Un aspecto fundamental de la gestión de la cadena de suministro es la previsión precisa de la demanda. Algunos artículos tienen un patrón de demanda intermitente que los hace casi imposibles de pronosticar con los métodos de predicción tradicionales de suavizado. Abordamos el problema de pronosticar la demanda intermitente (o errática e irregular), es decir, demanda aleatoria con una gran proporción de valores cero. Este patrón de la demanda es característico en empresas que manejan grandes inventarios de servicio y repuestos en industrias como la aeronáutica, automotriz, tecnología y electrónica, así como en MRO (Mantenimiento, Reparación y Revisión).
La previsión precisa de la demanda es importante en el control de inventario, pero la naturaleza intermitente de la demanda hace que la previsión sea especialmente difícil para la planificación de piezas de servicio. Problemas similares surgen cuando una organización fabrica artículos de baja rotación y requiere pronósticos de ventas para fines de planificación. Debido a que los pronósticos de demanda intermitente han sido tan poco confiables hasta ahora, la mayoría de las empresas pronostican los requisitos de inventario basándose principalmente en el conocimiento comercial subjetivo, pronostican solo una fracción del inventario de mayor volumen, usan estimaciones simples de "regla general" o pronósticos estadísticos tradicionales que asumen incorrectamente la distribución de demanda.
Conozca las principales recomendaciones del sector sobre cómo mejorar la previsión de demanda intermitente y crear eficiencias en la cadena de suministro.
El pronóstico importa, pero tal vez no como usted piensa
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.
Por qué las empresas de MRO deberían preocuparse por el exceso de inventario
¿Las empresas de MRO realmente priorizan la reducción del exceso de inventario de repuestos? Desde un punto de vista organizativo, nuestra experiencia sugiere que no necesariamente. Las discusiones en las salas de juntas generalmente giran en torno a la expansión de flotas, la adquisición de nuevos clientes, el cumplimiento de acuerdos de nivel de servicio (SLA), la modernización de la infraestructura y la maximización del tiempo de actividad. En industrias donde los activos respaldados por repuestos cuestan cientos de millones o generan ingresos significativos (por ejemplo, minería o petróleo y gas), el valor del inventario simplemente no sorprende y las organizaciones tienden a pasar por alto cantidades masivas de inventario excesivo.
Principales diferencias entre la planificación de inventario para productos terminados y para MRO y repuestos
En el competitivo panorama empresarial actual, las empresas buscan constantemente formas de mejorar su eficiencia operativa y generar mayores ingresos. La optimización de la gestión de repuestos es un aspecto que a menudo se pasa por alto y que puede tener un impacto financiero significativo. Las empresas pueden mejorar la eficiencia general y generar importantes rendimientos financieros mediante la gestión eficaz del inventario de piezas de repuesto. Este artículo explorará las implicaciones económicas de la gestión optimizada de repuestos y cómo invertir en software de optimización de inventario y planificación de la demanda puede proporcionar una ventaja competitiva.
Estrategias de resultados para la planificación de piezas de repuesto
La gestión de piezas de repuesto presenta numerosos desafíos, como averías inesperadas, horarios cambiantes y patrones de demanda inconsistentes. Los métodos de pronóstico tradicionales y los enfoques manuales son ineficaces para hacer frente a estas complejidades. Para superar estos desafíos, este blog describe estrategias clave que priorizan los niveles de servicio, utilizan métodos probabilísticos para calcular los puntos de pedido, ajustan periódicamente las políticas de almacenamiento e implementan un proceso de planificación dedicado para evitar un inventario excesivo. Explore estas estrategias para optimizar el inventario de repuestos y mejorar la eficiencia operativa.
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.
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El problema
Algunos artículos de productos tienen un patrón de demanda intermitente que los hace casi imposibles de pronosticar con los métodos de pronóstico tradicionales basados en el suavizado. Los artículos con demanda intermitente, también conocidos como demanda irregular, volátil, variable o impredecible, tienen muchos valores de volumen cero o bajos intercalados con picos aleatorios de demanda que a menudo son muchas veces mayores que el promedio. Este problema es especialmente frecuente en empresas que gestionan grandes inventarios de servicio y repuestos en industrias como la aviación, aeroespacial, automotriz, alta tecnología y electrónica, así como en MRO (Mantenimiento, Reparación y Revisión).
demanda intermitente
En estos negocios, hasta el 80% de las piezas y los productos pueden tener una demanda intermitente o irregular. La demanda intermitente dificulta la estimación precisa de las existencias de seguridad y los requisitos de inventario de nivel de servicio necesarios para una planificación exitosa de la cadena de suministro. Debido a que los pronósticos de demanda intermitente han sido tan poco confiables, la mayoría de las empresas pronostican los requisitos de inventario basándose principalmente en el conocimiento comercial subjetivo, pronostican solo una fracción de su inventario de mayor volumen, usan estimaciones simples de "regla general" o pronósticos estadísticos tradicionales que asumen incorrectamente una distribución de demanda de tipo particular para el control del inventario. El resultado es que se desperdician miles de millones de dólares cada año debido a los costos excesivos de inventario o al mal servicio al cliente debido a la falta de existencias.
Demanda intermitente: también conocida como demanda irregular, errátics, volátil, variable o impredecible.
La solución Smart
SmartForecasts y Smart Inventory Optimization utilizan un enfoque de pronóstico probabilístico empírico que da como resultado pronósticos precisos de inventario donde la demanda es intermitente. La solución funciona particularmente bien cuando la demanda no se ajusta a una distribución normal simple. Nuestra tecnología de "arranque" patentada y ganadora del premio APICS genera rápidamente decenas de miles de escenarios posibles de secuencias de demanda futuras y valores de demanda acumulados durante el tiempo de entrega de un artículo. Estos escenarios son estadísticamente similares a los datos observados del artículo y capturan los detalles relevantes de la demanda intermitente sin depender de las suposiciones comúnmente hechas sobre la naturaleza de los métodos de pronóstico tradicionales. El resultado es un pronóstico muy preciso de la distribución completa de la demanda acumulada durante el tiempo total de entrega de un artículo. Con la información que brindan estas distribuciones de demanda, puede planificar fácilmente los requisitos de inventario de nivel de servicio y existencias de seguridad de su empresa para miles de artículos solicitados de forma intermitente con una precisión de casi 100%.
Los beneficios
Las empresas que utilizan nuestra poderosa solución de planificación y previsión de demanda intermitente suelen reducir el inventario permanente en 20% en el primer año, aumentan la disponibilidad de piezas en 10-20% y reducen la necesidad y los costos asociados de transbordo de emergencia para cerrar brechas en su cadena de suministro. Los inventarios de repuestos y repuestos están realmente optimizados, lo que lleva a operaciones más eficientes, mejoras en el servicio al cliente y mucho menos efectivo inmovilizado en el inventario.
Informe: Smart Software Gen2
En este documento técnico, presentamos "Gen2", nuestra próxima generación de tecnología de modelado probabilístico que impulsa la plataforma Smart IP&O. Contamos la evolución de los métodos de previsión de Smart Software y detallamos cómo Gen2 amplía sustancialmente las capacidades que han hecho que Gen1 sea tan útil para tantas empresas. Finalmente, también brindaremos una visión de alto nivel de las matemáticas de probabilidad detrás de Gen2. Complete este formulario y le enviaremos el documento por correo electrónico.