Nombre: Iván Alfredo Ibarra Sánchez |Matrícula: 02624255 |
|Nombre del curso: Métodos Cuantitativos para la toma de |Nombre del profesor: |
|decisiones |José de Jesús Romero A. |
|Módulo:1 Caso 1 |Actividad: Caso 1: Una aplicación de los pronósticos en la |
| |industria del Call Center |
|Fecha: 18 de Noviembre del 2009 |
|Bibliografía: |
|Anderson, D., (2004). Estadística para la administración y la economía. 8ª edición. México: Thompson |
|Eppen, G., (2000). Investigación de operaciones en la ciencia administrativa. 7ª Edición. México: Prentice Hall. |
|Hanke, J., (2006). Pronósticos en los negocios. 8ª Edición. México: Pearson Educación de México |
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|Gaither, N., (2000). Administración de producción y operaciones. 8ª edición. México: Thompson. |
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|Render, B., Stair, M.R.,Hanna, M.E. (2006). Métodos Cuantitativos para los Negocios. 9a Edición. México: Pearson Prentice Hall. |
|Render, B., (2004). Principios de administración de operaciones. 5ª Edición. México: Pearson Educación de México. |
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Objetivo: ➢ Leer y comprender el caso 1: Ecko Call Center ➢ Después de comprender el caso, analizar la situación ➢ Leer fuentes bibliográficas para comprender mejor el tema. ➢ Identificar los problemas y plantear posibles soluciones ➢ Selección de soluciones y como ponerlas en practica ➢ Solución del Caso.

Procedimiento: El procedimiento utilizado para la solución de este caso consta de los siguientes puntos: ➢ Se leyó y analizó el caso detenidamente. ➢ Se investigo sobre los diferentes temas, en diferentes fuentes bibliográficas para dar respuesta a las preguntas. ➢ Se identificaron los problemas que el caso planteaba, y después de obtener la teoría necesaria, se plantearon los diferentes escenarios y las posibles soluciones. Se comentaron durante las sesiones de aportaciones diarias. ➢ Se eligieron las respuestas más concretas y congruentes para dar solución al caso.

Resultados:

El caso 1 trata sobre una empresa establecida en el 2007 en la ciudad de Guadalajara. La compañía de nombre Ecko Center tiene una experiencia en la industria del contact y call center, de confianza y gran reconocimiento ya que sus socios y clientes acumulan más 20 años de experiencia. Debido a la importancia de este negocio en las estrategias de las compañías, Ecko ofrece un amplio catalogo de servicios, otorgando los mismos profesionalmente, ofreciendo consultaría enfocado a la estrategia de su centro de contacto, la efectividad de sus procesos y la tecnología adecuada. A pesar de tener amplia experiencia los dirigentes estaban concientes de que poseían áreas de oportunidad en las que se podía mejorar, un ejemplo era su planeación y pronósticos. Debido a la crisis mundial del 2009 la empresa se vio obligada a buscar una forma de hacer más eficientes sus procesos con el fin de poder ser más competentes dentro del mercado. Al hacer su análisis, sus fundadores Ricardo Cardozo, Pedro Fernández y Alfredo Moreno llegaron a la conclusión de que, con el fin de buscar alcanzar sus metas, era necesario contratar a una empresa consultora para analizar sus datos en información para encontrar soluciones a sus problemas. Para esto la firma consultora estadística JP Parker fue contratada, Mario Pearson, graduado de maestría en administración ha sido asignado al caso.

La situación actual de la compañía es la siguiente: La empresa hizo la inversión inicial de un software de pronósticos de aproximadamente $20,000.00 USD, la cual se basa en el método de promedios móviles para realizar sus pronósticos.
De acuerdo al mercado, un pronóstico se considera adecuado o certero cuando el delta entre las llamadas pronosticadas contra las llamadas recibidas es menor o igual al 5%. Se proporcionan datos de las variables de enero a agosto del 2009:
Semana: Número de la semana del historial.
Día Inicial: Día en que inicia la semana.
Día Final: Día que termina la semana.
Pronóstico: Llamadas pronosticadas para la semana.
Dato Real: Llamadas recibidas.
Diferencia: Dato Real – Pronóstico.
Delta: Porcentaje de diferencia del dato real entre el pronóstico.
AHT: Tiempo promedio de llamada.

Cuando este número es mayor se debe investigar las causas que pudieron hacer mayor la diferencia. Dentro de las cuales pueden ser por factores como publicidad, incremento de la cartera de clientes, algún evento natural como que se vaya la luz en una determinada zona de la ciudad y esto afecte los sistemas del proveedor, etc. Esto debe ser registrado en una bitácora, la cual nos ayudará a omitir los datos atípicos o sucesos que difícilmente se van a volver a repetir.
En el caso de Ecko Center al no tener un especialista en pronósticos no llevan la bitácora de eventos, lo cual no les ha permitido detectar los cambios en esta métrica.
El modelo
El consultor Mario Pearson inició a la brevedad la investigación, para lo cual los socios fundadores de Ecko Contact le sugirieron a Mario realizar una lluvia de ideas con una parte del personal de la empresa.
Algunos de los resultados más relevantes que encontró Mario con los empleados fueron los siguientes: • La información que estaban utilizando para pronosticar no era la suficiente. • La información que estaban utilizando para pronosticar no era confiable. • El método con el cual estaban pronosticando no era el adecuado. • Estaban recibiendo más llamadas de lo que habían pronosticado. • Había factores que no estaban considerando en la proyección, y estaban afectando el resultado.

Partiendo de el hecho de que los datos arrojados no son confiables, además de que la información no era suficiente para realizar el pronostico, todo esto de acuerdo con la información proporcionada por los empleados, la obtención de datos debe mejorar, aumentando la confiabilidad de los datos, además de cambiar el método de pronostico, en este caso promedios móviles, ya que al parecer no es el adecuado. “La obtención de datos precisos es esencial; aun cuando el modelo sea una representación perfecta de la realidad, los datos incorrectos arrojaran resultados erróneos” (Render, B., 2006, p.5).

Documentos y reportes, entrevistas con los empleados, pueden ser fuentes confiables para la recopilación de datos correctos y útiles. La recopilación de datos puede ser una etapa tardada pues la adquisición se puede tornar lenta. “Un buen pronostico es de importancia crucial para todos los aspectos del negocio: el pronostico es la única estimación de la demanda hasta que se conoce la demanda real. Por lo tanto, los pronósticos de la demanda impulsan las decisiones en muchas áreas.” (Render, B., 2004, p. 105).

El pronóstico es un proceso de estimación con cierto grado de incertidumbre, Además de utilizarse para la creación de modelos de solución de problemas en la administración, también se usan para establecer pautas o caminos a seguir, a partir de los cuales se elaboran los planes, controles, y se toman decisiones. Este es el caso de Ecko, quienes al parecer han cometido un error en sus pronósticos, lo que ha ocasionado que sus demandas pronosticadas sean incorrectas y menores a las reales.

En la actualidad y debido también a la crisis, como es el caso de Ecko, todas las empresas buscan maximizar su rentabilidad y productividad para poder sobrevivir en un Mercado altamente competitivo. Evitar errores en los pronósticos de los negocios, planeación de ventas y producción ayuda a conseguir este objetivo importante. La administración optima de los activos y suministros a futuro mediante la obtención de datos que ayuden a realizar esta planeación ayuda a las compañías a evitar perdidas y controlar en la medida de lo posible las futuras crisis. “A pesar de que pocas decisiones tienen esta importancia, claramente se ve que muchas de las mas importantes tomadas por individuos y organizaciones dependen de manera crucial de una estimación del futuro” (Eppen, G., 2000, p. 606).

Las consideraciones que Mario debe tomar para elaborar un modelo que represente correctamente el proceso y arroje los resultados deseados deben seguir los 8 pasos para generar dicho modelo de forma efectiva. Los 8 pasos del pronóstico son: 1. Determinar el uso del pronóstico. Comprendiendo bien cual es el objetivo que se busca, en este caso Ecko trata de pronosticar el número de llamadas que recibirá en los próximos meses para realizar una buena planeación que cubra todos los requerimientos de tiempo y recursos que el proceso necesite. 2. Seleccionar los elementos o cantidades que se quieren pronosticar. Como ya se ha dicho las variables a utilizar son: Semana: Número de la semana del historial. Día Inicial: Día en que inicia la semana. Día Final: Día que termina la semana. Pronóstico: Llamadas pronosticadas para la semana. Dato Real: Llamadas recibidas. Diferencia: Dato Real – Pronóstico. Delta: Porcentaje de diferencia del dato real entre el pronóstico. AHT: Tiempo promedio de llamada.

3. Determinar el horizonte de tiempo del pronóstico. Largo, corto plazo. Para Ecko el objetivo es el pronóstico de las siguientes 10 semanas. 4. Seleccionar el modelo o modelos de pronóstico. Ningún método de pronóstico es mejor o superior que otro, debe utilizarse el mas adecuado y que funcione mejor. El método utilizado por el software de la compañía es el de promedios móviles, que al parecer esta arrojando datos incorrectos, por lo que se sugerirá utilizar el método de Suavización Exponencial o un método de regresión. 5. Reunir los datos necesarios para hacer el pronóstico. 6. Validar el modelo de pronóstico. 7. Realizar el pronóstico. 8. Implementar los resultados.
“Estos pasos presentan una forma sistemática de iniciar el diseño e implementación de un sistema de pronósticos. Cuando a lo largo del tiempo se va a utilizar un sistema tal para generar regularmente los pronósticos, debe reunirse los datos de manera rutinaria, los cálculos o procedimientos reales utilizados para realizar el pronostico pueden hacerse de forma automática.” (Render, B., 2006, p. 150).
Estos 8 pasos del pronóstico proveerán de una implementación correcta de un sistema de pronóstico favorable para la toma de decisiones futuras para la empresa. De igual manera el modelo debe tomar en cuenta las variables que son factores importantes que afectan el comportamiento de los sucesos como por ejemplo los mencionados en el caso, eventos naturales que evitan que los clientes realicen llamadas en cierto periodo, etc., de esta manera puede llevarse un registro que permita retirar los datos anormales que afecten el proceso de obtención de pronósticos. “Todos los procedimientos formales de pronostico implican el entendimiento de las experiencias del pasado para proyectarlas hacia el futuro, Por lo tanto, supone que las condiciones futuras serán las mismas que generaron los datos en el pasado, excepto aquellas variables reconocidas de forma explicita por el modelo de pronostico” (Hanke, J., 2006, p. 5)

De acuerdo con el caso, y de acuerdo al mercado, un pronostico se considera adecuado o certero cuando el delta es menor a 5%, en las mediciones que el anexo presenta el delta es mayor a ese porcentaje en casi todas las ocasiones por lo que se infiere que los pronósticos realizados por el software no son del todo adecuados, por lo tanto el método elegido para realizar estos pronósticos no es el indicado.

Entre las otras consideraciones que Mario debe hacer para la elección de un método de pronósticos adecuado para el proceso están los siguientes: “Al seleccionar un método de pronóstico se deben considerar varios factores: 1) costo, 2) precisión, 3) datos disponibles, 4) lapso de tiempo, 5) naturaleza de los productos y servicios, 6) respuesta de impulso y amortiguación de ruido.” (Gaither, N., 2000, p.86). 1. Costo. La relación entre costo y precisión en los pronósticos, de modo que para obtener más precisión se debe incurrir en un mayor costo. Los procedimientos de elevada precisión necesitan de más información y datos por lo general más difíciles y caros de obtener. Por lo que se recomienda el suavizamiento exponencial debido a la necesidad de poca información para sus pronósticos. 2. Precisión. 3. Datos disponibles. Los datos que estén disponibles y que sean relevantes para los pronósticos es un factor importante para la elección de métodos. Debido a que la información con la que se cuenta no es mucha, los métodos de suavización exponencial y regresión vuelven a sonar como indicados para el caso de Ecko 4. Lapso de Tiempo. El método también es condicionado según la naturaleza del recurso que se va a pronosticar, en este caso las llamadas son de naturaleza a corto plazo y pueden ser pronosticados por promedios móviles como se hacia anteriormente o por suavizamiento exponencial. 5. Naturaleza de los productos y servicios. El método también esta condicionado de acuerdo al tipo de producto que se medirá, si este es de gran volumen o de costo elevado, o si es un servicio como en este caso. 6. Respuesta de impulso y amortiguación de ruido. En los pronósticos a costo plazo se debe equilibrar lo que se busca del modelo de acuerdo a su respuesta, la necesidad o deseo de eliminar la variación aleatoria indeseable, el ruido.

Realizando el cálculo mediante el método de regresión lineal se obtienen los siguientes resultados:
|Periodo (X) |Pronostico (Y) |xy |x^2 |
|1 |5085 |5085 |1 |
|2 |5653 |11306 |4 |
|3 |5588 |16764 |9 |
|4 |5991 |23964 |16 |
|5 |6456 |32280 |25 |
|6 |7514 |45084 |36 |
|7 |7178 |50246 |49 |
|8 |7336 |58688 |64 |
|9 |7149 |64341 |81 |
|10 |7107 |71070 |100 |
|11 |6948 |76428 |121 |
|12 |6744 |80928 |144 |
|13 |7595 |98735 |169 |
|14 |7367 |103138 |196 |
|15 |7226 |108390 |225 |
|16 |7488 |119808 |256 |
|17 |7731 |131427 |289 |
|18 |8877 |159786 |324 |
|19 |9756 |185364 |361 |
|20 |10140 |202800 |400 |
|21 |8724 |183204 |441 |
|22 |9318 |204996 |484 |
|23 |9116 |209668 |529 |
|24 |9473 |227352 |576 |
|25 |9690 |242250 |625 |
|26 |9676 |251576 |676 |
|27 |11116 |300132 |729 |
|28 |12560 |351680 |784 |
|29 |11244 |326076 |841 |
|30 |11184 |335520 |900 |
|31 |10760 |333560 |961 |
|496 |257790 |4611646 |246016 |

[pic] 8283.077554

[pic] 2.045556116 Se obtiene el modelo: Y = 8283.07+ 2.045X Pronosticando las demandas:
|Periodo (x) |Pronostico (Y) |
|32 |8348.51 |
|33 |8350.555 |
|34 |8352.6 |
|35 |8354.645 |
|36 |8356.69 |
|37 |8358.735 |
|38 |8360.78 |
|39 |8362.825 |
|40 |8364.87 |
|41 |8366.915 |

Realizando el pronóstico mediante el método de suavización exponencial:
“La suavización exponencial es simple y tiene pocos requerimientos de datos, por lo que es un enfoque útil y barato para empresas que hacen muchos pronósticos en cada periodo” (Anderson, D., 2004, p. 181).
Se elige el método de suavización exponencial debido a que los datos obtenidos para la realización de los pronósticos son confiables, este método es fácil y rápido para realizar un juicio sobre los datos obtenidos y arrojados por parte del software. Y ya que es un método de proyección ayudara a encontrar un patrón lógico en los datos proyectados al futuro. “… se llaman métodos de suavizamiento. Estos son adecuados para una serie de tiempo estable: esto es, una que no presenta grandes efectos de tendencias, cíclicos o estacionales, porque se adapta bien a cambios en el nivel de la serie. Sin embargo, sin modificación, no funcionan tan bien cuando hay una variación apreciable de tendencia, sea cíclica y/o estacional”. (Anderson, D., 2004, p. 747).

Debido a que el periodo a pronosticar es de 10 semanas, es decir, a corto plazo tomando en cuenta que corto plazo abarca de 0 a 3 meses generalmente, además de otras características ya mencionadas en el proceso de 6 factores para la elección de métodos de pronóstico, el método mas apropiado parece ser el de suavización exponencial. “Los métodos de suavizamiento son fáciles de aplicar y, por lo general, permiten obtener una gran precisión en pronósticos a corto plazo. Uno de los métodos es el suavizamiento exponencial y requiere de un mínimo de datos, por lo que es adecuado cuando se necesitan pronósticos para grandes cantidades de artículos”. (Anderson, D., 2004, p. 747).

1. De acuerdo al inciso anterior, calcula el pronóstico para las siguientes 10 semanas. La formula a utilizar es: [pic] Con un valor de: [pic]=.01, se tiene

[pic] S30= 11156
S32= 0.1(10760) + (1-0.1)( 11156) = 11116.4= S32
S33= 10795.64
S34= 11084.32
S35= 10824.5
S36= 11058.33
S37= 10847.88
S38= 11037.28
S39= 10866.82
S40= 9933.55
S41= 10773.49

Conclusión

El pronóstico es una herramienta importante para la generación de estrategias y la toma de decisiones que llevan a las empresas aumentar su rentabilidad y competitividad dentro del mercado. Si bien los pronósticos son solo estimaciones, proporciona la capacidad de adelantarse a los hechos y tratar de reunir y cubrir los recursos necesarios para satisfacer determinados procesos.

Los 8 pasos para la creación y diseño de un sistema de pronósticos es de vitalidad ayuda para los administradores ya que facilita la implementación del sistema y la selección del modelo, dejando el claro para que se utilizara el pronostico, que se pronosticara, en cuanto tiempo, cuales son los datos necesarios, y una vez realizado el pronostico revisar si este funciona adecuadamente. De igual manera resulta de gran ayuda los elementos que deben ser tomados en cuenta al momento de elegir el método para realizar el pronostico; el costo y precisión, los datos que se tienen disponibles, el lapso de tiempo en que se hará, la naturaleza de los productos o servicios relacionados con el pronostico y la respuesta de impulso y amortiguación de ruido deseada son características que ayudan a la selección del método mediante la relación de las necesidades que se tienen del método y las que cada método proporciona. Al tratar de seleccionar el mejor método para este caso se encontró que tanto el análisis de regresión y el método de suavizamiento exponencial proporcionarían información relevante y concisa. Partiendo de la aseveración de que el método de suavizamiento exponencial puede ser utilizado en pronósticos a corto plazo de manera fácil, rápida y barata se sugiere a Mario utilizar este método.
“Los métodos de suavizamiento son fáciles de aplicar y, por lo general, permiten obtener una gran precisión en pronósticos a corto plazo. Uno de los métodos es el suavizamiento exponencial y requiere de un mínimo de datos, por lo que es adecuado cuando se necesitan pronósticos para grandes cantidades de artículos”. (Anderson, D., 2004, p. 747).

SPECIALTY TOYS
Specialty Toys vende una variedad de juguetes infantiles innovadores y supone que la temporada previa a la Navidad es el mejor momento para introducir un nuevo juguete. Muchas familias emplean esta época para buscar ideas frescas para los regalos de las fiestas decembrinas. Cuando Specialty tiene un juguete nuevo con buen potencial de mercado, elige una fecha de introducción en el mercado en octubre. Para tener los juguetes en las tiendas en octubre, Specialty coloca pedidos de una sola ocasión con sus fabricantes en junio o julio de cada año. La demanda de juguetes infantiles puede ser muy volátil. Si un juguete nuevo se vuelve popular, una sensación de escasez en el mercado a menudo aumenta la demanda a niveles muy altos y pueden realizarse grandes ganancias. Por otra parte, los juguetes nuevos también pueden fracasar, dejando a Specialty con niveles elevados de inventario que deben vender a precios reducidos. La cuestión más importante que enfrenta la compañía es decidir cuántas unidades de un juguete nuevo se deben comprar para cumplir con la demanda de ventas esperada. Si se compran muy pocos, se perderán las ventas; si se compran demasiados, se reducirán las ganancias debido a los precios bajos de las ventas de liquidación. Para la temporada que se aproxima, Specialty planea introducir un producto nuevo llamado Weather Teddy. Esta variación de un osito de peluche parlante es fabricada por una compañía en Taiwán. Cuando un niño oprime la mano de Teddy, el oso comienza a hablar. Con la ayuda de un barómetro incorporado, Teddy dice una de cinco respuestas que predicen las condiciones del clima. Las respuestas varían de “¡Parece que va a ser un bonito día! ¡Diviértete!” hasta “Creo que va a llover hoy. No olvides tu paraguas”. Las pruebas con el producto muestran que aunque no es un pronosticador del clima perfecto, sus predicciones son asombrosamente acertadas. Varios de los gerentes de Specialty afirmaron que Teddy hacía predicciones del clima tan buenas como las de los pronosticadores del clima de la televisión local. Specialty enfrenta la decisión de cuántas unidades de Weather Teddy ordenar para la próxima temporada navideña. Los miembros del equipo administrativo recomendaron pedidos por cantidades de 15.000, 18.000, 24.000 y 28.000. Un desacuerdo considerable respecto al potencial de mercado es evidente por las diferentes cantidades sugeridas para los pedidos. El equipo de gerentes de producto le ha pedido a usted un análisis de las probabilidades de agotar las existencias para las diversas cantidades de pedido, una estimación del potencial de ganancia y una recomendación en relación con la cantidad del

pedido. Specialty espera vender Weather Teddy por $24 y el costo es $16 por unidad. Si queda inventario después de la temporada navideña, Specialty venderá todo el inventario excedente a $5 por unidad. Después de revisar la historia de ventas de productos similares, el pronosticador de ventas principal de Specialty predijo una demanda esperada de 20.000 unidades con una probabilidad de 90% de que la demanda estará entre 10.000 y 30.000 unidades. Reporte gerencial Prepare un reporte gerencial que aborde los siguientes asuntos y recomiende una cantidad para el pedido del producto Weather Teddy. 1. Use la predicción del pronosticador de ventas para describir una distribución de probabilidad normal que pueda usarse para aproximar la distribución de la demanda. Trace la distribución y muestre su media y su desviación estándar. 2. Calcule la probabilidad de que se agoten las existencias para las cantidades del pedido sugeridas por los miembros del equipo administrativo. 3. Calcule la ganancia proyectada para las cantidades del pedido sugeridas por el equipo administrativo bajo tres escenarios. Peor caso: Ventas = 10.000 unidades; caso más probable: ventas = 20.000 unidades; y mejor caso: ventas 30 000 unidades. 4. Uno de los gerentes de Specialty sintió que el potencial de ganancia era tan grande que la cantidad del pedido debería tener una oportunidad de 70% de satisfacer la demanda y sólo una oportunidad de 30% de cualquier agotamiento de las existencias. ¿Qué cantidad se ordenaría bajo esta política y cuál es la ganancia proyectada bajo los tres escenarios de la parte 3? 5. Dé su propia recomendación para una cantidad del pedido y señale las proyecciones de ganancias asociadas. Proporcione un análisis razonado para su recomendación.