La logística no es TODO, pero esta en TODO

El alisado exponencial es un método popular para realizar previsiones de demanda, especialmente cuando se trabaja con datos de series temporales que pueden tener patrones o tendencias. Este método es útil porque da más peso a los datos recientes, lo que permite una respuesta más rápida a los cambios en la demanda. A continuación, te explico cómo realizar un modelo de alisado exponencial paso a paso:

1. Recolección de Datos Históricos

• Obtener datos de ventas: Recopila datos históricos de ventas del producto o servicio que deseas analizar. Asegúrate de que los datos estén organizados cronológicamente (diarios, semanales, mensuales, etc.).

2. Seleccionar el Tipo de Alisado Exponencial

Hay varios tipos de alisado exponencial, pero los más comunes son:

• Alisado Exponencial Simple: Utilizado cuando no hay tendencia ni estacionalidad.
• Alisado Exponencial Doble: Se utiliza para datos con tendencia.
• Alisado Exponencial Triple (Holt-Winters): Se utiliza para datos con tendencia y estacionalidad.

En este ejemplo, nos enfocaremos en el alisado exponencial simple.

3. Fórmula del Alisado Exponencial Simple

La fórmula para calcular el pronóstico utilizando el alisado exponencial simple es la siguiente:

Previsión = α⋅Demanda real anterior periodo+(1−α)⋅Demanda prevista anterior periodo

• α es el factor de suavizamiento, un valor entre 0 y 1 que determina el peso de las observaciones recientes. Un valor de α cercano a 1 dará más peso a la demanda real reciente.

4. Elegir el Valor de α

• Selección de α: Elige un valor para α. Si no tienes un valor específico, un buen punto de partida es 0.2 o 0.3. Puedes ajustar este valor según el rendimiento del modelo.

5. Calcular el Pronóstico

Paso 1: Inicializar el Pronóstico

El primer pronóstico puede ser igual al primer valor de la serie de datos o al promedio de los primeros n datos. Por ejemplo, si el primer dato es 100, entonces Demanda real periodo anterior=100;Demanda prevista periodo anterior = 100.

Paso 2: Calcular Pronósticos para los Períodos Siguientes

Usa la fórmula para calcular los pronósticos para cada período. Por ejemplo, si tienes los siguientes datos de ventas mensuales:

Mes	Ventas
1	100
2	120
3	130
4	140
5	150
6	160

Supón que elegiste α=0.3

• Para el mes 1: F1=100F_1 = 100F1​=100 (valor inicial)
• Para el mes 2: F2=0.3⋅100+(1−0.3)⋅100=100
• Para el mes 3: F3=0.3⋅120+(1−0.3)⋅100=106
• Para el mes 4: F4=0.3⋅130+(1−0.3)⋅106=115.8
• Para el mes 5: F5=0.3⋅140+(1−0.3)⋅115.8=125.06
• Para el mes 6: F6=0.3⋅150+(1−0.3)⋅125.06=134.54

6. Evaluación del Modelo

• Comparar pronósticos con datos reales: Evalúa la precisión del modelo comparando los pronósticos calculados con los datos de ventas reales.
• Error absoluto: Calcula el error absoluto, el error cuadrático medio (ECM) u otras métricas para evaluar el rendimiento del modelo.

7. Ajuste y Optimización

• Ajustar α\alphaα: Si los pronósticos no son precisos, ajusta el valor de α\alphaα y recalcula los pronósticos.
• Validación cruzada: Si tienes suficientes datos, considera usar métodos de validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo.

8. Proyección Futura

• Usa el último pronóstico obtenido para realizar proyecciones futuras. El pronóstico para el siguiente período se calculará usando el último valor observado y el pronóstico anterior.

El alisado exponencial es un método efectivo para prever la demanda en situaciones donde los datos históricos son relevantes. Sin embargo, es importante ser consciente de sus limitaciones y, en caso de que existan tendencias o estacionalidades, considerar otros modelos de alisado exponencial más complejos (como el doble o triple). Además, la precisión del pronóstico puede mejorar mediante la combinación de diferentes modelos y enfoques.