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Amplíe Epicor Prophet 21 con el pronóstico de Smart IP&O y la planificación dinámica de los puntos de pedido

En este artículo, revisaremos la funcionalidad de pedidos de inventario en Epicor P21, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) puede ayudar a reducir el inventario, minimizar los desabastecimientos y restaurar la confianza de su organización en su ERP. También veremos como generar un robusto análisis predictivo, pronóstico basado en consenso y planificación de escenarios hipotéticos.

Funciones de planificación de reabastecimiento dentro de Epicor Prophet 21
Epicor P21 puede administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden o basadas en pronósticos. Los usuarios pueden calcular estas políticas externamente o generarlas dinámicamente dentro de P21. Una vez que se hayan especificado las políticas y los pronósticos, el Generador de requisitos de órdenes de compra (PORG) de P21 creará sugerencias de pedidos automatizadas de qué reponer y cuándo reconciliar el suministro entrante, la demanda actual disponible, las políticas de almacenamiento y los pronósticos de demanda.

Epicor P21 tiene 4 métodos de reposición
En la pantalla de mantenimiento de artículos de Epicor P21, los usuarios pueden elegir uno de los cuatro métodos de reabastecimiento para cada artículo en existencia.

  1. Mínimo máximo
  2. Punto de pedido/Cantidad de pedido
  3. EOQ
  4. ”Hasta” una cantidad

Hay ajustes y configuraciones adicionales para determinar los plazos de entrega y contabilizar los modificadores de pedidos, como las cantidades mínimas y máximas de pedido impuestas por el proveedor. Mín./Máx. y Punto de pedido/Cantidad de pedido se consideran políticas "estáticas". EOQ y ”Hasta” se consideran políticas "dinámicas" y se calculan dentro de P21.

Mínimo máximo
El punto de reorden es igual al Min. Cada vez que el inventario disponible cae por debajo del mínimo (punto de pedido), el informe PORG creará una sugerencia de pedido hasta el máximo (por ejemplo, si el inventario disponible después de la infracción es de 20 unidades y el máximo es 100, entonces la cantidad del pedido será 80) . Min/Max se considera una política estática y una vez ingresada en P21 permanecerá sin cambios a menos que el usuario la anule. Los usuarios suelen ejecutar hojas de cálculo para calcular los valores mínimos y máximos y actualizarlos de vez en cuando.

Punto de pedido/Cantidad de pedido
Esto es lo mismo que la política Mín./Máx. excepto que en lugar de pedir hasta el Máx., se sugerirá un pedido para una cantidad fija definida por el usuario (por ejemplo, pida siempre 100 unidades cuando se incumpla el punto de pedido). OP/OQ se considera una política estática y permanecerá sin cambios a menos que el usuario la anule. Los usuarios a menudo ejecutan hojas de cálculo para calcular los valores OP/OQ y actualizarlos de vez en cuando.

EOQ
La política de EOQ es un método basado en puntos de reorden. El punto de pedido se genera dinámicamente en función del pronóstico de demanda de P21 durante el tiempo de entrega + la demanda durante el período de revisión + el stock de seguridad. La cantidad de la orden se basa en un cálculo de la Cantidad económica de la orden que considera los costos de mantenimiento y los costos de la orden e intenta recomendar un tamaño de orden que minimice el costo total. Cuando el inventario disponible supera el punto de pedido, el informe PORG generará un pedido igual al EOQ calculado.

”Hasta” una cantidad
El método Up To es otra política dinámica que se basa en un punto de pedido. Se calcula de la misma manera que el método EOQ utilizando la demanda pronosticada de P21 durante el tiempo de entrega + la demanda durante el período de revisión + el inventario de seguridad. La sugerencia de cantidad de pedido se basa en lo que sea necesario para reabastecer el stock "hasta" el punto de pedido. Esto tiende a equivaler a una cantidad de pedido que es consistente con la demanda del tiempo de entrega porque a medida que la demanda impulsa el stock por debajo del punto de reorden, se sugerirán pedidos "hasta" el punto de reorden.

Epicor Prophet 21 with Forecasting Inventory Planning P21

Pantalla de mantenimiento de artículos de P21, donde los usuarios pueden especificar la política de inventario deseada y configurar otros ajustes, como stock de seguridad y modificadores de pedidos.

Limitaciones

Métodos de pronóstico
Hay dos modos de pronóstico en P21: Básico y Avanzado. Cada uno usa una serie de métodos de promedio y requiere configuraciones manuales y reglas de clasificación determinadas por el usuario para generar un pronóstico de demanda. Ninguno de los modos está diseñado con un sistema experto listo para usar que genera automáticamente pronósticos que dan cuenta de los patrones subyacentes, como la tendencia o la estacionalidad. Se requiere mucha configuración que tiende a inhibir la adopción por parte del usuario y la modificación de las reglas de pronóstico asumidas definidas en la implementación inicial que pueden ya no ser relevantes. No existe una manera de comparar fácilmente la precisión del pronóstico de diferentes configuraciones. Por ejemplo, ¿es mejor usar 24 meses de historial o 18 meses? ¿Es más exacto suponer que se debe aplicar una tendencia cuando un artículo crece 2% por mes o debería ser 10%? ¿Es mejor asumir que el artículo es estacional si 80% o más de su demanda ocurre en 6 meses del año o 4 meses del año? Como resultado, es común que las reglas de clasificación sean demasiado amplias o específicas, lo que genera problemas como la aplicación de un modelo de pronóstico incorrecto, el uso de demasiado o muy poco historial, o la sobreestimación o subestimación de la tendencia y la estacionalidad. Para obtener más información sobre cómo funciona esto, consulte esta publicación de blog (próximamente)

Gestión de pronósticos y planificación por consenso
P21 carece de funciones de gestión de pronósticos que permitan a las organizaciones planificar en múltiples niveles de jerarquía, como familia de productos, región o por cliente. Los pronósticos deben crearse en el nivel más bajo de granularidad (producto por ubicación) donde la demanda suele ser demasiado intermitente para obtener un buen pronóstico. No hay forma de compartir pronósticos, colaborar, revisar o crear pronósticos en niveles agregados y acordar el plan de consenso. Es difícil incorporar conocimiento comercial, evaluar pronósticos en niveles más altos de agregación y rastrear si las anulaciones mejoran o perjudican la precisión del pronóstico. Esto hace que la previsión sea demasiado unidimensional y dependa de las configuraciones matemáticas iniciales.  

Demanda intermitente
Muchos clientes de P21 confían en métodos estáticos (mín./máx. y OP/OQ) debido al predominio de la demanda intermitente. También conocida como "érratica", la demanda intermitente se caracteriza por ventas esporádicas, grandes picos en la demanda y muchos períodos sin demanda. Cuando la demanda es intermitente, los métodos tradicionales de previsión y existencias de seguridad simplemente no funcionan. Dado que los distribuidores no pueden darse el lujo de abastecerse únicamente de productos de alta rotación con una demanda constante, necesitan soluciones especializadas que estén diseñadas para planificar de manera eficaz los artículos con demanda intermitente. 80% o más de las piezas de un distribuidor tendrán una demanda intermitente. Las políticas de almacenamiento que se generan utilizando métodos tradicionales, como los disponibles en P21 y otras aplicaciones de planificación, darán como resultado estimaciones incorrectas de qué almacenar para lograr el nivel de servicio objetivo. Como se ilustra en el gráfico a continuación, no es posible pronosticar los picos de manera constante. Está atascado con un pronóstico que es efectivamente un promedio de los períodos anteriores.

Epicor Prophet 21 with Forecasting Inventory Management

Los pronósticos de demanda intermitente no pueden predecir los picos y requieren reservas de existencias de seguridad para protegerse contra los desabastecimientos.

 

En segundo lugar, los métodos de inventario de seguridad de P21 le permiten establecer un nivel de servicio objetivo, pero la lógica subyacente supone erróneamente que la demanda esta Normalmente distribuida. Con la demanda intermitente, la demanda no es “normal” y por lo tanto la estimación del stock de seguridad será incorrecta. Esto es lo que significa incorrecto: al establecer un nivel de servicio de, por ejemplo, 98%, la expectativa es que 98% del tiempo que el stock disponible llene 100% de lo que el cliente necesita del estante. El uso de una distribución normal para calcular las existencias de seguridad dará como resultado grandes desviaciones entre el nivel de servicio objetivo y el nivel de servicio real logrado. No es raro ver situaciones en las que el nivel de servicio real no alcance el objetivo por 10% o más (es decir, se apuntó a 95% pero solo alcanzó 85%).

 

Epicor Prophet 21 with Forecasting Inventory Analytics

En esta figura puede ver el historial de demanda de una pieza demandada intermitentemente y dos distribuciones basadas en este historial de demanda. La primera distribución se generó utilizando la misma “distribución normal: lógica empleada por P21. La segunda es una distribución simulada basada en el pronóstico probabilístico de Smart Software. La distribución P21 "normal" recomienda que se necesitan 46 unidades para alcanzar el nivel de servicio 99%, pero en comparación con los valores reales, se necesitaba mucho más inventario. Smart predijo con precisión que se requerían 63 unidades para alcanzar el nivel de servicio.

Este Blog explica cómo puede probar la precisión del nivel de servicio de su sistema.

Confianza en hojas de cálculo y planificación reactiva
Los clientes de P21 nos dicen que dependen en gran medida del uso de hojas de cálculo para gestionar las políticas de almacenamiento y las previsiones. Las hojas de cálculo no están diseñadas específicamente para la previsión y la optimización del inventario. Los usuarios a menudo seguirán sus propias regla de oro inventadas por el usuario, métodos que a menudo hacen más daño que bien. Una vez calculado, los usuarios deben ingresar la información nuevamente en P21 a través de la importación manual de archivos o incluso la entrada manual. La naturaleza lenta del proceso lleva a las empresas a calcular sus políticas de inventario con poca frecuencia. Pasan muchos meses y, en ocasiones, años entre actualizaciones masivas que conducen a un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", y el momento del pedidoe se convierte en el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario. Cuando las políticas se revisan después de que el punto de pedido ya se ha incumplido, es demasiado tarde. Cuando el punto de pedido se considera demasiado alto, se requiere una modificación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar. El gran volumen de pedidos significa que los compradores simplemente liberarán los pedidos en lugar de tomarse el arduo tiempo de revisar todo, lo que generará un exceso significativo de existencias. Si el punto de pedido es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Ahora se requerirá una aceleración que aumente los costos e incluso entonces, aún perderá ventas si el cliente se va a otro lado.

Planificación limitada de What If
Dado que las funciones para modificar los puntos de pedido y las cantidades de pedido están integradas en P21, no es posible realizar cambios generales en grupos de artículos y evaluar los resultados previstos antes de decidir comprometerse. Esto obliga a los usuarios a adoptar un proceso de "esperar y ver" cuando se trata de modificar parámetros. Los planificadores harán un cambio y luego monitorearán los datos reales hasta que estén seguros de que el cambio mejoró las cosas. Administrar esto a escala (muchos planificadores manejan decenas de miles de artículos) consume mucho tiempo y el resultado final es una recalibración poco frecuente de la política de inventario. Esto también contribuye a la planificación reactiva por lo que los planificadores solo revisarán la configuración después de que haya ocurrido un problema.

Epicor es más inteligente
Epicor se asoció con Smart Software y ofrece Smart IP&O como un complemento multiplataforma para Prophet 21 completo con una integración bidireccional basada en API. Esto permite que los clientes de Epicor aprovechen las mejores aplicaciones de pronóstico y optimización de inventario creadas especialmente. Con Epicor Smart IP&O puede generar pronósticos que capturan la tendencia y la estacionalidad sin tener que aplicar configuraciones manuales primero. Podrá volver a calibrar automáticamente las políticas en cada ciclo de planificación utilizando modelos estadísticos y probabilísticos de vanguardia probados en el campo que fueron diseñados para planificar con precisión de la demanda intermitente. Las existencias de seguridad tendrán en cuenta con precisión la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades. Puedes aprovechar la planificación impulsada por el nivel de servicio para que tenga suficiente stock o activar métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento más rentables y los niveles de servicio que consideran el costo real de mantener el inventario. Puede crear pronósticos de demanda consensuados que combinen el conocimiento comercial con las estadísticas, evaluar mejor los pronósticos de venta y de los clientes, y cargar con confianza pronósticos y políticas de existencias en Epicor con unos pocos clics del mouse.

Los clientes de Smart IP&O generalmente obtienen ganancias anuales de 7 cifras a partir de rápidas reducciones, mayores ventas y menos exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse en un mejor servicio al cliente. Regístrese aquí para ver un seminario web grabado y organizado por el Grupo de usuarios de Epicor que perfila la plataforma de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart. https://smartcorp.com/epicor-smart-inventory-planning-optimization/

 

 

 

Amplíe Microsoft 365 BC y NAV con Smart IP&O

Microsoft Dynamics 365 BC y NAV pueden administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden. El problema es que el sistema ERP requiere que el usuario especifique manualmente estos puntos de pedido y/o pronósticos. Como resultado, la mayoría de las organizaciones terminan pronosticando y generando políticas de inventario a mano en hojas de cálculo de Excel o utilizando otros enfoques ad hoc. Dadas las entradas deficientes, las sugerencias automáticas de pedidos serán inexactas y, a su vez, la organización terminará con un exceso de inventario, escasez innecesaria y una desconfianza general en sus sistemas de software. En este artículo, revisaremos la funcionalidad de pedido de inventario en BC & NAV, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo Smart Inventory Planning & Optimization puede ayudar a reducir el inventario, minimizar los desabastecimientos y restaurar la confianza de su organización en su ERP al proporcionar la sólida funcionalidad predictiva que falta en Dynamics 365.

 

Políticas de reposición de Microsoft Dynamics 365 BC y NAV

En el módulo de gestión de inventario de NAV y BC, los usuarios pueden ingresar manualmente los parámetros de planificación para cada artículo en existencia. Estos parámetros incluyen puntos de pedido, plazos de entrega de existencias de seguridad, cantidades de existencias de seguridad, ciclos de reorden y modificadores de pedidos, como cantidades de pedido mínimas y máximas impuestas por el proveedor y múltiplos de pedido. Una vez ingresado, el sistema ERP conciliará el suministro entrante, la disponibilidad actual, la demanda saliente y los pronósticos definidos por el usuario y las políticas de almacenamiento para calcular el plan de suministro o el cronograma de pedidos (es decir, qué pedir y cuándo).

 

Hay 4 opciones de política de reposición en NAV & BC: Cantidad fija de reorden, Cantidad máxima, Lote por lote y Orden.

  • Cantidad de reorden fija y Máx. son métodos de reabastecimiento basados en puntos de pedido. Ambos sugieren pedidos cuando el inventario disponible alcanza el punto de reorden. Con ROQ fijo, el tamaño del pedido se especifica y no variará hasta que se cambie. Con Max, los tamaños de los pedidos variarán según la posición del stock en el momento del pedido y los pedidos se realizarán hasta el Max.
  • Lote por lote es un método de reabastecimiento basado en pronósticos que agrupa la demanda total pronosticada durante un marco de tiempo definido por el usuario (el "período de acumulación de lotes") y genera una sugerencia de pedido que totaliza la cantidad pronosticada. Entonces, si su demanda total pronosticada es de 100 unidades por mes y el período de acumulación del lote es de 3 meses, entonces su sugerencia de pedido sería igual a 300 unidades.
  • Ordenar es un método de reabastecimiento basado en pedidos. No utiliza puntos de pedido ni pronósticos. Piense en ello como una lógica de "vender uno, comprar uno" que solo realiza pedidos después de que se ingresa la demanda.

 

Limitaciones

Cada una de las configuraciones de reabastecimiento de BC y NAV debe ingresarse manualmente o importarse de fuentes externas. Simplemente no hay forma de que los usuarios generen entradas de forma nativa (especialmente las que no son óptimas). La falta de una funcionalidad creíble para la previsión y la optimización del inventario dentro del sistema ERP es la razón por la que tantos usuarios de NAV y BC se ven obligados a confiar en las hojas de cálculo. Los planificadores deben establecer manualmente las previsiones de demanda y los parámetros de reordenación. A menudo se basan en métodos de regla general definidos por el usuario o en modelos estadísticos obsoletos y demasiado simplificados. Una vez calculada, deben volver a ingresar la información en su sistema, a menudo a través de engorrosas importaciones de archivos o incluso ingreso manual. Las empresas calculan sus pólizas con poca frecuencia porque consume mucho tiempo y es propensa a errores. Incluso nos hemos encontrado con situaciones en las que los puntos de pedido no se han actualizado en años. Muchas organizaciones también tienden a emplear un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", en el que el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario es en el momento del pedido, después de que el punto del pedido ya se haya incumplido.

 

Si el punto de pedido se considera demasiado alto, requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar. La mayoría de las veces, la gran magnitud de los pedidos significa que los compradores simplemente los liberarán creando un exceso significativo de existencias. Y si el punto de pedido es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Se requiere una expedición para evitar un desabastecimiento y, si no puede hacerlo, perderá ventas.

 

Ser más inteligentes

¿No sería mejor simplemente aprovechar el mejor complemento de su clase para la planificación de la demanda y la optimización del inventario que tiene una integración bidireccional basada en API? De esta manera, podría recalibrar automáticamente las políticas en cada ciclo de planificación utilizando modelos estadísticos de vanguardia verificados. Podría calcular pronósticos de demanda que tengan en cuenta la estacionalidad, la tendencia y los patrones cíclicos. Las existencias de seguridad darían cuenta de la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades. Podría apuntar a niveles de servicio específicos para tener suficiente stock. Incluso podría aprovechar los métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio más rentables que consideran los costos reales de llevar el inventario. Con unos pocos clics del mouse, puede actualizar las políticas de reabastecimiento de NAV y BC a pedido. Esto significa una mejor ejecución de órdenes en NAV y BC, maximizando su inversión existente en su sistema ERP.

 

Los clientes de Smart IP&O rutinariamente ayudan a los clientes a obtener ganancias anuales de 7 cifras a partir de agilidades reducidas, mayores ventas y menos exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse en un mejor servicio al cliente.

 

Para ver una grabación del seminario web de Dynamics Communities que muestra Smart IP&O, regístrese aquí:

https://smartcorp.com/inventory-planning-with-microsoft-dynamics-nav/

 

 

 

Amplíe el pronóstico y la planificación Mín/Máx de Epicor Kinetic con Smart IP&O

Amplíe el pronóstico y la planificación mínima/máxima de Epicor Kinetic con Smart IP&O  
Epicor Kinetic puede administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden. Los usuarios pueden especificar manualmente estos puntos de pedido o usar un promedio diario de demanda para calcular dinámicamente las políticas. Si las políticas no son correctas, las sugerencias automáticas de pedidos serán inexactas y, a su vez, la organización terminará con un exceso de inventario, escasez innecesaria y una desconfianza general en sus sistemas de software. En este artículo, revisaremos la funcionalidad de pedidos de inventario en Epicor Kinetic, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo la Planificación y optimización de inventario inteligente (IP&O inteligente) puede ayudar a reducir el inventario, minimizar los desabastecimientos y restaurar la confianza de su organización en su ERP al proporcionar la sólida funcionalidad predictiva que falta en los sistemas ERP.

Políticas de reabastecimiento de Epicor Kinetic (y Epicor ERP 10)
En la pantalla de mantenimiento de artículos de Epicor Kinetic, los usuarios pueden ingresar parámetros de planificación para cada artículo en existencia. Estos incluyen mínimo disponible, máximo disponible, plazos de entrega de existencias de seguridad y modificadores de pedidos, como cantidades mínimas y máximas impuestas por el proveedor y múltiplos de los pedidos. Kinetic conciliará el suministro entrante, la disponibilidad actual, la demanda saliente, las políticas de almacenamiento y los pronósticos de demanda (que deben importarse) para calcular el plan de suministro. La consulta de reabastecimiento en fases de tiempo de Epicor detalla qué está disponible para ordenar y cuándo, mientras que el sistema permite a los usuarios armar órdenes de compra.

La lógica y los pronósticos Mín./Máx./Seguridad de Epicor que se ingresan en la pantalla de "ingreso de pronóstico" impulsan el reabastecimiento. Así es como funciona:

  • El punto de pedido es igual a Min + Safety. Esto significa que cada vez que el inventario disponible cae por debajo del punto de pedido, se creará una sugerencia de pedido. Si los pronósticos de demanda se importan a través de la pantalla de "entrada de pronóstico" de Epicor, el punto de pedido tendrá en cuenta la demanda pronosticada durante el tiempo de entrega y es igual a Mín. + Seguridad + Pronóstico de tiempo de entrega.
  • Si se selecciona "reordenar al máximo", Epicor generará una cantidad de pedido hasta el máximo. Si no se selecciona, Epicor ordenará la "Cantidad mínima de pedido" si el MOQ es menor que la cantidad pronosticada durante el límite de tiempo. De lo contrario, ordenará la demanda prevista durante el período de tiempo especificado. En el banco de trabajo del comprador, el comprador puede modificar la cantidad real del pedido si lo desea.

 

Limitaciones
Min/Max/Seguridad de Epicor se basa en un promedio de la demanda diaria. Es fácil de configurar y entender. También puede ser efectivo cuando no tiene mucho historial de demanda. Sin embargo, tendrá que crear pronósticos y ajustar la estacionalidad, la tendencia y otros patrones de forma externa. Finalmente, los múltiplos de promedios también ignoran el importante papel de variabilidad de la oferta o la demanda y esto puede dar lugar a existencias mal asignadas, como se ilustra en el siguiente gráfico: 

 

Epicor same average demand and safety stock is determined

En este ejemplo, dos artículos igualmente importantes tienen la misma demanda promedio (2000 por mes) y el inventario de seguridad se determina duplicando la demanda del tiempo de entrega, lo que resulta en un punto de pedido de 4000. Debido a que el múltiplo ignora el papel de la variabilidad de la demanda, el artículo A da como resultado un exceso de existencias significativo y el artículo B da como resultado desabastecimientos significativos.

Tal como se diseñó, Min debe mantener la demanda esperada durante el tiempo de entrega y Safety debe mantener una reserva. Sin embargo, estos campos a menudo se usan de manera muy diferente en los elementos sin una política uniforme; a veces, los usuarios incluso ingresan un inventario mínimo y de seguridad a pesar de que el artículo está siendo pronosticado, ¡sobreestimando efectivamente la demanda! Esto generará sugerencias de pedidos antes de que se necesiten, lo que resultará en exceso de existencias.  

Planificación de hojas de cálculo
Muchas empresas recurren a las hojas de cálculo cuando enfrentan desafíos al establecer políticas en su sistema ERP. Estas hojas de cálculo a menudo se basan en regla de oro inventadas por el usuario, métodos que a menudo hacen más daño que bien. Una vez calculada, deben ingresar la información nuevamente en Epicor, a través de importaciones de archivos manuales o incluso ingresandolos manualmente. La naturaleza lenta del proceso lleva a las empresas a calcular sus políticas de inventario con poca frecuencia. Pasan muchos meses o incluso años entre actualizaciones masivas que conducen a un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", en el que el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario es en el momento del pedido. Cuando las políticas se revisan después de que ya se ha incumplido el punto de pedido, es demasiado tarde. Cuando el punto de pedido se considera demasiado alto, se requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar. El gran volumen de pedidos significa que los compradores simplemente liberarán los pedidos en lugar de tomarse la ardua tarea de revisar todo lo que conduce a un exceso significativo de existencias. Si el punto de pedido es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Ahora se requiere una aceleración que aumente los costos e incluso entonces perderá ventas si el cliente se va a otro lado.

Epicor es más inteligente
Epicor se asoció con Smart Software y ofrece Smart IP&O como un complemento multiplataforma para Epicor Kinetic y Prophet 21 con integraciones basadas en API. Esto permite que los clientes de Epicor aprovechen las mejores aplicaciones de pronóstico y optimización de inventario creadas para el propósito. Con Smart IP&O de Epicor, puede recalibrar automáticamente las políticas en cada ciclo de planificación utilizando modelos estadísticos y probabilísticos de vanguardia probados en el campo. Puede calcular pronósticos de demanda que tengan en cuenta la estacionalidad, la tendencia y los patrones cíclicos. Las existencias de seguridad tendrán en cuenta la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades. Puedes aprovechar la planificación impulsada por el nivel de servicio para que tenga suficiente stock o activar métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento más rentables y los niveles de servicio que consideran el costo real de mantener el inventario. Puede crear pronósticos de demanda consensuados que combinen el conocimiento del negocio con las estadísticas, evaluar mejor los pronósticos de ventas y de clientes, y cargar con confianza pronósticos y políticas de existencias en Epicor con unos pocos clics del mouse.

Los clientes de Smart IP&O generalmente obtienen ganancias anuales de 7 cifras a partir de rápidas reducciones, mayores ventas y menos exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse en un mejor servicio al cliente. Regístrese aquí para ver un seminario web grabado y organizado por el Grupo de usuarios de Epicor que perfila la plataforma de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart. https://smartcorp.com/epicor-smart-inventory-planning-optimization/

 

 

 

 

Consideraciones clave al evaluar las capacidades de pronóstico de su sistema ERP

El Blog de Smart

 Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

 

1. La funcionalidad ERP integrada se integra en la Gestión de pedidos.

Considere lo que significa "gestión de la demanda", "planificación de la demanda" y "previsión". Estos términos implican cierta funcionalidad estándar para la colaboración, el análisis estadístico y la generación de informes para respaldar un proceso de planificación de la demanda profesional. Sin embargo, en la mayoría de los sistemas ERP, la "gestión de la demanda" consiste en ejecutar MRP y conciliar la oferta y la demanda con el fin de realizar pedidos, es decir, "gestión de pedidos". Tiene muy poco que ver con la planificación de la demanda, que es un proceso discreto centrado en desarrollar las mejores predicciones posibles de la demanda futura al combinar el análisis estadístico con el conocimiento comercial de eventos, promociones e inteligencia de la fuerza de ventas. La mayoría de los sistemas ERP ofrecen poca capacidad estadística y, cuando se ofrecen, el usuario puede elegir entre algunos métodos estadísticos que debe aplicar manualmente desde una lista desplegable o programar ellos mismos. Está integrado en el proceso de gestión de pedidos, lo que permite al usuario posiblemente cómo el pronóstico podría afectar el inventario. Sin embargo, no hay ninguna capacidad para administrar el pronóstico, mejorar la calidad del pronóstico, aplicar y rastrear anulaciones de administración, colaborar, medir la precisión del pronóstico y rastrear “Valor agregado de pronóstico.” 

2. Los métodos de planificación de ERP a menudo se basan en reglas generales simplistas.

Los sistemas ERP siempre ofrecerán mínimo, máximo, stock de seguridad, punto de pedido, cantidad de pedido y pronósticos para impulsar las decisiones de reabastecimiento. Pero, ¿qué pasa con los métodos subyacentes utilizados para calcular estos importantes impulsores? En casi todos los casos, los métodos proporcionados no son más que regla de oro enfoques que no tienen en cuenta la demanda o la variabilidad del proveedor. Algunos ofrecen "objetivo de nivel de servicio", pero confían erróneamente en la suposición de una distribución normal ("curva en forma de campana"), lo que significa que las existencias de seguridad requeridas y los puntos de reorden recomendados por el sistema para lograr el objetivo de nivel de servicio van a ser planos. salir mal si sus datos no se ajustan al modelo teórico ideal, que a menudo es muy poco realista. Estos cálculos demasiado simplificados tienden a hacer más daño que bien.  

3. Probablemente seguirás usando hojas de cálculo durante al menos 2 años después de la compra.

La mayoría de las veces, si tuviera que implementar una nueva solución ERP, sus datos antiguos quedarían varados. Por lo tanto, no se puede usar ninguna funcionalidad ERP nativa para pronósticos, establecer políticas de almacenamiento como Mín./Máx., etc., y se verá obligado a volver a las hojas de cálculo engorrosas y propensas a errores durante al menos dos años (un año para implementar como mínimo y otro año para recoger al menos 12 meses de historial). Difícilmente una transformación digital. El uso de la mejor solución evita este problema. Puede cargar datos de su sistema ERP heredado y no interrumpir su implementación de ERP. Esto significa que en el día 1 de la puesta en marcha de ERP puede completar su nuevo sistema ERP con mejores entradas para los pronósticos de demanda, las existencias de seguridad, los puntos de pedido y la configuración mín./máx..

4. El ERP no está diseñado para hacerlo todo

La mentalidad de “Hacer todo en ERP/Un solo proveedor” fue un mensaje de marketing promovido por las empresas de ERP, particularmente SAP, para que usted, el cliente, gaste 100% de su presupuesto de TI con ellos. Ese mensaje de marketing ha sido repetido a los usuarios por grupos de analistas, firmas de TI e integradores de sistemas, ahogando las voces racionales que preguntaban: "¿Por qué quieres depender tanto de una empresa hasta el punto de utilizar una tecnología de planificación de inventario y previsión inferior? ” La gran cantidad de fallas de TI y los enormes costos de implementación han hecho que muchas empresas reconsideren su enfoque de ERP. Con la llegada de las aplicaciones de planificación especializadas nacidas en la nube sin huella de TI, el camino a seguir es un ERP "delgado" centrado en los fundamentos (contabilidad, gestión de pedidos, finanzas) pero respaldado por aplicaciones de planificación especializadas. 

La experiencia de los consultores de ERP radica en cómo su sistema está diseñado para automatizar ciertos procesos comerciales y cómo se puede configurar o personalizar el sistema. Sus consultores no son especialistas en los enfoques adecuados para la planificación de existencias, pronósticos y planificación de inventario. Entonces, si está tratando de comprender qué enfoque de planificación de la demanda es el adecuado para su negocio, ¿cómo debe amortiguar adecuadamente (por ejemplo, “¿Deberíamos hacer un reabastecimiento mínimo/máximo o basado en el pronóstico?” “¿Deberíamos usar el método de pronóstico X?”), por lo general no lo encontrará y, si lo hace, ese recurso se dispersará bastante. 

 

 

 

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      Los 5 mitos principales sobre las implementaciones de planificación de la demanda

      El Blog de Smart

       Recomendaciones para la planificación de la demanda,

      previsión y optimización de inventario

      1. La configuración será sencilla.

      Solo necesitamos alimentar nuestros historiales de demanda en nuestros nuevos métodos estadísticos, y podemos comenzar a planificar de manera más efectiva. No del todo: se trata de la tecnología y el proceso. Estás invirtiendo en un nuevo procesos de negocio para desarrollar pronósticos para impulsar la estrategia comercial y las decisiones de planificación de inventario. Tomará tiempo involucrar a todas las partes interesadas: ventas, marketing, compras, operaciones y mantenimiento/técnicos (para el inventario de repuestos). ¿Quién es el dueño del pronóstico? ¿Cómo será la jerarquía de previsión de sus artículos? ¿De dónde provendrá la mayor parte del conocimiento empresarial? ¿Existe un proceso de consenso que utilizará el conocimiento del negocio para personalizar los pronósticos a su situación particular? ¿Todos entienden los métodos estadísticos? ¿Hay acuerdo sobre los valores subyacentes que equilibran los costos de mantenimiento, pedido y (especialmente) escasez? ¿Está preparado para tomar decisiones a lo largo de la curva de compensación crucial que relaciona los costos de inventario con los niveles de servicio al cliente? ¿Cómo planea medir la precisión/error de pronóstico? ¿Entiende la gerencia el concepto de "valor agregado de pronóstico" mediante el cual rastrea el error con cada versión del pronóstico (error estadístico versus error de pronóstico de ventas versus error de consenso)? Sin este contexto y con la participación acordada de las partes interesadas clave, el sistema aún se implementará pero se utilizará en silo

      2. Todo lo que necesito son datos históricos de demanda y luego puedo comenzar a hacer pronósticos.

      Casi. Consiguiendo bueno Los datos no son fáciles. ¿Están completos y correctos los datos de su historial de demanda? ¿Los datos de su proveedor (p. ej., plazos de entrega) también están completos y son correctos? ¿Ha reconocido las necesidades especiales de los artículos nuevos y al final de su vida útil? Claro, TI podría exportar un archivo de datos de demanda agregada (semanal o mensual), pero ¿cómo sabe que es correcto? Cuando se registran pedidos y envíos, se incluyen en una variedad de códigos de transacciones diferentes. Tienes que saber cómo componer tu señal de demanda.  ¿Pedidos o envíos? ¿Incluir o excluir devoluciones? ¿Qué pasa con las transferencias de almacén? ¿Qué pasa con las devoluciones que ocurren muchos períodos después del envío inicial? ¿Cómo interpretará mi ERP el pronóstico? Pero espere... estamos usando una solución con un conector ERP que promete que los datos fluirán de un lado a otro sin problemas. Un conector ERP ciertamente cubrirá la transferencia de datos históricos y resultados de pronósticos entre sistemas, pero no mejorará la mala calidad de los datos. También debe asegurarse de que el conector ERP tenga la flexibilidad de determinar cómo componer su historial de demanda. Por ejemplo, si está codificado para extraer ciertos tipos de transacciones que quizás no desee o requiera transacciones diferentes que no incluye, necesitará personalizaciones. También existe el problema de la sustitución del producto y/o los cambios de ubicación, es decir, el Producto A se elimina gradualmente y se convierte en el Producto B, o ahora el Producto A se envía desde un almacén diferente. Suena simple, pero si esto sucede con frecuencia en miles de elementos, debe tenerse en cuenta como parte de un proceso de pronóstico automático. De lo contrario, sus usuarios deben administrar manualmente esta actualización constante. Entonces pierdes economías de escala. Más "disputas de datos" significa más problemas, más errores y plazos de decisión incumplidos. Las actualizaciones menos frecuentes pueden significar pronósticos menos precisos, lo que conduce a un exceso de inventario para algunos artículos e inventario insuficiente para otros.

      3. Si obtenemos un mejor pronóstico, tendremos el inventario correcto, reduciremos los desabastecimientos y aumentaremos el servicio.

      El pronóstico de la demanda es un componente de un proceso más grande. Si tiene otro departamento que aplica reservas incorrectas (demasiado o muy poco stock de seguridad), entonces gran parte del beneficio de un pronóstico más preciso se pierde. Tiene que mirar holísticamente la previsión dentro del contexto de la gestión de inventario. No puede obtener el beneficio máximo (y en algunos casos, ningún beneficio) a menos que tenga en cuenta todos componentes que incluyen niveles de reserva, como existencias de seguridad y puntos de pedido, reglas de pedido y gestión de plazos de entrega internos/de proveedores. No es raro que los compradores implementen Reglas de juego políticas de inventario, como ordenar con anticipación o inflar el pronóstico para reducir el riesgo de agotamiento. El comportamiento opuesto en el que una señal de pedido desencadenada por el pronóstico se difiere a una fecha posterior para evitar que se realice un pedido "demasiado pronto" es igualmente frecuente. Este tipo de comportamiento se basa en una respuesta de evitación del dolor eso ocurre dentro de las empresas que tienen un proceso de planificación de inventario ad-hoc que no conecta holísticamente el pronóstico con la estrategia de inventario.  

      4. Cuantos más modelos de pronóstico, mejor.

       Esto es cierto en algunos casos. En un giro irónico, cuantos más modelos para elegir a veces significa que tendrá más posibilidades de elegir el equivocado. Esto ocurre incluso cuando hay un sistema automatizado que selecciona el método correcto. Esto se debe a que la mayoría de los sistemas de pronóstico automatizados aún cometen el error de seleccionar métodos basados en el mejor ajuste a la demanda pasada. Este enfoque retrospectivo generalmente da como resultado un rendimiento deficiente cuando se mira hacia adelante en el tiempo; esto se puede probar esperando un poco y luego comparando la demanda pronosticada con la real (o, si no quiere esperar, ocultando algunos de los datos recientes y pronosticándolos, en cuyo caso los reales ya están disponibles). En principio, tener más modelos podría ser útil, pero lo importante es comprender el enfoque para la selección de modelos. Además, la mayoría de los modelos de pronóstico producen un pronóstico de un solo número ("La demanda del producto A será de 17 unidades el próximo mes") sin ninguna indicación de la incertidumbre del pronóstico o el margen de error. Sin conocer el margen de error, no puede apreciar y administrar racionalmente el riesgo de pronóstico.

      En nuestro software, ofrecemos una selección automatizada de series de tiempo que elige entre docenas de técnicas probadas sobre la base del rendimiento futuro estimado, no ajustado a datos pasados. También vamos más allá del pronóstico de un solo número utilizando métodos probabilísticos para generar miles de escenarios de pronóstico para evaluar la incertidumbre del pronóstico. Descubrimos que este enfoque es considerablemente más preciso para ciertos tipos de datos que la selección de torneo tradicional. Entonces, en estas situaciones, la cantidad de modelos que recomendamos usar es "¡Uno!" ¿Eso lo hace inferior? Por supuesto que no. Tómese el tiempo para ajustar sus modelos para ver qué funciona mejor para su negocio.

      5. Con el software adecuado, cualquiera puede hacer bien el trabajo.

      Ojalá fuera así. Sin embargo, después de nuestra participación en décadas de implementaciones, está claro que no todos deberían estar en el teclado de planificación de la demanda. El trabajo no necesita un superhéroe, pero ciertos rasgos contribuyen al éxito:

      • Tener una perspectiva de toda la empresa. Tantos problemas en la planificación de la demanda se derivan del pensamiento convencional. Un proceso de planificación adecuado pone de manifiesto la necesidad de la participación de todas las partes interesadas, por lo que un usuario incapaz de pensar más allá de su feudo anterior puede ser una responsabilidad.
      • Ser innumerable. Un usuario que no se sienta cómodo con los números tendrá dificultades.
      • Apreciando la aleatoriedad. Esto es similar a la aritmética pero va más allá. La mayor parte de la fricción en la planificación de la demanda y la optimización del inventario se deriva de la aleatoriedad: en la demanda del producto, en el tiempo de entrega del proveedor, etc. Sin una buena idea de cómo la aleatoriedad causa problemas, un usuario a menudo se sorprenderá de lo mal que resultan sus decisiones.
      • Ser indiferente. El software de primer nivel alienta a los usuarios a jugar "¿qué pasaría si?" escenarios para ver cómo modificar las soluciones calculadas automáticamente para obtener resultados aún mejores. Si el usuario nunca entra en un "¿qué pasaría si?" mentalidad, ellos tendrán un bajo rendimiento. Además, jugar con escenarios alternativos es una de las mejores maneras de crear una sensación instintiva de la aleatoriedad en el sistema.

      Conclusión

      Las cinco razones descritas aquí muestran por qué implementar un sistema de pronóstico, planificación de la demanda u optimización de inventario no es tan simple como encender el software, importar sus datos históricos y obtener capacitación de usuarios sobre cómo operar el software. Está implementando un nuevo proceso para planificar su negocio y determinar la política de almacenamiento que impulsará el gasto en inventario y afectará su capacidad para captar ventas. Sin embargo, el esfuerzo bien vale la pena. Según un Instituto de Previsión Empresarial (IBF) Blog, una reducción de 1% en el error por debajo del pronóstico en una empresa de $50 millones genera un ahorro de hasta $1,52M. Por el contrario, los beneficios de una reducción de 1% en el error de pronóstico excesivo fueron $1.28M, lo que arrojó un beneficio promedio de $1.4M. ¡Esto significa que puede ahorrarle a su negocio $260,000 anualmente por cada $10 millones en ingresos! 

       

       

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