda venidera.

Los datos de partida:

Veamos por ejemplo una serie de ventas sencilla:

Esta tabla nos muestra las ventas de un cierto producto durante los 22 meses anteriores. La pregunta es, ¿podemos hacernos una idea de las unidades que se venderán durante los próximos dos meses?

Tanto si nos dedicamos a la producción o a la venta, una previsión lo más acertada posible puede servir de gran ayuda:

  • Al negociar con proveedores.
  • a decidir las cantidades de material que se deben comprar,
  • a evitar costes de obsolescencia.

Fuera del mundo empresarial, también se utilizan las medias móviles como indicador técnico para estudiar las tendencias de los mercados y las cotizaciones de los activos.

Los distintos métodos para hacer una predicción

La forma general de los métodos de predicción siempre es una función de los datos observados. Esta función depende del tamaño de los datos disponibles y de las etapas futuras a predecir.

Existen ejemplos (como el anterior) en el que los datos parecen fluctuar alrededor de un nivel constante, mientras que otros muestran tendencias claras (el precio de la vivienda sería un buen ejemplo).

En este nuevo bloque de entradas lo dedicaremos a exponer algunos de los métodos de previsión de demanda más habituales mostrando su forma de uso y su utilidad en ejemplos prácticos-. Veremos también la clasificación de éstos según la situación en la que nos encontramos.

Las medias móviles

Uno de los casos más sencillos a la hora de anticiparse a la demanda de un negocio es el caso en el que la serie no tiene ningún tipo de tendencia. Los datos siempre fluctúan alrededor de un nivel constante.

Lo único que hay que hacer en esta situación es predecir la nueva observación mediante la media de una serie de observaciones previas.

Este método recibe el nombre de Medias Móviles.

Aplicación de las medias móviles a un caso real

Supongamos que disponemos de los datos de ventas en miles de euros de un pequeño negocio:

Representación gráfica

Primeramente, podemos empezar nuestro estudio construyendo un gráfico para observar si los datos parecen estacionarios o si siguen algún tipo de tendencia:

Probar distintos ajustes

Puesto que parece obvio que los datos fluctúan alrededor de un nivel constante podemos seguir adelante. Debemos advertir, antes de continuar, que el número de observaciones previas a tener en cuenta es arbitrario, mientras que para las medias móviles emplearemos valores entre 2 y 4.

En el ejemplo, tomamos k=2 y nos valemos de la función PROMEDIO de Excel. Con esta función obtenemos una predicción de las ventas de un mes en concreto basándonos en el promedio de las ventas de los dos meses anteriores.

Desde luego, si las unidades vendidas el primer mes fueron 33 y en el segundo 38, obtenemos como promedio 33,5 unidades.

Seguidamente, repetimos el proceso a lo largo de todos los periodos cuyas ventas hemos ido almacenando en nuestra base de datos, hasta llegar al periodo actual.

Llegados a este punto, cuando los valores aún no han sido observados podemos sustituirlos por sus predicciones anteriores.

De este modo vemos que para una predicción mediante medias móviles con amplitud 2, las ventas en el próximo mes deberían mantenerse ligeramente por encima de las 35 unidades.

No obstante, es aconsejable comparar varias amplitudes para poder elegir el mejor ajuste.

 

Estudio del error

Para finalizar, y poder decidir cuál de todas nos ofrece un mejor ajuste necesitamos calcular el error cuadrático medio.

Como siempre que se trabaja con aproximaciones, el estudio del error consiste en observar la diferencia entre el valor exacto y el aproximado. Esto quiere decir que a cada valor de ventas le restamos su predicción. Elevamos al cuadrado para evitar negativos y dividimos el resultado entre el número de observaciones.

Nos valemos de la función SUMAXMENOSY2. Esta función nos ofrece la suma de las diferencias de los cuadrados entre los valores de dos matrices. Como parámetros, introduciremos la columna de las ventas y la columna de las predicciones.

Puesto que lo que queremos en un error medio de todas las observaciones dividimos por la función CONTAR, que será la encargada de tener en cuenta el número de datos de los que disponemos.

Finalizando este paso, debemos repetir este procedimiento para k=2, 3 y 4.  Observando, por tanto, que en el caso k=2 hemos obtenido un error inferior a los demás casos.

Así pues, parece bastante fiable afirmar que tras 24 meses de observación, que el nivel de ventas de nuestro negocio durante los meses 25 y 26 superará ligeramente las 35 unidades. Un dato que nos será muy útil a la hora de planificar la adquisición de inventarios o tratar con los proveedores.

¿Qué sistema de predicción utilizar?

Uno de los pasos más importantes a la hora de intentar anticiparse a la demanda de una empresa es saber escoger un sistema que se adapte lo mejor posible. Esto no solo es útil a la hora de predecir las ventas o los servicios. También se puede tratar de predecir la demanda interna de un negocio.

El saber de antemano cuantos paquetes de folios usan los empleados, cuantas cajas de tinta para impresora vamos a necesitar, o cuantos viajes en un vehículo de la empresa nos veremos obligados a hacer, es una información que nos puede ayudar a hacer una planificación adecuada, y cuyo resultado se presentará en forma de un ahorro importante a nivel económico. Un ahorro que puede suponer el no tener que despedir a un empleado, o un reparto extra de dividendo entre los socios.

El objetivo en este bloque de entradas es conocer los distintos sistemas de predicción que existen, las distintas situaciones en las que nos podemos encontrar y aprender a combinar cada caso con su sistema más adecuado.

Descargar plantilla para el cálculo de predicciones mediante el uso de Medias móviles

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¿Cómo podemos ayudarte con el cálculo de predicciones?

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Y como en todos los cierres de entrada, recordaros que es un placer compartir y dialogar estos temas con quienes hacéis posible la existencia de este blog, los lectores. Para cualquier cosa cuya información queráis ampliar, debatir o discrepar, será un placer seguir interactuando con vosotros.

Un saludo y que seáis muy felices 🙂
Raul B.

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