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
La función de previsión automática
La previsión automática es la característica más popular y más utilizada de SmartForecasts y Smart Demand Planner. Crear pronósticos automáticos es fácil. Pero, la simplicidad del Pronóstico Automático enmascara una poderosa interacción de varios métodos altamente efectivos de pronóstico. En este blog, discutimos parte de la teoría detrás de esta característica principal. Nos enfocamos en el pronóstico automático, en parte debido a su popularidad y en parte porque muchos otros métodos de pronóstico producen resultados similares. El conocimiento de la previsión automática se traslada inmediatamente a la media móvil simple, la media móvil lineal, el suavizado exponencial único, el suavizado exponencial doble, el suavizado exponencial de Winters y la previsión promocional.
Los objetivos en la previsión
Un pronóstico es una predicción sobre el valor de una variable de una serie de tiempo en algún momento en el futuro. Por ejemplo, es posible que desee estimar las ventas o la demanda de un producto del próximo mes. Una serie de tiempo es una secuencia de números registrados en intervalos de tiempo igualmente espaciados; por ejemplo, las ventas unitarias registradas cada mes. Los objetivos que persigue cuando realiza previsiones dependen de la naturaleza de su trabajo y de su negocio. Todo pronóstico es incierto; de hecho, existe un rango de valores posibles para cualquier variable que pronostique. Los valores cercanos a la mitad de este rango tienen una mayor probabilidad de ocurrir realmente, mientras que los valores en los extremos del rango tienen menos probabilidades de ocurrir.
Una introducción suave a dos técnicas avanzadas: Bootstrapping estadístico y simulación de Monte Carlo
El análisis avanzado de la cadena de suministro de Smart Software explota múltiples métodos avanzados. Dos de los más importantes son el “bootstrapping estadístico” y la “simulación Monte Carlo”. Dado que ambos involucran muchos números aleatorios que vuelan, la gente a veces se confunde acerca de cuál es cuál y para qué sirven. Por eso, esta nota. En pocas palabras: el arranque estadístico genera escenarios de demanda para la previsión. La simulación de Monte Carlo utiliza los escenarios para la optimización del inventario.
6 observaciones sobre los procesos exitosos de pronóstico de la demanda
La previsión es tanto un arte como una ciencia, y requiere un equilibrio entre el juicio profesional y el análisis estadístico objetivo. En este blog, exploraremos cómo generar predicciones precisas aprovechando los métodos estadísticos, incorporando el conocimiento comercial y mejorando la credibilidad a través del refinamiento y la representación gráfica. Obtenga información sobre cómo alinear las técnicas con la naturaleza de los datos e integrarlas con otros procesos comerciales, creando un enfoque de planificación integral que reconozca el margen de error y el sesgo de pronóstico. Obtenga los principios y técnicas para un pronóstico de demanda exitoso, potenciando la toma de decisiones informada y la planificación optimizada.
No culpe el exceso de existencias a las "malas" previsiones de ventas/clientes
Los pronósticos de ventas a menudo son inexactos simplemente porque el equipo de ventas se ve obligado a dar un número a pesar de que realmente no saben cuál será la demanda de sus clientes. Deje que los equipos de ventas vendan. No se moleste en jugar el juego de fingir que acepta estos pronósticos cuando ambas partes (cadena de ventas y suministro) saben que a menudo no es más que un WAG.
¿Qué hace un pronóstico probabilístico?
¿Qué es todo el alboroto en torno al término "pronóstico probabilístico"? ¿Es solo un término de marketing más reciente que algunos proveedores de software y consultores han acuñado para fingir innovación? ¿Hay alguna diferencia tangible real en comparación con las técnicas anteriores de "mejor ajuste"? ¿No son todos los pronósticos probabilísticos de todos modos?
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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
