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Pronóstico de producción
El pronóstico intenta predecir el futuro. Existen varios tipos de pronósticos y presupuestos de producción y se dividen en dos categorías generales. Éstos se denominan pronósticos de producción cualitativos y cuantitativos. La elección de la técnica para un pronóstico depende del objetivo del pronóstico. Para pronosticar la demanda de un producto y, por lo tanto, planificar la capacidad de producción, deberemos basar el pronóstico en los datos de origen.
Sinnaps es un software de gestión de proyectos que incluye una herramienta muy interesante a este respecto: el Modo de pruebas, que permite realizar simulaciones con lo que podremos comparar procesos y resultados antes de poner en práctica nuestra estrategia.
Hacer simulaciones en el modo de pruebas
Un pronóstico fiable lo es todo, tanto para nuestra empresa como para nuestros clientes y asociados.
Algunos ejemplos de pronósticos de producción son:
Primer ejemplo: La empresa A presenta a su socio, la empresa B, una previsión de reservas para un importante proyecto de aceite industrial para su revisión. Se cuestiona la previsión y la empresa B solicita una comparación con la previsión de la empresa, que se presentó como parte del plan operativo para la aprobación del presupuesto unas semanas antes. El pronóstico del plan operativo es significativamente diferente.
Mientras que la recuperación final en el momento del abandono es la misma que la previsión de recursos de la mejor estimación, la respuesta es mucho más pronunciada y favorable y la previsión de tasas ni siquiera se encuentra dentro del rango de incertidumbre de la previsión de reservas. Como consecuencia de esto, se solicita a la empresa A que haga un conjunto coherente de pronósticos por parte del socio. La empresa A pierde mucha credibilidad técnica y sus previsiones se someterán a un riguroso escrutinio durante muchos años. La coherencia y la credibilidad son fundamentales en las previsiones y las reservas. Las inconsistencias serán finalmente descubiertas por alguien en un momento inconveniente.
Segundo ejemplo: la empresa C, dedicada a la elaboración de bollería, hace unos pronósticos a largo plazo para la elaboración de croissants, tomando como referencia los valores de los últimos seis meses, por lo que se espera un beneficio del 23%-28% y la empresa compra nueva maquinaria a crédito, a la espera de estos ingresos. En un momento dado, la OMS alerta acerca de uno de los edulcorantes utilizados y, no solo caen las transacciones del producto debido a la alerta sanitaria, sino que el cambio en la fórmula de los edulcorantes implica una pérdida real del 15% sobre el cálculo inicial del beneficio. En consecuencia, la empresa C tiene ahora una deuda financiera y un ingreso muy inferior al estimado, ya que no se tuvieron en cuenta posibles contingencias en los pronósticos.
Tipos de pronósticos y presupuestos de producción
Estrategia cuantitativa
La previsión cuantitativa se basa en las cantidades. Esta es un área empírica que se centra en los números. La previsión cuantitativa tendrá una producción numérica y se basará en datos de fuentes estadísticas.
Estrategia cualitativa
Las técnicas cualitativas analizan la valoración. Son más difíciles de formalizar en una metodología de pronóstico. Las empresas utilizan la investigación cualitativa para probar el valor percibido de sus productos o para garantizar que sus servicios se prestan de manera eficaz.
Diferencias entre la previsión cuantitativa y la previsión cualitativa
Las principales diferencias entre las técnicas cuantitativas y cualitativas se encuentran en la forma en que se recopilan los datos. Por ejemplo, si el administrador de un hospital desea medir el desempeño de un departamento, el enfoque cuantitativo sería verificar los registros de admisión para establecer un modelo de flujo. El método cualitativo sería preguntar a los pacientes que salen del hospital si están satisfechos con su tratamiento. Aunque los métodos cualitativos se ocupan de la opinión, esta opinión se expresa generalmente en términos de números. Por ejemplo, los resultados de la encuesta de satisfacción hospitalaria serían un informe que indicaría el número de personas que estaban satisfechas y el número de personas que estaban insatisfechas.
El pronóstico cuantitativo busca modelos de datos históricos y obtiene una fórmula a partir de ellos. Esto se denomina análisis de tendencias. Por ejemplo, si has vendido 1000 dispositivos al año durante los últimos tres años, lo más probable es que también vendas 1000 dispositivos este año. En el pronóstico cualitativo, la palabra «tendencia» no se refiere a una progresión numérica. En su lugar, se invita a los expertos a dar su opinión sobre el rumbo del mercado. El ensayo de productos con grupos de consumidores es otro método cualitativo: se pide a los consumidores que debatan acerca de lo que piensan de un producto y qué aspectos les llevarían a comprarlo, como el precio o el tipo de envase.
La previsión cuantitativa es más fácil de conseguir y más fácil de justificar. Los resultados tienen sentido porque el pronóstico se basa en datos claros. Los métodos cualitativos son más difíciles de predecir porque sus resultados no cuentan con el apoyo de datos concretos.
Pronósticos para empresas en creación:
Los métodos cualitativos son a veces los únicos disponibles. Por ejemplo, cuando una empresa lanza un nuevo producto, no tiene datos históricos para las entradas de pronóstico. Las organizaciones que trabajan hacia una meta de cambio social, como los activistas de los derechos de los animales, no están interesadas en el flujo estadístico, pero quieren predecir los cambios en la opinión pública y detectar métodos de influencia. La única manera de conseguir datos para un pronóstico cuantitativo es el estudio de los datos históricos de empresas análogas a la nuestra (misma actividad, localización, número de empleados, etc.), aunque el margen de error puede ser demasiado grande incluso cuando la empresa sea muy similar.
Monitoreo y control de los pronósticos
La precisión y el control de los pronósticos en administración de la producción es un aspecto vital de los mismos, por lo que los pronosticadores desean minimizar los errores de predicción. La naturaleza compleja de la mayoría de las variables del mundo real hace casi imposible predecir correctamente los valores futuros de esas variables de manera regular.
La variación aleatoria siempre está presente, siempre habrá algún error residual. Es importante incluir una indicación del grado en que el pronóstico puede desviarse del valor de la variable que realmente ocurre (proporciona al usuario del pronóstico una mejor perspectiva de cuán lejos puede estar el pronóstico). Los pronósticos son la base de los programas de una organización y, a menos que los pronósticos sean precisos, se generarán planes y programas que pueden proporcionar muy pocos o demasiados recursos, muy pocos o demasiados productos, un producto erróneo o en un momento inadecuado, todo lo cual puede dar lugar a costos adicionales, clientes insatisfechos y dolores de cabeza para los gerentes.
Al hacer predicciones periódicas es importante controlar los errores de pronóstico. La precisión se basa en el rendimiento histórico de error de un pronóstico. Las tres medidas comúnmente utilizadas para resumir los errores históricos son:
- Desviación media absoluta (DMA)
- Error cuadrado medio (ECM o MSE)
- Error porcentual absoluto medio (EPAM O MAPE)
La diferencia entre estas medidas es que la DMA pondera todos los errores de forma uniforme, la ECM pondera los errores de acuerdo con sus valores cuadrados y la EPAM pondera los errores de acuerdo con el error relativo. Un uso de estas medidas es comparar la precisión de métodos alternativos de pronóstico. Otro uso es hacer un seguimiento del rendimiento de los errores a lo largo del ciclo para decidir si es necesario prestarle una atención especial. Como gerentes de operaciones, debemos decidirnos por la importancia relativa del rendimiento histórico frente a la capacidad de respuesta y por si utilizamos DMA, ECM o EPAM para medir el rendimiento histórico.
Control de producción
La actividad principal en la etapa de control de producción es la toma de datos, para posteriormente realizar una auditoría interna e implantar los cambios necesarios en el proceso productivo. Es conveniente poner en marcha un libro blanco de control y buenas prácticas a raíz de los resultados observados que incluya los siguientes apartados:
- La enumeración de todos los procedimientos documentables y el método de cuantificación de su control. En elementos cuantitativos, como la cantidad de productos con o sin fallos, la toma de datos es sencilla; sin embargo, tendremos que proponer baremos para elementos más subjetivos como la calidad del producto o la comodidad de un puesto en cadena.
- El número y periodicidad de las inspecciones, así como las etapas de producción en las que se producirán. Por ejemplo, una inspección inicial, varias intermedias y una final cada X días.
- Control de equipos humanos. Desde los factores económicos como las horas de trabajo, horas extras o sustituciones hasta los cualitativos como la evaluación del ambiente laboral.
- Control de maquinaria y componentes: cómo y cuándo efectuar las evaluaciones y mantenimientos de los componentes físicos del proceso de producción.
- Control de materia prima y almacenamiento: incluyendo el control de inventario y el mantenimiento de los espacios.
La gráfica de consumo de recursos mientras vamos planificando y el control de la carga de trabajo global del equipo desde el Roadmap de Sinnaps nos ayudará a reflejar fielmente las previsiones y presupuestos de nuestro proyecto, así como llevar el control de producción. Con Sinnaps podremos realizar mediciones de datos instantáneas para, más adelante, guardar el proyecto e ir confeccionando un histórico de datos para mejorar nuestras estimaciones cuantitativas y cualitativas.
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