La actividad de pronosticar es un proceso comercial completamente maduro y que la mayoría de las organizaciones todavía sufren. La principal prioridad de casi todos es probablemente poder pronosticar las ventas, la demanda, los costos, y el inventario de manera precisa. La incapacidad de obtener un buen pronóstico con frecuencia tiene un impacto comercial significativo. Los pronósticos inexactos conducen a un exceso de existencias o a que se agoten, lo que genera costos elevados y que afectan directamente en el resultado final y en el éxito de la empresa.
Un buen pronóstico debería darle suficiente confianza para acertar en la toma decisiones comerciales. Para un pronóstico más eficiente, considere estas recomendaciones:
- ¿Cuáles son los métodos de pronóstico más comunes y por qué producen resultados inexactos?
- Lograr un mejor Retorno y procesos óptimos a través de escala, granularidad y agilidad
- Mejorar la precisión de los pronósticos
- Usar herramientas simples de aprendizaje automático e inteligencia artificial para obtener pronósticos precisos y escalables
Necesitas formar equipo con los algoritmos
This article is about the real power that comes from the collaboration between you and our software that happens at your fingertips. We often write about the software itself and what goes on “under the hood”. This time, the subject is how you should best team up with the software.
Repensar la precisión del pronóstico: un cambio de la precisión a las métricas de error
Sin lugar a dudas, medir la precisión de los pronósticos es una parte importante del proceso de planificación de la demanda. Este cuadro de mando de pronóstico podría construirse basándose en uno de dos puntos de vista contrastantes para calcular métricas. El punto de vista del error pregunta: "¿a qué distancia estaba el pronóstico de lo real?" El punto de vista de la precisión pregunta: "¿Qué tan cerca estuvo el pronóstico de lo real?" Ambas son válidas, pero las métricas de error proporcionan más información.
Cada modelo de pronóstico es bueno para lo que está diseñado
Con tanto entusiasmo en torno al nuevo aprendizaje automático (ML) y los métodos de pronóstico probabilístico, los métodos tradicionales de pronóstico estadístico “extrapolativo” o de “series de tiempo” parecen estar recibiendo la espalda. Sin embargo, vale la pena recordar que estas técnicas tradicionales (como el suavizado exponencial simple y doble, los promedios móviles lineales y simples y los modelos de Winters para artículos estacionales) a menudo funcionan bastante bien para datos de mayor volumen. Cada método es bueno para lo que fue diseñado. Simplemente aplique cada uno de manera apropiada, como por ejemplo, no lleve un cuchillo a un tiroteo y no use un martillo neumático cuando un simple martillo de mano será suficiente.
Creación y explotación de escenarios de pronóstico probabilístico
Los escenarios probabilísticos son secuencias de puntos de datos generados para representar situaciones potenciales del mundo real. A diferencia de los escenarios de los juegos de guerra u otras simulaciones, se trata de series temporales sintéticas que se utilizan como datos de entrada para los modelos de sistemas o como generadores de intuición para los responsables de la toma de decisiones.
Un mapa aproximado de términos relacionados con los pronósticos
Es probable que las personas nuevas en los trabajos de “planificador de demanda” o “planificador de suministro” tengan preguntas sobre los diversos términos y métodos de pronóstico utilizados en sus trabajos. Esta nota puede ayudar a explicar estos términos y mostrar cómo se relacionan.
¿Cómo vamos? KPI y KPP
Lidiar con el día a día de la gestión de inventario puede mantenerle ocupado. Pero sabes que tienes que levantar la cabeza de vez en cuando para ver hacia dónde te diriges. Para eso, su software de inventario debe mostrarle métricas (y no solo una, sino un conjunto completo de métricas o KPI): indicadores clave de rendimiento.
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Problema
Generar predicciones estadísticas precisas no es una tarea fácil. Los planificadores deben mantener los datos históricos actualizados continuamente, crear y administrar una base de datos de modelos prdicctivos, saber qué métodos usar continuamente, realizar un seguimiento de las anulaciones de preddición e informar sobre la precisión del pronóstico. Estos pasos generalmente se administran en una hoja de cálculo engorrosa que a menudo es propensa a errores, lenta y difícil de compartir con el resto de la empresa. Las predicciones tienden a basarse en métodos de talla única que requieren que la estacionalidad y la tendencia se agreguen manualmente, lo que da como resultado predicciones inexactas y confusas.
Solución
SmartForecasts® Cloud
Predicciones de la demanda precisas
Los mejores métodos de predicción
Importa los datos históricos
¿Qué puedes hacer con SmartForecasts?
- Organice un torneo de pronóstico que seleccione el método de predicción adecuado para cada artículo.
- Prediciones hechas a mano utilizando varios métodos de pronóstico de series de tiempo y métodos no estadísticos.
- Prediga automáticamente tendencias, estacionalidad y patrones cíclicos.
- Importa datos de la demanda mediante archivos
- Aproveche los conectores ERP para importar automáticamente datos de demanda y devolver resultados de pronóstico
¿Para quién es SmartForecasts?
• Planificadores de la Demanda.
• Analistas de Pronósticos.
• Planificadores de materiales e inventario.
• Profesionales de la Investigación Operativa.
• Analistas de Ventas.
• Ejecutivos con mentalidad estadística.
Una plataforma confiable y segura
