Cómo usar la suavización exponencial simple para pronosticar la demanda

Continuando con los métodos de series de tiempo, hoy le toca el turno a la suavización exponencial simple. Los pronósticos de producción desarrollados con series de tiempo, hacen uso de los datos del pasado para predecir el comportamiento de la demanda en el futuro.

Sin embargo, y a diferencia de otros métodos, el suavizado o alisamiento exponencial funciona con muy pocos registros de periodos anteriores, destacando los hechos más recientes sobre los más antiguos.

A diferencia de los métodos de promedio móvil simple y ponderado, este método no necesita de gran volumen de datos históricos de la demanda. Por ende cada vez que se calcula el pronóstico, se remueve la observación anterior y es reemplazada por la demanda más reciente, y aquí es donde radica la ventaja.

Ventajas del método de suavización exponencial simple

Es el método de pronóstico más usado por su simpleza, tanto por pequeñas y grandes empresas, sea en un sencillo archivo de Excel o un software como forecast pro. Sus ventajas son:

Formulación es sencilla, pues solo requiere el pronóstico anterior, la demanda real del periodo de pronóstico y la constante de suavización, como ya lo veremos más adelante.

No requiere de gran volumen de datos históricos.

Al ser un modelo exponencial, es más preciso.

Es flexible al conseguir darle más importancia a la demanda más reciente o a la antigua.

Su desventaja, al igual que los métodos de promedio móvil, es la respuesta a la tendencia. Aun cuando un valor de alfa (α) logra responder frente a cambios en el promedio, cambios sistemáticos de este harán más grande el error de pronóstico. Es tan así, que cuando se está aplicando un alfa mayor a 0.5 con buenos resultados, optar por el alisado exponencial doble suele ser mejor idea.

Es de tu interés: Aprende a conocer cuando tu demanda está mal pronosticada

La constante de suavización en el alisado exponencial

El método de suavización exponencial simple trabaja a través de una constante de suavización alfa (α) que tiene un valor comprendido entre 0 y 1, aunque en la aplicación real su valor suele variar entre 0,05 y 0,50.

La constante funciona como un factor de ponderación (si, parecido al pronóstico móvil ponderado) y su variación se hace de acuerdo a nuestra necesidad de darle más peso a datos recientes (alfa α más elevado) o a datos anteriores (alfa α más bajo). En este sentido, si α=1, nuestro pronóstico de demanda del próximo periodo será exactamente igual al del periodo actual.

En consecuencia, el alfa que elijamos estará relacionado con el índice de respuesta deseado y la naturaleza del producto. ¿Por qué? Veamos. Por ejemplo, teniendo un producto o servicio con demanda estable a través del año, nuestra constante de suavización tenderá a ser pequeña (0,10 por ejemplo), debido a que, no requerimos un elevado índice de respuesta frente a los cambios entre la demanda real y la demanda pronosticada.

Caso contrario es cuando la compañía comienza a tener un crecimiento en su demanda, lo que va a requerir un alfa más elevado (0,30 por ejemplo) para dar mayor importancia a la demanda reciente.

Cómo calcular un pronóstico con suavización exponencial

Como bien mencionamos antes, el cálculo es simple. Requerimos el pronóstico anterior, la demanda real del periodo de pronóstico y la constante de suavización. Si es la primera vez que usamos el método, el pronóstico anterior puede ser un estimado o el resultado de un promedio simple, por ejemplo.

La fórmula de suavizamiento exponencial es la siguiente:

Fórmula de suavizamiento exponencial simple

Donde

Ft= Nuevo pronóstico

Ft-1= Pronóstico del periodo anterior

α = constante de suavización

At-1= demanda real del periodo anterior

Ejemplo de suavización exponencial

Luz Verde es una empresa de seguros que ha decidido expandir su mercado a la ciudad capital de un país. Por ser la ciudad que congrega más habitantes, han decidido comenzar ofreciendo servicio de seguro para coches.

Como ejercicio inicial, la empresa desea pronosticar cuántos seguros de vehículo serán contratados por las personas de la ciudad capital, para lo cual usarán como dato inicial los seguros de vehículos contratados en otra ciudad con menos habitantes pero con mayor posicionamiento en el mercado.

El pronóstico de demanda del período 1 es 2869 seguros de carro adquiridos por personas, pero la demanda para ese periodo fue de 3200. La compañía según su criterio asigna α=0,35.

La demanda del próximo periodo es:

Ft= 2869+0.35(3200-2869)=2984.85

Este mismo ejercicio lo realizó a través del año, obteniendo la siguiente tabla comparativa entre lo realmente obtenido (demanda – segunda columna) y lo pronosticado en ese momento (tercer columna).

Tabla-ejercicio-suavizacion exponencial

Gráficamente, esa tabla sería algo como esto:

Grafico-ejercicio-suavizacion exponencial.png

Plantilla en Excel suavizamiento exponencial

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Como mencionamos antes, a comparación de las técnicas de promedios cuantitativos, en general, el suavizamiento exponencial puede prever mejor la tendencia, pero se sigue quedando corto. Mira como en el gráfico la línea gris se encuentra muy por arriba o por debajo de la azul (la demanda) sin lograr seguirle el paso.

Por ello es necesario calcular la estimación de una tendencia, y aquí es cuando entra a lugar otra constante para dar con el método de suavización exponencial ajustado a la tendencia.

Cómo referenciar este artículo

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Betancourt, D. F. (15 de febrero de 2016). Cómo usar la suavización exponencial simple para pronosticar la demanda. Recuperado el 24 de septiembre de 2022, de Ingenio Empresa: www.ingenioempresa.com/suavizacion-exponencial-simple.

Betancourt, Diego Fernando. Cómo usar la suavización exponencial simple para pronosticar la demanda. (15 de febrero de 2016). www.ingenioempresa.com/suavizacion-exponencial-simple. (último acceso: 24 de septiembre de 2022).

BETANCOURT, Diego. Cómo usar la suavización exponencial simple para pronosticar la demanda. [En línea]. 15 de febrero de 2016. [Citado 24 de septiembre de 2022]. Disponible en: (www.ingenioempresa.com/suavizacion-exponencial-simple).

BETANCOURT QUINTERO, Diego. Cómo usar la suavización exponencial simple para pronosticar la demanda. En: Ingenio Empresa. [En línea]. 15 de febrero de 2016. [Citado el: 24 de septiembre de 2022]. www.ingenioempresa.com/suavizacion-exponencial-simple.

Betancourt, Diego Fernando. Cómo usar la suavización exponencial simple para pronosticar la demanda. 15 de febrero de 2016. 24 de septiembre de 2022. <www.ingenioempresa.com/suavizacion-exponencial-simple>.

85 comentarios en «Cómo usar la suavización exponencial simple para pronosticar la demanda»

  1. hola, el valor de alfa, lo podriamos tomar del coeficiente de variacion ?? ya que como eh leido el valor de alfa es de 0 a 1, y como saben el coeficiente de variacion se mueve en esos parametros.

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    • Es algo muy cercano al metodo de minimos cuadrados. Lo que se hace teoricamente es obtener la diferencia entre los datos reales y los pronosticos, se elevan al cuadrado y se va minimizando eso. Alfa en realidad es el minimo de estos valores. Pero esa formula lo aproxima bastante bien en la mayoria de los casos

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  2. Hola, estoy haciendo un proyecto para la universidad, elegí la venta de MESITAS DE CAMPING. En el mismo debo realizar una PREVISIÓN DE VENTAS, como estoy trabajando en una empresa que acaba de empezar utilice éste método. Es correcto esto que hice? O qué debo hacer? Muchas gracias

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  3. Hola Diego, tengo una consulta, si debo de hallar el pronostico del periodo 4 , pero el dato anterior que tengo es del periodo 1, ¿primero tengo que encontrar los pronósticos de los periodos 2 y 3 o, puedo tomar este dato del periodo 1 como dato anterior para hallar el pronostico que deseo?

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  4. Tengo una pregunta, en lo que refiere a proyección de la oferta, en mi caso de datos de países que ofertan un producto, si históricamente en el 2017 ofertaron una cantidad de 1 tonelada, y el 2018 ofertaron cero (0), y al 2019 ofertaron 6 toneladas. ¿Es recomendable esta proyección?

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  5. Hola Diego, muy buen post.
    Una consulta en una parte dices que cuando se está aplicando un alfa mayor a 0.5 con buenos resultados, optar por el alisado exponencial doble suele ser mejor idea.
    ¿ Osea que a pesar tener buenos resultados con alfas mayores a 0.5, debemos optar por alisado doble ? ¿Porqué?
    ¿ Qué interpretación debemos tener cuando un alfa es mayor a 0.5 nos da bajo margen de error?¿Qué nos está indicando?

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    • Hola Jazmin.

      Si, puedes buscar los libros de administración de operaciones. Dos libros que me gustan mucho son «Administración de operaciones: Administración y cadena de suministros» de Richard Chase y Robert Jacobs; y «Principios de administración de operaciones» de Jay Heizer y Barry Render.

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  6. hola necesito cambiar estas conclusiones SEGÚN LOS PRONOSTICOS QUE SE OBTUVIERON CON LOS DOS ALFAS SE DEFINE COMO MAS ACERTADO EL PRONOSTICO REALIZADO CON EL ALFA DE 0,7 YA QUE CON ESTE SE OBTIENEN LOS VALORES MAS CERCANOS A LOS VALORES REALES. EN LA TABLA SE MUESTRAN LOS VALORES DE PRONOSTICO DE ERROR MAS CERCANOS A LOS VALORES REALES CON COLOR VERDE Y LOS VALORES MAS LEJANOS A LOS VALORES REALES CON COLOR ROJO.

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  7. Mi duda es reiterativa, ¿como calcular los 12 meses del siguiente año?. Entonces voy a plantearla diferente. ¿Con el metodo de suavización exponencial simple solo se puede pronosticar el siguiente mes, o se puede pronosticar más meses futuros?

    Ahora un aporte. En la literatura dice que el factor α puede calcularse automáticamente con la siguiente fórmula:
    α del mes i= 2 / (1 + mes i)
    es decir
    α mes 1: 2/(1+1)=2/2=1
    α mes 2: 2/(1+2)=2/3=0.667
    α mes 3: 2/(1+3)=2/4=0.5
    α mes 4: 2/(1+4)=2/5=0.4
    α mes 5: 2/(1+5)=2/6=0.333
    α mes 6: 2/(1+6)=2/7=0.286
    etc

    Saludos.

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    • Hola Oscar.

      No, el método requiere la demanda real del período actual para predecir la demanda del período siguiente. Una alternativa es que se consideren períodos más grandes, por ejemplo, tomando datos trimestrales. De este modo el pronóstico que se obtendría es el del siguiente trimestre.

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  8. Hola una pregunta, si un planificador quisiera usar un factor alfa para el suavizado exponencial equivalente a 4 períodos de demanda pasados, ¿cuál sería el factor alfa elegido?

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  9. Hola,
    He estado visualizando esta pagina y esta super, la informacion es muy completa y te ayuda bastante.
    pero aun tengo una duda, necesito pronosticar mis ventas para el 2020 que datos necesitaría si es un proyecto que vende cajas de madera.

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    • Hola Monica.

      Para eos necesitas los datos históricos. Con esto debes analizar el comportamiento de la demanda a fin de elegir el mejor método de pronóstico. En algunos comentarios anteriores he dado orientación de cómo hacer esto.

      Una vez tengas el método elegido, solo te queda pronosticar. Dado que el horizonte de tiempo es a 2020, puedes usar una periodicidad de pronóstico superior a la que muestro en el ejemplo, por ejemplo trimestres.

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    • Hola Jorge.

      No conozco que el método se denomine con la palabra ajuste. Suele denominarse suavizamiento o suavización. Ahora bien, el cambio del parámetro α para que se ajuste al comportamiento de la demanda puede darnos un indicio de que en realidad se está hablando de lo mismo.

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