El Blog de Smart

Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Las 3 razones principales por las que su hoja de cálculo no funcionará para optimizar los puntos de pedido de piezas de repuesto

Las 3 razones principales por las que su hoja de cálculo no funcionará para optimizar los puntos de pedido de piezas de repuesto

A menudo nos encontramos con métodos de planificación de puntos de pedido basados en Excel. En esta publicación, detallamos un enfoque que utilizó un cliente antes de continuar con Smart. Describimos cómo funcionaba su hoja de cálculo, los enfoques estadísticos en los que se basaba, los pasos que los planificadores siguieron en cada ciclo de planificación y sus motivaciones declaradas para usar (y realmente gustarles) esta hoja de cálculo desarrollada internamente.

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Cómo interpretar y manipular los resultados del pronóstico con diferentes métodos de pronóstico

Cómo interpretar y manipular los resultados del pronóstico con diferentes métodos de pronóstico

Este blog explica cómo funciona cada modelo de pronóstico utilizando gráficos de tiempo de datos históricos y de pronóstico. Describe cómo elegir qué modelo usar. Los ejemplos a continuación muestran el mismo historial, en rojo, pronosticado con cada método, en verde oscuro, en comparación con el método ganador elegido por Smart, en verde claro.

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Por qué las curvas de compensación de piezas de repuesto son de misión crítica para la planificación de piezas

Por qué las curvas de compensación de piezas de repuesto son de misión crítica para la planificación de piezas

Al administrar piezas de servicio, no sabe qué fallará y cuándo porque las fallas de las piezas son aleatorias y repentinas. Como resultado, los patrones de demanda suelen ser extremadamente intermitentes y carecen de una tendencia significativa o una estructura estacional. El número de combinaciones de pieza por ubicación suele ser de cientos de miles, por lo que no es factible revisar manualmente la demanda de piezas individuales. No obstante, es mucho más sencillo implementar un sistema de planificación y previsión para respaldar la planificación de repuestos de lo que podría pensar.

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Qué hacer cuando un pronóstico estadístico no tiene sentido

Qué hacer cuando un pronóstico estadístico no tiene sentido

A veces, un pronóstico estadístico simplemente no tiene sentido. Todos los pronosticadores han estado allí. Pueden volver a verificar que los datos se ingresaron correctamente o revisar la configuración del modelo, pero todavía se quedan pensando por qué el pronóstico se ve muy diferente al historial de demanda. Cuando el pronóstico ocasional no tiene sentido, puede erosionar la confianza en todo el proceso de pronóstico estadístico.

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La planificación de piezas de repuesto no es tan difícil como cree

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Al administrar piezas de servicio, no sabe qué fallará y cuándo porque las fallas de las piezas son aleatorias y repentinas. Como resultado, los patrones de demanda suelen ser extremadamente intermitentes y carecen de una tendencia significativa o una estructura estacional. El número de combinaciones de pieza por ubicación suele ser de cientos de miles, por lo que no es factible revisar manualmente la demanda de piezas individuales. No obstante, es mucho más sencillo implementar un sistema de planificación y previsión para respaldar la planificación de repuestos de lo que podría pensar.

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El papel de la confianza en el proceso de previsión de la demanda Parte 1: En quién confiar

El papel de la confianza en el proceso de previsión de la demanda Parte 1: En quién confiar

La confianza es siempre una calle de doble sentido, pero permanezcamos del lado del pronosticador de la demanda. ¿Qué características y acciones de los pronosticadores y planificadores de la demanda generan confianza en su trabajo? La clave para generar confianza entre los usuarios de los pronósticos son las percepciones de la competencia y objetividad del pronosticador y del planificador de la demanda.

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7 transformaciones digitales para servicios públicos que impulsarán el rendimiento de MRO

7 transformaciones digitales para servicios públicos que impulsarán el rendimiento de MRO

Los servicios públicos en los campos de la electricidad, el gas natural, el agua urbana y las telecomunicaciones requieren muchos activos y dependen de una infraestructura física que debe mantenerse, actualizarse y mejorarse adecuadamente con el tiempo. Maximizar el tiempo de actividad de los activos y la confiabilidad de la infraestructura física exige una gestión eficaz del inventario, la previsión de piezas de repuesto y la gestión de proveedores. Una empresa de servicios públicos que ejecuta estos procesos de manera efectiva superará a sus pares, brindará mejores retornos para sus inversores y mayores niveles de servicio para sus clientes, al mismo tiempo que reducirá su impacto ambiental.

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¿Cuánto tiempo se debe tomar para calcular los pronósticos estadísticos?

¿Cuánto tiempo se debe tomar para calcular los pronósticos estadísticos?

¿Cuánto tiempo debe tomar para calcular un pronóstico de demanda usando métodos estadísticos? Esta pregunta la hacen a menudo los clientes actuales y potenciales. La respuesta realmente depende. Los resultados del pronóstico para un solo elemento se pueden calcular en un abrir y cerrar de ojos, en tan solo unas pocas centésimas de segundo, pero a veces pueden requerir hasta cinco segundos. Para comprender las diferencias, es importante entender que hay más cosas involucradas que solo repasar la aritmética del pronóstico en sí. Aquí hay seis factores que influyen en la velocidad de su motor de pronóstico.

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6 cosas que hacer y no hacer en la planificación de piezas de repuesto

6 cosas que hacer y no hacer en la planificación de piezas de repuesto

La gestión de inventarios de piezas de repuesto puede parecer imposible. No sabes qué se romperá y cuándo. Los comentarios de los departamentos mecánicos y los equipos de mantenimiento suelen ser inexactos. Los programas de mantenimiento planificados a menudo se modifican, lo que los convierte en cualquier cosa menos "planificados". Los patrones de uso (es decir, la demanda) suelen ser extremadamente intermitentes, es decir, la demanda salta aleatoriamente entre cero y algo más, a menudo un número sorprendentemente grande.

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¿Sus pronósticos estadísticos sufren el efecto de oscilación?

¿Sus pronósticos estadísticos sufren el efecto de oscilación?

¿Qué es el efecto meneo? Es cuando su pronóstico estadístico predice incorrectamente los altibajos observados en su historial de demanda cuando realmente no hay un patrón. Es importante asegurarse de que sus pronósticos no cambien a menos que haya un patrón real. Aquí hay una transcripción de un cliente reciente donde se discutió este problema:

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