Cada campo, incluido el pronóstico, acumula sabiduría popular que eventualmente comienza a disfrazarse de “mejores prácticas”. Estas mejores prácticas suelen ser acertadas, al menos en parte, pero a menudo carecen de contexto y pueden no ser apropiadas para determinados clientes, industrias o situaciones comerciales. A menudo hay un problema, un “Sí, pero”. Esta nota trata sobre seis preceptos de pronóstico generalmente verdaderos que, sin embargo, tienen sus salvedades.

1. Organice su empresa en torno a una previsión de un número. Esto suena sensato: es bueno tener una visión compartida. Pero cada parte de la empresa tendrá su propia idea sobre qué número es el número. Finanzas puede querer ingresos trimestrales, Marketing puede querer visitas al sitio web, Ventas puede querer rotación, Mantenimiento puede querer tiempo medio hasta el fracaso. De hecho, cada unidad probablemente tenga un puñado de métricas clave. No necesitas un eslogan: necesitas hacer tu trabajo.

2. Incorporar el conocimiento empresarial en un proceso de previsión colaborativo. Esta es una buena regla general, pero si su proceso de colaboración tiene fallas, alterar un pronóstico estadístico mediante anulaciones de gestión puede disminuir la precisión. No necesita un eslogan: necesita medir y comparar la precisión de todos y cada uno de los métodos e ir con los ganadores.

3. Previsión mediante modelos causales. Los métodos de pronóstico extrapolativos no tienen en cuenta las fuerzas subyacentes que impulsan sus ventas, simplemente trabajan con los resultados. El modelado causal profundiza en los factores fundamentales y puede mejorar tanto la precisión como el conocimiento. Sin embargo, los modelos causales (implementados mediante análisis de regresión) pueden ser menos precisos, especialmente cuando requieren pronósticos de los factores determinantes (“predicciones de los predictores”) en lugar de simplemente ingresar valores registrados de variables predictoras rezagadas. No necesitas un eslogan: necesitas una comparación directa.

4. Pronosticar la demanda en lugar de los envíos. Lo que realmente se desea es demanda, pero “componer una señal de demanda” puede ser complicado: ¿qué se hace con las transferencias internas? ¿Únicos? ¿Ventas perdidas? Además, los datos de la demanda pueden manipularse. Por ejemplo, si los clientes intencionalmente no realizan pedidos o intentan manipular sus pedidos haciendo pedidos con demasiada anticipación, entonces el historial de pedidos no será mejor que el historial de envíos. al menos con historial de envíos, es exacto: sabes lo que enviaste. Las previsiones de envíos no son previsiones de “demanda”, pero son un sólido punto de partida.

5. Utilice métodos de aprendizaje automático. En primer lugar, el “aprendizaje automático” es un concepto elástico que incluye un conjunto cada vez mayor de alternativas. Debajo del capó de muchos modelos anunciados por ML hay solo una selección automática un método de pronóstico extrapolativo (es decir, mejor ajuste) que, si bien es excelente para pronosticar la demanda normal, existe desde la década de 1980 (Smart Software fue la primera compañía en lanzar un método de selección automática para PC). Los modelos de aprendizaje automático acaparan datos y requieren conjuntos de datos más grandes de los que puede tener disponibles. Elegir adecuadamente y luego entrenar un modelo de ML requiere un nivel de experiencia estadística que es poco común en muchas empresas de fabricación y distribución. Es posible que desees encontrar a alguien que te tome de la mano antes de comenzar a jugar este juego.

6. Eliminar los valores atípicos crea mejores pronósticos. Si bien es cierto que picos o caídas muy inusuales en la demanda enmascararán patrones de demanda subyacentes como la tendencia o la estacionalidad, no siempre es cierto que se deban eliminar los picos. A menudo, estos aumentos repentinos de la demanda reflejan la incertidumbre que puede interferir aleatoriamente con su negocio y, por lo tanto, es necesario tenerlo en cuenta. Eliminar este tipo de datos de su modelo de pronóstico de demanda puede hacer que los datos sean más predecibles en papel, pero lo dejará sorprendido cuando vuelva a suceder. Por lo tanto, tenga cuidado al eliminar los valores atípicos, especialmente en masa.

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.

Torneo de pronóstico

El pronóstico automático funciona mediante la realización de un torneo entre un conjunto de métodos competitivos. Debido a que las computadoras personales y la computación en la nube son rápidas, y debido a que hemos codificado algoritmos muy eficientes en el motor de pronóstico automático de SmartForecasts, es práctico adoptar un enfoque puramente empírico para decidir qué método de pronóstico extrapolativo usar. Esto significa que puede darse el lujo de probar una serie de enfoques y luego quedarse con el que mejor pronostique la serie de datos particular en cuestión. SmartForecasts automatiza completamente este proceso al probar los diferentes métodos de pronóstico en un torneo de pronóstico simulado. El ganador del torneo es el método que más se acerca a predecir nuevos valores de datos a partir de los antiguos. La precisión se mide por el error absoluto promedio (es decir, el error promedio, ignorando cualquier signo menos). El promedio se calcula sobre un conjunto de pronósticos, cada uno de los cuales utiliza una parte de los datos, en un proceso conocido como simulación deslizante.

Simulación deslizante

La simulación deslizante recorre repetidamente porciones cada vez más largas de los datos históricos, en cada caso pronosticando con anticipación el número deseado de períodos en su horizonte de pronóstico. Suponga que hay 36 valores de datos históricos y necesita pronosticar seis períodos por delante. Imagine que desea evaluar la precisión del pronóstico de algún método en particular, digamos un promedio móvil de cuatro observaciones, en la serie de datos en cuestión.

En un punto de la simulación deslizante, los primeros 24 puntos (solo) se utilizan para pronosticar los valores de datos históricos del 25 al 30, que consideramos temporalmente como desconocidos. Decimos que los puntos 25-30 están “retenidos” del análisis. Calcular los valores absolutos de las diferencias entre los seis pronósticos y los valores históricos reales correspondientes proporciona una instancia de cada pronóstico absoluto de 1 paso, 2 pasos, 3 pasos, 4 pasos, 5 pasos y 6 pasos. error. Repetir este proceso usando los primeros 25 puntos proporciona más instancias de errores de 1 paso, 2 pasos, 3 pasos adelante, etc. El promedio de todas las estimaciones de error absoluto obtenidas de esta manera proporciona un resumen de precisión de un solo número.

Métodos utilizados en la previsión automática

Normalmente, hay seis métodos de pronóstico extrapolativo que compiten en el torneo de pronóstico automático:

• media móvil simple
• Media móvil lineal
• Suavizado exponencial simple
• Suavizado exponencial doble
• Versión aditiva del suavizado exponencial de Winters
• Versión multiplicativa del suavizado exponencial de Winters

Los dos últimos métodos son apropiados para series estacionales; sin embargo, se excluyen automáticamente del torneo si hay menos de dos ciclos estacionales completos de datos (por ejemplo, menos de 24 períodos de datos mensuales u ocho períodos de datos trimestrales).

Estos seis métodos clásicos basados en el suavizado han demostrado ser fáciles de entender, fáciles de calcular y precisos. Puede excluir cualquiera de estos métodos del torneo si tiene preferencia por algunos de los competidores y no por otros.

1. Pronosticar es un arte que requiere una combinación de juicio profesional y análisis estadístico objetivo. Los pronósticos de demanda exitosos requieren una predicción de referencia que aproveche los métodos de pronóstico estadístico. Una vez establecido, el proceso puede centrarse en la mejor manera de ajustar los pronósticos estadísticos en función de sus propios conocimientos y conocimientos comerciales.

2. El proceso de pronóstico suele ser iterativo. Es posible que deba realizar varios ajustes a su pronóstico inicial antes de estar satisfecho. Es importante poder generar y comparar pronósticos alternativos de forma rápida y sencilla. El seguimiento de la precisión de estos pronósticos a lo largo del tiempo, incluidas las alternativas que no se utilizaron, ayuda a informar y mejorar el proceso.

3. La credibilidad de los pronósticos depende en gran medida de las comparaciones gráficas con datos históricos. Una imagen vale más que mil palabras, por lo tanto, muestre siempre los pronósticos a través de pantallas gráficas disponibles al instante con informes numéricos de apoyo.

4. Una de las principales tareas técnicas en el pronóstico es hacer coincidir la elección de la técnica de pronóstico con la naturaleza de los datos. Los procesos efectivos de previsión de la demanda emplean capacidades que identifican el método correcto a utilizar. Las características de una serie de datos como tendencia, estacionalidad o cambios abruptos en el nivel sugieren ciertas técnicas en lugar de otras. Una selección automática, que selecciona y utiliza automáticamente el método de previsión adecuado, ahorra tiempo y garantiza que su previsión de referencia sea lo más precisa posible.

5. Los procesos exitosos de pronóstico de la demanda funcionan en conjunto con otros procesos comerciales. Por ejemplo, la previsión puede ser un primer paso esencial en el análisis financiero. Además, las previsiones precisas de demanda de productos y ventas son entradas fundamentales para los procesos de control de inventario y planificación de la producción de una empresa de fabricación.

6. Un buen proceso de planificación reconoce que los pronósticos nunca son exactamente correctos. Debido a que algunos errores se infiltran incluso en el mejor proceso de pronóstico, uno de los complementos más útiles para un pronóstico son las estimaciones honestas de su margen de error y sesgo de pronóstico.

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. Haz esto en su lugar:

• Aceptar la variabilidad de la demanda como un hecho de la vida. Desarrolle un proceso de planificación que no una mejor cuenta de trabajo para la variabilidad de la demanda.

• Acuerde un nivel de riesgo de desabastecimiento que sea aceptable para todos los grupos de artículos.

• Una vez que se acuerde el riesgo de desabastecimiento, use el software para generar una estimación precisa del stock de seguridad necesario para contrarrestar la variabilidad de la demanda.

• Obtenga aceptación. Los clientes deben estar dispuestos a pagar un precio más alto por unidad para que usted brinde niveles de servicio extremadamente altos. Los vendedores deben aceptar que es más probable que ciertos artículos tengan pedidos pendientes si priorizan la inversión en inventario en otros artículos.

• El uso de un proceso de inventario de seguridad # consensuado garantiza que esté almacenando en búfer adecuadamente y estableciendo las expectativas correctas con las ventas, los clientes, las finanzas y la cadena de suministro.

Cuando haces esto, liberas a todas las partes de tener que jugar el juego de predicción para el que no estaban equipados en primer lugar. Obtendrá mejores resultados, como niveles de servicio más altos con costos de inventario más bajos. Y con mucho menos señalar con el dedo.

¿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?

Para responder a esta pregunta, es útil pensar en lo que realmente le dice el pronóstico en términos de probabilidades. Un pronóstico "bueno" debe ser imparcial y, por lo tanto, arrojar una probabilidad de 50/50 de ser mayor o menor que el real. Un pronóstico "malo" generará amortiguadores subjetivos (o deprimirá artificialmente el pronóstico) y dará como resultado una demanda sesgada hacia arriba o hacia abajo. Considere a un vendedor que reduce intencionalmente su pronóstico al no informar las ventas que espera cerrar para ser "conservador". Sus pronósticos tendrán un sesgo de pronóstico negativo ya que los datos reales casi siempre serán más altos de lo que predijeron. Por otro lado, considere un cliente que proporciona un pronóstico inflado a su fabricante. Preocupados por los desabastecimientos, sobrestiman la demanda para asegurar su suministro. Su pronóstico tendrá un sesgo positivo ya que los datos reales casi siempre serán más bajos de lo que predijeron. 

Estos tipos de pronósticos de un número descritos anteriormente son problemáticos. Nos referimos a estas predicciones como "pronósticos puntuales", ya que representan un punto (o una serie de puntos a lo largo del tiempo) en un gráfico de lo que podría suceder en el futuro. No brindan una imagen completa porque para tomar decisiones comerciales efectivas, como determinar cuánto inventario almacenar o la cantidad de empleados disponibles para respaldar la demanda, se requiere información detallada sobre cuánto más bajo o más alto será el real. En otras palabras, necesita las probabilidades de cada posible resultado que podría ocurrir. Entonces, por sí mismo, el pronóstico puntual no es probabilístico.   

Para obtener un pronóstico probabilístico, debe conocer la distribución de las posibles demandas en torno a ese pronóstico. Una vez que calcula esto, el pronóstico se convierte en "probabilidad". La forma en que los sistemas de pronóstico y los profesionales, como planificadores de demanda, analistas de inventario, gerentes de materiales y directores financieros, determinan estas probabilidades es el núcleo de la pregunta: "¿qué hace que un pronóstico sea probabilístico?"     

Distribuciones normales
La mayoría de los pronósticos y los sistemas/software que los producen comienzan con una predicción de la demanda. Luego, calculan el rango de posibles demandas en torno a ese pronóstico al hacer suposiciones teóricas incorrectas sobre la distribución. Si alguna vez usó un "intervalo de confianza" en su software de pronóstico, esto se basa en una distribución de probabilidad alrededor del pronóstico. La forma en que se determina este rango de demanda es asumiendo un tipo particular de distribución. La mayoría de las veces esto significa asumir una forma de campana, también conocida como distribución normal. Cuando la demanda es intermitente, algunos sistemas de optimización de inventario y previsión de la demanda pueden suponer que la demanda tiene forma de Poisson. 

Después de crear el pronóstico, la distribución supuesta se aplica alrededor del pronóstico de demanda y luego tiene su estimación de probabilidades para cada demanda posible, es decir, un "pronóstico probabilístico". Estas estimaciones de la demanda y las probabilidades asociadas se pueden usar para determinar valores extremos o cualquier valor intermedio si se desea. Los valores extremos en los percentiles superiores de la distribución (es decir, 92%, 95%, 99%, etc.) se utilizan con mayor frecuencia como entradas para los modelos de control de inventario. Por ejemplo, los puntos de pedido de piezas de repuesto críticas en una empresa de servicios eléctricos pueden planificarse en función de un nivel de servicio de 99,51 TP3T o incluso superior. Mientras que una pieza de servicio no crítica podría planificarse en un nivel de servicio 85% o 90%.

El problema de hacer suposiciones sobre la distribución es que estas probabilidades se equivocarán. Por ejemplo, si la demanda no se distribuye normalmente pero está forzando una curva normal/en forma de campana en el pronóstico, entonces, ¿cómo es posible que las probabilidades sean incorrectas? Específicamente, es posible que desee saber el nivel de inventario necesario para lograr una probabilidad 99% de no quedarse sin existencias y la distribución normal le indicará que almacene 200 unidades. Pero cuando se compara con la demanda real, descubre que 200 unidades solo llenaron la demanda por completo en 40/50 observaciones. Entonces, en lugar de obtener un nivel de servicio 99%, ¡solo logró un nivel de servicio 80%! Esta es una falla gigantesca que resulta de intentar encajar una clavija cuadrada en un agujero redondo. El error lo habría llevado a tomar una reducción de inventario incorrecta.

Las distribuciones estimadas empíricamente son inteligentes
Para producir un pronóstico probabilístico inteligente (lectura precisa), primero debe estimar la distribución de la demanda empíricamente sin suposiciones ingenuas sobre la forma de la distribución. Smart Software hace esto mediante la ejecución de decenas de miles de escenarios simulados de demanda y tiempo de entrega. Nuestra solución aprovecha técnicas patentadas que incorporan simulación Monte Carlo, Bootstrapping estadístico y otros métodos. Los escenarios están diseñados para simular la incertidumbre y la aleatoriedad de la vida real tanto de la demanda como de los plazos de entrega. Las observaciones históricas reales se utilizan como entradas principales, pero la solución también le dará la opción de simular a partir de valores no observados. Por ejemplo, el hecho de que 100 unidades hayan sido la demanda histórica máxima no significa que esté garantizado alcanzar un máximo de 100 en el futuro. Después de terminar los escenarios, sabrá la probabilidad exacta de cada resultado. El pronóstico “puntual” se convierte entonces en el centro de esa distribución. Cada período futuro a lo largo del tiempo se expresa en términos de la distribución de probabilidad asociada con ese período.

Líderes en Pronóstico Probabilístico
Smart Software, Inc. fue la primera empresa en introducir el arranque estadístico como parte de un sistema de software de pronóstico de demanda disponible comercialmente hace veinte años. En ese momento se nos otorgó una patente de EE. UU. y se nos nombró finalista en los Premios a la Excelencia Corporativa APICS para la Innovación Tecnológica. Nuestro Investigación patrocinada por la NSF que condujo a este y otros descubrimientos fueron fundamentales para avanzar en la previsión y la optimización del inventario. Estamos comprometidos con la innovación continua, y usted puede encuentre más información sobre nuestra patente más reciente aquí.