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Pronóstico de la demanda

Promedio móvil ponderado

Pronóstico de la demanda

Este método de pronóstico es una variación del promedio móvil. Mientras, en el promedio móvil simple se le asigna igual importancia a cada uno de los datos que componen dicho promedio, en el promedio móvil ponderado podemos asignar cualquier importancia (peso) a cualquier dato del promedio (siempre que la sumatoria de las ponderaciones sean equivalentes al 100%). Es una práctica regular aplicar el factor de ponderación (porcentaje) mayor al dato más reciente.

¿Cuándo utilizar un pronóstico de promedio móvil ponderado?

El pronóstico de promedio móvil ponderado es óptimo para patrones de demanda aleatorios o nivelados donde se pretende eliminar el impacto de los elementos irregulares históricos mediante un enfoque en períodos de demanda reciente, dicho enfoque es superior al del promedio móvil simple.


Modelo de Promedio Móvil Ponderado

Fórmula


Ejemplo de aplicación de un pronóstico de Promedio Móvil Ponderación

Un almacén ha determinado que el mejor pronóstico se encuentra determinado con 4 datos y utilizando los siguientes factores de ponderación (40%, 30%, 20% y 10%). Determinar el pronóstico para el período 5.

Período      Ventas (unidades)      Ponderación
Mes 1      100000      10%
 Mes 2       90000      20%
 Mes 3       105000      30%
Mes 4      95000      40%

Solución

En este caso el primer paso consiste en multiplicar a cada período por su correspondiente factor de ponderación, luego efectuar la sumatoria de los productos.

Podemos así determinar que el pronóstico de ventas para el período 5 es equivalente a 97500 unidades.

Calcula tu pronóstico móvil ponderado

En el siguiente formato tan sólo deberás registrar las cantidades reales en las celdas grises y sus respectivas ponderaciones, dependiendo si se ponderarán los últimos 2, 3 o 4 períodos, para así obtener tu pronóstico según la cantidad de períodos móviles ponderados (hasta los últimos 4 períodos) para el período siguiente (a partir del período número 2) de forma automática.

Etiquetas

Bryan Salazar López

De profesión, Ingeniero Industrial, Magíster (c) en Logística, especializado en productividad, con interés y experiencia en el modelamiento de procesos bajo indicadores de sostenibilidad. Fundador de Ingenieriaindustrialonline.com, sitio donde se recogen las aportaciones de investigaciones, artículos y referencias.

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