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Dinámica de Sistemas

Boletín de Dinámica de Sistemas

Suavizamiento Exponencial para corrección de la demanda

Basado en un modelo de simulación con Vensim

William Villena
w.villena@gmail.com

El presente informe muestra un modelo de ventas de una compañía del sector alimentos con orientación hacia el retail, donde el problema principal son las desviaciones entre la venta proyectada por el departamento comercial y de marketing versus la venta real; el objetivo es poder describir en forma sencilla las variables que participan en el modelo de proyección de la demanda que se propone.

Suavizamiento Exponencial para corrección de la demanda

El modelo que se plantea considera la historia de tres años, la venta real de una familia de productos que corresponde a los 20 SKU que representan el 80% de las ventas y por otra parte los mayores quiebres de stock. Las variables criticas del modelo son la estacionalidad, tendencia, venta perdida y desviación estándar.

Suavizamiento Exponencial para corrección de la demanda

Se ha detectado que la compra de consumidores puede ser determinante, considerando 18, 19 y 20 unidades por persona, obteniendo distintos parámetros de venta real suavizada considerando ALFA=0.2, 0.5, 0.8 sobre las 19 unidades de venta disminuye el pronóstico suavizado con respecto a la venta real, un modelo más estacional podría incluir los quiebres de arrastre de los pronósticos de ventas de meses anteriores y sus errores cuadráticos medios. En la figura 4 se muestra las compras de consumidores con demandas desde marzo hasta diciembre.

Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.

Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.

Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:

  • Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
  • Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
  • Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
  • Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.

    Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.

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