Superar la incertidumbre con tecnología de optimización de servicio e inventario

En este blog, analizaremos el mercado impredecible y de ritmo rápido de hoy y los constantes desafíos que enfrentan las empresas para administrar su inventario y niveles de servicio de manera eficiente. El tema principal de esta discusión, arraigado en el concepto de “Optimización probabilística del inventario”, se centra en cómo se puede aprovechar la tecnología moderna para lograr objetivos óptimos de servicio e inventario en medio de la incertidumbre. Este enfoque no sólo aborda los problemas tradicionales de gestión de inventarios, sino que también ofrece una ventaja estratégica para afrontar las complejidades de las fluctuaciones de la demanda y las interrupciones de la cadena de suministro.

Comprender e implementar la tecnología de optimización de inventario es importante por varias razones. En primer lugar, afecta directamente la capacidad de una empresa para satisfacer las demandas de los clientes con prontitud, afectando así la satisfacción y la lealtad del cliente. En segundo lugar, una gestión eficaz del inventario controla los costos operativos, reduciendo la retención innecesaria de existencias y minimizando el riesgo de desabastecimiento o exceso de existencias. En una era donde las condiciones del mercado cambian rápidamente, tener un sistema sólido para gestionar estos aspectos puede marcar la diferencia entre prosperar y simplemente sobrevivir.

En el corazón de la gestión de inventarios se encuentra una paradoja: la necesidad de estar preparado para la demanda fluctuante sin sucumbir a los peligros del exceso de existencias, que puede conducir a mayores costos de mantenimiento, obsolescencia y desperdicio de recursos. Por el contrario, la falta de existencias puede provocar desabastecimientos, pérdida de ventas y disminución de la satisfacción del cliente, lo que en última instancia afecta la reputación y los resultados de una empresa. La naturaleza impredecible de las demandas del mercado, agravada por posibles interrupciones en la cadena de suministro y cambios en el comportamiento de los consumidores, añade complejidad a este acto de equilibrio.

La tecnología juega un papel fundamental aquí. El software moderno de optimización de inventario integra modelos probabilísticos, algoritmos de pronóstico sofisticados y capacidades de simulación. Estos sistemas ayudan a las empresas a responder rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado. Además, la adopción de dicha tecnología fomenta una cultura de toma de decisiones basada en datos, lo que garantiza que las empresas no simplemente reaccionen a las incertidumbres sino que elaboren estrategias de manera proactiva para mitigar sus impactos.

Aquí hay breves discusiones sobre las tecnologías algorítmicas relevantes.

Optimización probabilística del inventario: Los enfoques tradicionales de gestión de inventarios se basan en modelos deterministas que suponen un mundo estático y predecible. Estos modelos fallan ante la variabilidad y la incertidumbre. Ingrese a la optimización probabilística del inventario, un paradigma que abarca la aleatoriedad inherente a los procesos de la cadena de suministro. Este enfoque emplea modelos estadísticos para representar las incertidumbres en la oferta y la demanda, lo que permite a las empresas dar cuenta de una gama completa de resultados posibles.

Previsión avanzada:  Una piedra angular de la optimización eficaz del inventario es la capacidad de anticipar con precisión la demanda futura. Las técnicas de pronóstico avanzadas, como [no vendemos esto fuera de SmartForecasts o tal vez ya no esté allí, así que no lo menciones], el análisis de series de tiempo y el aprendizaje automático, extraen patrones explotables de datos históricos.

Cálculo del stock de seguridad: un escudo contra la incertidumbre:

Los pronósticos que incluyen estimaciones de su propia incertidumbre permiten calcular las existencias de seguridad. El stock de seguridad actúa como amortiguador contra la imprevisibilidad de la demanda y los plazos de entrega. Determinar el nivel óptimo de existencias de seguridad es un desafío crítico que los modelos probabilísticos abordan hábilmente. Con los niveles de stock de seguridad adecuados, las empresas pueden mantener altos niveles de servicio, asegurando la disponibilidad del producto sin la carga de un inventario excesivo.

Planificación de escenarios: preparación para múltiples futuros:

El futuro es intrínsecamente incierto y un único pronóstico nunca puede abarcar todos los escenarios posibles. Los métodos avanzados que crean una variedad de escenarios de demanda realistas son la forma esencial de optimización probabilística del inventario. Estas técnicas permiten a las empresas explorar las implicaciones de múltiples futuros, desde el mejor hasta el peor de los casos. Al planificar en función de estos escenarios, las empresas pueden mejorar su resiliencia frente a la volatilidad del mercado.

Navegando el futuro con confianza

El panorama incierto del entorno empresarial actual requiere un cambio de las prácticas tradicionales de gestión de inventarios a enfoques probabilísticos más sofisticados. Al adoptar los principios de optimización probabilística del inventario, las empresas pueden lograr un equilibrio duradero entre la excelencia del servicio y la eficiencia de costos. La integración de técnicas de pronóstico avanzadas, cálculos estratégicos de existencias de seguridad y planificación de escenarios, respaldados por Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O), equipa a las empresas para transformar la incertidumbre de un desafío a una oportunidad. Las empresas que adoptan este enfoque informan mejoras significativas en los niveles de servicio, reducciones en los costos de inventario y una mayor agilidad de la cadena de suministro.

Por ejemplo, los artículos menos críticos que se prevé alcanzarán los niveles de servicio 99%+ representan oportunidades para reducir el inventario. Al apuntar a niveles de servicio más bajos en artículos menos críticos, el inventario tendrá “el tamaño adecuado” con el tiempo para alcanzar el nuevo equilibrio, lo que disminuirá los costos de mantenimiento y el valor del inventario disponible. Un importante sistema de transporte público redujo el inventario en más de $4,000,000 y mejoró los niveles de servicio.

La optimización de los niveles de inventario también significa que los ahorros obtenidos en un subconjunto de artículos se pueden reasignar para mantener una cartera más amplia de artículos "en stock", lo que permite capturar ingresos que de otro modo se perderían en ventas. Un distribuidor líder pudo almacenar una cartera más amplia de piezas con ahorros gracias a la reducción de inventario y una mayor disponibilidad de piezas en 18%.

 

 

 

Escenarios de demanda diaria

En este Videoblog explicaremos cómo la previsión de series temporales se ha convertido en una herramienta fundamental, especialmente a nivel diario, en la que Smart Software ha sido pionero desde sus inicios hace más de cuarenta años. La evolución de las prácticas comerciales de incrementos temporales anuales a incrementos temporales más refinados, como el análisis de datos mensual y ahora diario, ilustra un cambio significativo en las estrategias operativas.

Inicialmente, durante la década de 1980, la práctica habitual de utilizar datos anuales para realizar pronósticos y la introducción de datos mensuales se consideró innovadora. Este período marcó el comienzo de una tendencia hacia el aumento de la resolución del análisis de datos, lo que permitió a las empresas capturar y reaccionar ante cambios más rápidos en la dinámica del mercado. A medida que avanzamos hacia la década de 2000, la norma del análisis de datos mensual estaba bien establecida, pero los "chicos geniales" (innovadores en el borde de la analítica empresarial) comenzaron a experimentar con datos semanales. Este cambio fue impulsado por la necesidad de sincronizar las operaciones comerciales con condiciones de mercado cada vez más volátiles y comportamientos de los consumidores que exigían respuestas más rápidas que las que podían proporcionar los ciclos mensuales. Hoy, en la década de 2020, si bien el análisis de datos mensuales sigue siendo común, la frontera se ha desplazado nuevamente, esta vez hacia el análisis de datos diario, y algunos pioneros incluso se han aventurado en el análisis por horas.

El verdadero poder del análisis de datos diario radica en su capacidad de proporcionar una vista detallada de las operaciones comerciales, capturando las fluctuaciones diarias que podrían pasar desapercibidas en los datos mensuales o semanales. Sin embargo, las complejidades de los datos diarios requieren enfoques analíticos avanzados para extraer información significativa. En este nivel, comprender la demanda requiere lidiar con conceptos como intermitencia, estacionalidad, tendencia y volatilidad. La intermitencia, o la aparición de días sin demanda, se vuelve más pronunciada en una granularidad diaria y exige técnicas de pronóstico especializadas como el método de Croston para predicciones precisas. La estacionalidad a nivel diario puede revelar múltiples patrones (como mayores ventas los fines de semana o días festivos) que los datos mensuales enmascararían. Las tendencias se pueden observar como aumentos o disminuciones de la demanda a corto plazo, lo que exige estrategias de ajuste ágiles. Finalmente, la volatilidad a nivel diario se acentúa, mostrando oscilaciones de la demanda más significativas que las observadas en los análisis mensuales o semanales, lo que puede afectar las estrategias de gestión de inventarios y la necesidad de existencias de reserva. Este nivel de complejidad subraya la necesidad de herramientas analíticas sofisticadas y experiencia en el análisis de datos diario.

En conclusión, la evolución de pronósticos de series temporales menos frecuentes a pronósticos diarios marca un cambio sustancial en la forma en que las empresas abordan el análisis de datos. Esta transición no solo refleja el ritmo acelerado de los negocios, sino que también resalta la necesidad de herramientas que puedan manejar una mayor granularidad de los datos. La dedicación de Smart Software para perfeccionar sus capacidades analíticas para gestionar los datos diarios destaca el movimiento más amplio de la industria hacia una toma de decisiones más dinámica, receptiva y basada en datos. Este cambio no se trata simplemente de mantener el ritmo del tiempo, sino de aprovechar conocimientos detallados para forjar ventajas competitivas en un entorno empresarial en constante cambio.

 

Encontrar su lugar en la curva de compensación del inventario

Este videoblog contiene información esencial para quienes trabajan con las complejidades de la gestión de inventario. La sesión se centra en lograr el equilibrio adecuado dentro de la curva de compensación de acciones, invitando a los espectadores a comprender la importancia profundamente arraigada de este equilibrio. Si alguna vez ha tenido que administrar acciones, sabrá que se siente como un tira y afloja. Por un lado, está optando por tener menos inventario, lo cual es fantástico para ahorrar dinero, pero puede dejar a sus clientes en la miseria. Por otro lado, está considerando aumentar el inventario, lo que mantiene contentos a sus clientes pero puede resultar complicado para su presupuesto. Para tomar una decisión inteligente en este tira y afloja en curso, debe comprender dónde lo ubican sus decisiones actuales de inventario en esta curva de compensación. ¿Se encuentra en un punto en el que puede soportar la presión o necesita avanzar hasta un lugar más cómodo?

Si no puede responder a esta pregunta, significa que todavía depende de métodos obsoletos, lo que corre el riesgo de tener un excedente de inventario o necesidades insatisfechas de los clientes. Mire el video para que pueda ver exactamente dónde se encuentra en esta curva y comprender mejor si desea quedarse quieto o moverse a una posición más óptima.

 

Y si decide mudarse, tenemos las herramientas para guiarlo. El análisis avanzado de "qué pasaría si" de Smart IP&O permite a las empresas evaluar con precisión el impacto de diferentes estrategias de inventario, como ajustes a los niveles de existencias de seguridad o cambios en los puntos de reorden, en su equilibrio entre los costos de mantenimiento y los niveles de servicio. Al simular escenarios de demanda y políticas de inventario, Smart IP&O proporciona una visualización clara de los posibles resultados financieros y las implicaciones en el nivel de servicio, lo que permite tomar decisiones estratégicas basadas en datos. Esta poderosa herramienta garantiza que las empresas puedan lograr un equilibrio óptimo, minimizando el exceso de inventario y los costos relacionados, mientras mantienen altos niveles de servicio para satisfacer la demanda de los clientes de manera eficiente.  

 

 

Los tres tipos de análisis de la cadena de suministro

​En este video blog, exploramos las funciones críticas del análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo en la gestión de inventario, destacando sus contribuciones esenciales para impulsar la optimización de la cadena de suministro a través de la previsión estratégica y el análisis de datos detallados.

 

Estos análisis fomentan un ecosistema de gestión de inventario dinámico, receptivo y eficiente al permitir a los administradores de inventario monitorear las operaciones actuales, anticipar desarrollos futuros y formular respuestas óptimas. Le explicaremos cómo Descriptive Analytics lo mantiene informado sobre las operaciones actuales, Predictive Analytics lo ayuda a anticipar demandas futuras y Prescriptive Analytics guía sus decisiones estratégicas para lograr la máxima eficiencia y rentabilidad.

By the end of the video, you’ll have a solid understanding of how to leverage these analytics to enhance your inventory management strategies. These are not just tools but a new way of thinking about and approaching inventory optimization with the support of modern software.

 

 

Aprovechar las listas de materiales de planificación de ERP con Smart IP&O para pronosticar lo imprevisible

​En un entorno de fabricación altamente configurable, pronosticar productos terminados puede convertirse en una tarea compleja y desalentadora. El número de posibles productos terminados se disparará cuando muchos componentes sean intercambiables. Un MRP tradicional nos obligaría a pronosticar cada producto terminado, lo que puede ser poco realista o incluso imposible. Varias soluciones ERP líderes introducen el concepto de "Planificación BOM", que permite el uso de pronósticos a un nivel superior en el proceso de fabricación. En este artículo, discutiremos esta funcionalidad en ERP y cómo puede aprovecharla con Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O) para adelantarse a su demanda ante esta complejidad.

¿Por qué necesitaría una lista de materiales de planificación?

Tradicionalmente, cada producto terminado o SKU tenía una lista de materiales rígidamente definida. Si almacenamos ese producto y queremos planificar en torno a la demanda pronosticada, pronosticaremos la demanda de esos productos y luego alimentaremos MRP para llevar esta demanda pronosticada desde el nivel del producto terminado hasta sus componentes a través de la lista de materiales.

Sin embargo, muchas empresas ofrecen productos altamente configurables donde los clientes pueden seleccionar opciones sobre el producto que están comprando. Como ejemplo, recuerde la última vez que compró una computadora personal. Elegiste una marca y un modelo, pero a partir de ahí probablemente se te presentaron opciones: ¿qué velocidad de CPU deseas? ¿Cuánta RAM quieres? ¿Qué tipo de disco duro y cuánto espacio? Si esa empresa quiere tener estas computadoras listas y disponibles para enviárselas en un tiempo razonable, de repente ya no solo anticipan la demanda de ese modelo: deben pronosticar ese modelo para cada tipo de CPU, para todas las cantidades de RAM, para ¡Todos los tipos de discos duros y todas las combinaciones posibles de ellos también! Para algunos fabricantes, estas configuraciones pueden dar lugar a cientos o miles de posibles permutaciones de productos terminados.

Planificación de la lista de materiales enfatizando la gran cantidad de permutaciones Componentes de fábrica de computadoras portátiles

Puede haber tantas personalizaciones posibles que la demanda a nivel del producto terminado sea completamente impredecible en el sentido tradicional. Es posible que se vendan miles de esas computadoras cada año, pero para cada configuración posible, la demanda puede ser extremadamente baja y esporádica; tal vez ciertas combinaciones se vendan una vez y nunca más.

Esto a menudo obliga a estas empresas a planificar puntos de reorden y niveles de existencias de seguridad principalmente a nivel de componentes, mientras reaccionan en gran medida a la demanda firme en el nivel de producto terminado a través de MRP. Si bien este es un enfoque válido, carece de una forma sistemática de aprovechar los pronósticos que puedan dar cuenta de la actividad futura anticipada, como promociones, próximos proyectos u oportunidades de ventas. Hacer pronósticos a nivel “configurado” es efectivamente imposible, y tratar de incorporar estos supuestos de pronóstico a nivel de componentes tampoco es factible.

 

Planificación de la lista de materiales explicada

Aquí es donde entran las listas de materiales de planificación. Quizás el equipo de ventas esté trabajando en una gran oportunidad b2b para ese modelo, o haya una promoción planificada para el Cyber Monday. Si bien no es realista intentar trabajar con esos supuestos para cada configuración posible, hacerlo a nivel de modelo es totalmente factible y tremendamente valioso.

La lista de materiales de planificación puede utilizar un pronóstico a un nivel superior y luego reducir la demanda en función de proporciones predefinidas para su posible componentes. Por ejemplo, el fabricante de computadoras puede saber que la mayoría de las personas optan por 16 GB de RAM, y muchas menos optan por las actualizaciones a 32 o 64. La lista de materiales de planificación permite a la organización (por ejemplo) reducir 60% de la demanda a la opción de 16 GB. , 30% para la opción de 32 GB y 10% para la opción de 64 GB. Podrían hacer lo mismo con las CPU, los discos duros o cualquier otra personalización disponible.  

Planificación de la lista de materiales explicada con la memoria RAM de acceso aleatorio de la computadora cerca de HD

 

La empresa ahora puede centrar su pronóstico en este nivel de modelo, dejando que la lista de materiales de planificación determine la combinación de componentes. Claramente, definir estas proporciones requiere algo de reflexión, pero las listas de materiales de planificación permiten efectivamente a las empresas pronosticar lo que de otro modo sería impredecible.

 

La importancia de un buen pronóstico

Por supuesto, todavía Necesita un buen pronóstico para cargarlo en un sistema ERP.. Como se explica en este artículo, si bien ERP puede importar un pronóstico, a menudo no puede generar uno y, cuando lo hace, tiende a requerir una gran cantidad de configuraciones difíciles de usar que no suelen revisarse, lo que genera pronósticos inexactos. Por lo tanto, corresponde a la empresa elaborar sus propios conjuntos de pronósticos, a menudo elaborados manualmente en Excel. La elaboración de pronósticos manualmente generalmente presenta una serie de desafíos, que incluyen, entre otros:

  • La incapacidad de identificar patrones de demanda como estacionalidad o tendencia.
  • Dependencia excesiva de las previsiones de clientes o de ventas
  • Falta de precisión o seguimiento del rendimiento.

No importa qué tan bien configurado esté el MRP con sus listas de materiales de planificación cuidadosamente consideradas, un pronóstico deficiente significa una producción deficiente del MRP y desconfianza en el sistema: basura que entra, basura que sale. Siguiendo con el ejemplo de la “empresa de informática”, sin una forma sistemática de capturar patrones de demanda clave y/o conocimiento del dominio en el pronóstico, MRP nunca podrá verlo.

 

Amplíe su ERP con Smart IP&O

Smart IP&O está diseñado para ampliar su sistema ERP con una serie de soluciones integradas de planificación de la demanda y optimización del inventario. Por ejemplo, puede generar pronósticos estadísticos automáticamente para una gran cantidad de artículos, permite ajustes de pronóstico intuitivos, realiza un seguimiento de la precisión del pronóstico y, en última instancia, le permite generar verdaderos pronósticos basados en consenso para anticipar mejor las necesidades de sus clientes.

Gracias a las jerarquías de productos altamente flexibles, Smart IP&O se adapta perfectamente a la previsión en el nivel de planificación de la lista de materiales para que pueda capturar patrones clave e incorporar conocimiento empresarial en los niveles más importantes. Además, puede analizar e implementar niveles óptimos de existencias de seguridad en cualquier nivel de su lista de materiales.