Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio
En este video tutorial, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente sénior de investigación de Smart Software, presenta Pronósticos automáticos para proyecciones de demanda de series temporales, un torneo algorítmico especializado para determinar un modelo de serie temporal apropiado y estimar los parámetros para calcular los mejores métodos de pronóstico. Los pronósticos automáticos de un gran número de series de tiempo se usan con frecuencia en los negocios, algunos tienen una tendencia al alza o a la baja y otros tienen estacionalidad, por lo que son cíclicos, y cada uno de esos patrones específicos requiere un enfoque técnico adecuado y un método de pronóstico estadístico apropiado. Tom explica cómo el torneo calcula los mejores métodos de pronóstico y funciona a través de un ejemplo práctico.
MENSAJES RECIENTES
¿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:
Cómo manejar pronósticos estadísticos de cero
Un pronóstico estadístico de cero puede causar mucha confusión a los pronosticadores, especialmente cuando la demanda histórica no es cero. Claro, es obvio que la demanda tiene una tendencia a la baja, pero ¿debería tener una tendencia a cero?
¡El artículo de Smart Software ganó el primer lugar en la categoría de pronóstico de los premios MVP de la cadena de suministro de 2022!
Smart Software se complace en anunciar que nuestro artículo "Gestión del inventario en medio del cambio de régimen" ganó el primer lugar en la categoría Pronóstico de los premios MVP de 2022 Supply Chain Brief.
Mensajes recientes
Las 3 razones principales por las que su hoja de cálculo no funcionará para optimizar los puntos de pedido de piezas de repuestoA 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. […]
Cómo interpretar y manipular los resultados del pronóstico con diferentes métodos de pronósticoEste 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. […]
Por qué las curvas de compensación de piezas de repuesto son de misión crítica para la planificación de piezasAl 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. […]
Qué hacer cuando un pronóstico estadístico no tiene sentidoA 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. […]
La planificación de piezas de repuesto no es tan difícil como creeAl 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. […]
Optimización de inventario para fabricantes, distribuidores y MRO
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Planificación basada en el nivel de servicio para empresas de repuestosLa planificación de piezas de servicio impulsada por el nivel de servicio es un proceso de cuatro pasos que se extiende más allá de la previsión simplificada y las existencias de seguridad de regla empírica. Proporciona a los planificadores de piezas de servicio un soporte de decisiones basado en datos y ajustado al riesgo. […]