A menudo entramos en contacto con clientes potenciales que afirman que no pueden utilizar un sistema de previsión, ya que se trata de una operación de fabricación "construida sobre pedido". Encuentro que esta es una perspectiva desconcertante, porque cualquier cosa que construyan estas organizaciones requiere materias primas o bienes intermedios de nivel inferior. Si esas entradas de nivel inferior no están disponibles cuando se recibe un pedido del producto terminado, el pedido no se puede generar. En consecuencia, el pedido podría cancelarse y perderse los ingresos asociados.

Estoy de acuerdo en que, en un entorno así, pronosticar el bien terminado no siempre es posible o particularmente útil. A veces es útil, pero no suficiente. En cualquier caso, es fundamental asegurarse de que las materias primas subyacentes y los bienes intermedios que forman parte del bien terminado estén disponibles. Ciertamente se puede pronosticar la demanda de estos.

El objetivo de la organización sería mantener inventarios de nivel de servicio para estos bienes intermedios que son altos pero no inasequibles. Los planificadores deberán establecer niveles de almacenamiento óptimos para estos materiales, equilibrando los requisitos de nivel de servicio con el presupuesto disponible. Dado que un bien intermedio dado podría servir como insumo para más de un bien terminado, la volatilidad de la demanda del bien intermedio sería menor que la volatilidad de la demanda de un bien terminado específico. Por lo tanto, las existencias de seguridad necesarias para mantener inventarios de alto nivel de servicio de los bienes intermedios serían relativamente escasas.

Tres empresas, todas usuarias de SmartForecasts, sirven como ejemplos interesantes. La primera es una empresa química, Bedoukian Research, que fabrica productos químicos personalizados para varios clientes. Cada uno de estos "productos terminados" es una combinación única de compuestos químicos intermedios. Bedoukian comienza su planificación de la demanda con un pronóstico de productos terminados, que impulsa el cronograma de producción y la asignación de recursos de producción esenciales. Esto requiere ejercer un juicio considerable, ya que la demanda de productos terminados cambia dinámicamente.

Una vez que se crean estos pronósticos de productos terminados, los requisitos de materia prima se pueden estimar a través de una lista de desglose de materiales. Bedoukian combina estos resultados con estimaciones de existencias de seguridad, en función de las tasas de utilización reales y los objetivos de nivel de servicio que se deben lograr, para generar el pronóstico completo basado en el nivel de servicio para las materias primas. Esto ha permitido a Bedoukian cumplir con sus requisitos de producción con un inventario significativamente menor.

La segunda empresa fabrica los componentes internos de los teléfonos móviles, donde los productos terminados son combinaciones especializadas de estos componentes. Por ejemplo, un pedido puede requerir una determinada cantidad de teléfonos con etiquetas únicas en la carcasa. Este es el bien terminado para este pedido. Todo lo que entra en ese orden, a excepción de la etiqueta, se construye a partir de componentes estándar. Una vez más, SmartForecasts se utilizará para mantener inventarios de los componentes de alto nivel de servicio y esbeltos. Esta empresa pensó que la única forma de administrar los inventarios de componentes era a través de agregaciones de listas de materiales. Ahora están analizando la tasa de utilización real de los componentes y estableciendo inventarios mucho más reducidos mientras mantienen una alta disponibilidad de los componentes.

Una tercera empresa, NKK Switches, que exploró este tema en su seminario web reciente (ver Publicación de blog invitado del director financiero Bud Schultz), consideraba que sus productos eran “impredecibles”. Puede leer más sobre esto a continuación, pero en general, NKK Switches pudo pronosticar componentes y agregaciones significativas de familias de productos. Al hacer un seguimiento de las previsiones frente a los datos reales durante varios meses, NKK pudo demostrar la precisión de sus previsiones a sus proveedores asiáticos y convencerlos de que cambiaran de un modelo de "fabricación bajo pedido" a un modelo de "fabricación según previsión". Este cambio ha resultado en reducciones dramáticas en los plazos de entrega, en muchos casos reduciéndolos a la mitad, aumentando la satisfacción del cliente y la tasa general de cierre de ventas.

La conclusión aquí es que existe un método perfectamente viable, yo diría esencial, de previsión de la demanda para empresas de fabricación bajo pedido, que establece altos niveles de servicio para los recursos de entrada fundamentales. Si desea obtener más información, envíeme una nota a nelsonh at smartcorp punto com.

Nelson Hartunian, PhD, cofundó Smart Software, anteriormente se desempeñó como presidente y actualmente lo supervisa como presidente de la junta. Ha dirigido, en varias ocasiones, el desarrollo de software, las ventas y el servicio al cliente.

Hay un viejo chiste rancio: "Hay dos tipos de personas: los que creen que hay dos tipos de personas y los que no". Podemos modificar ese chiste: "Hay dos tipos de personas: los que saben que hay tres tipos de análisis de la cadena de suministro y los que aún no han leído este blog".

Los tres tipos de análisis de la cadena de suministro son "descriptivos", "predictivos" y "prescriptivos". Cada uno juega un papel diferente para ayudarlo a administrar su inventario. El software moderno de la cadena de suministro le permite aprovechar los tres.

Analítica descriptiva

Los análisis descriptivos son el material de los tableros. Te dicen "lo que está pasando ahora". En esta categoría se incluyen cifras resumidas como el dinero invertido actualmente en inventario, el nivel actual de servicio al cliente y la tasa de llenado, y los plazos de entrega promedio de los proveedores. Estas estadísticas son útiles para realizar un seguimiento de sus operaciones, especialmente cuando realiza un seguimiento de los cambios en ellas de un mes a otro. Confiarás en ellos todos los días. Requieren bases de datos corporativas precisas, procesadas estadísticamente.

Análisis predictivo

El análisis predictivo se manifiesta más comúnmente como pronósticos de demanda, a menudo desglosados por producto y ubicación y, a veces, también por cliente. Estas estadísticas proporcionan una alerta temprana para que pueda preparar la producción, el personal y la adquisición de materias primas para satisfacer la demanda. También proporcionan predicciones del efecto de los cambios en las políticas operativas, por ejemplo, ¿qué sucede si aumentamos la cantidad de nuestro pedido del Producto X de 20 a 25 unidades? Puede confiar en Predictive Analytics periódicamente, tal vez semanal o mensualmente, cuando busca lo que está sucediendo ahora para ver qué sucederá a continuación. Predictive Analytics utiliza Descriptive Analytics como base, pero agrega más capacidad. El análisis predictivo para la previsión de la demanda requiere un procesamiento estadístico avanzado para detectar y estimar características de la demanda de productos como tendencia, estacionalidad y Cambio de regimén. El análisis predictivo para la gestión de inventario utiliza pronósticos de demanda como entradas en los modelos de funcionamiento de las políticas de inventario, que a su vez proporcionan estimaciones de métricas de rendimiento clave, como niveles de servicio, tasas de llenadoy costos de operación.

Analítica prescriptiva

Los análisis prescriptivos no tratan sobre lo que está sucediendo ahora o lo que sucederá a continuación, sino sobre lo que debe hacer a continuación, es decir, recomiendan decisiones destinadas a maximizar el rendimiento del sistema de inventario. Puede confiar en Prescriptive Analytics para posicionar mejor toda su política de inventario. Prescriptive Analytics utiliza Predictive Analytics como base y luego agrega capacidad de optimización. Por ejemplo, el software Prescriptive Analytics puede calcular automáticamente las mejores opciones para los valores futuros de Min's y Max's para miles de artículos de inventario. Aquí, "mejor" podría significar los valores de Min y Max para cada artículo que minimizan el costo operativo (la suma de los costos de mantenimiento, pedido y escasez) mientras se mantiene un piso 90% en la tasa de cumplimiento de artículos.

Ejemplo

La siguiente figura muestra cómo el análisis de la cadena de suministro puede ayudar al administrador de inventario. Las columnas muestran tres indicadores clave de rendimiento (KPI) previstos: nivel de servicio, inversión en inventario y costos operativos (costos de mantenimiento + costos de pedido + costos de escasez).

 Figura 1: Los tres tipos de análisis utilizados para evaluar escenarios de planificación

Las filas muestran cuatro políticas de inventario alternativas, expresadas como escenarios. El escenario "En vivo" informa sobre los valores de los KPI el 1 de julio de 2018. El escenario "99% All" cambia la política actual al elevar el nivel de servicio de todos los elementos a 99%. El escenario de “75 piso/99 techo” eleva los niveles de servicio que son demasiado bajos hasta 75% y reduce los niveles de servicio muy altos (es decir, caros) hasta 95%. El escenario de "Optimización" prescribe niveles de servicio específicos del artículo que minimizan los costos operativos totales.

El escenario "Live 07-01-2018" es un ejemplo de análisis descriptivo. Muestra el rendimiento de referencia actual. Luego, el software le permite al usuario probar cambios en la política de inventario mediante la creación de nuevos escenarios "Qué pasaría si" que luego podrían convertirse en escenarios con nombre para una mayor consideración. Los siguientes dos escenarios son ejemplos de Predictive Analytics. Ambos evalúan las consecuencias de sus políticas de control de inventario recomendadas, es decir, los valores mínimos y máximos recomendados para todos los artículos. El escenario de "Optimización" es un ejemplo de Prescriptive Analytics porque recomienda la mejor política de compromiso.

Considere cómo se comparan los tres escenarios alternativos con el escenario de referencia "en vivo". El escenario “99% All” eleva las métricas de disponibilidad de artículos, aumentando el nivel de servicio de 88% a 99%. Sin embargo, hacerlo aumenta la inversión total en inventario de $3 millones a alrededor de $4 millones. Por el contrario, el escenario de “75 piso/99 techo” aumenta tanto el nivel de servicio como reduce el efectivo inmovilizado en el inventario en alrededor de $300,000. Finalmente, el escenario de “Optimización” logra un nivel de servicio 80%, una reducción del 88% actual, pero recorta más de $2 millones del valor del inventario y reduce los costos operativos en más de $400,000 anualmente. A partir de aquí, los gerentes podrían probar otras opciones, como devolver parte de los ahorros de $2 millones para lograr un nivel de servicio promedio más alto.

Resumen

Los paquetes de software modernos para la planificación y la optimización del inventario deben ofrecer tres tipos de análisis de la cadena de suministro: descriptivo, predictivo y prescriptivo. Su combinación permite a los administradores de inventario realizar un seguimiento de sus operaciones (descriptivo), pronosticar dónde estarán sus operaciones en el futuro (predictivo) y optimizar sus políticas de inventario en respuesta a la anticipación de condiciones futuras (prescriptivo).

¿Sabe qué artículos tienen demasiado o muy poco inventario? ¿Qué pasaría si supieras? ¿Cómo haría para reducir el exceso de existencias y al mismo tiempo garantizar un nivel de servicio competitivo? ¿Sería capaz de reducir los desabastecimientos sin incurrir en un aumento de inventario prohibitivamente costoso? ¿Cómo afectarían estos cambios a los niveles de servicio, costos y turnos, para artículos individuales, grupos de artículos y en general?

La mayoría de las empresas saben que tienen demasiado o muy poco inventario, pero carecen de un ingrediente clave para optimizar el inventario: la planificación de la demanda basada en el nivel de servicio. Para tomar medidas, debe saber cuánto inventario se necesita para satisfacer el nivel de servicio que necesita. Más fundamentalmente, necesita saber el nivel de servicio específico que resultará de sus políticas de inventario actuales, la brecha que se abordará y sus implicaciones financieras.

Muchas organizaciones, especialmente aquellas con demanda intermitente, consideran que este es un proceso de prueba y error excepcionalmente desafiante.

Pasar a un enfoque basado en el nivel de servicio superará este desafío y garantizará que el reequilibrio del inventario mejore el rendimiento del nivel de servicio a un costo menor. Comience con el pronóstico de demanda más preciso posible, calibre el riesgo del pronóstico y luego determine la posición óptima de su inventario. En un seminario web reciente, demostré la planificación de la demanda basada en el nivel de servicio y cómo se puede usar SmartForecasts para impulsar este proceso:

1. Mida los niveles de servicio que se lograrán con los niveles de inventario actuales y con su política de inventario actual.
2. Identificar artículos que lograrán altos niveles de servicio (98%+) pero a un costo prohibitivamente alto.
3. Identifique los artículos que corren un alto riesgo de agotarse (niveles de servicio < 75%).
4. Ejecute múltiples escenarios hipotéticos basados en una priorización diferente de los niveles de servicio por artículo o grupos de artículos. Elija el escenario que optimice las restricciones financieras con objetivos de servicio.
5. Cuantificar los ahorros en efectivo por reducir los excesos de existencias y los costos para aumentar el inventario cuando los niveles de servicio son inaceptablemente bajos.
6. Tome medidas para establecer nuevos puntos de pedido, cantidades de pedido y niveles de inventario basados en el nivel de servicio para cumplir con sus objetivos de servicio y presupuesto.

Para ver la repetición del seminario web, por favor haga clic aquí y completar la solicitud de registro.

Gregory Hartunian se desempeña como presidente de Smart Software y como miembro de la junta directiva. Graduado de la Escuela de Negocios FW Olin en Babson College, anteriormente se desempeñó como Vicepresidente de Ventas y Operaciones.

¿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.

En la planificación de la demanda y el inventario anunciado recientemente una opción de software como servicio (SaaS) para SmartForecasts—SFCloud™. Las licencias perpetuas basadas en las instalaciones seguirán siendo el método de implementación de software preferido para muchas organizaciones, pero hay muchas razones por las que la demanda de soluciones basadas en la nube está despegando. Una publicación antigua de Bill Richardson en ApplicantStack Team Blog resume los beneficios clave del modelo SaaS.

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.