Mejore la precisión del pronóstico mediante la gestión de errores

El Blog de Smart

 Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio

En este video, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente sénior de investigación, habla sobre cómo mejorar la precisión de los pronósticos mediante la gestión de errores. Este video es el primero de nuestra serie sobre métodos efectivos para mejorar la precisión de los pronósticos. Comenzamos observando cómo el error de pronóstico causa dolor y el costo consecuente relacionado con él. A continuación te explicaremos los tres errores más comunes a evitar que nos pueden ayudar a aumentar los ingresos y evitar el exceso de inventario. Tom concluye revisando los métodos para mejorar la Precisión del Pronóstico, la importancia de medir el error de pronóstico y las oportunidades tecnológicas para mejorarlo.

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El error de pronóstico puede tener consecuencias

Considere un elemento de muchos

  • Fabricar el producto X cuesta $100 y genera una ganancia neta de $50 por unidad.
  • Las ventas del Producto X resultarán ser de 1000/mes durante los próximos 12 meses.
  • Considere un elemento de muchos

¿Cuál es el costo del error de pronóstico?

  • Si el pronóstico es 10% alto, termine el año con $120,000 de exceso de inventario.
  • 100 extra/mes x 12 meses x $100/unidad
  • Si el pronóstico es 10% bajo, pierda $60,000 de ganancias.
  • 100 muy pocos/mes x 12 meses x $50/unidad

 

Tres errores a evitar

1. Ignorar el error.

  • Falta de profesionalidad, abandono del deber.
  • Desear no hará que sea así.
  • Trate la evaluación de precisión como ciencia de datos, no como un juego de culpas.

2. Tolerar más error del necesario.

  • Los métodos de pronóstico estadístico pueden mejorar la precisión a escala.
  • Mejorar las entradas de datos puede ayudar.
  • Recopilar y analizar las métricas de error de pronóstico puede identificar puntos débiles.

3. Perder tiempo y dinero yendo demasiado lejos tratando de eliminar el error.

  • Algunas combinaciones de producto/mercado son inherentemente más difíciles de pronosticar. Después de un punto, déjelos en paz (pero esté alerta a los nuevos métodos de pronóstico especializados).
  • A veces, los pasos destinados a reducir el error pueden resultar contraproducentes (por ejemplo, el ajuste).
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      Aumento de los ingresos mediante el aumento de la disponibilidad de piezas de repuesto

      El Blog de Smart

       Recomendaciones para la planificación de la demanda,

      previsión y optimización de inventario

      Comencemos reconociendo que el aumento de los ingresos es bueno para usted y que aumentar la disponibilidad de las piezas de repuesto que proporciona es bueno para sus clientes.

      Pero también reconozcamos que aumentar la disponibilidad de artículos no necesariamente conducirá a mayores ingresos. Si planifica incorrectamente y termina teniendo un exceso de inventario, el efecto neto puede ser bueno para sus clientes, pero definitivamente será malo para usted. Debe haber alguna forma correcta de hacer que esto sea beneficioso para todos, si tan solo se puede reconocer.

      Para tomar la decisión correcta aquí, debe pensar sistemáticamente sobre el problema. Eso requiere que utilice modelos probabilísticos del proceso de control de inventario.

       

      un escenario

      Consideremos un escenario específico y realista. Muchos factores influyen en los resultados:

      • El artículo: Una pieza de repuesto específica de bajo volumen.
      • Demanda media: promedio de 0,1 unidades por día (por lo tanto, altamente "intermitente")
      • Desviación estándar de la demanda: 0,35 unidades por día (por lo tanto, muy variable o “sobredispersada”).
      • Plazo medio de entrega del proveedor: 5 días.
      • Costo unitario: $100.
      • Costo de mantenimiento por año como % del costo unitario: 10%.
      • Costo de pedido por corte de orden de compra: $25.
      • Consecuencias del desabastecimiento: pérdida de ventas (por lo tanto, un mercado competitivo, sin pedidos pendientes).
      • Costo de escasez por venta perdida: $100.
      • Objetivo de nivel de servicio: 85% (por lo tanto, 15% de probabilidad de desabastecimiento en cualquier ciclo de reabastecimiento).
      • Política de control de inventario: revisión periódica/pedido hasta (también llamada política en (T,S))

       

      Política de control de inventario

      Una palabra sobre la política de control de inventario. La política (T,S) es una de varias que son comunes en la práctica. Aunque existen otras políticas más eficientes (p. ej., no esperan a que pasen T días para hacer el ajuste de stock), (T,S) es una de las más sencillas y, por lo tanto, bastante popular. Funciona de esta manera: cada T días, verifica cuántas unidades tiene en stock, digamos X unidades. Luego, solicita unidades SX, que aparecen después del tiempo de entrega del proveedor (en este caso, 5 días). La T en (T,S) es el “intervalo de pedido”, el número de días entre pedidos; la S es el "pedido hasta el nivel", la cantidad de unidades que desea tener disponibles al comienzo de cada ciclo de reposición.

      Para aprovechar al máximo esta política, debe elegir sabiamente los valores de T y S. Elegir sabiamente significa que no puede ganar adivinando o usando guías simples de reglas generales como "Mantenga un promedio de 3 veces la demanda promedio disponible". Las malas elecciones de T y S perjudican tanto a sus clientes como a sus resultados. Y quedarse demasiado tiempo con opciones que alguna vez fueron buenas puede resultar en un rendimiento deficiente si alguno de los factores anteriores cambia significativamente, por lo que los valores de T y S deben recalcularse de vez en cuando.

      La forma inteligente de elegir los valores correctos de T y S es usar modelos probabilísticos codificados en software avanzado. El uso de software es esencial cuando tiene que escalar y elegir valores de T y S que sean correctos no para un artículo sino para cientos o miles.

       

      Análisis de Escenario

      Pensemos en cómo ganar dinero en este escenario. ¿Cuál es el lado positivo? Si no hubiera gastos, este rubro podría generar un promedio de $3.650 por año: 0,1 unidades/día x 365 días x $100/unidad. Se restarán de eso los costos operativos, compuestos por costos de mantenimiento, pedidos y faltantes. Cada uno de ellos dependerá de sus elecciones de T y S.

      El software proporciona números específicos: la configuración de T = 321 días y S = 40 unidades dará como resultado costos operativos anuales promedio de $604, dando un margen esperado de $3,650 – $604 = $3,046. Ver Tabla 1, columna izquierda. Este uso de software se denomina "análisis predictivo" porque traduce las entradas del diseño del sistema en estimaciones de un indicador clave de rendimiento, el margen.

      Ahora piensa si puedes hacerlo mejor. El objetivo de nivel de servicio en este escenario es 85%, que es un estándar algo relajado que no llamará la atención. ¿Qué pasaría si pudiera ofrecer a sus clientes un nivel de servicio 99%? Eso suena como una clara ventaja competitiva, pero ¿reduciría su margen? No si ajusta correctamente los valores de T y S.

      Establecer T = 216 días y S = 35 unidades reducirá los costos operativos anuales promedio a $551 y aumentará el margen esperado a $3,650 – $551 = $3,099. Ver Tabla 1, columna derecha. Aquí está el ganar-ganar que queríamos: mayor satisfacción del cliente y aproximadamente 2% más de ingresos. Este uso del software se denomina "análisis de sensibilidad" porque muestra cuán sensible es el margen a la elección del objetivo de nivel de servicio.

      El software también puede ayudarlo a visualizar la dinámica compleja y aleatoria de los movimientos de inventario. Un subproducto del análisis que llenó la Tabla 1 son los gráficos que muestran las rutas aleatorias tomadas por las existencias a medida que disminuyen durante un ciclo de reabastecimiento. La figura 1 muestra una selección de 100 escenarios aleatorios para el escenario en el que el nivel de servicio objetivo es 99%. En la figura, solo 1 de los 100 escenarios resultó en un desabastecimiento, lo que confirma la precisión de la elección del pedido hasta el nivel.

       

      Resumen

      La gestión de los inventarios de piezas de repuesto a menudo se realiza al azar utilizando el instinto, el hábito o la regla empírica obsoleta. Volarlo de esta manera no es un camino confiable y reproducible hacia un mayor margen o una mayor satisfacción del cliente. La teoría de la probabilidad, destilada en modelos de probabilidad y luego codificada en software avanzado, es la base para una guía coherente y eficiente sobre cómo administrar las piezas de repuesto en función de los hechos: características de la demanda, plazos de entrega, objetivos de nivel de servicio, costos y otros factores. Los escenarios analizados aquí ilustran que es posible lograr niveles de servicio más altos y un margen más alto. Una multitud de escenarios que no se muestran aquí ofrecen formas de lograr niveles de servicio más altos pero pierden margen. Usa el programa.

      Escenarios con diferentes objetivos de nivel de servicio

      Stock disponible durante un ciclo de reposición

       

       

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          Cuatro tipos generales de métricas de error 

          1. Error dependiente de la escala
          2. Error porcentual
          3. Error relativo
          4. Error sin escala

          Observación: Las métricas dependientes de la escala se expresan en las unidades de la variable pronosticada. Los otros tres se expresan como porcentajes.

           

          1. Métricas de error dependientes de la escala

          • Error absoluto medio (MAE), también conocido como desviación absoluta media (MAD)
          • Error absoluto medio (MdAE)
          • Error cuadrático medio (RMSE)
          • Estas métricas expresan el error en las unidades originales de los datos.
            • Ej: unidades, cajas, barriles, kilogramos, dólares, litros, etc.
          • Dado que los pronósticos pueden ser demasiado altos o demasiado bajos, los signos de los errores serán positivos o negativos, lo que permitirá cancelaciones no deseadas.
            • Ej: no desea que los errores de +50 y -50 se cancelen y muestren "sin error".
          • Para lidiar con el problema de la cancelación, estas métricas eliminan los signos negativos elevando al cuadrado o utilizando el valor absoluto.

           

          2. Métrica de porcentaje de error

          • Error porcentual absoluto medio (MAPE)
          • Esta métrica expresa el tamaño del error como porcentaje del valor real de la variable pronosticada.
          • La ventaja de este enfoque es que deja claro de inmediato si el error es importante o no.
          • Ej: Supongamos que el MAE es de 100 unidades. ¿Es horrible un error típico de 100 unidades? ¿OK? ¿estupendo?
          • La respuesta depende del tamaño de la variable que se pronostica. Si el valor real es 100, entonces un MAE = 100 es tan grande como lo que se pronostica. Pero si el valor real es 10,000, entonces un MAE = 100 muestra una gran precisión, ya que el MAPE es solo 1% del real.

           

          3. Métrica de error relativo

          • Error absoluto relativo mediano (MdRAE)
          • ¿Relativo a qué? A un pronóstico de referencia.
          • ¿Qué punto de referencia? Por lo general, el pronóstico "ingenuo".
          • ¿Cuál es el pronóstico ingenuo? Próximo valor de previsión = último valor real.
          • ¿Por qué utilizar el pronóstico ingenuo? Porque si no puedes vencer eso, estás en una forma difícil.

           

          4. Métrica de error sin escala

          • Error escalado relativo mediano (MdRSE)
          • Esta métrica expresa el error de pronóstico absoluto como un porcentaje del nivel natural de aleatoriedad (volatilidad) en los datos.
          • La volatilidad se mide por el tamaño promedio del cambio en la variable pronosticada de un período de tiempo al siguiente.
            • (Esto es lo mismo que el error cometido por el pronóstico ingenuo).
          • ¿En qué se diferencia esta métrica de la MdRAE anterior?
            • Ambos usan el pronóstico ingenuo, pero esta métrica usa errores al pronosticar el historial de demanda, mientras que MdRAE usa errores al pronosticar valores futuros.
            • Esto es importante porque normalmente hay muchos más valores históricos que pronósticos.
            • A su vez, eso es importante porque esta métrica "explotaría" si todos los datos fueran cero, lo que es menos probable cuando se usa el historial de demanda.

           

          Planificación de demanda intermitente y previsión de piezas

           

          El problema especial de la demanda intermitente

          • La demanda "intermitente" tiene muchas demandas cero mezcladas con demandas aleatorias distintas de cero.
          • MAPE se arruina cuando los errores se dividen por cero.
          • MdRAE también puede arruinarse.
          • Es menos probable que MdSAE se arruine.

           

          Resumen y comentarios

          • Las métricas de pronóstico son ayudas necesarias para monitorear y mejorar la precisión del pronóstico.
          • Hay dos clases principales de métricas: absolutas y relativas.
          • Las medidas absolutas (MAE, MdAE, RMSE) son opciones naturales al evaluar los pronósticos de un artículo.
          • Las medidas relativas (MAPE, MdRAE, MdSAE) son útiles al comparar la precisión entre elementos o entre pronósticos alternativos del mismo elemento o al evaluar la precisión en relación con la variabilidad natural de un elemento.
          • La demanda intermitente presenta problemas de división por cero que favorecen a MdSAE sobre MAPE.
          • Al evaluar los pronósticos de varios artículos, a menudo tiene sentido usar promedios ponderados, ponderando los artículos de manera diferente por volumen o ingresos.
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              Pronóstico automático para proyecciones de demanda de series temporales

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              PRONÓSTICO AUTOMÁTICO COMPLETO-VIDEO-2
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                  Pronóstico utilizando indicadores principales - Análisis de regresión:

                  El Blog de Smart

                   Recomendaciones para la planificación de la demanda,

                  previsión y optimización de inventario

                  Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio

                  En este video tutorial, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente sénior de investigación de Smart Software, presenta el análisis de regresión, una técnica de modelado estadístico especializada para identificar y aprovechar los indicadores principales para lograr pronósticos más precisos. El análisis de regresión es un procedimiento estadístico para estimar la relación entre una variable de respuesta y una o más variables predictoras. Los inicios de viviendas, por ejemplo, podrían ser un buen indicador adelantado de la demanda de revestimiento vinílico. Tom explica cómo y cuándo usar el análisis de regresión y trabaja a través de un ejemplo práctico.

                  Técnicas de Pronóstico para un negocio más rentable
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