Las organizaciones MRO existen en una amplia gama de industrias, incluido el transporte público, los servicios eléctricos, las aguas residuales, la energía hidroeléctrica, la aviación y la minería. Para realizar su trabajo, los profesionales de MRO utilizan sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) y planificación de recursos empresariales (ERP). Estos sistemas están diseñados para realizar muchos trabajos. Dadas sus características, costo y amplios requisitos de implementación, se supone que los sistemas EAM y ERP pueden hacerlo todo.

Por ejemplo, en un evento reciente del Grupo de Trabajo de Maximo Utilities, varios prospectos declararon que "Nuestro EAM hará eso" cuando se les preguntó sobre los requisitos para pronosticar el uso, compensar los planes de suministro y optimizar las políticas de inventario. Se sorprendieron al saber que no era así y quisieron saber más.

En esta publicación, resumimos la necesidad de un software complementario que aborde análisis especializados para la optimización del inventario, la previsión y la planificación de piezas de servicio.   

Sistemas EAM

Los sistemas EAM no pueden asimilar pronósticos de uso futuro; estos sistemas simplemente no están diseñados para llevar a cabo la planificación del suministro y muchos ni siquiera tienen un lugar para guardar pronósticos. Entonces, cuando una empresa de MRO necesita compensar los requisitos conocidos para proyectos de capital o producción planificados, una aplicación complementaria como IP&O inteligente es necesario.

El software de optimización de inventario con funciones que respaldan la planificación de la demanda futura conocida tomará datos basados en proyectos que no se mantienen en el sistema EAM (incluidas las fechas de inicio del proyecto, la duración y cuándo se espera que se necesite cada parte) y calculará un pronóstico período por período. en cualquier horizonte de planificación. Ese pronóstico "planificado" se puede proyectar junto con pronósticos estadísticos de la demanda "no planificada" que surge del desgaste normal. En ese punto, el software de planificación de piezas puede determinar la oferta e identificar las brechas entre la oferta y la demanda. Esto garantiza que estas lagunas no pasen desapercibidas y provoquen una escasez que, de otro modo, retrasaría la finalización de los proyectos. También minimiza el exceso de stock que, de otro modo, se pediría demasiado pronto y consume innecesariamente efectivo y espacio de almacén. Una vez más, las empresas de MRO a veces asumen erróneamente que estas capacidades se abordan en su paquete EAM.

Sistemas ERP

Los sistemas ERP, por otro lado, normalmente incluyen un módulo MRP que está diseñado para procesar un pronóstico y calcular los requisitos de materiales. El procesamiento considerará el inventario disponible actual, las órdenes de venta abiertas, los trabajos programados, las órdenes de compra entrantes, cualquier lista de materiales y artículos en tránsito durante la transferencia entre sitios. Comparará esos valores del estado actual con los campos de la política de reabastecimiento más cualquier pronóstico mensual o semanal para determinar cuándo sugerir el reabastecimiento (una fecha) y cuánto reabastecer (una cantidad).

Entonces, ¿por qué no utilizar únicamente el sistema ERP para compensar el plan de suministro y evitar la escasez y el exceso? En primer lugar, si bien los sistemas ERP tienen un espacio reservado para un pronóstico y algunos sistemas pueden calcular el suministro utilizando sus módulos MRP, no facilitan la conciliación de los requisitos de demanda planificados asociados con los proyectos de capital. La mayoría de las veces, los datos sobre cuándo se llevarán a cabo los proyectos planificados se mantienen fuera del ERP, especialmente la lista de materiales del proyecto que detalla qué piezas se necesitarán para respaldar el proyecto. En segundo lugar, muchos sistemas ERP no ofrecen nada efectivo cuando se trata de capacidades predictivas, sino que se basan en matemáticas simples que simplemente no funcionan para piezas de repuesto debido a la alta prevalencia de la demanda intermitente. Finalmente, los sistemas ERP no tienen interfaces flexibles y fáciles de usar que permitan interactuar con las previsiones y el plan de suministro.

Lógica de puntos de reordenamiento

Tanto ERP como EAM tienen marcadores de posición para métodos de reabastecimiento de puntos de reorden, como niveles mínimos y máximos. Puede utilizar software de optimización de inventario para completar estos campos con las políticas de puntos de reorden ajustadas al riesgo. Luego, dentro de los sistemas ERP o EAM, los pedidos se activan cada vez que la demanda real (no prevista) hace que el stock disponible esté por debajo del mínimo. Este tipo de política no utiliza un pronóstico tradicional que proyecta la demanda semana tras semana o mes tras mes y a menudo se lo conoce como “reabastecimiento impulsado por la demanda” (ya que los pedidos solo ocurren cuando la demanda real hace que el stock esté por debajo de un nivel definido por el usuario). límite).

Pero el hecho de que no utilice un pronóstico período tras período no significa que no sea predictivo. Las políticas de puntos de reorden deben basarse en una predicción de la demanda durante un tiempo de reabastecimiento más un margen para proteger contra la variabilidad de la demanda y la oferta. Las empresas de MRO necesitan conocer el riesgo de desabastecimiento en el que incurren con cualquier política de abastecimiento determinada. Después de todo, la gestión de inventario es gestión de riesgos, especialmente en las empresas de MRO, cuando el costo del desabastecimiento es tan alto. Sin embargo, ERP y EAM no ofrecen ninguna capacidad para ajustar las políticas de almacenamiento en función del riesgo. Obligan a los usuarios a generar manualmente estas políticas de forma externa o a utilizar reglas básicas que no detallan los riesgos asociados con la elección de la política.

Resumen

La funcionalidad de planificación de la cadena de suministro, como la optimización del inventario, no es el objetivo principal de EAM y ERP. Debería aprovechar las plataformas de planificación complementarias, como Smart IP&O, que admiten pronósticos estadísticos, gestión de proyectos planificados y optimización de inventario. Smart IP&O desarrollará pronósticos y políticas de almacenamiento que pueden ingresarse en un sistema EAM o ERP para impulsar los pedidos diarios.

Un pronóstico es una predicción sobre el valor de una variable de una serie de tiempo en algún momento en el futuro. Por ejemplo, es posible que desee estimar las ventas o la demanda de un producto del próximo mes. Una serie de tiempo es una secuencia de números registrados en intervalos de tiempo igualmente espaciados; por ejemplo, las ventas unitarias registradas cada mes.

Los objetivos que persigue cuando realiza previsiones dependen de la naturaleza de su trabajo y de su negocio. Todo pronóstico es incierto; de hecho, existe un rango de valores posibles para cualquier variable que pronostique. Los valores cercanos a la mitad de este rango tienen una mayor probabilidad de ocurrir realmente, mientras que los valores en los extremos del rango tienen menos probabilidades de ocurrir. La siguiente figura ilustra una distribución típica de los valores de pronóstico.

Ilustración de una distribución prevista de los valores previstos

Pronósticos puntuales

El uso más común de los pronósticos es estimar una secuencia de números que representan los valores futuros más probables de la variable de interés. Por ejemplo, supongamos que está desarrollando un plan de ventas y marketing para su empresa. Es posible que deba completar 12 celdas en una hoja de cálculo financiera con estimaciones de los ingresos totales de su empresa durante los próximos 12 meses. Estas estimaciones se denominan pronósticos puntuales porque se desea un único número (punto de datos) para cada período de pronóstico. La función de pronóstico automático de Smart Demand Planner le proporciona estos pronósticos puntuales automáticamente.

Pronósticos de intervalo

Aunque los pronósticos puntuales son convenientes, a menudo se beneficiará más de los pronósticos de intervalo. Los pronósticos de intervalo muestran el rango (intervalo) más probable de valores que podrían surgir en el futuro. Suelen ser más útiles que los pronósticos puntuales porque transmiten la cantidad de incertidumbre o riesgo involucrado en un pronóstico. El porcentaje del intervalo de pronóstico se puede especificar en los distintos cuadros de diálogo de pronóstico en el software de planificación de demanda..  Cada uno de los muchos métodos de pronóstico (automático, promedio móvil, suavizado exponencial, etc.) disponibles en Smart Demand Planner le permite establecer un intervalo de pronóstico.

La configuración predeterminada en Smart Demand Planner proporciona intervalos de pronóstico 90%. Interprete estos intervalos como el rango dentro del cual los valores reales caerán el 90% del tiempo. Si los intervalos son amplios, entonces existe una gran incertidumbre asociada con los pronósticos puntuales. Si los intervalos son estrechos, puedes tener más confianza. Si está realizando una función de planificación y desea valores del mejor y peor caso para las variables de interés en varios momentos en el futuro, puede utilizar los límites superior e inferior de los intervalos de pronóstico para ese propósito, con la estimación de un solo punto proporcionando la valor más probable. En la figura anterior, el intervalo de previsión del 90% se extiende de 3,36 a 6,64.

percentiles superiores

En el control de inventario, su objetivo puede ser hacer buenas estimaciones de un percentil alto de la demanda de un producto. Estas estimaciones le ayudan a hacer frente a la disyuntiva entre, por un lado, minimizar los costos de mantener y ordenar existencias y, por otra parte, minimizar el número de ventas perdidas o pendientes de entrega debido a un desabastecimiento. Por esta razón, es posible que desees conocer el percentil 99 o nivel de servicio de demanda, ya que la probabilidad de superar ese nivel es de sólo 1%.

Al pronosticar variables individuales con características como el pronóstico automático, tenga en cuenta que el límite superior de un intervalo de pronóstico 90% representa el percentil 95 de la distribución prevista de la demanda para esa variable. (Restar el percentil 5 del percentil 95 deja un intervalo que contiene 95%-5% = 90% de los valores posibles). Esto significa que puede estimar los percentiles superiores cambiando el valor del intervalo de pronóstico. En la figura, "Ilustrando una distribución prevista", el percentil 95 es 6,64.

Para optimizar las políticas de almacenamiento al nivel de servicio deseado o para permitir que el sistema recomiende qué política de almacenamiento y nivel de servicio genera el mejor rendimiento, considere utilizar la optimización inteligente de inventario. Está diseñado para admitir escenarios hipotéticos que muestran compensaciones previstas de distintas políticas de inventario, incluidos diferentes objetivos de nivel de servicio.

percentiles inferiores

A veces puede que le preocupe el extremo inferior de la distribución prevista para una variable. Estos casos suelen surgir en aplicaciones financieras, donde un percentil bajo de una estimación de ingresos representa una contingencia que requiere reservas financieras. Puede utilizar Smart Demand Planner en este caso de forma análoga al caso de la previsión de percentiles superiores. En la figura "Ilustración de una distribución prevista", el percentil 5 es 3,36.

En conclusión, la previsión implica predecir valores futuros, con pronósticos puntuales que ofrecen estimaciones únicas y pronósticos de intervalo que proporcionan rangos de valores probables. Smart Demand Planner automatiza los pronósticos puntuales y permite a los usuarios establecer intervalos, lo que ayuda en la evaluación de la incertidumbre. Para el control de inventario, la herramienta facilita la comprensión de los percentiles superior (por ejemplo, percentil 99) e inferior (por ejemplo, percentil 5). Para optimizar las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio, Smart Inventory Optimization admite escenarios hipotéticos, lo que garantiza una toma de decisiones eficaz sobre cuánto almacenar teniendo en cuenta el riesgo de desabastecimiento que está dispuesto a aceptar.

En casi todos los negocios e industrias, quienes toman decisiones necesitan pronósticos confiables de variables críticas, como ventas, ingresos, demanda de productos, niveles de inventario, participación de mercado, gastos y tendencias de la industria.

Hay muchos tipos de personas que hacen estos pronósticos. Algunos son analistas técnicos sofisticados, como economistas de negocios y estadísticos. Muchos otros consideran que los pronósticos son una parte importante de su trabajo general: gerentes generales, planificadores de producción, especialistas en control de inventarios, analistas financieros, planificadores estratégicos, investigadores de mercado y gerentes de productos y ventas. Aún así, otros rara vez se consideran pronosticadores, sino que a menudo tienen que hacer pronósticos sobre una base intuitiva y crítica.

Debido a la forma en que diseñamos Smart Demand Planner, tiene algo que ofrecer a todo tipo de pronosticadores. Este diseño surge de varias observaciones sobre el proceso de pronóstico. Debido a que diseñamos Smart Demand Planner con estas observaciones en mente, creemos que tiene un estilo y contenido especialmente adecuados para convertir su navegador en una herramienta eficaz de previsión y planificación:

La previsión es un arte que requiere una combinación de juicio profesional y análisis estadístico objetivo.

A menudo resulta eficaz comenzar con un pronóstico estadístico objetivo que tenga en cuenta automáticamente las tendencias, la estacionalidad y otros patrones. Luego, aplique ajustes o anulaciones de pronósticos según su criterio comercial. Smart Demand Planner facilita la ejecución de ajustes gráficos y tabulares a los pronósticos estadísticos.

El proceso de pronóstico suele ser iterativo.

Es probable que decida hacer varios ajustes a su pronóstico inicial antes de estar satisfecho. Es posible que desee excluir datos históricos más antiguos que considere que ya no son relevantes. Se podrían aplicar diferentes ponderaciones al modelo de pronóstico que pongan distinto énfasis en los datos más recientes. Podría aplicar atenuación de tendencias para aumentar o disminuir los pronósticos estadísticos de tendencias agresivas. Puede permitir que los modelos de aprendizaje automático ajusten la selección de pronóstico por usted y seleccionen el modelo ganador automáticamente. La velocidad de procesamiento de Smart Demand Planner le brinda suficiente tiempo para realizar varias pasadas y guarda múltiples versiones de los pronósticos como “instantáneas” para que pueda comparar la precisión del pronóstico más adelante.

La previsión requiere soporte gráfico.

Los patrones evidentes en los datos pueden ser vistos por un ojo perspicaz. La credibilidad de sus pronósticos a menudo dependerá en gran medida de las comparaciones gráficas que hacen otras partes interesadas del negocio cuando evalúan los datos históricos y los pronósticos. Smart Demand Planner proporciona visualizaciones gráficas de pronósticos, historial e informes de pronóstico versus datos reales.

Los pronósticos nunca son exactamente correctos.

Debido a que siempre se introduce algún error incluso en el mejor proceso de pronóstico, uno de los complementos más útiles de un pronóstico es una estimación honesta de su margen de error.

Smart Demand Planner presenta resúmenes gráficos y tabulares de la precisión del pronóstico basados en la prueba de fuego de los datos de predicción retenidos en el desarrollo del modelo de pronóstico. 

También son muy útiles los intervalos de previsión o intervalos de confianza. Detallan el rango probable de demanda posible que se espera que ocurra. Por ejemplo, si la demanda real cae fuera del intervalo de confianza de 90% más de 10% del tiempo, entonces hay motivos para investigar más a fondo.  

La previsión requiere una coincidencia del método con los datos.

Una de las principales tareas técnicas en la elaboración de pronósticos es hacer coincidir la elección de la técnica de pronóstico con la naturaleza de los datos. Las características de una serie de datos como la tendencia, la estacionalidad o los cambios abruptos de nivel sugieren ciertas técnicas en lugar de otras.

La función de previsión automática de Smart Demand Planner hace que esta coincidencia sea rápida, precisa y automática.

La previsión suele ser parte de un proceso más amplio de planificación o control.

Por ejemplo, los pronósticos pueden ser un complemento poderoso para el análisis financiero basado en hojas de cálculo, extendiendo filas de cifras hacia el futuro. Además, los pronósticos precisos de ventas y demanda de productos son aportes fundamentales para los procesos de planificación de producción y control de inventario de un fabricante. Un pronóstico estadístico objetivo de las ventas futuras siempre ayudará a identificar cuándo el presupuesto (o el plan de ventas) puede ser demasiado poco realista. El análisis de brechas permite a la empresa tomar medidas correctivas para su demanda y sus planes de marketing para garantizar que no incumplan el plan presupuestado.

Los pronósticos deben integrarse en los sistemas ERP
Smart Demand Planner puede transferir rápida y fácilmente sus resultados a otras aplicaciones, como hojas de cálculo, bases de datos y sistemas de planificación, incluidas aplicaciones ERP. Los usuarios pueden exportar pronósticos en una variedad de formatos de archivo, ya sea mediante descarga o mediante ubicaciones seguras de archivos FTP. Smart Demand Planner incluye integraciones basadas en API para una variedad de sistemas ERP y EAM, incluidos Epicor Kinetic y Epicor Prophet 21, Sage X3 y Sage 300, Oracle NetSuite y cada uno de los sistemas ERP Dynamics 365 de Microsoft. Las integraciones basadas en API permiten a los clientes enviar los resultados de las previsiones directamente al sistema ERP según demanda.

El resultado es una planificación de ventas, elaboración de presupuestos, programación de producción, pedidos y planificación de inventario más eficientes.

Verdadero o falso: El pronóstico no importa para la gestión del inventario de repuestos.

A primera vista, esta afirmación parece evidentemente falsa. Después de todo, las previsiones son cruciales para planificar los niveles de existencias, ¿verdad?

Depende de lo que entiendas por “previsión”. Si te refieres a un pronóstico de un solo número de la vieja escuela (“la demanda del artículo CX218b será de 3 unidades la próxima semana y de 6 unidades la semana siguiente”), entonces no. Si se amplía el significado de pronóstico para incluir una distribución de probabilidad que tenga en cuenta las incertidumbres tanto de la demanda como de la oferta, entonces sí.

La realidad clave es que muchos artículos, especialmente repuestos y repuestos, tienen una demanda impredecible e intermitente. (Los plazos de entrega de los proveedores también pueden ser erráticos, especialmente cuando las piezas provienen de un OEM atrasado). Hemos observado que, si bien los fabricantes y distribuidores generalmente experimentan una demanda intermitente de solo 20% o más de sus artículos, el porcentaje aumenta a 80%+ para las empresas basadas en MRO. Esto significa que los datos históricos a menudo muestran períodos de demanda cero intercalados con períodos aleatorios de demanda distinta de cero. A veces, estas demandas distintas de cero son tan bajas como 1 o 2 unidades, mientras que en otras ocasiones aumentan inesperadamente a cantidades varias veces mayores que su promedio.

Este no es el tipo de datos que normalmente enfrentan sus pares “planificadores de la demanda” en el comercio minorista, productos de consumo y alimentos y bebidas. Esas personas suelen trabajar con cantidades mayores que tienen proporcionalmente menos aleatoriedad. Y pueden navegar por características que mejoran las predicciones, como tendencias y patrones estacionales estables. En cambio, el uso de repuestos es mucho más aleatorio, lo que supone un obstáculo para el proceso de planificación, incluso en la minoría de casos en los que hay variaciones estacionales detectables.

En el ámbito de la demanda intermitente, el mejor pronóstico disponible se desviará significativamente de la demanda real. A diferencia de los productos de consumo con volumen y frecuencia de medianos a altos, el pronóstico de una pieza de servicio puede fallar por cientos de puntos porcentuales. Un pronóstico de una o dos unidades, en promedio, siempre fallará cuando la demanda real sea cero. Incluso con inteligencia empresarial avanzada o algoritmos de aprendizaje automático, el error al pronosticar las demandas distintas de cero seguirá siendo sustancial.

Quizás debido a la dificultad de hacer pronósticos estadísticos en el ámbito del inventario, la planificación del inventario en la práctica a menudo se basa en la intuición y el conocimiento del planificador. Desafortunadamente, este enfoque no abarca decenas de miles de piezas. La intuición simplemente no puede hacer frente a toda la gama de posibilidades de demanda y plazos de entrega, y mucho menos estimar con precisión la probabilidad de cada escenario posible. Incluso si su empresa tiene uno o dos pronosticadores intuitivos excepcionales, las jubilaciones de personal y las reorganizaciones de la línea de productos significan que no se puede confiar en los pronósticos intuitivos en el futuro.

La solución radica en cambiar el enfoque de los pronósticos tradicionales a predecir probabilidades para cada escenario de demanda potencial y plazo de entrega. Este cambio transforma la conversación de un “plan de un solo número” poco realista a un rango de números con probabilidades asociadas. Al predecir las probabilidades de cada demanda y posibilidad de plazo de entrega, puede alinear mejor los niveles de existencias con la tolerancia al riesgo de cada grupo de piezas.

El software que genera escenarios de demanda y plazos de entrega, repitiendo este proceso decenas de miles de veces, puede simular con precisión cómo se comportarán las políticas de almacenamiento actuales frente a estas políticas. Si el rendimiento en la simulación no es suficiente y se prevé que se agote con más frecuencia de la que se siente cómodo o que le quede un exceso de inventario, la realización de escenarios hipotéticos permite realizar ajustes en las políticas. Luego puede predecir cómo se comportarán estas políticas revisadas frente a demandas aleatorias y plazos de entrega. Puede llevar a cabo este proceso de forma iterativa y perfeccionarlo con cada nuevo escenario hipotético o apoyarse en políticas prescritas por el sistema que logren un equilibrio óptimo entre riesgo y costos.

Por lo tanto, si está planificando inventarios de servicios y repuestos, deje de preocuparse por predecir la demanda como lo hacen los planificadores de demanda tradicionales del comercio minorista y de CPG. En cambio, concéntrese en cómo sus políticas de almacenamiento resistirán la aleatoriedad del futuro, ajustándolas en función de su tolerancia al riesgo. Para hacer esto, necesitará el conjunto adecuado de software de soporte a la toma de decisiones, y así es como Smart Software puede ayudar.

Para demasiadas empresas, una pieza fundamental de la investigación de datos –la medición de la incertidumbre de la demanda– se maneja mediante reglas generales simples pero inexactas. Por ejemplo, los planificadores de la demanda a menudo calculan el stock de seguridad mediante un múltiplo definido por el usuario del pronóstico o promedio histórico. O pueden configurar su ERP para pedir más cuando el inventario disponible llegue a 2 veces la demanda promedio durante el tiempo de entrega para artículos importantes y 1,5 veces para los menos importantes. Este es un gran error con costosas consecuencias.

La elección de varios acaba siendo un juego de adivinanzas. Esto se debe a que ningún ser humano puede calcular exactamente cuánto inventario almacenar considerando todas las incertidumbres. Los múltiplos de la demanda promedio del tiempo de entrega son fáciles de usar, pero nunca se puede saber si el múltiplo utilizado es demasiado grande o demasiado pequeño hasta que es demasiado tarde. Y una vez que lo sabes, toda la información ha cambiado, por lo que debes adivinar nuevamente y luego esperar y ver cómo resulta la última suposición. Con cada nuevo día, tiene una nueva demanda, nuevos detalles sobre los plazos de entrega y es posible que los costos hayan cambiado. La suposición de ayer, por muy educada que sea, ya no es relevante hoy. Una planificación adecuada del inventario debe estar libre de conjeturas sobre el inventario y las previsiones. Las decisiones deben tomarse con información incompleta, pero adivinar no es el camino a seguir.

Saber cuánto amortiguar requiere un análisis estadístico basado en hechos que pueda responder con precisión preguntas como:

• ¿Cuánto stock adicional se necesita para mejorar los niveles de servicio en 5%?
• Cuál será el impacto en la entrega a tiempo si el inventario se reduce en 5%
• Qué nivel de servicio objetivo es más rentable.
• ¿Cómo se verá afectado el riesgo de desabastecimiento por los plazos de entrega aleatorios que enfrentamos?

La intuición no puede responder a estas preguntas, no abarca miles de partes y, a menudo, se equivoca. Los datos, las matemáticas de probabilidad y el software moderno son mucho más eficaces. Impulsarse no es el camino hacia la excelencia sostenida.