Realidad y fantasía en la optimización de Inventarios multi-escalón

Para la mayoría de los pequeños y medianos fabricantes y distribuidores, la optimización del inventario de un solo nivel o de un solo escalón está a la vanguardia de la práctica logística. La optimización de inventario de niveles múltiples ("MEIO") implica jugar el juego a un nivel aún más alto y, por lo tanto, es mucho menos común. Este blog es el primero de dos. Su objetivo es explicar qué es MEIO, por qué fallan las teorías estándar de MEIO y cómo el modelado probabilístico a través de la simulación de escenarios puede restaurar la realidad del proceso MEIO. El segundo blog mostrará un ejemplo particular.

 

Definición de optimización de inventario

Un sistema de inventario se basa en un conjunto de opciones de diseño.

La primera opción es la política para responder a los desabastecimientos: ¿simplemente pierde la venta ante un competidor o puede convencer al cliente para que acepte un pedido pendiente? Lo primero es más común con los distribuidores que con los fabricantes, pero esto puede no ser una gran elección ya que los clientes pueden dictar la respuesta.

La segunda opción es la política de inventario. Estas se dividen en políticas de “revisión continua” y “revisión periódica”, con varias opciones dentro de cada tipo. Puede enlazar a un video tutorial que describe varias políticas de inventario comunes aquí. Quizás el más eficiente sea conocido por los profesionales como "Min/Max" y por los académicos como (s, s) o “pequeña S, gran S”. Utilizamos esta política en las siguientes simulaciones de escenarios. Funciona de la siguiente manera: cuando el inventario disponible cae por debajo del mínimo (s), se realiza un pedido de reposición. El tamaño del pedido es la brecha entre el inventario disponible y el Max (S), por lo que si Min es 10, Max es 25 y disponible es 8, es hora de hacer un pedido de 25-8 = 17 unidades.

La tercera opción es decidir sobre los mejores valores de los "parámetros" de la política de inventario, por ejemplo, los valores que se utilizarán para Min y Max. Antes de asignar números a Min y Max, necesita claridad sobre lo que significa "mejor" para usted. Por lo general, lo mejor significa opciones que minimizan los costos operativos de inventario sujetos a un piso en la disponibilidad del artículo, expresado como Nivel de servicio o Tasa de llenado. En términos matemáticos, este es un "problema de optimización de enteros con restricciones bidimensional". "Bidimensional" porque tienes que elegir dos números: Min y Max. "Entero" porque Min y Max tienen que ser números enteros. "Restringido" porque debe elegir valores mínimos y máximos que brinden un nivel lo suficientemente alto de disponibilidad de artículos, como niveles de servicio y tasas de llenado. “Optimización” porque desea llegar allí con el costo operativo más bajo (el costo operativo combina los costos de mantenimiento, pedido y escasez).

 

Sistemas de inventario de varios niveles

El problema de optimización se vuelve más difícil en sistemas de múltiples escalones. En un sistema de un solo escalón, cada elemento del inventario se puede analizar de forma aislada: un par de valores Mín./Máx. por SKU. Debido a que hay más partes en un sistema de varios niveles, existe un problema computacional mayor.

La Figura 1 muestra un sistema simple de dos niveles para administrar un solo SKU. En el nivel inferior, las demandas llegan a varios almacenes. Cuando están en peligro de agotarse, se reabastecen desde un centro de distribución (DC). Cuando el propio DC está en peligro de agotarse, lo suministra una fuente externa, como el fabricante del artículo.

El problema de diseño aquí es multidimensional: necesitamos valores mínimos y máximos para 4 almacenes y para el CD, por lo que la optimización ocurre en 4×2+1×2=10 dimensiones. El análisis debe tener en cuenta una multitud de factores contextuales:

  • El nivel promedio y la volatilidad de la demanda que ingresa a cada almacén.
  • El promedio y la variabilidad de los plazos de reabastecimiento del centro de distribución.
  • El promedio y la variabilidad de los plazos de reabastecimiento desde la fuente.
  • El nivel de servicio mínimo exigido en los almacenes.
  • El nivel de servicio mínimo requerido en el CD.
  • Los costos de mantenimiento, pedido y escasez en cada almacén.
  • Los costos de mantenimiento, pedido y escasez en el centro de distribución.

Como era de esperar, las conjeturas en el asiento de los pantalones no funcionarán bien en esta situación. Tampoco intentar simplificar el problema analizando cada escalón por separado. Por ejemplo, los desabastecimientos en el centro de distribución aumentan el riesgo de desabastecimiento a nivel de almacén y viceversa.

Obviamente, este problema es demasiado complicado para tratar de resolverlo sin la ayuda de algún tipo de modelo informático.

 

Por qué la teoría del inventario estándar es mala matemática

Con un poco de búsqueda, puede encontrar modelos, artículos de revistas y libros sobre MEIO. Estas son fuentes valiosas de información y conocimiento, incluso números. Pero la mayoría de ellos confían en el recurso de simplificar demasiado el problema para que sea posible escribir y resolver ecuaciones. Esta es la “Fantasía” a la que se refiere el título.

Hacerlo es una maniobra clásica de modelado y no es necesariamente una mala idea. Cuando era estudiante de posgrado en el MIT, me enseñaron el valor de tener dos modelos: un modelo pequeño y aproximado para servir como una especie de visor y un modelo más grande y preciso para producir números confiables. El modelo más pequeño está basado en ecuaciones y teorías; el modelo más grande está basado en procedimientos y datos, es decir, una simulación detallada del sistema. Los modelos basados en teorías y ecuaciones simples pueden producir malas estimaciones numéricas e incluso pasar por alto fenómenos completos. Por el contrario, los modelos basados en procedimientos (p. ej., "pedir hasta el máximo cuando supere el mínimo") y hechos (p. ej., los últimos 3 años de demanda diaria de artículos) requerirán mucha más computación pero darán respuestas más realistas. Afortunadamente, gracias a la nube, tenemos mucha potencia informática al alcance de la mano.

Quizás el mayor "pecado" de modelado en la literatura de MEIO es la suposición de que las demandas en todos los escalones se pueden modelar como procesos de Poisson puramente aleatorios. Incluso si fuera cierto a nivel de almacén, estaría lejos de ser cierto a nivel de CD. El proceso de Poisson es la "rata blanca del modelado de demanda" porque es simple y permite una mayor manipulación de ecuaciones con lápiz y papel. Dado que no todas las demandas tienen forma de Poisson, esto da como resultado recomendaciones poco realistas.

 

Optimización de simulación basada en escenarios

Para obtener realismo, debemos profundizar en los detalles de cómo funcionan los sistemas de inventario en cada escalón. Con pocos límites, excepto los impuestos por el hardware, como el tamaño de la memoria, los programas de computadora pueden mantener cualquier nivel de complejidad. Por ejemplo, no hay necesidad de suponer que cada uno de los almacenes enfrenta flujos de demanda idénticos o tiene los mismos costos que todos los demás.

Una simulación por computadora funciona de la siguiente manera.

  1. El historial de demanda del mundo real y el historial de tiempo de entrega se recopilan para cada SKU en cada ubicación.
  2. Los valores de los parámetros de inventario (p. ej., Min y Max) se seleccionan para la prueba.
  3. Los historiales de demanda y reposición se utilizan para crear escenarios que representan las entradas al programa de computadora que codifica las reglas de operación del sistema.
  4. Las entradas se utilizan para impulsar la operación de un modelo informático del sistema con los valores de los parámetros elegidos durante un largo período, digamos un año.
  5. Los indicadores clave de rendimiento (KPI) se calculan para el año simulado.
  6. Los pasos 2 a 5 se repiten muchas veces y los resultados se promedian para vincular las opciones de parámetros con el rendimiento del sistema.
  7.  

La optimización del inventario agrega otro "bucle externo" a los cálculos mediante la búsqueda sistemática de los posibles valores de Min y Max. Entre esos pares de parámetros que satisfacen la restricción de disponibilidad de artículos, la búsqueda adicional identifica los valores Mín. y Máx. que dan como resultado el costo operativo más bajo.

Realidad y fantasía en la optimización de Inventarios multi-escalón

Figura 1: Estructura general de un tipo de sistema de inventario de dos niveles

 

Estén atentos a nuestro próximo blog

PRÓXIMAMENTE, EN BREVE, PRONTO. Para ver un ejemplo de una simulación del sistema en la Figura 1, lea el segundo blog sobre este tema

 

 

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previsión y optimización de inventario

Si es un nuevo profesional en el campo de la planificación de la demanda y la gestión de inventario, se enfrenta a una curva de aprendizaje muy pronunciada. Hay muchas partes móviles en el sistema que administra y gran parte del movimiento es aleatorio. Puede que le resulte útil dar un paso atrás en el flujo del día a día para pensar en lo que se necesita para ser un planificador de demanda exitoso. Aquí hay seis consejos para los nuevos planificadores de demanda que pueden resultarle útiles; se destilan de trabajar más de treinta y cinco años con algunos practicantes muy inteligentes.

1. Sepa lo que significa ganar.

La gestión de inventario y la planificación de la demanda no es un área blanda en la que el éxito pueda describirse en un lenguaje vago. El éxito aquí es un juego de números. Hay una serie de indicadores clave de rendimiento (KPI) disponibles para usted, incluidos el nivel de servicio, la tasa de llenado, las rotaciones de inventario, la inversión en inventario y el costo operativo del inventario. Las empresas difieren en la importancia que asignan a cada métrica, pero no puedes ganar sin usar algunas o todas estas para llevar la puntuación.

Pero “ganar” no es tan simple como obtener la mejor puntuación posible en cada métrica. Los valores métricos que son más importantes varían entre empresas. Su empresa puede priorizar el servicio al cliente sobre el control de costos, o viceversa, y el próximo año podría tener motivos para revertir esa preferencia.

Además, existen vínculos entre los KPI que requieren que los considere simultáneamente en lugar de como una colección de puntajes independientes. Por ejemplo, mejorar el nivel de servicio generalmente también mejorará la tasa de llenado, lo cual es bueno, pero también aumentará el costo operativo, lo cual no es bueno.

Estos vínculos se expresan como compensaciones. Y aunque los KPI en sí mismos son números, la gestión del paquete de KPI requiere cierta subjetividad sabia, porque lo que se necesita es un equilibrio razonable entre las fuerzas en competencia. La compensación fundamental es equilibrar el costo de tener inventario contra el valor de tener el inventario disponible para quienes lo necesitan.

Si usted es un planificador de demanda relativamente joven, estos juicios de compensación pueden hacerse más altos en la organización, pero incluso entonces puede desempeñar un papel útil al asegurarse de que las compensaciones sean expuestas y apreciadas. Esto significa expuesto a un nivel cuantitativo, por ejemplo, "Podemos aumentar el nivel de servicio de 85% a 90%, pero requerirá $100K más stock en el almacén". Este tipo de conocimiento cuantitativo específico puede ser proporcionado por el análisis avanzado de la cadena de suministro.

2. Mantenga la puntuación.

Todos somos un poco aprensivos con la idea de que nos midan, pero los profesionales confiados insisten en llevar la cuenta. Los supervisores ilustrados entienden que las fuerzas externas pueden afectar el rendimiento de su sistema (por ejemplo, la desaparición de un proveedor clave), y eso siempre ayuda. Pero ya sea que tenga o no una buena cobertura superior, no puede demostrar el éxito, ni puede reaccionar ante los problemas, sin medir esos KPI.

Mantener la puntuación es importante, pero también lo es comprender qué influye en la puntuación. Suponga que su nivel de servicio ha bajado desde el valor del mes pasado. ¿Es esa la fluctuación habitual de un mes a otro o es algo fuera de lo común? Si es problemático, entonces necesita diagnosticar el problema. A menudo hay varios posibles sospechosos. Por ejemplo, el nivel de servicio puede caer porque la gente de ventas y marketing hizo algo excelente y la demanda se disparó, o porque un proveedor hizo algo no tan bueno y el tiempo de reabastecimiento se derrumbó. El software puede ayudarlo a rastrear estas entradas clave para ayudar a su trabajo de detección, y el análisis de la cadena de suministro puede estimar los impactos de los cambios en estas entradas y señalarle las respuestas compensatorias.

3. Asegúrese de que sus decisiones estén basadas en hechos.

El software puede guiarte a tomar buenas decisiones, pero solo si tú lo permites. Los insumos como los costos de mantenimiento, los costos de pedido y los costos de escasez deben estimarse bien para obtener una evaluación precisa de las compensaciones. Especialmente importante es algo tan aparentemente simple como usar valores correctos para la demanda de artículos, ya que el modelado de la demanda es el punto de partida para simular los resultados de cualquier diseño de sistema de inventario propuesto. De hecho, si estamos dispuestos a estirar un poco el significado de "hecho" para incluir los resultados de las simulaciones del sistema, no debe comprometerse con cambios importantes sin tener predicciones confiables de lo que sucederá cuando se comprometa con esos cambios.

4. Darse cuenta de que la respuesta de ayer puede no ser la respuesta de hoy.

Las cadenas de suministro son colecciones de partes, todas las cuales están sujetas a cambios con el tiempo. La demanda que tiene una tendencia al alza puede comenzar a tener una tendencia a la baja. Los plazos de reposición pueden disminuir. Los pedidos mínimos de proveedores pueden aumentar. Los precios de los componentes pueden aumentar debido a las tarifas. Dichos factores significan que los datos que recopiló ayer pueden estar desactualizados hoy, lo que hace que las decisiones de ayer sean inapropiadas para los problemas de hoy. Vigilancia. Consulta un artículo anterior detallando el impacto financiero adverso de las actualizaciones poco frecuentes de los parámetros de planificación.

5. Dar a cada elemento su debido.

Si usted es responsable de pronosticar cientos o miles de artículos de inventario, se verá tentado a simplificar su vida adoptando un enfoque de "talla única". No. Los SKU no son exactamente como copos de nieve, pero se requiere cierta diferenciación para hacer bien su trabajo. Es una buena idea formar grupos de elementos en función de algunas características destacadas. Algunos artículos son críticos y deben estar (casi) siempre disponibles; otros pueden correr un riesgo razonable de que se atrasen. Algunos elementos son bastante impredecibles porque son "intermitentes" (es decir, tienen muchos valores cero con valores distintos de cero mezclados al azar); otros tienen un gran volumen y son razonablemente predecibles. Algunos artículos se pueden administrar con métodos de inventario relativamente económicos que hacen ajustes todos los meses; algunos artículos necesitan métodos que monitoreen y ajusten continuamente el stock disponible. Algunos elementos, como las compras contractuales, pueden ser tan predecibles que puede tratarlos como "demanda planificada" y separarlos del resto.

Una vez que haya formado grupos de artículos sensatos, todavía tiene que tomar decisiones sobre cada artículo en cada grupo, como decidir sus pronósticos de demanda, puntos de pedido y cantidades de pedido. Aquí, el software avanzado de planificación de la demanda puede hacerse cargo y calcular automáticamente la mejores opciones basadas en lo que significa ganar en el contexto de ese grupo.  

6. Haz que todos estén en la misma página.

Ser organizado no solo es agradable, es eficiente. Si tiene un sistema para la planificación de la demanda y la gestión del inventario, todos los miembros de su equipo comparten los mismos objetivos y siguen los mismos procesos. Si no tiene un sistema, entonces cada planificador de la demanda tiene su propia forma de pensar sobre el problema y tomar decisiones. Algunos de ellos están obligados a ser mejores que otros. Es deseable estandarizar las mejores prácticas y prohibir el resto. Además de ser más eficiente, tener un proceso estandarizado facilita el diagnóstico de problemas cuando las cosas van mal y la implementación de soluciones.

 

Cajas de volumen y color en un almacén

 

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      5 consejos de planificación de la demanda para calcular la incertidumbre del pronóstico

      El Blog de Smart

       Recomendaciones para la planificación de la demanda,

      previsión y optimización de inventario

      Quienes producen pronósticos se lo deben a quienes consumen pronósticos, y a ellos mismos, ser conscientes de la incertidumbre en sus pronósticos. Esta nota trata sobre cómo estimar la incertidumbre del pronóstico y utilizar las estimaciones en su proceso de planificación de la demanda. Nos centramos en los pronósticos realizados en apoyo de la planificación de la demanda, así como los pronósticos inherentes a optimizar el inventario políticas que involucran puntos de pedido, existencias de seguridad y niveles mínimos/máximos.

      Leyendo esto, aprenderás sobre:

      -Criterios para evaluar las previsiones
      -Fuentes de error de pronóstico
      -Cálculo del error de pronóstico
      -Convertir el error de pronóstico en intervalos de predicción
      -La relación entre la previsión de la demanda y la optimización del inventario.
      -Acciones que puede tomar para utilizar estos conceptos para mejorar los procesos de su empresa.

      Criterios para evaluar pronósticos

      El error de pronóstico por sí solo no es motivo suficiente para rechazar el pronóstico como herramienta de gestión. Para tergiversar un famoso aforismo de George Box, "Todos los pronósticos están equivocados, pero algunos son útiles". Por supuesto, los profesionales de negocios siempre buscarán formas de hacer que los pronósticos sean más útiles. Esto generalmente implica trabajar para reducir el error de pronóstico. Pero si bien la precisión del pronóstico es el criterio más obvio para juzgar los pronósticos, no es el único. Aquí hay una lista de criterios para evaluar los pronósticos:

      Precisión: Los pronósticos de valores futuros deberían, en retrospectiva, estar muy cerca de los valores reales que finalmente se revelan. Pero puede haber rendimientos decrecientes al exprimir otro medio por ciento de precisión de los pronósticos que, de otro modo, serían lo suficientemente buenos como para usarlos en la toma de decisiones.

      Oportunidad: Los pilotos de combate se refieren al Ciclo OODA (Observar, Orientar, Decidir y Actuar) y la “necesidad de entrar en el ciclo OODA del enemigo” para que puedan disparar primero. Las empresas también tienen ciclos de decisión. Entregar un pronóstico perfectamente preciso el día después de que se necesita no es útil. Mejor es un buen pronóstico que llega a tiempo para ser útil.

      Costo: Los datos de previsión, los modelos, los procesos y las personas cuestan dinero. Un pronóstico menos costoso podría estar impulsado por datos que están fácilmente disponibles; más costoso sería un pronóstico que se ejecuta en datos que deben recopilarse en un proceso especial fuera del alcance de la infraestructura de información de una empresa. Una técnica de pronóstico clásica lista para usar será menos costosa de adquirir, alimentar y explotar que un método complejo, personalizado y proporcionado por un consultor. Los pronósticos pueden ser producidos en masa por un software supervisado por un solo analista, o pueden surgir de un proceso de colaboración que requiere tiempo y esfuerzo de grandes grupos de personas, como gerentes de ventas de distrito, equipos de producción y otros. Las técnicas de pronóstico técnicamente avanzadas a menudo requieren la contratación de personal con experiencia técnica especializada, como una maestría en estadística, que tiende a costar más que el personal con una capacitación menos avanzada.

      Credibilidad: En última instancia, algún ejecutivo tiene que aceptar y actuar sobre cada pronóstico. Los ejecutivos tienden a desconfiar o ignorar recomendaciones que no pueden entender ni explicar a la siguiente persona por encima de ellos en la jerarquía. Para muchos, creer en una “caja negra” es una prueba de fe demasiado severa, y rechazan los pronósticos de la caja negra en favor de algo más transparente.

      Dicho todo esto, nos centraremos ahora en la precisión del pronóstico y su gemelo malvado, el error de pronóstico.

      Fuentes de error de pronóstico

      Aquellos que buscan reducir el error pueden buscar en tres lugares para encontrar problemas:
      1. Los datos que entran en un modelo de pronóstico
      2. El modelo en sí
      3. El contexto del ejercicio de pronóstico

      Hay varias formas en que los problemas de datos pueden conducir a un error de pronóstico.

      Errores graves: Los datos erróneos producen pronósticos erróneos. ¡Hemos visto un caso en el que los registros informáticos de la demanda del producto estaban equivocados por un factor de dos! Los involucrados detectaron ese problema de inmediato, pero una situación menos grave puede colarse fácilmente y envenenar el proceso de pronóstico. De hecho, la simple organización, adquisición y verificación de datos suele ser la mayor fuente de retrasos en la implementación del software de pronóstico. Muchos problemas de datos parecen derivar de que los datos no eran importantes hasta que un proyecto de pronóstico los hizo importantes.

      Anomalías: Incluso con bases de datos de pronóstico perfectamente seleccionadas, a menudo hay problemas de datos del tipo "aguja en un pajar". En estos casos, no son los errores de datos sino las anomalías de la demanda las que contribuyen al error de pronóstico. En un conjunto de, digamos, 50 000 productos, es probable que algunos artículos tengan detalles extraños que pueden distorsionar los pronósticos.

      El análisis de exclusión es un método de análisis simple pero poderoso. Para ver qué tan bien pronostica un método, utilícelo con datos conocidos más antiguos para pronosticar datos más nuevos, ¡luego vea cómo habría resultado! Por ejemplo, suponga que tiene 36 meses de datos de demanda y necesita pronosticar con 3 meses de anticipación. Puede simular el proceso de pronóstico ocultando (es decir, ocultando) los datos de los 3 meses más recientes, pronosticando utilizando solo los datos de los meses 1 a 33 y luego comparando los pronósticos de los meses 34 a 36 con los valores reales de los meses 34 a 36. . La simulación deslizante simplemente repite el análisis de reserva, deslizándose a lo largo del historial de demanda. El ejemplo anterior usó los primeros 33 meses de datos para obtener 3 estimaciones de error de pronóstico. Supongamos que comenzamos el proceso usando los primeros 12 meses para pronosticar los próximos 3. Luego deslizamos hacia adelante y usamos los primeros 13 meses para pronosticar los siguientes 3. Continuamos hasta que finalmente usamos los primeros 35 meses para pronosticar el último mes, dando una estimación más del error que cometemos al pronosticar con un mes de anticipación. Resumir todos los errores de pronóstico de 1 paso adelante, 2 pasos adelante y 3 pasos adelante proporciona una forma de calcular los intervalos de predicción.

      Cálculo de intervalos de predicción

      El paso final para calcular los intervalos de predicción es convertir las estimaciones del error absoluto promedio en los límites superior e inferior del intervalo de predicción. El intervalo de predicción en cualquier tiempo futuro se calcula como

      Intervalo de predicción = Pronóstico ± Multiplicador x Error absoluto promedio.

      El paso final es la elección del multiplicador. El enfoque típico es imaginar alguna distribución de probabilidad de error alrededor del pronóstico, luego estimar los extremos del intervalo de predicción usando los percentiles apropiados de esa distribución. Por lo general, la distribución de error asumida es la distribución normal, también llamada distribución gaussiana o "curva en forma de campana".

      Uso de intervalos de predicción
      El uso informal más inmediato de los intervalos de predicción es transmitir una idea de cuán "blanda" es una previsión. Los intervalos de predicción que son amplios en comparación con el tamaño de los pronósticos indican una alta incertidumbre.

      Hay dos usos más formales en el pronóstico de la demanda: cubrir sus apuestas sobre la demanda futura y guiar el ajuste del pronóstico.

      Cobertura de sus apuestas: Los valores de pronóstico en sí mismos se aproximan a los valores más probables de la demanda futura. Una forma más ominosa de decir lo mismo es que existe una probabilidad de 50% de que el valor real esté por encima (o por debajo) del pronóstico. Si el pronóstico se utiliza para planificar la producción futura (o la compra o contratación de materias primas), es posible que desee crear un colchón para evitar quedarse corto si la demanda aumenta (suponiendo que la construcción insuficiente es peor que la construcción excesiva). Si el pronóstico se convierte de unidades a dólares para las proyecciones de ingresos, es posible que desee utilizar un valor por debajo del pronóstico para ser conservador al proyectar el flujo de caja. En cualquier caso, primero debe elegir la cobertura del intervalo de predicción. Un intervalo de predicción 90% es un rango de valores que cubre el 90% de las posibilidades. Esto implica que existe una probabilidad 5% de que un valor caiga por encima del límite superior del intervalo de predicción 90%. En otras palabras, el límite superior de un intervalo de predicción 90% marca el percentil 95 de la distribución de la demanda prevista en ese período de tiempo. De manera similar, existe una probabilidad de 5% de caer por debajo del límite inferior, que marca el percentil 5 de la distribución de la demanda.

      Ajuste de la previsión orientativa: Es bastante común que los pronósticos estadísticos sean revisados por algún tipo de proceso colaborativo. Estos ajustes se basan en información no registrada en el historial de demanda de un artículo, como inteligencia sobre las acciones de la competencia. A veces se basan en una fuente más vaporosa, como el optimismo de la fuerza de ventas. Cuando los ajustes se realizan en pantalla para que todos los vean, los intervalos de predicción brindan una referencia útil: si alguien quiere mover los pronósticos fuera de los intervalos de predicción, está cruzando una línea basada en hechos y debe tener una buena historia para justificar su decisión. argumento de que las cosas serán realmente diferentes en el futuro.

      Intervalos de predicción y optimización de inventario

      Finalmente, el concepto detrás de los intervalos de predicción juega un papel esencial en un problema relacionado con el pronóstico de la demanda: Optimización de inventario.
      La tarea analítica principal al establecer los puntos de pedido (también llamados Mins) es pronosticar la demanda total durante un tiempo de espera de reabastecimiento. Este total se denomina demanda de tiempo de entrega. Cuando el inventario disponible cae por debajo del punto de pedido, se activa un pedido de reposición. Si el punto de reorden es lo suficientemente alto, habrá un riesgo aceptablemente pequeño de desabastecimiento, es decir, que la demanda del tiempo de entrega lleve el inventario a menos de cero y genere ventas perdidas o pedidos atrasados.

      SDP_Screenshot planificación de nuevos métodos estadísticos

      Nuevos métodos estadísticos, y podemos empezar a planificar con mayor eficacia.

      La tarea de pronóstico es determinar todos los valores posibles de la demanda acumulada durante el tiempo de entrega y su probabilidades asociadas de ocurrir. En otras palabras, la tarea básica es determinar un intervalo de predicción para alguna variable aleatoria futura. Suponga que ha calculado un intervalo de predicción 90% para la demanda de tiempo de entrega. Luego, el extremo superior del intervalo representa el percentil 95 de la distribución. Establecer el punto de reorden en este nivel acomodará 95% de los posibles valores de demanda de tiempo de entrega, lo que significa que solo habrá una probabilidad de 5% de agotarse antes de que llegue el reabastecimiento para reabastecer los estantes. Por lo tanto, existe una relación íntima entre los intervalos de predicción en la previsión de la demanda y el cálculo de los puntos de pedido en la optimización del inventario.

       

      5 recomendaciones para la práctica

      1. Establezca expectativas sobre el error: a veces los gerentes tienen expectativas poco razonables sobre la reducción del error de pronóstico a cero. Puede señalar que el error es solo una de las dimensiones sobre las que debe juzgarse un proceso de previsión; es posible que le esté yendo bien tanto en la puntualidad como en el costo. También señale que el error cero no es un objetivo más realista que la conversión 100% de prospectos en clientes, el desempeño perfecto del proveedor o la volatilidad cero del precio de las acciones.

      2. Rastree las fuentes de error: Vuelva a verificar la precisión de los historiales de demanda. Utilice métodos estadísticos para identificar valores atípicos en los historiales de demanda y reaccione adecuadamente, reemplazando anomalías verificadas con valores más típicos y omitiendo datos anteriores a cambios importantes en el carácter de la demanda. Si utiliza un proceso de previsión colaborativo, compare su precisión con un enfoque puramente estadístico para identificar los elementos en los que la colaboración no reduce el error.

      3. Evalúe el error de los métodos estadísticos alternativos: puede haber técnicas estándar que funcionen mejor que sus métodos actuales, o que funcionen mejor para algunos subconjuntos de sus elementos. La clave es ser empírico, utilizando la idea del análisis de exclusión. Reúna sus datos y haga un "bake off" entre diferentes métodos para ver cuál funciona mejor para usted. Si aún no está utilizando métodos estadísticos de pronóstico, compárelos con el “tripa de oro” de quien sea que sea su estándar actual. Utilice el pronóstico ingenuo como punto de referencia en las comparaciones.

      4. Investigue el uso de nuevas fuentes de datos: especialmente si tiene artículos muy promocionados, pruebe métodos estadísticos que incorporen datos promocionales en el proceso de previsión. Compruebe también si la información de fuera de su empresa puede ser explotada; por ejemplo, vea si los indicadores macroeconómicos de su sector se pueden combinar con los datos de la empresa para mejorar la precisión de los pronósticos (esto generalmente se hace usando un método llamado análisis de regresión múltiple).

      5. Use intervalos de predicción: Los gráficos de intervalos de predicción pueden mejorar su percepción de la incertidumbre en sus pronósticos, ayudándolo a seleccionar elementos para un escrutinio adicional. Si bien es cierto que lo que no sabes puede hacerte daño, también es cierto que saber lo que no sabes puede ayudarte.

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