Caso Merriwell Bag Co
Enviado por Ensa05 • 15 de Febrero de 2018 • 1.500 Palabras (6 Páginas) • 1.632 Visitas
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Debido a que la demanda del producto tiene una naturaleza estacional (picos antes de vacaciones o fiestas) y a que el tiempo por pico específico depende de las políticas de inventario del cliente, el pronóstico de la demanda ha sido históricamente complicado de manejar.
Además, el mercado de bolsas de Merriwell es relativamente estable pues tienen un gran número de clientes repetidos.
- ALTERNATIVA DE SOLUCIÓN.
De lo anteriormente expuesto, Merriwell requiere de un método de pronóstico que considere la estacionalidad, que sea estable y que permita anticipar los patrones de crecimiento de sus clientes, con la finalidad de establecer un Plan de Producción, Logístico, Marketing y de Finanzas que vaya de la mano con la demanda proyectada, y se pueda cumplir con los clientes en el menor tiempo y con el menor costo posible, es decir brindar un buen nivel de servicio.
Por la trayectoria que tiene la empresa (con más de 20 años en el mercado), se podría afirmar que esta ha llegado a su etapa de madurez (culminando su etapa de desarrollo y crecimiento); esto permita disponer de una cantidad adecuada de datos de venta históricos relevantes, por lo que se recomienda utilizar un método de pronóstico cuantitativo (Información indicada en el caso para los años 1983-1987).
De acuerdo a los datos de ventas, se puede observar una demanda estacional claramente marcada y una tendencia ascendente, a excepción del último año donde se presenta una reducción en las ventas, el cual podría deberse a los problemas de operación que presenta la empresa en la actualidad, los cuales no le permiten cumplir con la diversidad de pedidos.
La marcada estacionalidad y la tendencia ascendente, puede apreciarse en los gráficos siguientes:
[pic 7]
[pic 8]
En nuestra opinión, Merriwell debe emplear un tipo de métodos pronósticos cuantitativos denominado pronóstico de series de tiempo, porque sirve para hacer análisis detallados de los últimos patrones de demanda en el tiempo y al proyecto de que estos patrones hacia adelante en el futuro, y la demanda puede ser descompuesta en componentes como nivel medio, tendencia, estacionalidad, ciclo y error. (Schroeder, 2008).
El caso señala que Merriwell Bag Company, requiere un método de pronóstico que considere: estabilidad, el factor estacional y que permita anticipar los patrones de crecimiento de sus clientes", por ende el método de series de tiempo es el más recomendado para esta empresa.
Para efecto del análisis cuantitativo de las ventas y la elección del mejor método de pronóstico (basado en el menor error), emplearemos el MINITAB que es un programa para ejecutar funciones estadísticas básicas y avanzadas.
Dentro de los pronósticos de Series de Tiempo, hemos considerado los siguientes modelos para efectos de comparación:
- Promedios Móviles, centrados para 3 meses, 6 meses y 12 meses.
- Suavizamiento exponencial ajustado para variaciones de tendencia y estacionales: Método de Winters.
- Descomposición clásica.
A continuación se presenta un resumen de los indicadores que nos permitirán determinar que modelo de pronóstico recomendar y cuyas referencias se muestran en el anexo:
Desviación media absoluta
Error porcentual absoluto medio
MAD
MAPE
Promedio móvil centrado, 3 meses
2,379
40%
Promedio móvil centrado, 6 meses
2,754
49%
Promedio móvil centrado, 12 meses
4,358
75%
Método de Winters
1,797
30%
Descomposición clásica
1,204
21%
Del cuadro anterior, podemos indicar que el modelo que recomendaríamos a Merriwell, sería el Modelo de Series de Tiempo por Descomposición Clásica, ya que presenta un menor error, aquí presentamos una comparación de los años 1,983-1,987, respecto al pronóstico para el año 1,988.
1983
1984
1985
1986
1987
Pronóstico 1988
ENERO
2,000
3,000
2,000
5,000
5,000
4,656
FEBRERO
3,000
4,000
5,000
4,000
2,000
5,031
MARZO
3,000
3,000
5,000
4,000
3,000
4,243
ABRIL
3,000
5,000
3,000
2,000
2,000
2,895
MAYO
4,000
5,000
4,000
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