6 observaciones sobre los procesos exitosos de pronóstico de la demanda
La previsión es tanto un arte como una ciencia, y requiere un equilibrio entre el juicio profesional y el análisis estadístico objetivo. En este blog, exploraremos cómo generar predicciones precisas aprovechando los métodos estadísticos, incorporando el conocimiento comercial y mejorando la credibilidad a través del refinamiento y la representación gráfica. Obtenga información sobre cómo alinear las técnicas con la naturaleza de los datos e integrarlas con otros procesos comerciales, creando un enfoque de planificación integral que reconozca el margen de error y el sesgo de pronóstico. Obtenga los principios y técnicas para un pronóstico de demanda exitoso, potenciando la toma de decisiones informada y la planificación optimizada.
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.
¿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?
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.
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.
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.
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.
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.
Correlación frente a causalidad: ¿es esto relevante para su trabajo?
Fuera del trabajo, es posible que haya escuchado el famoso dicho "Correlación no es causalidad". Puede sonar como una tontería teórica que, aunque involucrada en un Premio Noble reciente en economía, no es relevante para su trabajo como planificador de la demanda. De ser así, es posible que solo tengas razón en parte.
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.
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.
Tres formas de estimar la precisión del pronóstico
La precisión del pronóstico es una métrica clave para juzgar la calidad de su proceso de planificación de la demanda. Una vez que tenga pronósticos, hay varias formas de resumir su precisión, generalmente designadas por acrónimos oscuros de tres o cuatro letras como MAPE, RMSE y MAE.
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.
Elefantes y canguros ERP frente a la mejor planificación de demanda de su clase
Las mayores empresas de ERP 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 han convertido en productos básicos, las brechas en su funcionalidad se han vuelto imposibles de ignorar.
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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7 tendencias clave en planificación de la demanda que están dando forma al futuroLa planificación de la demanda va más allá de la simple previsión de las necesidades de productos; se trata de garantizar que su empresa satisfaga las demandas de los clientes con precisión, eficiencia y rentabilidad. La última tecnología de planificación de la demanda aborda desafíos clave como la precisión de las previsiones, la gestión de inventarios y la capacidad de respuesta al mercado. En este blog, presentaremos tendencias críticas de planificación de la demanda, que incluyen información basada en datos, previsión probabilística, planificación por consenso, análisis predictivo, modelado de escenarios, visibilidad en tiempo real y previsión multinivel. Estas tendencias le ayudarán a mantenerse a la vanguardia, optimizar su cadena de suministro, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente, posicionando a su empresa para el éxito a largo plazo. […]
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