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El éxito de Unilever a la fecha demuestra el valor de los pronósticos. Un pronóstico es una predicción de acontecimientos futuros que se utiliza con propósitos de planificación. En Unilever, la gerencia necesitaba contar con pronósticos precisos para garantizar el éxito de su cadena de valor. Los métodos de pronóstico pueden basarse en modelos matemáticos que utilizan los datos históricos disponibles, o en métodos cualitativos que aprovechan la experiencia administrativa y los juicios de los clientes, o en una combinación de las dos cosas. El sistema CDP de Unilever combina estos métodos y CPFR promete producir todavía más mejoras en el proceso de elaboración de los pronósticos. Comenzamos con los diferentes tipos de patrones de demanda y el diseño del sistema de pronósticos. Examinamos los métodos de pronóstico en tres categorías básicas: métodos de juicio, causales y de series de tiempo. Se definen los errores de pronóstico, que proporcionan pistas importantes para realizar mejores pronósticos. Concluimos con múltiples técnicas, que reúnen ideas de varias fuentes. En el nivel de la cadena de valor, la empresa necesita los pronósticos para coordinarse con sus clientes y proveedores. En el nivel de los procesos, los pronósticos de producción se necesitan para diseñar los diferentes procesos que se llevan a cabo en toda la organización, entre otros, identificar y solucionar los cuellos de botella internos. Por ejemplo, Hewlett-Packard produce tarjetas de red que convierten las impresoras HP dedicadas en impresoras compartidas en red. Sin embargo, los pronosticadores del mercado de HP sobrestimaron sistemáticamente las ventas reales de las tarjetas de red porque los pronósticos estaban fuertemente influidos por las cuotas de venta y las expectativas de ingresos. El resultado fue que el equipo de planificación de la producción de HP, que forma parte del proceso de surtido de pedidos, generó demasiado inventario. Cuando se delegó la responsabilidad del proceso de elaboración de pronósticos en el equipo de planificación de producción se registró una reducción de entre 20 y 30% en los niveles de inventario, manteniendo, al mismo tiempo, altos niveles de disponibilidad de los productos. Reconocer la función importante del proceso de elaboración de pronósticos dio como resultado un mejor desempeño general de la cadena de valor. > PRONÓSTICOS EN LA ORGANIZACIÓN< Como ilustra el ejemplo de Hewlett-Packard, el proceso de elaboración de pronósticos en la organización afecta a varias áreas funcionales. El pronóstico general de la demanda típicamente se origina en marketing, pero los clientes internos de toda la organización dependen de los pronósticos para también formular y ejecutar sus planes. Las herramientas para elaborar estos pronósticos son, en esencia, las mismas que se explican aquí con respecto a la demanda: juicio, opiniones de personas conocedoras, promedios de experiencia, regresión y técnicas de series de tiempo. Con estas herramientas, los pronósticos pueden mejorar. Pese a todo, los pronósticos rara vez son perfectos. Como Samuel Clemens (Mark Twain) dijo en Viaje alrededor del mundo siguiendo el ecuador: “La profecía es un buen negocio, pero está lleno de riesgos”. Los gerentes aceptan esta realidad y encuentran la forma de actualizar sus planes cuando se presenta el inevitable error de pronóstico u ocurre un suceso inesperado. > PATRONES DE DEMANDA< En la raíz de la mayoría de las decisiones de negocios se encuentra el reto de pronosticar la demanda del cliente. Se trata de una tarea difícil porque la demanda de bienes y servicios suele variar considerablemente. Por ejemplo, es previsible que la demanda de fertilizante para el césped aumente en los meses de primavera y verano; sin embargo, en los fines de semana específicos en los que la demanda es más intensa, ésta depende de factores incontrolables, como el clima. A veces, los patrones son más previsibles. Así, las horas pico del día en el centro de atención telefónica de un banco grande son de 9 de la mañana a 12 del día, y el día pico de la semana es el lunes. Para los procesos de preparación de estados de cuenta, los meses de mayor movimiento son enero, abril, julio y octubre, porque

en esos meses se envían los estados de cuenta trimestrales. Para pronosticar la demanda en este tipo de situaciones es necesario descubrir los patrones subyacentes a partir de la información disponible. En esta sección, se explicarán primero los patrones fundamentales de la demanda. Las observaciones repetidas de la demanda de un producto o servicio en el orden en que se realizan forman un patrón que se conoce como serie de tiempo. Los cinco patrones básicos de la mayoría de las series de tiempo aplicables a la demanda son: 1. Horizontal. La fluctuación de los datos en torno de una media constante. 2. Tendencia. El incremento o decremento sistemático de la media de la serie a través del tiempo. 3. Estacional. Un patrón repetible de incrementos o decrementos de la demanda, dependiendo de la hora del día, la semana, el mes o la temporada. 4. Cíclico. Una pauta de incrementos o decrementos graduales y menos previsibles de la demanda, los cuales se presentan en el transcurso de periodos más largos (años o decenios). 5. Aleatorio. La variación imprevisible de la demanda. Cuatro de los patrones de demanda (horizontal, de tendencia, estacional y cíclico) se combinan en diversos grados para definir el patrón fundamental de tiempo de demanda que corresponde a un producto o servicio. El quinto patrón, la variación aleatoria, es resultado de causas fortuitas y, por lo tanto, no puede pronosticarse. La variación aleatoria representa un aspecto de la demanda por el que todos los pronósticos resultan equivocados. La figura 13.1 muestra los cuatro primeros patrones de una serie de tiempo de la demanda, todos los cuales contienen variación aleatoria. Una serie de tiempo puede contener cualquier combinación de estos patrones. > DISEÑO DEL SISTEMA DE PRONÓSTICO< Antes de usar técnicas de pronóstico para el análisis de problemas de administración de operaciones, el gerente tiene que tomar tres decisiones: (1) qué va a pronosticar; (2) qué tipo de técnica de pronóstico va a usar, y (3) qué tipo de software de computación utilizará.