El Blog de Smart

Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

No culpe el exceso de existencias a las "malas" previsiones de ventas/clientes

No culpe el exceso de existencias a las "malas" previsiones de ventas/clientes

Los pronósticos de ventas a menudo son inexactos simplemente porque el equipo de ventas se ve obligado a dar un número a pesar de que realmente no saben cuál será la demanda de sus clientes. Deje que los equipos de ventas vendan. No se moleste en jugar el juego de fingir que acepta estos pronósticos cuando ambas partes (cadena de ventas y suministro) saben que a menudo no es más que un WAG.

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¿Qué hace un pronóstico probabilístico?

¿Qué hace un pronóstico probabilístico?

¿Qué es todo el alboroto en torno al término "pronóstico probabilístico"? ¿Es solo un término de marketing más reciente que algunos proveedores de software y consultores han acuñado para fingir innovación? ¿Hay alguna diferencia tangible real en comparación con las técnicas anteriores de "mejor ajuste"? ¿No son todos los pronósticos probabilísticos de todos modos?

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Una guía práctica para desarrollar un proceso de pronóstico profesional

Una guía práctica para desarrollar un proceso de pronóstico profesional

Muchas empresas que buscan mejorar su proceso de pronóstico no saben por dónde empezar. Puede ser confuso lidiar con el aprendizaje de nuevos métodos estadísticos, asegurarse de que los datos estén correctamente estructurados y actualizados, acordar quién es el "propietario" del pronóstico, definir qué significa propiedad y medir la precisión. Habiendo visto esto durante más de cuarenta años de práctica, escribimos este blog para delinear el enfoque central y alentarlo a mantenerlo simple desde el principio.

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Todo el mundo pronostica para impulsar la planificación del inventario. Es solo una cuestión de cómo.

Todo el mundo pronostica para impulsar la planificación del inventario. Es solo una cuestión de cómo.

A menudo, las empresas insisten en que "no usan pronósticos" para planificar el inventario. A menudo usan métodos de punto de pedido y tienen dificultades para mejorar la entrega a tiempo, la rotación de inventario y otros KPI. Si bien no piensan en lo que están haciendo como un pronóstico explícito, ciertamente usan estimaciones de la demanda futura para desarrollar puntos de reorden como mínimo/máximo.

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Prepare su planificación de repuestos para golpes inesperados

Prepare su planificación de repuestos para golpes inesperados

En el clima empresarial impredecible de hoy en día, tenemos que preocuparnos por las interrupciones en la cadena de suministro, los largos plazos de entrega, el aumento de las tasas de interés y la volatilidad de la demanda. Con todos estos desafíos, nunca ha sido más vital para las organizaciones pronosticar con precisión el uso de piezas, los niveles de existencias y optimizar las políticas de reposición, como los puntos de pedido, las existencias de seguridad y las cantidades de los pedidos. En este blog, exploraremos cómo las empresas pueden aprovechar soluciones innovadoras como optimización de inventario y software de pronóstico de piezas que utilizan algoritmos de aprendizaje automático, pronóstico probabilístico y análisis para mantenerse a la vanguardia y proteger sus cadenas de suministro de impactos inesperados.

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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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Problemas de las empresas eléctricas con repuestos

Problemas de las empresas eléctricas con repuestos

Todas las organizaciones que utilizan equipos necesitan piezas de repuesto. Todos ellos deben hacer frente a cuestiones que son genéricas sin importar cuál sea su negocio. Sin embargo, algunos de los problemas son específicos de la industria. Esta publicación analiza un problema universal que se manifiesta en una planta nuclear y que es especialmente grave para cualquier empresa de servicios eléctricos.

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Qué datos se necesitan para respaldar las implementaciones del software de planificación de la demanda

Qué datos se necesitan para respaldar las implementaciones del software de planificación de la demanda

Recientemente nos reunimos con el equipo de TI de uno de nuestros clientes para analizar los requisitos de datos y la instalación de nuestra integración basada en API que extraería datos de la instalación local de su sistema ERP. Tanto el gerente de TI como el analista expresaron una gran preocupación por proporcionar estos datos y cuestionaron seriamente por qué era necesario proporcionarlos.

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Tipos de problemas de pronóstico que ayudamos a resolver

Tipos de problemas de pronóstico que ayudamos a resolver

Generar pronósticos estadísticos precisos no es una tarea fácil. Los planificadores deben mantener los datos históricos continuamente actualizados, crear y administrar una base de datos de modelos de pronóstico, saber qué métodos de pronóstico usar, realizar un seguimiento de las anulaciones de pronóstico e informar sobre la precisión del pronóstico. Estos son ejemplos de problemas de pronóstico que SmartForecasts puede resolver, junto con los tipos de datos comerciales representativos de cada uno.

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Cómo Pronosticar Repuestos con Bajo Uso

Cómo Pronosticar Repuestos con Bajo Uso

¿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.

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Lo que Silicon Valley Bank puede aprender de la planificación de la cadena de suministro

Lo que Silicon Valley Bank puede aprender de la planificación de la cadena de suministro

Si últimamente tenía la cabeza en alto, es posible que haya notado alguna locura adicional fuera de la cancha de baloncesto: la quiebra de Silicon Valley Bank. Es posible que aquellos de nosotros en el mundo de la cadena de suministro hayamos descartado la quiebra del banco como un problema de otra persona, pero ese lamentable episodio también tiene una gran lección para nosotros: la importancia de las pruebas de estrés realizadas correctamente.

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      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. […]
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      ¿Las empresas de MRO realmente priorizan la reducción del exceso de inventario de repuestos? Desde un punto de vista organizativo, nuestra experiencia sugiere que no necesariamente. Las discusiones en las salas de juntas generalmente giran en torno a la expansión de flotas, la adquisición de nuevos clientes, el cumplimiento de acuerdos de nivel de servicio (SLA), la modernización de la infraestructura y la maximización del tiempo de actividad. En industrias donde los activos respaldados por repuestos cuestan cientos de millones o generan ingresos significativos (por ejemplo, minería o petróleo y gas), el valor del inventario simplemente no sorprende y las organizaciones tienden a pasar por alto cantidades masivas de inventario excesivo. […]
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