Universidad Católica Boliviana "San Pablo"

UCB “SAN PABLO” MARCO TEÓRICO MÓNICA ARAÚZ CERDÁN 16 Dónde: Xt: Es el valor de la demanda en ese periodo t b: Es una constante que representa el proceso de demanda uniforme t: Es una variable que representa la parte aleatoria del proceso Gracias a esto promedio móvil se puede calcular el parámetro b mediante el cálculo del promedio de los últimos N periodos y un valor de 0 a los t-N+1 periodos El valor del parámetro a para un periodo t cualquiera en función del operador anterior se puede expresar así: El valor de N comúnmente es un valor pequeño, con el fin de darle un mayor peso a los datos observados registrados en la demanda. 2.6.3. Suavización Exponencial Simple Este modelo, al igual que el promedio móvil se utiliza en aquellos casos en que se puede determinar que la demanda posee patrones de comportamiento estables con poca o ninguna tendencia. Para (Montgomery, Johnson y Gardiner 1990), aseguran que suavización exponencial simple, es probablemente el procedimiento más empleado para hacer pronósticos de un futuro inmediato, debido a su simplicidad, eficiencia computacional, respuesta a los cambios y su exactitud razonable. El autor (David M. Negrón, 2009) propone dos modelos para diferentes casos en el cual no se manejan registros de los tiempos de fallas sucesivas, pero en cambio, para cada periodo de tiempo como en el modelo anterior, aquí se desea pronosticar el número de componentes que fallan durante un periodo de tiempo de longitud t 0. En productos también menciona que es indispensable proponer técnicas de pronósticos que no solo tomen en cuenta la serie de tiempo, sino también la estructura del proceso que genera la demanda (variabilidad no sistemática). = +  = + − 1 + − 2 + ⋯+ − + 1 = − 1 + − −