Trabajamos con muchos clientes en muchas industrias para conectar nuestro software avanzado de análisis, pronóstico y planificación de inventario a sus sistemas ERP. A pesar de la variedad de situaciones que encontramos, algunos problemas relacionados con los datos tienden a surgir una y otra vez. Este blog enumera diez consejos que pueden ayudarlo a evitar estos problemas comunes.

Una vez que un cliente está listo para implementar el software para la planificación de la demanda y/o la optimización del inventario, debe conectar el software de análisis a su flujo de datos corporativos. En nuestro caso, introducimos los datos de transacciones directamente en el software analítico. Esto proporciona información sobre la demanda de artículos y los plazos de entrega de los proveedores, entre otras cosas. Extraemos el resto de los datos del propio sistema ERP, que proporciona metadatos como la ubicación de cada artículo, el costo unitario y el grupo de productos.

Estos consejos son importantes porque no es raro que los proyectos de implementación comiencen con gran entusiasmo pero luego se atasquen rápidamente debido a problemas con los datos que alimentan el análisis. Estos retrasos pueden reducir el entusiasmo del equipo, avergonzar a los líderes del proyecto y retrasar (y, por lo tanto, reducir) el retorno de la inversión que, en última instancia, justificó la implementación del proyecto en primer lugar.

La importancia de conectar el software de análisis al flujo de datos corporativos

Aquí está la lista de consejos, agrupados por temas generales de manejo seguro de archivos, aseguramiento de la integridad de los datos y manejo de excepciones.

Manejo de archivos de forma segura

1. Tenga un entorno de prueba para usar como un "sandbox". Copie sus datos actuales en un entorno de prueba donde pueda experimentar con seguridad con el software sin arriesgar las operaciones actuales. Además de ayudar a los usuarios a conocer los entresijos del nuevo software, tener los datos más recientes en el software permite a los usuarios finales descubrir cualquier problema con los datos.

2. Proteja sus reglas de extracción de datos. Si no está utilizando un conector preconstruido para su sistema ERP entonces debe asegurarse de que puede crear reglas de extracción guardables para mover datos de su ERP a un archivo. El orden de las columnas, los tipos de datos, los formatos de fecha, etc. no deben variar cada vez que se vuelve a ejecutar el mismo extracto. De lo contrario, el proyecto se atasca con errores manuales o confusión en las extracciones posteriores después de las correcciones de los datos o cuando se ingresan nuevos datos. Todas las reglas de extracción de datos deben guardarse y estar disponibles para TI; hemos encontrado situaciones en las que los archivos extraídos se hicieron así. en forma ad hoc resultando en formatos ligeramente diferentes con cada nuevo extracto. También hemos visto a los clientes trabajar arduamente para desarrollar una rutina de extracción de datos compleja y precisa solo para descubrir que todo su trabajo se perdió cuando no se archivó correctamente. Ambas situaciones generaron confusión y retrasos en los proyectos.

3. No utilice formatos de archivo nativos de Excel para transferencias de datos. Si su solución de planificación no tiene una integración directa con su sistema ERP, exporte los datos de ERP a un formato de archivo plano, como archivos de texto delimitados por comas (.csv) o delimitados por tabulaciones. No utilice formatos de MS Excel como .xls o .xlsx como tipo de archivo de exportación porque Excel reformatea automáticamente los valores de los campos de formas inesperadas. Muchos usuarios asumen que necesitan usar archivos .xlsx si quieren revisarlos manualmente, sin darse cuenta de que los archivos .csv o .txt se pueden abrir con la misma facilidad y no conllevan el riesgo de reformateos automáticos.

Asegurar la integridad de los datos

Problemas de datos y soluciones en la implementación de software. Aquí está la lista de consejos, agrupados por temas generales de manejo seguro de archivos, aseguramiento de la integridad de los datos y manejo de excepciones.

4. Confirme la exactitud de los datos de su catálogo. Exporte los datos de su catálogo (es decir, lista de productos, lista de clientes, lista de proveedores) y todos sus atributos relevantes. Compruebe si hay valores incorrectos o sospechosos en los atributos (especialmente los plazos de entrega y los costes de los artículos). Los valores problemáticos incluyen espacios en blanco, ceros cuando no espera cero como valor de datos y cadenas de texto cuando espera valores numéricos (o viceversa). Puede ser útil abrir cada archivo de extracción en Excel y filtrar en cada campo de atributo, mirando los valores únicos para ver qué salta como diferente a los demás (por ejemplo, "1", "2", "&&", "3" …).

5. Confirme la precisión de sus datos de agrupación. Otra actividad útil que se puede realizar mientras se visualizan los datos del catálogo de productos en Excel es verificar los principales campos de agrupación/filtrado, como la familia, categoría o clase de productos, para asegurarse de que no se haya asignado ningún producto a la categoría, clase o familia incorrecta. Del mismo modo, verifique los campos de estado del producto/ciclo de vida del producto, por ejemplo, asegúrese de haber identificado correctamente todos los productos descontinuados.

6. Compruebe si hay caracteres de control falsos en los campos de texto. Compruebe que no se hayan extraído caracteres inusuales en las descripciones de sus productos, como retornos de carro o tabulaciones dentro del valor de la descripción. Si es así, asegúrese de que puede extraer esos datos usando comillas dobles alrededor de la descripción o corrija los errores de entrada de datos en el sistema ERP directamente.

7. Verifique que los datos tengan un diseño estándar. Verifique que sus extractos de datos transaccionales (p. ej., pedidos de clientes, envíos de clientes, órdenes de compra, recibos de proveedores) no contengan filas duplicadas. Si es así, identifique qué campos deben agregarse para diferenciar las filas o, si realmente son duplicados, elimine las copias adicionales en la base de datos de ERP.

Manejo de excepciones

8. Detectar y reaccionar ante excepciones. Identifique cualquier atributo de los datos transaccionales que significaría que no deben usarse, como pedidos cancelados. Comprenda el proceso relacionado con los pedidos ingresados por error o los pedidos cancelados para asegurarse de que no se cuenten o cuenten dos veces este tipo de transacciones. Esté atento a otros atributos de datos que impliquen que ese atributo no debe usarse, como el envío directo al cliente directamente desde un proveedor en lugar de enviarlo desde su propia empresa. 

9. Codificar el manejo de transferencias internas excepcionales. Defina el registro idealizado de transferencias de existencias internas de emergencia y luego proporcione reglas para editar cualquier transacción realizada en caso de emergencia que varíe del patrón ideal. Por ejemplo, si se supone que el producto P1 debe enviarse fuera de la ubicación A, pero hubo un envío de emergencia fuera de la ubicación B, el historial de demanda de P1 en la ubicación A está secuestrado y es menor de lo que debería haber sido. Si es posible, proporcione una regla sobre la ubicación de envío preferida para cada producto para que el software de optimización de inventario pueda corregir el historial con fines de pronóstico.

10. Diseñe un procedimiento para manejar la sustitución. Las sustituciones surgen, por ejemplo, cuando se adopta un nuevo ERP que reindexa los productos, o cuando se reemplaza un producto antiguo por una versión actualizada, o cuando un producto completamente nuevo se vuelve obsoleto y antiguo. Si los identificadores de productos cambiaron en los últimos años por algún motivo, identifique una asignación del ID de producto anterior al nuevo. Estas reglas deben estar disponibles para el sistema de previsión y planificación de la demanda y pueden editarse dentro de la aplicación.

El hecho de no anticipar los problemas de datos es un impedimento importante para la implementación fluida del nuevo software analítico. Ninguna lista puede enumerar todas las cosas extrañas que pueden salir mal en la selección de datos, pero esta destaca problemas comunes y respuestas sensatas.

Nota: Para obtener más información sobre cómo los problemas de datos pueden obstaculizar la aplicación de software analítico avanzado, consulte el excelente blog de Sean Snapp sobre cómo este problema está obstruyendo la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.  https://www.brightworkresearch.com/demandplanning/2019/05/how-many-ai-projects-will-fail-due-to-a-lack-of-data/

MAX-MIN O ROP – ROQ

por Philip Slater

El autor de este blog invitado es Philip Slater, fundador de SparePartsKNowHow.com, el principal recurso educativo para la gestión de piezas de repuesto. El Sr. Slater es un líder mundial y consultor en gestión de materiales y, específicamente, en gestión y optimización de inventario de repuestos de ingeniería. En 2012 Philip fue honrado con un premio nacional Premio al Liderazgo en Educación Logística. Para ver la publicación original del blog, haga clic en aquí.

Básicamente, hay dos formas en que las empresas expresan sus configuraciones de control de inventario: ya sea como MAX-MIN (a veces MIN-MAX) o ROP-ROQ.

Algunas personas dirán que realmente no importa cuál use, siempre y cuando comprenda las definiciones y los pros y los contras. Sin embargo, en mi experiencia, sí importa y este es un aspecto de la gestión del inventario de piezas de repuesto que realmente necesita para hacerlo bien.

Comencemos con las definiciones de MIN, MAX, ROP y ROQ

MIN = abreviatura de mínimo

Hay, de manera confusa, dos escuelas de pensamiento sobre lo que se entiende por MIN. Por lo general, este es el punto en el que se desencadena la necesidad de pedir más existencias. A veces, sin embargo, el MIN se considera la cantidad mínima que se puede mantener de manera segura para cubrir las necesidades previstas. En este caso se establece la necesidad de pedir más stock para que el punto de pedido sea uno menos que el valor MIN. Es decir. MÍN -1.

La clave para administrar cuando se utiliza una configuración MIN es comprender la configuración del sistema informático que utiliza, ya que las diferentes definiciones cambiarán el nivel de espera resultante, el punto de pedido y quizás incluso el stock de reserva o de seguridad real.

MAX = abreviatura de máximo

Este valor suele ser las existencias máximas específicas del artículo. Por lo general, en un sistema MAX-MIN, donde MIN es el punto de reorden, la cantidad reordenada después de alcanzar MIN es la cantidad requerida para volver a MAX. Por ejemplo, si el MAX-MIN es 5-2, cuando la cantidad en el almacén llegue a 2, el departamento de compras deberá pedir 3 para volver al MAX.

ROP = Punto de pedido

Como sugiere el nombre, simplemente, este es el nivel de existencias en el que se desencadena la necesidad de reordenar. Esto se calcula determinando el nivel de existencias de seguridad y las existencias requeridas para las necesidades de servicio durante el tiempo de entrega del nuevo pedido.

ROQ = Cantidad de nuevo pedido

Una vez más, como sugiere el nombre, esta es la cantidad que se volverá a pedir cuando se alcance el ROP. Esta no es la EOQ sino la cantidad que tiene sentido económico y está comercialmente disponible.

Las diferencias son significativas e importantes

Es esencial que cada gerente de inventario comprenda que los enfoques MAX-MIN y ROP-ROQ no son simplemente intercambiables.

Por ejemplo, en términos generales:

MIN se puede equiparar con la ROP, excepto si tiene un sistema configurado para reordenar en un punto de MIN-1. En ese caso, no hay equivalencia.

Para artículos de movimiento lento, el MAX puede, en algunas circunstancias, ser igual a la ROP + ROQ. Esto se debe a que, para los artículos de movimiento lento, es posible que no haya una demanda adicional antes de que los artículos recién pedidos lleguen a las existencias.

Sin embargo, con todos los demás artículos, es POCO PROBABLE que el MAX sea igual a la ROP + ROQ, ya que los artículos pueden emitirse entre el momento en que se alcanza el MIN y la llegada de los artículos recién pedidos. De hecho, existe una lógica que dice que el MAX nunca se alcanzaría.

¿Importan estas diferencias? Creo que lo hacen.

Por ejemplo, ¿qué sucede si cambia los sistemas de TI? Si pasa de un tipo de sistema MAX-MIN a otro pero definen el MIN de manera diferente, entonces no puede simplemente migrar sus datos. Esto puede no parecer obvio si todos usan el lenguaje de MAX-MIN, pero es una trampa clásica donde las palabras se usan de diferentes maneras.

De manera similar, si está comparando sus niveles de participación con otra empresa o sitio, entonces debe conocer las diferentes definiciones y los resultados que lograría cada enfoque. De lo contrario, está comparando 'manzanas con peras'.

O qué pasa cuando un nuevo miembro del equipo llega a su empresa y su empresa anterior usaba los términos MAX-MIN pero con parámetros o significados diferentes a los que usa su empresa. Es probable que se suponga que los términos se usan de la misma manera y esto podría dar lugar a escasez o exceso de existencias, según las diferencias en las definiciones.

Para agregar más confusión, algunos sistemas de software usan el término 'Stock de seguridad' para representar el nivel mínimo de retención, a pesar de que esta no es la definición universal de stock de seguridad. Esta nomenclatura diferente lleva a algunas personas a suponer que tener menos del llamado "stock de seguridad" según su sistema de TI es "inseguro" o riesgoso, cuando en realidad puede no serlo en absoluto. Incluso pueden tener un nivel excesivo de existencias porque no aplican correctamente el término "existencias de seguridad". Llamarlo inventario de seguridad no lo convierte en tal.

Pros y contras

MÁXIMO MINIMO

Ventajas:

• Conceptualmente simple de entender.

Contras:

• Los términos pueden ser engañosos en términos de existencias de seguridad y máximos reales.

• Los términos se utilizan de diferentes maneras, por lo que se requiere precaución para garantizar una comprensión común.

• Los valores a menudo se establecen utilizando la 'experiencia' o la intuición.

• A menudo conduce a un exceso de existencias mientras se informan datos de exceso de existencias engañosos

ROP-ROQ

Ventajas:

• El significado de cada término es claro y consistente.

• Valores establecidos mediante lógica auditable.

• Valores de stock de seguridad claramente establecidos.

• Es más probable que las tenencias reflejen las necesidades reales y las limitaciones comerciales.

Contras:

• Requiere más trabajo para determinar los valores apropiados.

Necesitas hacer esto bien

Las diferencias entre MAX-MIN y ROP-ROQ no son triviales y los términos ciertamente no son intercambiables. En mi experiencia, el enfoque ROP-ROQ produce mayor transparencia y es más fácil de manejar porque no hay confusión sobre el significado de los términos. Este enfoque también produce un nivel de inventario más apropiado y auditable.

Esto sugiere que si la gestión del inventario de repuestos es importante para usted, entonces realmente necesita hacerlo bien.

¿Su cadena de suministro extendida sufre de una extrema variabilidad estacional? ¿Esta situación desafía su capacidad para cumplir con los compromisos de nivel de servicio con sus clientes? He lidiado con esto en Rev-A-Shelf, abordando condiciones inusuales creadas por el Año Nuevo chino y otros eventos globales, y me gustaría compartir la experiencia y algunas cosas que aprendí en el camino.

Primero, déjame explicarte nuestra situación. Importamos 60% de las piezas que usamos para construir nuestros accesorios de cocina y baño de China y Europa. La mayor parte del año pudimos planificar nuestras necesidades de inventario utilizando un enfoque mínimo/máximo basado en una hoja de cálculo. Pero no durante el Año Nuevo chino, que impulsa la mayor migración anual de población del planeta. El Año Nuevo chino paraliza la producción hasta por dos meses, lo que crea un riesgo de suministro significativo a medida que nos esforzamos por cumplir con nuestro compromiso de cumplimiento de pedidos de tres días.

Resolvimos nuestro problema, introducimos el pronóstico estadístico de la demanda con la flexibilidad de extender los plazos de entrega cuando sea necesario, la capacidad de establecer de manera confiable existencias de seguridad que alcancen nuestros niveles de servicio requeridos y un sistema de informes continuos que les permite a todos saber exactamente dónde estamos parados. Sin embargo, el éxito requería mucho más que una nueva pieza de software. Necesitábamos cambiar la forma en que vemos la demanda futura, el riesgo de suministro y el stock de seguridad. Aquí hay algunas cosas clave que hicimos que marcaron la diferencia.

Educación y aceptación de las partes interesadas

Independientemente del proyecto, siempre es mejor contar con la participación de todos los interesados. Sabíamos que teníamos que hacer algo para resolver nuestro problema, pero seguramente encontraríamos resistencia. Los altos directivos, por ejemplo, habían desarrollado una saludable desconfianza hacia el software y se preguntaban si el software de previsión de la demanda podría ayudar. Nuestros compradores habían desarrollado sus propias perspectivas y métodos de adquisición y se sentían personalmente en riesgo cuando considerábamos nuevos enfoques.

Las personas se acercaron a medida que desarrollaron una comprensión común del problema y cómo lo abordaríamos. La educación fue una gran parte de la solución. Explicamos cómo funciona la previsión y los factores clave que todos debemos entender: cómo analizar tendencias, cómo usar escenarios hipotéticos, el impacto de los plazos de entrega cambiantes, cómo relacionar los niveles de servicio con el riesgo de suministro y el stock de seguridad e indicadores clave de rendimiento como el inventario vueltas Pasando por este proceso juntos, todos nos convertimos en partes interesadas en la solución.

Utilice el software adecuado

Cuando tiene muchos números de pieza y cualquier tipo de variabilidad de oferta o demanda, simplemente no puede pronosticar de manera efectiva con una hoja de cálculo. Con nuestro sistema de pronóstico mínimo/máximo, estábamos planeando en un promedio y no estaba funcionando. El uso promedio tiene fallas inherentes para fines de planificación: ¡siempre está mirando hacia atrás!

Necesita un software que mire hacia el futuro, reconozca los patrones estacionales y le permita determinar la cantidad de existencias que necesitará para cumplir con los niveles de servicio requeridos en diferentes plazos de entrega.

Afinar procesos

Cuando las viejas formas no funcionan, debe estar abierto a ajustar sus suposiciones. Piense menos en dónde ha estado y más en dónde quiere estar. Eche un vistazo a sus plazos de entrega y planifique el nivel de servicio deseado. La historia del año pasado puede no ser el mejor predictor de la demanda de este año. El mismo horizonte de pronóstico puede no ser apropiado para todos los productos o para cierta época del año.

Haga que el pronóstico sea accionable

No es suficiente producir un pronóstico preciso y niveles estimados de existencias de inventario. Tienes que desarrollar una forma de hacer que la información sea procesable para aquellos encargados de usarla. Desarrollamos un conjunto de informes que permitieron a los compradores aprovechar una mejor información sobre pronósticos y existencias de seguridad. Ahora, al final de cada mes, generamos un informe de pronóstico que proporciona una imagen clara del inventario actual, el stock de seguridad, el uso anterior, el uso previsto, las entregas entrantes (PO) y las cantidades de pedido recomendadas.

Validar resultados

Puede, y nosotros lo hicimos, probar nuestros nuevos métodos contra nuestro propio historial de demanda. Aún así, un extraño autoritario puede facilitar la aceptación. Encargamos un estudio a un profesor de la Facultad de Negocios de la Universidad de Louisville, quien le encomendó la tarea a uno de sus estudiantes de posgrado. A través de ellos pudimos reforzar lo que vimos que sucedía a partir de nuestros resultados y sentirnos cómodos de que estábamos en un buen camino.

Todos estos factores ayudaron a Rev-A-Shelf a transformar su proceso de planificación de la demanda con gran eficacia. Hoy superamos nuestros objetivos de nivel de servicio y nuestra tasa de cumplimiento, basada en un ciclo de envío de tres días, muestra una mejora constante y una tendencia al alza. En general, las unidades en stock se han mantenido estables mientras soportan un aumento de 13% en las ventas.

John Engelhardt es actualmente director de compras y operaciones asiáticas de Rev-a-Shelf, LLC en Louisville, KY. Ha ocupado diversos cargos gerenciales tanto en empresas privadas como en organizaciones públicas. En Rev-A-Shelf ocupó el cargo de Gerente de Ventas Internacionales y Director de Soporte de Ventas antes de asumir su cargo actual. Se le puede localizar en johne at rev-a-shelf punto com.

Al final del año, a menudo nos vemos atrapados pensando y planificando para el próximo año. ¿El 2013 salió como esperabas? ¿Será 2014 dramáticamente diferente? ¿Existen otros factores—cosas que planeamos hacer; cosas que pensamos que nuestros competidores podrían hacer; fuerzas externas como cambios en el gusto, la demografía o la economía, que podrían cambiar el curso de los negocios en el próximo año?

La mayoría de las empresas que hacen un pronóstico formal comienzan con una proyección estadística de patrones de ventas pasados hacia el futuro. Su modelo de pronóstico debe detectar y caracterizar cualquier estacionalidad inherente a sus mercados e incluirla en la proyección. Pero ese es solo el primer paso.

Lo siguiente a considerar es el ciclo de vida del producto. Casi todos los productos pasan por un ciclo predecible de introducción, aceptación y crecimiento, madurez (la demanda se estabiliza) y finalmente caen en la obsolescencia. Estos ciclos pueden ser tan cortos como semanas o tan largos como décadas. La ropa de moda y los productos electrónicos de consumo estarían en el extremo más corto de la escala, mientras que productos como accesorios de plomería y equipos de construcción experimentarían ciclos más largos. En situaciones especializadas, como la gestión de flotas de autobuses, se pueden reemplazar flotas completas durante períodos de transición definidos. En cualquier caso, el previsión de la demanda debe ajustarse para reflejar la demanda creciente o decreciente según la posición del producto en su ciclo de vida.

Ahora viene la parte más difícil: predecir lo impredecible. En general, es probable que el futuro se parezca mucho al pasado reciente en una similitud con la primera ley del movimiento de Newton: un cuerpo en movimiento tiende a permanecer en movimiento a menos que una fuerza externa actúe sobre él. Pero son esas fuerzas externas las que pueden enviar a la cuneta su pronóstico cuidadosamente calculado. Un competidor podría reducir sus precios para quitarle parte de su cuota de mercado. Las nuevas tecnologías pueden dejar obsoleto su producto antes del final de su vida útil esperada. Los gustos cambiantes o las nuevas regulaciones pueden detener las ventas en seco.

Pero también pueden pasar cosas buenas. Usted puede ser el que reduzca los precios o mejore su producto y le quite el negocio a un competidor. Su producto puede captar la atención del mercado y las ventas se dispararán. Un competidor puede abandonar el negocio o declararse en quiebra, dejándole más oportunidades.

¿Deberías planificar este tipo de cosas? Ciertamente, en la medida que puedas. Es posible que sepa cuándo realizará promociones o introducirá la próxima línea de productos. Pero el futuro, por naturaleza, es incierto. La historia y su conocimiento comercial del pasado sientan las bases para su visión del futuro. Las herramientas basadas en estadísticas pueden ayudarlo a crear un pronóstico ajustado al riesgo, con recomendaciones de existencias de seguridad que se correspondan con el nivel de riesgo que está dispuesto a asumir. Más allá de esto, la clave del éxito es la agilidad: la capacidad de adaptarse a las condiciones cambiantes. Prepare el mejor pronóstico que pueda, construya sus planes en torno a ese pronóstico y luego controle las condiciones del mercado y las ventas de cerca y de manera continua. Busque una advertencia temprana de que las cosas pueden ir en una dirección diferente a la que predijo.

Debe estar dispuesto a reconocer y adaptarse a las condiciones cambiantes; en otras palabras, no se enamore de su pronóstico e ignore la evidencia de que puede estar equivocado. El orgullo de autoría en este caso puede ser mortal para el negocio.

También es importante contar con planes de contingencia para estar preparado para realizar los cambios necesarios en las adquisiciones, la producción y el inventario para responder a la nueva estimación de la demanda. Las mejores herramientas para esto son los plazos de entrega más cortos posibles (tanto de producción como de proveedor), buenas relaciones con los proveedores y una visión clara del mundo y de sus mercados.

Pronosticar es difícil principalmente porque la gente sabe que es probable que esté equivocado y a nadie le gusta estar pública y visiblemente equivocado. No obstante, es necesaria una buena previsión para posicionar los recursos necesarios para satisfacer las demandas de los clientes. Esté abierto a los primeros signos de cambio y esté preparado para reaccionar rápida y decisivamente.

david turbide, CFPIM, CIRM, CSCP, CMfgE es un consultor independiente y escritor independiente con sede en New Hampshire. Se le puede contactar por correo electrónico a dave at daveturbide dot com.

Bud Schultz, CPA, vicepresidente de finanzas de NKK Switches, presentó la experiencia de su empresa con la planificación de la demanda durante un seminario web reciente. El siguiente es un breve resumen de los puntos clave de Bud; ver el webinar completo haciendo clic aquí.

P: Cuéntenos sobre los desafíos de planificación comercial y de demanda de NKK.

NKK Switches, con sede en Scottsdale, Arizona, es un fabricante y proveedor líder de interruptores electromecánicos. El negocio involucra muchos tipos diferentes de interruptores: conmutadores, pulsadores, rotativos, incluso algunos tipos de interruptores programables. Somos conocidos por nuestra alta calidad y por nuestra capacidad para cumplir con una gama excepcionalmente amplia de requisitos de los clientes llave en mano (configuración personalizada). NKK Switches produce soluciones personalizadas a partir de componentes obtenidos exclusivamente de instalaciones de fabricación en Japón y China.

Hay literalmente millones de posibles configuraciones de interruptores, y nunca sabemos qué soluciones configuradas pedirán nuestros clientes. Esto hace que nuestra demanda sea muy intermitente y excepcionalmente difícil de pronosticar. De hecho, hasta hace poco tiempo considerábamos impredecible nuestra demanda. Operamos sobre la base de un pedido de fabricación, lo que significaba que los pedidos de los clientes no podían cumplirse hasta que sus componentes fueran producidos y luego transformados en productos terminados por NKK. Esto dio como resultado largos plazos de entrega, dolorosos para nuestros clientes y un desafío competitivo para nuestra organización de ventas.

P: ¿Qué esperaba obtener de un producto mejorado? previsión de la demanda?

Cuando comenzamos a investigar el valor del software de pronóstico de la demanda (SmartForecasts de Smart Software), tratamos de ver la decisión desde el punto de vista del retorno de la inversión (ROI). Hicimos un presupuesto de capital, haciendo suposiciones sobre posibles reducciones en los niveles de inventario, costos reducidos de manejo de inventario y otros ahorros potenciales. Si bien los presupuestos de capital generaron retornos positivos sobre la inversión, no pudimos seguir adelante con base en esa información. No confiábamos en nuestras suposiciones y nos preocupaba no poder justificar el stock de seguridad y los niveles de inventario que sugeriría el software.

Lo que no esperábamos era un desafío de nuestra empresa matriz. A la luz de las capacidades de un sistema ERP recientemente implementado, considerarían un nuevo enfoque. Si pudiéramos producir pronósticos de demanda demostrablemente confiables, considerarían la adquisición de materias primas y la producción de componentes de interruptores según el pronóstico en lugar de según el pedido. Esto abrió la puerta a un impacto mucho más profundo. Realizamos un seguimiento de los datos reales frente a los pronósticos durante un período de doce meses y descubrimos que nuestros pronósticos, particularmente en conjunto, eran excepcionalmente precisos: la demanda real estaba dentro de los 3% del pronóstico. Una vez que pudimos probar la validez de nuestros pronósticos, pudimos seguir adelante con el plan de la empresa matriz para fabricar productos basados en esos pronósticos.

P: ¿Cómo transformaron las operaciones de NKK los pronósticos precisos de líneas de productos con datos de demanda intermitente?

De las muchas combinaciones diferentes que fabricamos bajo pedido, las piezas de interruptores individuales pueden mostrar una demanda muy intermitente (períodos largos con cero pedidos y luego picos aparentemente aleatorios), pero podemos identificar patrones más consistentes en todas las series de interruptores. Todos los números de pieza de una serie determinada tienen componentes y materias primas comunes, como carcasas de plástico, soportes y otro hardware, oro, plata y LED.

Proporcionar a nuestras instalaciones de fabricación pronósticos confiables terminó permitiéndonos hacer cambios dramáticos. Nuestras plantas de fabricación podrían comenzar a adquirir materias primas que, en conjunto, eventualmente se utilizarían en la producción de diferentes números de pieza dentro de esa serie, incluso si los números de pieza específicos que se producirían no se conocían en el momento en que se realizaron los pronósticos. Y en muchos casos, a pesar de los datos irregulares del historial de demanda, incluso era posible que los proveedores fabricaran números de pieza específicos según el pronóstico.

Una vez que el programa esté completamente implementado, anticipamos que nuestros plazos de entrega se reducirán a la mitad del tiempo o incluso menos. Los plazos de entrega más cortos darán como resultado puntos de pedido más bajos, lo que dará como resultado niveles de servicio más altos y reducirá nuestros requisitos de inventario.

Bud Schultz dirige todas las funciones de finanzas y contabilidad en NKK. Su experiencia como Contador Público Certificado, abogado, ingeniero y piloto de la Fuerza Aérea de los EE. UU. proporciona una perspectiva única sobre las finanzas para las operaciones de ingeniería y fabricación.