Resumen de Metodología para el pronóstico de indicadores de la planificación en la industria azucarera: aplicación

Ramiro Infante Roblejo, Cándido Figueredo Varela, Misley Milán Graell

• español

  El objetivo del artículo es aplicar una metodología para el pronóstico de indicadores esenciales de la planificación en la industria azucarera cubana. En la actualidad, se emplean métodos tradicionales de planificación que limitan su utilización como un instrumento científicamente argumentado para la toma de decisiones eficientes. De aquí que, en la metodología propuesta, se empleen métodos y modelos de pronóstico cuantitativo y estadísticos, como complemento del proceso de planificación a corto plazo, los cuales proporcionan las técnicas para estimar y verificar la validez de la tendencia del tiempo perdido industrial semanal, de los índices de variación estacional y, de los modelos de regresión múltiple del rendimiento industrial. Finalmente, a partir de los índices de variación estacional, se realiza el pronóstico semanal del tiempo perdido industrial, del plan de caña a procesar, y del plan de producción de azúcar. Los pronósticos obtenidos permitieron efectuar un ordenamiento semanal de la producción y realizar una planificación eficiente, en función de lograr un mejor aprovechamiento de las capacidades industriales. El procedimiento validado constituye un instrumento eficaz que contribuye al perfeccionamiento y fundamentación del proceso de planificación corriente en la industria azucarera y garantiza la proyección integrada de indicadores esenciales de producción y eficiencia en el plan económico.

• English

  This article aims to apply a methodology for forecasting relevant planning indicators in the Cuban sugar refinery industry. Nowadays, conventional planning methods are used, which limit the use of planning as a scientifically argued instrument for efficient decision-making. Consequently, in the proposed methodology, quantitative and statistical forecasting methods and models are used as a means of complementing the short-term planning process, providing the techniques to estímate and verify the validity of the weekly industrial lost time trend, the seasonal variation indexes, and the multiple regression models of industrial performance. Finally, based on the seasonal variation indexes, the weekly forecast of industrial lost time, the cane plan to be processed, and the sugar production plan are made. The forecasts obtained made it possible to carry out weekly production scheduling and efficient planning to use of industrial capacities better. The validated procedure constitutes an effective instrument that contributes to the improvement and foundation of the current planning process in the sugar refinery industry, allowing the integrated projection of relevant production and efficiency indicators in the economic plan.