Belmont, MA, junio de 2023 – Smart Software, Inc., proveedor de soluciones de optimización de inventario, planificación y pronóstico de la demanda líderes en la industria, anunció hoy la concesión de la patente estadounidense 11,656,887, “SISTEMA Y MÉTODO PARA SIMULAR LA DEMANDA Y OPTIMIZAR LOS PARÁMETROS DE CONTROL PARA UNA PLATAFORMA TECNOLÓGICA”.

La patente dirige “soluciones técnicas para analizar datos históricos de demanda de recursos en una plataforma tecnológica para facilitar la gestión de un proceso automatizado en la plataforma”. Una aplicación importante es la optimización de los inventarios de piezas.

Los aspectos de la invención incluyen: un proceso de arranque avanzado que convierte una única serie temporal observada de demanda de artículos en un número ilimitado de escenarios de demanda realistas; a proceso de predicción del rendimiento que ejecuta simulaciones Monte Carlo de una política de control de inventario propuesta para evaluar su desempeño; y un proceso de mejora del desempeño que utiliza el proceso de predicción del rendimiento para explorar automáticamente el espacio de diseños de sistemas alternativos para identificar valores óptimos de los parámetros de control, seleccionando aquellos que minimicen el costo operativo y al mismo tiempo garanticen un nivel objetivo de disponibilidad del artículo.

La nueva tecnología analítica descrita en la patente formará la base para el próximo lanzamiento de la próxima generación ("Gen2") de Planificador de demanda inteligente™ y Smart IP&O™. Los clientes y revendedores actuales pueden obtener una vista previa de Gen2 comunicándose con su representante de ventas de Smart Software.

La investigación subyacente a la patente fue autofinanciada por Smart, complementada con subvenciones competitivas para investigación de innovación en pequeñas empresas de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU.

Acerca de Smart Software, Inc.
Founded in 1981, Smart Software, Inc. is a leader in providing businesses with enterprise-wide demand forecasting, planning, and inventory optimization solutions.  Smart Software’s demand forecasting and inventory optimization solutions have helped thousands of users worldwide, including customers such as Disney, Arizona Public Service, Ameren, and The American Red Cross.  Smart’s Inventory Planning & Optimization Platform, Smart IP&O gives demand planners the tools to handle sales seasonality, promotions, new and aging products, multi-dimensional hierarchies, and intermittently demanded service parts and capital goods items.  It also provides inventory managers with accurate estimates of the optimal inventory and safety stock required to meet future orders and achieve desired service levels.  Smart Software is headquartered in Belmont, Massachusetts, and our website is www.smartcorp.com.

 ¿Qué es el efecto de oscilación? 

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:

Cliente: “El pronóstico no sigue los patrones que veo en el historial. ¿Por qué no?" 

Inteligente: “Si miras de cerca, los altibajos que ves no son patrones. Es realmente ruido”.  

Cliente: “Pero si no predecimos los máximos, nos agotamos”.

Smart: “Si el pronóstico 'se moviera', sería mucho menos preciso. El sistema pronosticará cualquier patrón que sea evidente, en este caso una tendencia alcista muy leve. Protegeremos el ruido con existencias de seguridad. Los meneos se utilizan para establecer las existencias de seguridad”.

Cliente: “Está bien. Tiene sentido ahora. 

El movimiento parece tranquilizador pero, en este caso, está dando como resultado un pronóstico de demanda incorrecto. Los altibajos en realidad no ocurren a la misma hora cada mes. Un mejor pronóstico estadístico se muestra en verde claro.

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? Cuando la demanda anterior es mucho mayor que la demanda más reciente y la demanda más reciente tiene un volumen muy bajo (es decir, 1,2,3 unidades demandadas), la respuesta es, estadísticamente hablando, sí. Sin embargo, esto podría no coincidir con el conocimiento comercial del planificador y el nivel mínimo esperado de demanda. Entonces, ¿qué debe hacer un pronosticador para corregir esto? Aquí hay tres sugerencias:

1. Limite los datos históricos alimentados al modelo. En una situación de tendencia a la baja, los datos más antiguos a menudo se mucho mayor que los datos recientes. Cuando se ignora la demanda de volumen mucho mayor anterior, la tendencia a la baja no será tan significativa. Todavía pronosticará una tendencia a la baja, pero es más probable que los resultados estén en línea con las expectativas comerciales.

2. Pruebe la amortiguación de tendencias. Smart Demand Planner tiene una función llamada "cobertura de tendencias" que permite a los usuarios definir cómo una tendencia debe desaparecer con el tiempo. Cuanto mayor sea la cobertura de tendencia porcentual (0-100%), más pronunciada será la amortiguación de tendencia. Esto significa que una tendencia pronosticada no continuará durante todo el horizonte de pronóstico. Esto significa que el pronóstico de demanda comenzará a aplanarse antes de que llegue a cero en una tendencia bajista.

3. Cambiar el modelo de pronóstico. Cambie de un método de tendencia, como Suavizado exponencial doble o Promedio móvil lineal, a un método sin tendencia, como Suavizado exponencial único o Promedio móvil simple. No pronosticará una tendencia a la baja, pero al menos su pronóstico no será cero y, por lo tanto, es más probable que la empresa lo acepte.

Belmont, Massachusetts, diciembre de 2022 – Smart Software se complace en anunciar que el artículo del cofundador, el Dr. Thomas R. Willemain, "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.

“Cambio de régimen” es un término estadístico que significa un cambio importante en el carácter de la demanda de un artículo de inventario. El historial de demanda de un artículo es el combustible que alimenta las máquinas de previsión de los planificadores de demanda. En general, cuanto más combustible, mejor, lo que nos brinda una mejor solución en el nivel promedio, la forma de cualquier patrón de estacionalidad y el tamaño y la dirección de cualquier tendencia. Pero hay una gran excepción a la regla de que “más datos son mejores datos”. Si hay un cambio importante en su negocio y la nueva demanda no se parece a la anterior, entonces los datos antiguos se vuelven peligrosos.

Lea el artículo del ganador del premio MVP aquí  https://smartcorp.com/inventory-optimization/managing-inventory-amid-regime-change/

Resumen de la cadena de suministro reúne el mejor contenido de cientos de líderes de opinión de la industria. Este premio MVP reconoce la Publicación más valiosa según lo juzgado por la audiencia, el comité de premios y las redes sociales de Supply Chain Brief. Smart Software ha sido reconocido por brindar el mayor valor a los profesionales de la industria e información útil de naturaleza estratégica. https://www.supplychainbrief.com/mvp-awards/2022-SCB-MVP-AWARDS/forecasting

Dr. Thomas R. Willemain es cofundador y vicepresidente sénior de investigación en Smart Software. Ha sido profesor en el MIT y en la Escuela de Gobierno Kennedy de Harvard y ahora es profesor emérito de Ingeniería Industrial y de Sistemas en el Instituto Politécnico Rensselaer. Tom fue un profesor visitante distinguido en la FAA y apoyó a la comunidad de inteligencia como consultor experto en estadística (GS15) en el Grupo de Investigación de Matemáticas de la NSA y más tarde en el Centro de Ciencias de la Computación de la IDA. Tiene títulos de la Universidad de Princeton (BSE, summa cum laude) y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MS y PhD), todos en Ingeniería Eléctrica.

Acerca de Smart Software, Inc.
Founded in 1981, Smart Software, Inc. is a leader in providing businesses with enterprise-wide demand forecasting, planning and inventory optimization solutions. Smart Software’s demand forecasting and inventory optimization solutions have helped thousands of users worldwide, including customers at mid-market enterprises and Fortune 500 companies, such as Disney, Arizona Public Service, and Ameren. Smart Inventory Planning & Optimization gives demand planners the tools to handle sales seasonality, promotions, new and aging products, multi-dimensional hierarchies, and intermittently demanded service parts and capital goods items. It also provides inventory managers with accurate estimates of the optimal inventory and safety stock required to meet future orders and achieve desired service levels. Smart Software is headquartered in Belmont, Massachusetts, and can be found online at www.smartcorp.com.