Exponential smoothing for intermittent demand with demand basis updated more frequently than seasonality factors

Alisamiento exponencial para la demanda intermitente con una base de demanda actualizada con más frecuencia que los factores de estacionalidad

Este estudio pretende presentar una técnica alternativa de suavización exponencial para estimar la demanda de artículos con demanda intermitente y estacional. La técnica habitual agregaría periodos de demanda (meses en trimestres, por ejemplo) para calcular un factor de estacionalidad para el conjunto de periodos. La estimación del conjunto se dividiría por el número de periodos que lo componen para calcular la demanda por periodo. Esta técnica recalcula la base y el factor de estacionalidad para cada conjunto, y proporciona estimaciones iguales para todos los periodos dentro del conjunto. La alternativa aquí presentada también recalcula los factores de estacionalidad para cada conjunto de periodos, pero recalcula la base de la demanda para cada periodo, lo que permite un mejor seguimiento del comportamiento de la demanda. A partir de un caso real, se compararon los resultados obtenidos por las dos técnicas mencionadas y por otras que no consideran explícitamente la estacionalidad: media móvil simple, suavización exponencial sin estacionalidad, Crostons y Syntetos-Boylan. Las dos últimas se desarrollaron específicamente para demandas intermitentes sin estacionalidad. Las técnicas que tienen en cuenta la estacionalidad obtuvieron mejores resultados en cuanto a errores de estimación. La técnica sugerida, en el ejemplo, mostró menos sesgo, aunque con una precisión algo menor que el suavizado exponencial con estacionalidad y agregación de periodos.

1. INTRODUCCIÓN

El alisamiento exponencial es una técnica de previsión de la demanda muy utilizada para previsiones a corto plazo, dada su relativa sencillez y unos resultados tan adecuados o incluso mejores que técnicas más sofisticadas, como la regresión múltiple y Box-Jenkins ( Gardner, 1985 ; Dekker et al., 2004 ). En las hipótesis de estacionalidad, con o sin tendencia de crecimiento (o reducción) de la demanda a largo plazo, se aplican factores de estacionalidad a la demanda estimada para un período determinado, corrigiendo así las previsiones en relación con un comportamiento medio. Normalmente, existe un factor de estacionalidad para cada periodo de demanda de referencia. Por ejemplo, si las demandas de un artículo se registran mensualmente, habrá un factor de estacionalidad para cada mes del año. Si la demanda se registra semanalmente, habrá un factor de estacionalidad por cada semana del año. En ambos casos, el ítem podría tener estacionalidad anual, es decir, valores por encima y por debajo del comportamiento medio tendrían un patrón de repetición cada año, como, por ejemplo, la demanda de helados en Brasil ( Codogno, 2016).