En este video blog, la atención se centra en un aspecto crítico de la gestión de inventario: el análisis y la interpretación de los datos del inventario. La atención se centra específicamente en un conjunto de datos de una agencia de transporte público que detalla piezas de repuesto para autobuses. Con más de 13.700 piezas registradas, los datos presentan una excelente oportunidad para profundizar en las complejidades de las operaciones de inventario e identificar áreas de mejora.

Comprender y abordar las anomalías en los datos del inventario es importante por varias razones. No solo garantiza el funcionamiento eficiente de los sistemas de inventario, sino que también minimiza los costos y mejora la calidad del servicio. Este videoblog explora cuatro reglas fundamentales de la gestión de inventario y demuestra, a través de datos del mundo real, cómo las desviaciones de estas reglas pueden indicar problemas subyacentes. Al examinar aspectos como el costo de los artículos, los plazos de entrega, las unidades disponibles y en pedido, y los parámetros que guían las políticas de reabastecimiento, el video proporciona una descripción general completa de los posibles desafíos e ineficiencias que acechan en los datos de inventario. 

Destacamos la importancia del análisis regular de los datos de inventario y cómo dicho análisis puede servir como una herramienta poderosa para los administradores de inventario, permitiéndoles detectar y rectificar problemas antes de que se agraven. Depender de enfoques anticuados puede generar imprecisiones, lo que resulta en un exceso de inventario o expectativas incumplidas de los clientes, lo que a su vez podría causar considerables repercusiones financieras e ineficiencias en las operaciones.

A través de un examen detallado del conjunto de datos de la agencia de transporte público, el videoblog transmite un mensaje claro: la revisión proactiva de los datos del inventario es esencial para mantener operaciones de inventario óptimas, garantizar que las piezas estén disponibles cuando se necesiten y evitar gastos innecesarios.

Aprovechar las herramientas avanzadas de análisis predictivo, como la optimización y planificación inteligente del inventario, le ayudará a controlar los datos de su inventario. Smart IP&O le mostrará información decisiva sobre la demanda y el inventario sobre los patrones de demanda de repuestos en evolución en cada momento, brindando a su organización la información necesaria para la toma de decisiones estratégicas.

La perspectiva de Feynman ilumina nuestro viaje: “En sus esfuerzos por aprender todo lo posible sobre la naturaleza, la física moderna ha descubierto que ciertas cosas nunca pueden “saberse” con certeza. Gran parte de nuestro conocimiento debe permanecer siempre incierto. Lo máximo que podemos saber es en términos de probabilidades”. - Richard Feynman, Las conferencias Feynman sobre física.

Cuando intentamos comprender el complejo mundo de la logística, la aleatoriedad juega un papel fundamental. Esto introduce una paradoja interesante: en una realidad donde se valoran la precisión y la certeza, ¿podría la naturaleza impredecible de la oferta y la demanda servir realmente como un aliado estratégico?

La búsqueda de pronósticos precisos no es sólo un ejercicio académico; es un componente crítico del éxito operativo en numerosas industrias. Para los planificadores de la demanda que deben anticipar la demanda de un producto, las ramificaciones de hacerlo bien (o mal) son fundamentales. Por lo tanto, reconocer y aprovechar el poder de la aleatoriedad no es simplemente un ejercicio teórico; es una necesidad de resiliencia y adaptabilidad en un entorno en constante cambio.

Aceptando la incertidumbre: métodos dinámicos, estocásticos y de Monte Carlo

Modelado dinámico: la búsqueda de una precisión absoluta en los pronósticos ignora la imprevisibilidad intrínseca del mundo. Los métodos de pronóstico tradicionales, con sus marcos rígidos, no logran adaptarse al dinamismo de los fenómenos del mundo real. Al aceptar la incertidumbre, podemos girar hacia modelos más ágiles y dinámicos que incorporen la aleatoriedad como componente fundamental. A diferencia de sus rígidos predecesores, estos modelos están diseñados para evolucionar en respuesta a nuevos datos, garantizando resiliencia y adaptabilidad. Este cambio de paradigma de un enfoque determinista a uno probabilístico permite a las organizaciones navegar la incertidumbre con mayor confianza, tomando decisiones informadas incluso en entornos volátiles.

Los modelos estocásticos guían a los pronosticadores a través de la niebla de la imprevisibilidad con los principios de probabilidad. Lejos de intentar eliminar la aleatoriedad, los modelos estocásticos la adoptan. Estos modelos evitan la noción de un futuro singular y predeterminado, presentando en cambio una serie de resultados posibles, cada uno con su probabilidad estimada. Este enfoque ofrece una representación más matizada y realista del futuro, reconociendo la variabilidad inherente de los sistemas y procesos. Al trazar un espectro de futuros potenciales, el modelado estocástico proporciona a quienes toman decisiones una comprensión integral de la incertidumbre, lo que permite una planificación estratégica informada y flexible.

Las simulaciones de Monte Carlo, que llevan el nombre del centro histórico del azar y la fortuna, aprovechan el poder de la aleatoriedad para explorar el vasto panorama de posibles resultados. Esta técnica implica la generación de miles, si no millones, de escenarios a través de un muestreo aleatorio, cada escenario pinta una imagen diferente del futuro basada en las incertidumbres inherentes del mundo real. Los tomadores de decisiones, armados con conocimientos de las simulaciones de Monte Carlo, pueden medir el rango de posibles impactos de sus decisiones, lo que la convierte en una herramienta invaluable para la evaluación de riesgos y la planificación estratégica en entornos inciertos.

Éxitos del mundo real: aprovechar la aleatoriedad

La estrategia de integrar la aleatoriedad en los pronósticos ha demostrado ser invaluable en diversos sectores. Por ejemplo, las principales empresas de inversión y bancos dependen constantemente de modelos estocásticos para hacer frente al comportamiento volátil del mercado de valores. Un ejemplo notable es cómo los fondos de cobertura emplean estos modelos para predecir los movimientos de precios y gestionar el riesgo, lo que lleva a opciones de inversión más estratégicas.

De manera similar, en la gestión de la cadena de suministro, muchas empresas confían en las simulaciones de Monte Carlo para abordar la imprevisibilidad de la demanda, especialmente durante las temporadas altas como las vacaciones. Al simular varios escenarios, pueden prepararse para una variedad de resultados, asegurándose de tener niveles de existencias adecuados sin comprometer demasiado los recursos. Este enfoque minimiza el riesgo de desabastecimiento y exceso de inventario.

Estos éxitos del mundo real resaltan el valor de integrar la aleatoriedad en los esfuerzos de pronóstico. Lejos de ser el adversario que a menudo se percibe, la aleatoriedad emerge como un aliado indispensable en el intrincado ballet de la previsión. Al adoptar métodos que respetan la incertidumbre inherente del futuro (reforzados por herramientas avanzadas como Smart IP&O), las organizaciones pueden navegar lo impredecible con confianza y agilidad. Por lo tanto, en el gran esquema de la previsión, puede ser prudente abrazar la noción de que, si bien no podemos controlar la tirada de los dados, ciertamente podemos elaborar estrategias en torno a ella.

“Los negocios son guerra” puede ser una metáfora exagerada, pero no carece de validez. Al igual que la “brecha de los bombarderos” y la “brecha de los misiles”, la preocupación por quedarse atrás de la competencia y la consiguiente amenaza de aniquilación siempre acechan en las mentes de los ejecutivos de negocios. Si no lo hacen, deberían hacerlo, porque no todas las brechas se solucionan. imaginario (se demostró que la brecha de los bombarderos y la brecha de los misiles no existían entre los EE.UU. y la URSS, pero la brecha de los años 1980 entre la productividad japonesa y la estadounidense era demasiado real). La diferencia entre paranoia y preocupación justificada es convertir el miedo en hechos. Esta publicación trata sobre cómo organizar su atención hacia posibles brechas en el análisis de la cadena de suministro de su empresa.

Brechas de vigilancia

El ejército estadounidense tiene un dicho: "El tiempo dedicado al reconocimiento nunca se desperdicia". De vez en cuando, nuestro Pronosticador inteligente El blog tiene una publicación que te ayuda a girar la cabeza para ver qué sucede a tu alrededor. Un ejemplo es nuestra publicación sobre gemelos digitales, que es un tema candente en todo el mundo de la ingeniería. En resumen: utilizar simulaciones de oferta y demanda para detectar debilidades en su plan de inventario es una forma de reconocimiento de la cadena de suministro. Cerrar esta brecha de vigilancia permite a las empresas tomar medidas correctivas antes de que surja un problema real.

Brechas de conciencia situacional

Un comandante militar necesita realizar un seguimiento de lo que está disponible para su uso y de qué tan bien se está utilizando. Los informes disponibles en Analítica operativa inteligente mantenerlo actualizado sobre sus recuentos de inventario, la precisión de sus pronósticos, la capacidad de respuesta de sus proveedores y las tendencias en estas y otras áreas operativas. Sabrá exactamente cuál es su posición en una variedad de KPI de la cadena de suministro, como el nivel de servicio, las tasas de cumplimiento y la rotación de inventario. Sabrá si el desempeño real está alineado con el desempeño planificado y si el plan de inventario (es decir, qué pedir, cuándo, a quién y por qué) se cumple o se ignora.

Brechas de agilidad

El entorno empresarial puede cambiar rápidamente. Todo lo que se necesita es un camión cisterna atrapado de costado en el Canal de Suez, unos cuantos misiles balísticos antibuque en el Mar Rojo o un fenómeno meteorológico que afecte a toda la región. Estas catástrofes pueden recaer tanto sobre la cabeza de sus competidores como sobre la suya, pero ¿quién de ustedes es lo suficientemente ágil como para reaccionar primero? Informe de excepciones en Planificador de la demanda y análisis operativo inteligente puede detectar cambios importantes en el carácter de la demanda para que pueda filtrar rápidamente datos de demanda obsoletos antes de que contaminen todos sus cálculos para pronósticos de demanda u optimización de inventario. Planificador de la demanda puede avisar con antelación de un aumento o disminución pendiente de la demanda. Optimización del inventario puede ayudarle a ajustar sus tácticas de reabastecimiento de inventario para reflejar estos cambios en la demanda.

Brechas de innovación

Ya sea que te refieras a tu competencia como "Los otros chicos" o "Todos los demás" o algo que no se pueda imprimir, aquellos de los que debes preocuparte son los que siempre buscan una ventaja. Cuando elige a Smart como su socio, le brindaremos esa ventaja con soluciones predictivas innovadoras pero probadas en el campo. Smart Software ha estado innovando en modelos predictivos desde su nacimiento hace más de 40 años.

• Nuestros primeros productos introdujeron múltiples innovaciones técnicas: evaluación de la calidad del pronóstico mirando hacia el futuro, no hacia el pasado; selección automática de las mejores entre un conjunto de metodologías competitivas, aprovechando los gráficos de los primeros PC para permitir una fácil gestión de las anulaciones de las previsiones estadísticas.

• Más tarde inventamos y patentamos un enfoque radicalmente diferente para pronosticar la demanda intermitente que es característica tanto de repuestos como de bienes duraderos costosos. Nuestra tecnología fue patentada y recibió múltiples premios por mejorar drásticamente la gestión del inventario. La solución es ahora un enfoque probado en el campo utilizado por muchas empresas líderes en repuestos, MRO, repuestos de posventa y servicio de campo.

• Más recientemente, la plataforma en la nube de Smart para pronóstico de demanda, modelado predictivo, optimización de inventario y análisis, toma todos los datos relevantes que de otro modo estarían bloqueados en sus sistemas ERP o EAM, archivos externos y otras fuentes de datos dispares, y los organiza en el canalización de datos inteligente, lo estructura en nuestro modelo de datos comúny lo procesa en nuestro nube de AWS. Inteligente utiliza el poder de nuestro patentado simulaciones probabilísticas de demanda en Smart Inventory Optimization para realizar pruebas de estrés y optimizar las reglas que utiliza para administrar cada uno de los artículos de su inventario.

Es mi trabajo, junto con mi cofundador, el Dr. Nelson Hartunian, nuestro equipo de ciencia de datos y consultores académicos, continuar ampliando los límites del análisis de la cadena de suministro y brindarle los beneficios mediante la implementación continua de nuevas versiones de nuestros productos para que usted no se quede atrapado en una brecha de innovación, ni en ninguna de las otras.

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. La siguiente figura ilustra una distribución típica de los valores de pronóstico.

Ilustración de una distribución prevista de los valores previstos

Pronósticos puntuales

El uso más común de los pronósticos es estimar una secuencia de números que representan los valores futuros más probables de la variable de interés. Por ejemplo, supongamos que está desarrollando un plan de ventas y marketing para su empresa. Es posible que deba completar 12 celdas en una hoja de cálculo financiera con estimaciones de los ingresos totales de su empresa durante los próximos 12 meses. Estas estimaciones se denominan pronósticos puntuales porque se desea un único número (punto de datos) para cada período de pronóstico. La función de pronóstico automático de Smart Demand Planner le proporciona estos pronósticos puntuales automáticamente.

Pronósticos de intervalo

Aunque los pronósticos puntuales son convenientes, a menudo se beneficiará más de los pronósticos de intervalo. Los pronósticos de intervalo muestran el rango (intervalo) más probable de valores que podrían surgir en el futuro. Suelen ser más útiles que los pronósticos puntuales porque transmiten la cantidad de incertidumbre o riesgo involucrado en un pronóstico. El porcentaje del intervalo de pronóstico se puede especificar en los distintos cuadros de diálogo de pronóstico en el software de planificación de demanda..  Cada uno de los muchos métodos de pronóstico (automático, promedio móvil, suavizado exponencial, etc.) disponibles en Smart Demand Planner le permite establecer un intervalo de pronóstico.

La configuración predeterminada en Smart Demand Planner proporciona intervalos de pronóstico 90%. Interprete estos intervalos como el rango dentro del cual los valores reales caerán el 90% del tiempo. Si los intervalos son amplios, entonces existe una gran incertidumbre asociada con los pronósticos puntuales. Si los intervalos son estrechos, puedes tener más confianza. Si está realizando una función de planificación y desea valores del mejor y peor caso para las variables de interés en varios momentos en el futuro, puede utilizar los límites superior e inferior de los intervalos de pronóstico para ese propósito, con la estimación de un solo punto proporcionando la valor más probable. En la figura anterior, el intervalo de previsión del 90% se extiende de 3,36 a 6,64.

percentiles superiores

En el control de inventario, su objetivo puede ser hacer buenas estimaciones de un percentil alto de la demanda de un producto. Estas estimaciones le ayudan a hacer frente a la disyuntiva entre, por un lado, minimizar los costos de mantener y ordenar existencias y, por otra parte, minimizar el número de ventas perdidas o pendientes de entrega debido a un desabastecimiento. Por esta razón, es posible que desees conocer el percentil 99 o nivel de servicio de demanda, ya que la probabilidad de superar ese nivel es de sólo 1%.

Al pronosticar variables individuales con características como el pronóstico automático, tenga en cuenta que el límite superior de un intervalo de pronóstico 90% representa el percentil 95 de la distribución prevista de la demanda para esa variable. (Restar el percentil 5 del percentil 95 deja un intervalo que contiene 95%-5% = 90% de los valores posibles). Esto significa que puede estimar los percentiles superiores cambiando el valor del intervalo de pronóstico. En la figura, "Ilustrando una distribución prevista", el percentil 95 es 6,64.

Para optimizar las políticas de almacenamiento al nivel de servicio deseado o para permitir que el sistema recomiende qué política de almacenamiento y nivel de servicio genera el mejor rendimiento, considere utilizar la optimización inteligente de inventario. Está diseñado para admitir escenarios hipotéticos que muestran compensaciones previstas de distintas políticas de inventario, incluidos diferentes objetivos de nivel de servicio.

percentiles inferiores

A veces puede que le preocupe el extremo inferior de la distribución prevista para una variable. Estos casos suelen surgir en aplicaciones financieras, donde un percentil bajo de una estimación de ingresos representa una contingencia que requiere reservas financieras. Puede utilizar Smart Demand Planner en este caso de forma análoga al caso de la previsión de percentiles superiores. En la figura "Ilustración de una distribución prevista", el percentil 5 es 3,36.

En conclusión, la previsión implica predecir valores futuros, con pronósticos puntuales que ofrecen estimaciones únicas y pronósticos de intervalo que proporcionan rangos de valores probables. Smart Demand Planner automatiza los pronósticos puntuales y permite a los usuarios establecer intervalos, lo que ayuda en la evaluación de la incertidumbre. Para el control de inventario, la herramienta facilita la comprensión de los percentiles superior (por ejemplo, percentil 99) e inferior (por ejemplo, percentil 5). Para optimizar las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio, Smart Inventory Optimization admite escenarios hipotéticos, lo que garantiza una toma de decisiones eficaz sobre cuánto almacenar teniendo en cuenta el riesgo de desabastecimiento que está dispuesto a aceptar.

En casi todos los negocios e industrias, quienes toman decisiones necesitan pronósticos confiables de variables críticas, como ventas, ingresos, demanda de productos, niveles de inventario, participación de mercado, gastos y tendencias de la industria.

Hay muchos tipos de personas que hacen estos pronósticos. Algunos son analistas técnicos sofisticados, como economistas de negocios y estadísticos. Muchos otros consideran que los pronósticos son una parte importante de su trabajo general: gerentes generales, planificadores de producción, especialistas en control de inventarios, analistas financieros, planificadores estratégicos, investigadores de mercado y gerentes de productos y ventas. Aún así, otros rara vez se consideran pronosticadores, sino que a menudo tienen que hacer pronósticos sobre una base intuitiva y crítica.

Debido a la forma en que diseñamos Smart Demand Planner, tiene algo que ofrecer a todo tipo de pronosticadores. Este diseño surge de varias observaciones sobre el proceso de pronóstico. Debido a que diseñamos Smart Demand Planner con estas observaciones en mente, creemos que tiene un estilo y contenido especialmente adecuados para convertir su navegador en una herramienta eficaz de previsión y planificación:

La previsión es un arte que requiere una combinación de juicio profesional y análisis estadístico objetivo.

A menudo resulta eficaz comenzar con un pronóstico estadístico objetivo que tenga en cuenta automáticamente las tendencias, la estacionalidad y otros patrones. Luego, aplique ajustes o anulaciones de pronósticos según su criterio comercial. Smart Demand Planner facilita la ejecución de ajustes gráficos y tabulares a los pronósticos estadísticos.

El proceso de pronóstico suele ser iterativo.

Es probable que decida hacer varios ajustes a su pronóstico inicial antes de estar satisfecho. Es posible que desee excluir datos históricos más antiguos que considere que ya no son relevantes. Se podrían aplicar diferentes ponderaciones al modelo de pronóstico que pongan distinto énfasis en los datos más recientes. Podría aplicar atenuación de tendencias para aumentar o disminuir los pronósticos estadísticos de tendencias agresivas. Puede permitir que los modelos de aprendizaje automático ajusten la selección de pronóstico por usted y seleccionen el modelo ganador automáticamente. La velocidad de procesamiento de Smart Demand Planner le brinda suficiente tiempo para realizar varias pasadas y guarda múltiples versiones de los pronósticos como “instantáneas” para que pueda comparar la precisión del pronóstico más adelante.

La previsión requiere soporte gráfico.

Los patrones evidentes en los datos pueden ser vistos por un ojo perspicaz. La credibilidad de sus pronósticos a menudo dependerá en gran medida de las comparaciones gráficas que hacen otras partes interesadas del negocio cuando evalúan los datos históricos y los pronósticos. Smart Demand Planner proporciona visualizaciones gráficas de pronósticos, historial e informes de pronóstico versus datos reales.

Los pronósticos nunca son exactamente correctos.

Debido a que siempre se introduce algún error incluso en el mejor proceso de pronóstico, uno de los complementos más útiles de un pronóstico es una estimación honesta de su margen de error.

Smart Demand Planner presenta resúmenes gráficos y tabulares de la precisión del pronóstico basados en la prueba de fuego de los datos de predicción retenidos en el desarrollo del modelo de pronóstico. 

También son muy útiles los intervalos de previsión o intervalos de confianza. Detallan el rango probable de demanda posible que se espera que ocurra. Por ejemplo, si la demanda real cae fuera del intervalo de confianza de 90% más de 10% del tiempo, entonces hay motivos para investigar más a fondo.  

La previsión requiere una coincidencia del método con los datos.

Una de las principales tareas técnicas en la elaboración de pronósticos es hacer coincidir la elección de la técnica de pronóstico con la naturaleza de los datos. Las características de una serie de datos como la tendencia, la estacionalidad o los cambios abruptos de nivel sugieren ciertas técnicas en lugar de otras.

La función de previsión automática de Smart Demand Planner hace que esta coincidencia sea rápida, precisa y automática.

La previsión suele ser parte de un proceso más amplio de planificación o control.

Por ejemplo, los pronósticos pueden ser un complemento poderoso para el análisis financiero basado en hojas de cálculo, extendiendo filas de cifras hacia el futuro. Además, los pronósticos precisos de ventas y demanda de productos son aportes fundamentales para los procesos de planificación de producción y control de inventario de un fabricante. Un pronóstico estadístico objetivo de las ventas futuras siempre ayudará a identificar cuándo el presupuesto (o el plan de ventas) puede ser demasiado poco realista. El análisis de brechas permite a la empresa tomar medidas correctivas para su demanda y sus planes de marketing para garantizar que no incumplan el plan presupuestado.

Los pronósticos deben integrarse en los sistemas ERP
Smart Demand Planner puede transferir rápida y fácilmente sus resultados a otras aplicaciones, como hojas de cálculo, bases de datos y sistemas de planificación, incluidas aplicaciones ERP. Los usuarios pueden exportar pronósticos en una variedad de formatos de archivo, ya sea mediante descarga o mediante ubicaciones seguras de archivos FTP. Smart Demand Planner incluye integraciones basadas en API para una variedad de sistemas ERP y EAM, incluidos Epicor Kinetic y Epicor Prophet 21, Sage X3 y Sage 300, Oracle NetSuite y cada uno de los sistemas ERP Dynamics 365 de Microsoft. Las integraciones basadas en API permiten a los clientes enviar los resultados de las previsiones directamente al sistema ERP según demanda.

El resultado es una planificación de ventas, elaboración de presupuestos, programación de producción, pedidos y planificación de inventario más eficientes.