En este video blog, la atención se centra en un aspecto crítico de la gestión de inventario: el análisis y la interpretación de los datos del inventario. La atención se centra específicamente en un conjunto de datos de una agencia de transporte público que detalla piezas de repuesto para autobuses. Con más de 13.700 piezas registradas, los datos presentan una excelente oportunidad para profundizar en las complejidades de las operaciones de inventario e identificar áreas de mejora.

Comprender y abordar las anomalías en los datos del inventario es importante por varias razones. No solo garantiza el funcionamiento eficiente de los sistemas de inventario, sino que también minimiza los costos y mejora la calidad del servicio. Este videoblog explora cuatro reglas fundamentales de la gestión de inventario y demuestra, a través de datos del mundo real, cómo las desviaciones de estas reglas pueden indicar problemas subyacentes. Al examinar aspectos como el costo de los artículos, los plazos de entrega, las unidades disponibles y en pedido, y los parámetros que guían las políticas de reabastecimiento, el video proporciona una descripción general completa de los posibles desafíos e ineficiencias que acechan en los datos de inventario. 

Destacamos la importancia del análisis regular de los datos de inventario y cómo dicho análisis puede servir como una herramienta poderosa para los administradores de inventario, permitiéndoles detectar y rectificar problemas antes de que se agraven. Depender de enfoques anticuados puede generar imprecisiones, lo que resulta en un exceso de inventario o expectativas incumplidas de los clientes, lo que a su vez podría causar considerables repercusiones financieras e ineficiencias en las operaciones.

A través de un examen detallado del conjunto de datos de la agencia de transporte público, el videoblog transmite un mensaje claro: la revisión proactiva de los datos del inventario es esencial para mantener operaciones de inventario óptimas, garantizar que las piezas estén disponibles cuando se necesiten y evitar gastos innecesarios.

Aprovechar las herramientas avanzadas de análisis predictivo, como la optimización y planificación inteligente del inventario, le ayudará a controlar los datos de su inventario. Smart IP&O le mostrará información decisiva sobre la demanda y el inventario sobre los patrones de demanda de repuestos en evolución en cada momento, brindando a su organización la información necesaria para la toma de decisiones estratégicas.

La perspectiva de Feynman ilumina nuestro viaje: “En sus esfuerzos por aprender todo lo posible sobre la naturaleza, la física moderna ha descubierto que ciertas cosas nunca pueden “saberse” con certeza. Gran parte de nuestro conocimiento debe permanecer siempre incierto. Lo máximo que podemos saber es en términos de probabilidades”. - Richard Feynman, Las conferencias Feynman sobre física.

Cuando intentamos comprender el complejo mundo de la logística, la aleatoriedad juega un papel fundamental. Esto introduce una paradoja interesante: en una realidad donde se valoran la precisión y la certeza, ¿podría la naturaleza impredecible de la oferta y la demanda servir realmente como un aliado estratégico?

La búsqueda de pronósticos precisos no es sólo un ejercicio académico; es un componente crítico del éxito operativo en numerosas industrias. Para los planificadores de la demanda que deben anticipar la demanda de un producto, las ramificaciones de hacerlo bien (o mal) son fundamentales. Por lo tanto, reconocer y aprovechar el poder de la aleatoriedad no es simplemente un ejercicio teórico; es una necesidad de resiliencia y adaptabilidad en un entorno en constante cambio.

Aceptando la incertidumbre: métodos dinámicos, estocásticos y de Monte Carlo

Modelado dinámico: la búsqueda de una precisión absoluta en los pronósticos ignora la imprevisibilidad intrínseca del mundo. Los métodos de pronóstico tradicionales, con sus marcos rígidos, no logran adaptarse al dinamismo de los fenómenos del mundo real. Al aceptar la incertidumbre, podemos girar hacia modelos más ágiles y dinámicos que incorporen la aleatoriedad como componente fundamental. A diferencia de sus rígidos predecesores, estos modelos están diseñados para evolucionar en respuesta a nuevos datos, garantizando resiliencia y adaptabilidad. Este cambio de paradigma de un enfoque determinista a uno probabilístico permite a las organizaciones navegar la incertidumbre con mayor confianza, tomando decisiones informadas incluso en entornos volátiles.

Los modelos estocásticos guían a los pronosticadores a través de la niebla de la imprevisibilidad con los principios de probabilidad. Lejos de intentar eliminar la aleatoriedad, los modelos estocásticos la adoptan. Estos modelos evitan la noción de un futuro singular y predeterminado, presentando en cambio una serie de resultados posibles, cada uno con su probabilidad estimada. Este enfoque ofrece una representación más matizada y realista del futuro, reconociendo la variabilidad inherente de los sistemas y procesos. Al trazar un espectro de futuros potenciales, el modelado estocástico proporciona a quienes toman decisiones una comprensión integral de la incertidumbre, lo que permite una planificación estratégica informada y flexible.

Las simulaciones de Monte Carlo, que llevan el nombre del centro histórico del azar y la fortuna, aprovechan el poder de la aleatoriedad para explorar el vasto panorama de posibles resultados. Esta técnica implica la generación de miles, si no millones, de escenarios a través de un muestreo aleatorio, cada escenario pinta una imagen diferente del futuro basada en las incertidumbres inherentes del mundo real. Los tomadores de decisiones, armados con conocimientos de las simulaciones de Monte Carlo, pueden medir el rango de posibles impactos de sus decisiones, lo que la convierte en una herramienta invaluable para la evaluación de riesgos y la planificación estratégica en entornos inciertos.

Éxitos del mundo real: aprovechar la aleatoriedad

La estrategia de integrar la aleatoriedad en los pronósticos ha demostrado ser invaluable en diversos sectores. Por ejemplo, las principales empresas de inversión y bancos dependen constantemente de modelos estocásticos para hacer frente al comportamiento volátil del mercado de valores. Un ejemplo notable es cómo los fondos de cobertura emplean estos modelos para predecir los movimientos de precios y gestionar el riesgo, lo que lleva a opciones de inversión más estratégicas.

De manera similar, en la gestión de la cadena de suministro, muchas empresas confían en las simulaciones de Monte Carlo para abordar la imprevisibilidad de la demanda, especialmente durante las temporadas altas como las vacaciones. Al simular varios escenarios, pueden prepararse para una variedad de resultados, asegurándose de tener niveles de existencias adecuados sin comprometer demasiado los recursos. Este enfoque minimiza el riesgo de desabastecimiento y exceso de inventario.

Estos éxitos del mundo real resaltan el valor de integrar la aleatoriedad en los esfuerzos de pronóstico. Lejos de ser el adversario que a menudo se percibe, la aleatoriedad emerge como un aliado indispensable en el intrincado ballet de la previsión. Al adoptar métodos que respetan la incertidumbre inherente del futuro (reforzados por herramientas avanzadas como Smart IP&O), las organizaciones pueden navegar lo impredecible con confianza y agilidad. Por lo tanto, en el gran esquema de la previsión, puede ser prudente abrazar la noción de que, si bien no podemos controlar la tirada de los dados, ciertamente podemos elaborar estrategias en torno a ella.

Un pronóstico es una predicción sobre el valor de una variable de una serie de tiempo en algún momento en el futuro. Por ejemplo, es posible que desee estimar las ventas o la demanda de un producto del próximo mes. Una serie de tiempo es una secuencia de números registrados en intervalos de tiempo igualmente espaciados; por ejemplo, las ventas unitarias registradas cada mes.

Los objetivos que persigue cuando realiza previsiones dependen de la naturaleza de su trabajo y de su negocio. Todo pronóstico es incierto; de hecho, existe un rango de valores posibles para cualquier variable que pronostique. Los valores cercanos a la mitad de este rango tienen una mayor probabilidad de ocurrir realmente, mientras que los valores en los extremos del rango tienen menos probabilidades de ocurrir. La siguiente figura ilustra una distribución típica de los valores de pronóstico.

Ilustración de una distribución prevista de los valores previstos

Pronósticos puntuales

El uso más común de los pronósticos es estimar una secuencia de números que representan los valores futuros más probables de la variable de interés. Por ejemplo, supongamos que está desarrollando un plan de ventas y marketing para su empresa. Es posible que deba completar 12 celdas en una hoja de cálculo financiera con estimaciones de los ingresos totales de su empresa durante los próximos 12 meses. Estas estimaciones se denominan pronósticos puntuales porque se desea un único número (punto de datos) para cada período de pronóstico. La función de pronóstico automático de Smart Demand Planner le proporciona estos pronósticos puntuales automáticamente.

Pronósticos de intervalo

Aunque los pronósticos puntuales son convenientes, a menudo se beneficiará más de los pronósticos de intervalo. Los pronósticos de intervalo muestran el rango (intervalo) más probable de valores que podrían surgir en el futuro. Suelen ser más útiles que los pronósticos puntuales porque transmiten la cantidad de incertidumbre o riesgo involucrado en un pronóstico. El porcentaje del intervalo de pronóstico se puede especificar en los distintos cuadros de diálogo de pronóstico en el software de planificación de demanda..  Cada uno de los muchos métodos de pronóstico (automático, promedio móvil, suavizado exponencial, etc.) disponibles en Smart Demand Planner le permite establecer un intervalo de pronóstico.

La configuración predeterminada en Smart Demand Planner proporciona intervalos de pronóstico 90%. Interprete estos intervalos como el rango dentro del cual los valores reales caerán el 90% del tiempo. Si los intervalos son amplios, entonces existe una gran incertidumbre asociada con los pronósticos puntuales. Si los intervalos son estrechos, puedes tener más confianza. Si está realizando una función de planificación y desea valores del mejor y peor caso para las variables de interés en varios momentos en el futuro, puede utilizar los límites superior e inferior de los intervalos de pronóstico para ese propósito, con la estimación de un solo punto proporcionando la valor más probable. En la figura anterior, el intervalo de previsión del 90% se extiende de 3,36 a 6,64.

percentiles superiores

En el control de inventario, su objetivo puede ser hacer buenas estimaciones de un percentil alto de la demanda de un producto. Estas estimaciones le ayudan a hacer frente a la disyuntiva entre, por un lado, minimizar los costos de mantener y ordenar existencias y, por otra parte, minimizar el número de ventas perdidas o pendientes de entrega debido a un desabastecimiento. Por esta razón, es posible que desees conocer el percentil 99 o nivel de servicio de demanda, ya que la probabilidad de superar ese nivel es de sólo 1%.

Al pronosticar variables individuales con características como el pronóstico automático, tenga en cuenta que el límite superior de un intervalo de pronóstico 90% representa el percentil 95 de la distribución prevista de la demanda para esa variable. (Restar el percentil 5 del percentil 95 deja un intervalo que contiene 95%-5% = 90% de los valores posibles). Esto significa que puede estimar los percentiles superiores cambiando el valor del intervalo de pronóstico. En la figura, "Ilustrando una distribución prevista", el percentil 95 es 6,64.

Para optimizar las políticas de almacenamiento al nivel de servicio deseado o para permitir que el sistema recomiende qué política de almacenamiento y nivel de servicio genera el mejor rendimiento, considere utilizar la optimización inteligente de inventario. Está diseñado para admitir escenarios hipotéticos que muestran compensaciones previstas de distintas políticas de inventario, incluidos diferentes objetivos de nivel de servicio.

percentiles inferiores

A veces puede que le preocupe el extremo inferior de la distribución prevista para una variable. Estos casos suelen surgir en aplicaciones financieras, donde un percentil bajo de una estimación de ingresos representa una contingencia que requiere reservas financieras. Puede utilizar Smart Demand Planner en este caso de forma análoga al caso de la previsión de percentiles superiores. En la figura "Ilustración de una distribución prevista", el percentil 5 es 3,36.

En conclusión, la previsión implica predecir valores futuros, con pronósticos puntuales que ofrecen estimaciones únicas y pronósticos de intervalo que proporcionan rangos de valores probables. Smart Demand Planner automatiza los pronósticos puntuales y permite a los usuarios establecer intervalos, lo que ayuda en la evaluación de la incertidumbre. Para el control de inventario, la herramienta facilita la comprensión de los percentiles superior (por ejemplo, percentil 99) e inferior (por ejemplo, percentil 5). Para optimizar las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio, Smart Inventory Optimization admite escenarios hipotéticos, lo que garantiza una toma de decisiones eficaz sobre cuánto almacenar teniendo en cuenta el riesgo de desabastecimiento que está dispuesto a aceptar.

En casi todos los negocios e industrias, quienes toman decisiones necesitan pronósticos confiables de variables críticas, como ventas, ingresos, demanda de productos, niveles de inventario, participación de mercado, gastos y tendencias de la industria.

Hay muchos tipos de personas que hacen estos pronósticos. Algunos son analistas técnicos sofisticados, como economistas de negocios y estadísticos. Muchos otros consideran que los pronósticos son una parte importante de su trabajo general: gerentes generales, planificadores de producción, especialistas en control de inventarios, analistas financieros, planificadores estratégicos, investigadores de mercado y gerentes de productos y ventas. Aún así, otros rara vez se consideran pronosticadores, sino que a menudo tienen que hacer pronósticos sobre una base intuitiva y crítica.

Debido a la forma en que diseñamos Smart Demand Planner, tiene algo que ofrecer a todo tipo de pronosticadores. Este diseño surge de varias observaciones sobre el proceso de pronóstico. Debido a que diseñamos Smart Demand Planner con estas observaciones en mente, creemos que tiene un estilo y contenido especialmente adecuados para convertir su navegador en una herramienta eficaz de previsión y planificación:

La previsión es un arte que requiere una combinación de juicio profesional y análisis estadístico objetivo.

A menudo resulta eficaz comenzar con un pronóstico estadístico objetivo que tenga en cuenta automáticamente las tendencias, la estacionalidad y otros patrones. Luego, aplique ajustes o anulaciones de pronósticos según su criterio comercial. Smart Demand Planner facilita la ejecución de ajustes gráficos y tabulares a los pronósticos estadísticos.

El proceso de pronóstico suele ser iterativo.

Es probable que decida hacer varios ajustes a su pronóstico inicial antes de estar satisfecho. Es posible que desee excluir datos históricos más antiguos que considere que ya no son relevantes. Se podrían aplicar diferentes ponderaciones al modelo de pronóstico que pongan distinto énfasis en los datos más recientes. Podría aplicar atenuación de tendencias para aumentar o disminuir los pronósticos estadísticos de tendencias agresivas. Puede permitir que los modelos de aprendizaje automático ajusten la selección de pronóstico por usted y seleccionen el modelo ganador automáticamente. La velocidad de procesamiento de Smart Demand Planner le brinda suficiente tiempo para realizar varias pasadas y guarda múltiples versiones de los pronósticos como “instantáneas” para que pueda comparar la precisión del pronóstico más adelante.

La previsión requiere soporte gráfico.

Los patrones evidentes en los datos pueden ser vistos por un ojo perspicaz. La credibilidad de sus pronósticos a menudo dependerá en gran medida de las comparaciones gráficas que hacen otras partes interesadas del negocio cuando evalúan los datos históricos y los pronósticos. Smart Demand Planner proporciona visualizaciones gráficas de pronósticos, historial e informes de pronóstico versus datos reales.

Los pronósticos nunca son exactamente correctos.

Debido a que siempre se introduce algún error incluso en el mejor proceso de pronóstico, uno de los complementos más útiles de un pronóstico es una estimación honesta de su margen de error.

Smart Demand Planner presenta resúmenes gráficos y tabulares de la precisión del pronóstico basados en la prueba de fuego de los datos de predicción retenidos en el desarrollo del modelo de pronóstico. 

También son muy útiles los intervalos de previsión o intervalos de confianza. Detallan el rango probable de demanda posible que se espera que ocurra. Por ejemplo, si la demanda real cae fuera del intervalo de confianza de 90% más de 10% del tiempo, entonces hay motivos para investigar más a fondo.  

La previsión requiere una coincidencia del método con los datos.

Una de las principales tareas técnicas en la elaboración de pronósticos es hacer coincidir la elección de la técnica de pronóstico con la naturaleza de los datos. Las características de una serie de datos como la tendencia, la estacionalidad o los cambios abruptos de nivel sugieren ciertas técnicas en lugar de otras.

La función de previsión automática de Smart Demand Planner hace que esta coincidencia sea rápida, precisa y automática.

La previsión suele ser parte de un proceso más amplio de planificación o control.

Por ejemplo, los pronósticos pueden ser un complemento poderoso para el análisis financiero basado en hojas de cálculo, extendiendo filas de cifras hacia el futuro. Además, los pronósticos precisos de ventas y demanda de productos son aportes fundamentales para los procesos de planificación de producción y control de inventario de un fabricante. Un pronóstico estadístico objetivo de las ventas futuras siempre ayudará a identificar cuándo el presupuesto (o el plan de ventas) puede ser demasiado poco realista. El análisis de brechas permite a la empresa tomar medidas correctivas para su demanda y sus planes de marketing para garantizar que no incumplan el plan presupuestado.

Los pronósticos deben integrarse en los sistemas ERP
Smart Demand Planner puede transferir rápida y fácilmente sus resultados a otras aplicaciones, como hojas de cálculo, bases de datos y sistemas de planificación, incluidas aplicaciones ERP. Los usuarios pueden exportar pronósticos en una variedad de formatos de archivo, ya sea mediante descarga o mediante ubicaciones seguras de archivos FTP. Smart Demand Planner incluye integraciones basadas en API para una variedad de sistemas ERP y EAM, incluidos Epicor Kinetic y Epicor Prophet 21, Sage X3 y Sage 300, Oracle NetSuite y cada uno de los sistemas ERP Dynamics 365 de Microsoft. Las integraciones basadas en API permiten a los clientes enviar los resultados de las previsiones directamente al sistema ERP según demanda.

El resultado es una planificación de ventas, elaboración de presupuestos, programación de producción, pedidos y planificación de inventario más eficientes.

​En un entorno de fabricación altamente configurable, pronosticar productos terminados puede convertirse en una tarea compleja y desalentadora. El número de posibles productos terminados se disparará cuando muchos componentes sean intercambiables. Un MRP tradicional nos obligaría a pronosticar cada producto terminado, lo que puede ser poco realista o incluso imposible. Varias soluciones ERP líderes introducen el concepto de "Planificación BOM", que permite el uso de pronósticos a un nivel superior en el proceso de fabricación. En este artículo, discutiremos esta funcionalidad en ERP y cómo puede aprovecharla con Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O) para adelantarse a su demanda ante esta complejidad.

¿Por qué necesitaría una lista de materiales de planificación?

Tradicionalmente, cada producto terminado o SKU tenía una lista de materiales rígidamente definida. Si almacenamos ese producto y queremos planificar en torno a la demanda pronosticada, pronosticaremos la demanda de esos productos y luego alimentaremos MRP para llevar esta demanda pronosticada desde el nivel del producto terminado hasta sus componentes a través de la lista de materiales.

Sin embargo, muchas empresas ofrecen productos altamente configurables donde los clientes pueden seleccionar opciones sobre el producto que están comprando. Como ejemplo, recuerde la última vez que compró una computadora personal. Elegiste una marca y un modelo, pero a partir de ahí probablemente se te presentaron opciones: ¿qué velocidad de CPU deseas? ¿Cuánta RAM quieres? ¿Qué tipo de disco duro y cuánto espacio? Si esa empresa quiere tener estas computadoras listas y disponibles para enviárselas en un tiempo razonable, de repente ya no solo anticipan la demanda de ese modelo: deben pronosticar ese modelo para cada tipo de CPU, para todas las cantidades de RAM, para ¡Todos los tipos de discos duros y todas las combinaciones posibles de ellos también! Para algunos fabricantes, estas configuraciones pueden dar lugar a cientos o miles de posibles permutaciones de productos terminados.

Puede haber tantas personalizaciones posibles que la demanda a nivel del producto terminado sea completamente impredecible en el sentido tradicional. Es posible que se vendan miles de esas computadoras cada año, pero para cada configuración posible, la demanda puede ser extremadamente baja y esporádica; tal vez ciertas combinaciones se vendan una vez y nunca más.

Esto a menudo obliga a estas empresas a planificar puntos de reorden y niveles de existencias de seguridad principalmente a nivel de componentes, mientras reaccionan en gran medida a la demanda firme en el nivel de producto terminado a través de MRP. Si bien este es un enfoque válido, carece de una forma sistemática de aprovechar los pronósticos que puedan dar cuenta de la actividad futura anticipada, como promociones, próximos proyectos u oportunidades de ventas. Hacer pronósticos a nivel “configurado” es efectivamente imposible, y tratar de incorporar estos supuestos de pronóstico a nivel de componentes tampoco es factible.

Planificación de la lista de materiales explicada

Aquí es donde entran las listas de materiales de planificación. Quizás el equipo de ventas esté trabajando en una gran oportunidad b2b para ese modelo, o haya una promoción planificada para el Cyber Monday. Si bien no es realista intentar trabajar con esos supuestos para cada configuración posible, hacerlo a nivel de modelo es totalmente factible y tremendamente valioso.

La lista de materiales de planificación puede utilizar un pronóstico a un nivel superior y luego reducir la demanda en función de proporciones predefinidas para su posible componentes. Por ejemplo, el fabricante de computadoras puede saber que la mayoría de las personas optan por 16 GB de RAM, y muchas menos optan por las actualizaciones a 32 o 64. La lista de materiales de planificación permite a la organización (por ejemplo) reducir 60% de la demanda a la opción de 16 GB. , 30% para la opción de 32 GB y 10% para la opción de 64 GB. Podrían hacer lo mismo con las CPU, los discos duros o cualquier otra personalización disponible.  

La empresa ahora puede centrar su pronóstico en este nivel de modelo, dejando que la lista de materiales de planificación determine la combinación de componentes. Claramente, definir estas proporciones requiere algo de reflexión, pero las listas de materiales de planificación permiten efectivamente a las empresas pronosticar lo que de otro modo sería impredecible.

La importancia de un buen pronóstico

Por supuesto, todavía Necesita un buen pronóstico para cargarlo en un sistema ERP.. Como se explica en este artículo, si bien ERP puede importar un pronóstico, a menudo no puede generar uno y, cuando lo hace, tiende a requerir una gran cantidad de configuraciones difíciles de usar que no suelen revisarse, lo que genera pronósticos inexactos. Por lo tanto, corresponde a la empresa elaborar sus propios conjuntos de pronósticos, a menudo elaborados manualmente en Excel. La elaboración de pronósticos manualmente generalmente presenta una serie de desafíos, que incluyen, entre otros:

• La incapacidad de identificar patrones de demanda como estacionalidad o tendencia.
• Dependencia excesiva de las previsiones de clientes o de ventas
• Falta de precisión o seguimiento del rendimiento.

No importa qué tan bien configurado esté el MRP con sus listas de materiales de planificación cuidadosamente consideradas, un pronóstico deficiente significa una producción deficiente del MRP y desconfianza en el sistema: basura que entra, basura que sale. Siguiendo con el ejemplo de la “empresa de informática”, sin una forma sistemática de capturar patrones de demanda clave y/o conocimiento del dominio en el pronóstico, MRP nunca podrá verlo.

Amplíe su ERP con Smart IP&O

Smart IP&O está diseñado para ampliar su sistema ERP con una serie de soluciones integradas de planificación de la demanda y optimización del inventario. Por ejemplo, puede generar pronósticos estadísticos automáticamente para una gran cantidad de artículos, permite ajustes de pronóstico intuitivos, realiza un seguimiento de la precisión del pronóstico y, en última instancia, le permite generar verdaderos pronósticos basados en consenso para anticipar mejor las necesidades de sus clientes.

Gracias a las jerarquías de productos altamente flexibles, Smart IP&O se adapta perfectamente a la previsión en el nivel de planificación de la lista de materiales para que pueda capturar patrones clave e incorporar conocimiento empresarial en los niveles más importantes. Además, puede analizar e implementar niveles óptimos de existencias de seguridad en cualquier nivel de su lista de materiales.

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.

La realidad clave es que muchos artículos, especialmente repuestos y repuestos, tienen una demanda impredecible e intermitente. (Los plazos de entrega de los proveedores también pueden ser erráticos, especialmente cuando las piezas provienen de un OEM atrasado). Hemos observado que, si bien los fabricantes y distribuidores generalmente experimentan una demanda intermitente de solo 20% o más de sus artículos, el porcentaje aumenta a 80%+ para las empresas basadas en MRO. Esto significa que los datos históricos a menudo muestran períodos de demanda cero intercalados con períodos aleatorios de demanda distinta de cero. A veces, estas demandas distintas de cero son tan bajas como 1 o 2 unidades, mientras que en otras ocasiones aumentan inesperadamente a cantidades varias veces mayores que su promedio.

Este no es el tipo de datos que normalmente enfrentan sus pares “planificadores de la demanda” en el comercio minorista, productos de consumo y alimentos y bebidas. Esas personas suelen trabajar con cantidades mayores que tienen proporcionalmente menos aleatoriedad. Y pueden navegar por características que mejoran las predicciones, como tendencias y patrones estacionales estables. En cambio, el uso de repuestos es mucho más aleatorio, lo que supone un obstáculo para el proceso de planificación, incluso en la minoría de casos en los que hay variaciones estacionales detectables.

En el ámbito de la demanda intermitente, el mejor pronóstico disponible se desviará significativamente de la demanda real. A diferencia de los productos de consumo con volumen y frecuencia de medianos a altos, el pronóstico de una pieza de servicio puede fallar por cientos de puntos porcentuales. Un pronóstico de una o dos unidades, en promedio, siempre fallará cuando la demanda real sea cero. Incluso con inteligencia empresarial avanzada o algoritmos de aprendizaje automático, el error al pronosticar las demandas distintas de cero seguirá siendo sustancial.

Quizás debido a la dificultad de hacer pronósticos estadísticos en el ámbito del inventario, la planificación del inventario en la práctica a menudo se basa en la intuición y el conocimiento del planificador. Desafortunadamente, este enfoque no abarca decenas de miles de piezas. La intuición simplemente no puede hacer frente a toda la gama de posibilidades de demanda y plazos de entrega, y mucho menos estimar con precisión la probabilidad de cada escenario posible. Incluso si su empresa tiene uno o dos pronosticadores intuitivos excepcionales, las jubilaciones de personal y las reorganizaciones de la línea de productos significan que no se puede confiar en los pronósticos intuitivos en el futuro.

La solución radica en cambiar el enfoque de los pronósticos tradicionales a predecir probabilidades para cada escenario de demanda potencial y plazo de entrega. Este cambio transforma la conversación de un “plan de un solo número” poco realista a un rango de números con probabilidades asociadas. Al predecir las probabilidades de cada demanda y posibilidad de plazo de entrega, puede alinear mejor los niveles de existencias con la tolerancia al riesgo de cada grupo de piezas.

El software que genera escenarios de demanda y plazos de entrega, repitiendo este proceso decenas de miles de veces, puede simular con precisión cómo se comportarán las políticas de almacenamiento actuales frente a estas políticas. Si el rendimiento en la simulación no es suficiente y se prevé que se agote con más frecuencia de la que se siente cómodo o que le quede un exceso de inventario, la realización de escenarios hipotéticos permite realizar ajustes en las políticas. Luego puede predecir cómo se comportarán estas políticas revisadas frente a demandas aleatorias y plazos de entrega. Puede llevar a cabo este proceso de forma iterativa y perfeccionarlo con cada nuevo escenario hipotético o apoyarse en políticas prescritas por el sistema que logren un equilibrio óptimo entre riesgo y costos.

Por lo tanto, si está planificando inventarios de servicios y repuestos, deje de preocuparse por predecir la demanda como lo hacen los planificadores de demanda tradicionales del comercio minorista y de CPG. En cambio, concéntrese en cómo sus políticas de almacenamiento resistirán la aleatoriedad del futuro, ajustándolas en función de su tolerancia al riesgo. Para hacer esto, necesitará el conjunto adecuado de software de soporte a la toma de decisiones, y así es como Smart Software puede ayudar.