Estos son ejemplos de problemas de pronóstico que SmartForecasts puede resolver, junto con los tipos de datos comerciales representativos de cada uno.

Pronosticar un artículo en función de su patrón

Dadas las siguientes seis cifras de ventas trimestrales, ¿qué ventas puede esperar para el tercer y cuarto trimestre de 2023?

Ventas por Trimestre

SmartForecasts le brinda muchas formas de abordar este problema. Puede hacer sus propios pronósticos estadísticos utilizando cualquiera de los seis Suavizado exponencial y media móvil métodos. O, como la mayoría de los pronosticadores no técnicos, puede usar el comando Automático que ahorra tiempo, que ha sido programado para seleccionar y usar automáticamente el método más preciso para sus datos. Finalmente, para incorporar su juicio comercial en el proceso de pronóstico, puede ajustar gráficamente cualquier resultado de pronóstico estadístico usando SmartForecasts. ajuste de "globo ocular" capacidades.

Pronosticar un artículo en función de su relación con otras variables.

Dada la siguiente relación histórica entre las ventas de unidades y la cantidad de representantes de ventas, ¿qué niveles de ventas puede esperar cuando se produzca el aumento planificado del personal de ventas durante los dos últimos trimestres de 2023?

Ventas y Representantes de Ventas por Trimestre

Puede responder una pregunta como esta usando el poderoso SmartForecasts Regresión comando, diseñado específicamente para facilitar las aplicaciones de pronóstico que requieren soluciones de análisis de regresión. Los modelos de regresión con un número esencialmente ilimitado de variables predictoras/independientes son posibles, aunque la mayoría de los modelos de regresión útiles usan solo un puñado de predictores.

Pronosticar simultáneamente una cantidad de artículos de productos y su total

Dadas las siguientes ventas totales de todas las camisas de vestir y la distribución de las ventas por color, ¿cuáles serán las ventas individuales y totales durante los próximos seis meses?

Ventas mensuales de camisas de vestir por color

Las funciones exclusivas de pronóstico de grupo de SmartForecasts pronostican automática y simultáneamente series de tiempo estrechamente relacionadas, como estos artículos en el mismo grupo de productos. Esto ahorra un tiempo considerable y proporciona resultados de pronóstico no solo para los artículos individuales sino también para su total. Los ajustes de "ojo" tanto a nivel de elemento como de grupo son fáciles de realizar. Puede crear rápidamente pronósticos para grupos de productos con cientos o incluso miles de artículos.

Pronóstico de miles de artículos automáticamente

Dado el siguiente registro de demanda de productos a nivel de SKU, ¿cuál puede esperar que sea la demanda durante los próximos seis meses para cada uno de los 5000 SKU?

Demanda Mensual de Producto por SKU (Unidad de Mantenimiento de Stock)

En solo unos minutos, la poderosa selección automática de SmartForecasts puede realizar un trabajo de pronóstico de este tamaño, leer los datos de demanda del producto, crear automáticamente pronósticos estadísticos para cada SKU y guardar el resultado. Los resultados están listos para exportarlos a su sistema ERP aprovechando cualquiera de nuestros conectores basados en API o mediante la exportación de archivos. Una vez configurados, los pronósticos se producirán automáticamente en cada ciclo de planificación sin la intervención del usuario.

Pronosticar la demanda que en la mayoría de los casos es cero

Un tipo de datos distinto y especialmente desafiante para pronosticar es intermitente demanda, que suele ser cero, pero salta a valores aleatorios distintos de cero en momentos aleatorios. Este patrón es típico de la demanda de lento Moviente artículos, tales como repuestos o grande boleto bienes de equipo.

Por ejemplo, considere la siguiente muestra de demanda de repuestos para aeronaves. Tenga en cuenta la preponderancia de valores cero mezclados con valores distintos de cero, a menudo en ráfagas.

SmartForecasts tiene un método único diseñado especialmente para este tipo de datos: la función de pronóstico de Demanda Intermitente. Dado que la demanda intermitente surge con mayor frecuencia en el contexto del control de inventario, esta función se enfoca en pronosticar el rango de valores probables para la demanda total durante un tiempo de anticipación, por ejemplo, la demanda acumulada durante el período del 23 de junio al 23 de agosto en el ejemplo anterior. .

Pronóstico de requisitos de inventario

La previsión de necesidades de inventario es una variante especializada de la previsión que se centra en el extremo superior del rango de valores futuros posibles.

Para simplificar, considere el problema de pronosticar los requisitos de inventario para solo un período por delante, digamos un día por delante. Por lo general, el trabajo de pronóstico consiste en estimar el nivel promedio o más probable de demanda del producto. Sin embargo, si el inventario disponible es igual a la demanda promedio, existe una probabilidad de 50% de que la demanda supere el inventario, lo que resultará en pérdida de ventas y/o pérdida de buena voluntad. Establecer el nivel de inventario en, digamos, diez veces la demanda promedio probablemente eliminará el problema de los desabastecimientos, pero seguramente resultará en costos de inventario inflados.

El truco de la optimización del inventario es encontrar un equilibrio satisfactorio entre tener suficiente inventario para satisfacer la mayor parte de la demanda sin comprometer demasiados recursos en el proceso. Por lo general, la solución es una combinación de criterio empresarial y estadísticas. La parte crítica es definir un nivel de servicio de inventario aceptable, como satisfacer 95% de demanda inmediatamente desde el stock. La parte estadística es estimar el percentil 95 de la demanda.

Cuando no se trata de demanda intermitente, SmartForecasts estima el nivel de inventario requerido asumiendo una curva de demanda en forma de campana (Normal), estimando tanto el centro como el ancho de la curva de campana y luego usando una fórmula estadística estándar para estimar el percentil deseado. La diferencia entre el nivel de inventario deseado y el nivel promedio de demanda se denomina stock de seguridad porque protege contra la posibilidad de desabastecimiento.

Cuando se trata de demanda intermitente, la curva en forma de campana es una mala aproximación a la distribución estadística de la demanda. En este caso especial, SmartForecasts utiliza tecnología patentada de pronóstico de demanda intermitente para estimar el nivel de servicio de inventario requerido.

¿Qué hace cuando pronostica un artículo con demanda intermitente, como una pieza de repuesto, con una demanda promedio de menos de una unidad por mes? La mayor parte del tiempo la demanda es cero, pero la parte es significativa en un sentido comercial; no se puede ignorar y se debe pronosticar para asegurarse de tener el stock adecuado.

Tus elecciones tienden a centrarse en algunas opciones:

Opción 1: Redondea a 1 cada mes, por lo que tu pronóstico anual es 12.

Opción 2: Redondee a 0 cada mes, de modo que su pronóstico anual sea 0.

Opción 3: método de pronóstico "igual que el mismo mes del año pasado" para que el pronóstico coincida con el real del año pasado.

Hay desventajas obvias para cada opción y no mucha ventaja para ninguna de ellas. La opción 1 a menudo resulta en un sobre pronóstico significativo. La opción 2 a menudo da como resultado una previsión significativamente inferior a la esperada. La opción 3 da como resultado un pronóstico que casi garantiza que perderá significativamente el real, ya que no es probable que la demanda aumente exactamente en el mismo período. Si DEBE pronosticar el artículo, normalmente recomendaríamos la opción 3, ya que es la respuesta más probable que el resto de la empresa entendería. 

Pero una mejor manera es no pronosticarlo en absoluto en el sentido habitual y, en su lugar, utilizar un "punto de reorden predictivo" relacionado con el nivel de servicio deseado. Para calcular un punto de reorden predictivo, puede usar el algoritmo de arranque de Markov patentado de Smart Software para simular todas las demandas posibles que podrían ocurrir durante el tiempo de entrega, luego identifique el punto de reorden que producirá su nivel de servicio objetivo.

Luego, puede configurar su sistema ERP para pedir más cuando el inventario disponible supere el punto de reorden en lugar de cuando se pronostique que llegará a cero (o cualquier reserva de existencias de seguridad que se ingrese). 

Esto hace que los pedidos tengan más sentido común sin las suposiciones innecesarias que se requieren para pronosticar una pieza de bajo volumen demandada intermitentemente.

“A pesar de lo que has visto en tus caricaturas de los sábados por la mañana, los elefantes no pueden saltar, y hay una razón simple: no tienen que hacerlo. La mayoría de los animales nerviosos (canguros, monos y ranas) lo hacen principalmente para alejarse de los depredadores”. — Patrick Monahan, Science.org, 27 de enero de 2016.

Ahora sabe por qué las empresas de ERP más grandes no pueden desarrollar las mejores soluciones de alta calidad. Nunca tuvieron que hacerlo, por lo que nunca evolucionaron para innovar fuera de su enfoque principal. 

Sin embargo, a medida que los sistemas ERP se convirtieron en productos básicos, las brechas en su funcionalidad se volvieron imposibles de ignorar. Los jugadores más grandes buscaron proteger su parte de la cartera de los clientes prometiendo desarrollar aplicaciones complementarias innovadoras para llenar todos los espacios en blanco. Pero sin ese “músculo de la innovación”, muchos proyectos fracasaron y se acumularon montañas de deuda técnica.

Las mejores empresas de su clase evolucionaron para innovar y tener una profunda experiencia funcional en verticales específicos. El resultado es que los mejores complementos de ERP son más fáciles de usar, tienen más funciones y ofrecen más valor que los módulos de ERP nativos que reemplazan. 

Si su proveedor de ERP ya se ha asociado con un innovador proveedor de complementos*, ¡ya está listo! Pero si solo puede obtener lo básico de su ERP, opte por un complemento de primera clase que tenga una integración personalizada con el ERP. 

Un excelente lugar para comenzar su búsqueda es buscar complementos de planificación de la demanda de ERP que agreguen inteligencia a la fuerza del ERP, es decir, aquellos que respaldan la optimización del inventario y la previsión de la demanda. Aproveche las herramientas complementarias como las aplicaciones de pronóstico estadístico, planificación de la demanda y optimización de inventario de Smart para desarrollar pronósticos y políticas de almacenamiento que se retroalimentan al sistema ERP para impulsar los pedidos diarios. 

*Las tiendas de aplicaciones son una licencia para que lo mejor de su clase venda en la base de empresas de ERP, siendo sociedades cotizadas.

Hay una cosa que recuerdo casi todos los días en Smart Software que me desconcierta: la mayoría de las empresas no entienden cómo se crean los pronósticos y cómo se determinan las políticas de almacenamiento. Es una caja negra organizativa. Aquí hay un ejemplo de una llamada de ventas reciente:

¿Cómo pronosticas?
Usamos la historia.

¿Cómo usas la historia?
¿Qué quieres decir?

Bueno, puede tomar un promedio del último año, los últimos dos años, promediar los períodos más recientes o usar algún otro tipo de fórmula para generar el pronóstico.
Estoy bastante seguro de que usamos un promedio de los últimos 12 meses.

¿Por qué 12 meses en lugar de una cantidad diferente de historia?
12 meses es una buena cantidad de tiempo porque no se distorsiona con datos más antiguos, pero es lo suficientemente reciente.

¿Cómo sabes que es más preciso que usar 18 meses o alguna otra longitud de la historia?
no lo sabemos Ajustamos las previsiones en función de los comentarios de las ventas.  

¿Sabes si los ajustes hacen que las cosas sean más precisas o menos que si solo usaras el promedio?
No lo sabemos, pero confiamos en que las previsiones están infladas.

¿Qué hacen entonces los compradores de inventario si creen que los números están inflados?
Tienen mucho conocimiento comercial y ajustan sus compras en consecuencia.

Entonces, ¿es justo decir que ignorarían los pronósticos al menos parte del tiempo?
Sí, algunas veces.

¿Cómo deciden los compradores cuándo pedir más? ¿Tiene un punto de pedido o stock de seguridad especificado en su sistema ERP que ayuda a guiar estas decisiones?
Sí, utilizamos un campo de stock de seguridad.

¿Cómo se calcula el stock de seguridad?
Los compradores determinan esto en función de la importancia del artículo, los plazos de entrega y otras consideraciones, como cuántos clientes compran el artículo, la velocidad del artículo, su costo. Llevarán diferentes cantidades de existencias de seguridad dependiendo de esto.

La discusión continuó. La conclusión principal aquí es que cuando rascas justo debajo de la superficie, se revelan muchas más preguntas que respuestas. Esto a menudo significa que el proceso de planificación de inventario y previsión de la demanda es muy subjetivo, varía de planificador a planificador, el resto de la organización no lo entiende bien y es probable que sea reactivo. Como ha descrito Tom Willemain, es “un caos enmascarado por la improvisación”. El proceso “tal como está” debe estar completamente identificado y documentado. Solo entonces se pueden exponer las brechas y se pueden realizar mejoras.   Aquí hay una lista de 10 preguntas que puede hacer que revelará el verdadero proceso de previsión, planificación de la demanda y planificación del inventario de su organización.

En un reciente LinkedIn blog, detallé cuatro preguntas que, una vez respondidas, revelarán cómo se realizan los pronósticos. siendo utilizado en tu negocio En este artículo, hemos enumerado preguntas que puede hacer que revelarán cómo se realizan los pronósticos. creado.

1. Cuando preguntamos a los usuarios cómo crean pronósticos, su respuesta suele ser "usamos el historial". Obviamente, esto no es suficiente información, ya que existen diferentes tipos de historial de demanda que requieren diferentes métodos de pronóstico. Si está utilizando datos históricos, asegúrese de averiguar si está utilizando un modelo promedio, un modelo de tendencias, un modelo estacional o algo más para pronosticar.

2. Una vez que sepa el modelo utilizado, pregunte acerca de los valores de los parámetros de esos modelos. El resultado del pronóstico de un "promedio" diferirá, a veces significativamente, según la cantidad de períodos que esté promediando. Entonces, averigüe si está usando un promedio de los últimos 3 meses, 6 meses, 12 meses, etc.

3. Si está utilizando modelos de tendencia, pregunte cómo se establecen los pesos del modelo. Por ejemplo, en un modelo de tendencias, como el suavizado exponencial doble, los pronósticos diferirán significativamente según cómo los cálculos ponderen los datos recientes en comparación con los datos más antiguos (las ponderaciones más altas ponen más énfasis en los datos recientes).

4. Si está utilizando modelos estacionales, los resultados del pronóstico se verán afectados por el "nivel" y las "ponderaciones de tendencia" utilizadas. También debe determinar si los períodos estacionales se pronostican con estacionalidad multiplicativa o aditiva. (La estacionalidad aditiva dice, por ejemplo, "Suma 100 unidades para julio", mientras que la estacionalidad multiplicativa dice "Multiplica por 1,25 para julio"). Finalmente, es posible que no estés usando este tipo de métodos en absoluto. Algunos profesionales utilizarán un método de pronóstico que simplemente promedia períodos anteriores (es decir, el próximo mes de junio se pronosticará con base en el promedio de los tres junios anteriores).

5. ¿Cómo haces para elegir un modelo sobre otro? ¿Depende la elección de la técnica del tipo de datos de demanda o de la disponibilidad de nuevos datos de demanda? ¿Este proceso está automatizado? O si un planificador elige subjetivamente un modelo de tendencia, ¿se seguirá pronosticando ese elemento con ese modelo hasta que el planificador lo cambie de nuevo?

6. ¿Son sus pronósticos “totalmente automáticos”, de modo que la tendencia y/o la estacionalidad se detecten automáticamente? ¿O sus pronósticos dependen de las clasificaciones de artículos que deben mantener los usuarios? Este último requiere más tiempo y atención por parte de los planificadores para definir qué comportamiento constituye tendencia, estacionalidad, etc.

7. ¿Cuáles son las reglas de clasificación de artículos que se utilizan? Por ejemplo, un artículo puede considerarse un artículo de tendencia si la demanda aumenta más de 5% período tras período. Un artículo puede considerarse estacional si el 70% o más de la demanda anual ocurre en cuatro períodos o menos. Tales reglas están definidas por el usuario y, a menudo, requieren suposiciones demasiado amplias. A veces, se configuran cuando un sistema se implementó originalmente, pero nunca se revisó, incluso cuando cambian las condiciones. Es importante asegurarse de que se comprendan las reglas de clasificación y, si es necesario, se actualicen.

8. ¿El pronóstico se regenera automáticamente cuando hay nuevos datos disponibles o tiene que regenerar manualmente los pronósticos?

9. ¿Revisa si hay algún cambio en el pronóstico de un período al siguiente antes de decidir si usa el nuevo pronóstico? ¿O prefieres el nuevo pronóstico por defecto?

10. ¿Cómo se tratan las anulaciones de pronóstico que se realizaron en ciclos de planificación anteriores cuando se crea un nuevo pronóstico? ¿Se reutilizan o se reemplazan?

11. ¿Cómo incorpora las previsiones realizadas por su equipo de ventas o por sus clientes? ¿Estos pronósticos reemplazan el pronóstico de línea base o utiliza estas entradas para hacer anulaciones del planificador al pronóstico de línea base?

12. ¿Bajo qué circunstancias ignoraría el pronóstico de referencia y usaría exactamente lo que le dicen las ventas o los clientes?

13. Si confía en los pronósticos de los clientes, ¿qué hace con los clientes que no brindan pronósticos?

14. ¿Cómo documenta la efectividad de su enfoque de pronóstico? La mayoría de las empresas solo miden la precisión del pronóstico final que se envía al sistema ERP, si es que miden algo. Pero no evalúan predicciones alternativas que podrían haberse utilizado. Es importante comparar lo que está haciendo con los puntos de referencia. Por ejemplo, ¿los métodos que está utilizando superan un pronóstico ingenuo (es decir, "mañana es igual a hoy", que no requiere pensar), o lo que vio el año pasado, o el promedio de los últimos 12 meses? La evaluación comparativa de su pronóstico de referencia asegura que está exprimiendo la mayor precisión posible de los datos.

15. ¿Mide si las anulaciones de ventas, clientes y planificadores mejoran o empeoran el pronóstico? Esto es tan importante como medir si sus enfoques estadísticos están superando al método ingenuo. Si no sabe si las anulaciones están ayudando o perjudicando, la empresa no puede mejorar en la previsión; necesita saber qué pasos están agregando valor para que pueda hacer más y mejorar aún más. Si no está documentando la precisión del pronóstico y realizando un análisis de "valor agregado del pronóstico", entonces no podrá evaluar adecuadamente si los pronósticos que se producen son los mejores que podría hacer. Perderá oportunidades para mejorar el proceso, aumentar la precisión y educar a la empresa sobre qué tipo de error de pronóstico se espera.