El método de pronóstico de Alisamiento o Suavizamiento Exponencial pertenece a la categoría de Series de Tiempo, es decir, aquellos métodos donde se utiliza información de la demanda histórica para poder pronosticar el futuro. Su nombre se debe a que cada incremento del pasado se reduce en (1 – α) por lo cual se considera válido que la importancia de los datos disminuye en la medida que son más antiguos.
Para poder generar un pronóstico a través del método de Alisamiento Exponencial necesitamos el pronóstico más reciente, la demanda que se presentó para ese período y una constante de suavizamiento α (alfa).
El valor del parámetro alfa es entre 0 y 1. En esta escala para valores de alfa relativamente pequeños se reducen las variaciones de corto plazo asociadas al pronostico lo cual es razonable cuando la demanda real tiene un comportamiento relativamente estable. Sin embargo, si la demanda presenta cambios significativos en el corto plazo nos interesará seguir éstos más de cerca y en ese caso debiéramos seleccionar una constante alfa más grande.
Ejemplo Suavizamiento Exponencial
A continuación presentaremos 3 pronósticos para valores de alfa de α=0,2, α=0,5 y α=0,8. Los resultados se han aproximado (arbitrariamente y por comodidad) al entero más cercano. Notar que en cada caso el primer pronostico es de 200 (igual a la demanda real de Enero). Esta selección es usual dado que para la aplicación del método se necesita un primer pronóstico (o punto de partida) y frecuentemente se selecciona el dato real del período anterior:
En la tabla se puede apreciar que el pronóstico para el mes de Marzo utilizando α=0,2 es de 206. Esto se obtiene como F(Marzo)=200+0,2(230-200)=206. Siguiendo un procedimiento similar se puede calcular el resto de los pronósticos.
¿Cómo decidir que constante de suavizamiento alfa resultó mejor?. Un primer acercamiento es graficar el pronóstico y comparar su comportamiento con la demanda real. El siguiente gráfico representa esta situación. Se puede observar que para α=0,8 se replica de forma más cercana el comportamiento de la demanda aún cuando se aprecia un rezago (situación característica de este método). Por el contrario, para α=0,2 la variación de corto plazo es menor y el pronóstico básicamente marca una leve tendencia creciente. Finalmente para α=0,5 se obtiene un pronóstico intermedio entre los 2 escenarios anteriores.
En otro artículo discutimos como mediante el MAD y la Señal de Rastreo podemos simular y seleccionar una constante alfa en base a un criterio cuantitativo. Adicionalmente en la publicación Cómo utilizar el Módulo Predictor en Crystal Ball para Promedio Móvil Simple y Suavizado Exponencial Simple se muestra la aplicación del método de suavizamiento exponencial utilizando el software Crystal Ball.
se define como 
donde 
es la demanda real u observada en el período t y 
es la demanda pronosticada para el mismo período.
, entonces tenemos una subestimación de la demanda real de una magnitud de 50 unidades.
, por tanto en este caso tenemos una sobrestimación de la demanda real de una magnitud de 100 unidades.
