A menudo entramos en contacto con clientes potenciales que afirman que no pueden utilizar un sistema de previsión, ya que se trata de una operación de fabricación "construida sobre pedido". Encuentro que esta es una perspectiva desconcertante, porque cualquier cosa que construyan estas organizaciones requiere materias primas o bienes intermedios de nivel inferior. Si esas entradas de nivel inferior no están disponibles cuando se recibe un pedido del producto terminado, el pedido no se puede generar. En consecuencia, el pedido podría cancelarse y perderse los ingresos asociados.

Estoy de acuerdo en que, en un entorno así, pronosticar el bien terminado no siempre es posible o particularmente útil. A veces es útil, pero no suficiente. En cualquier caso, es fundamental asegurarse de que las materias primas subyacentes y los bienes intermedios que forman parte del bien terminado estén disponibles. Ciertamente se puede pronosticar la demanda de estos.

El objetivo de la organización sería mantener inventarios de nivel de servicio para estos bienes intermedios que son altos pero no inasequibles. Los planificadores deberán establecer niveles de almacenamiento óptimos para estos materiales, equilibrando los requisitos de nivel de servicio con el presupuesto disponible. Dado que un bien intermedio dado podría servir como insumo para más de un bien terminado, la volatilidad de la demanda del bien intermedio sería menor que la volatilidad de la demanda de un bien terminado específico. Por lo tanto, las existencias de seguridad necesarias para mantener inventarios de alto nivel de servicio de los bienes intermedios serían relativamente escasas.

Tres empresas, todas usuarias de SmartForecasts, sirven como ejemplos interesantes. La primera es una empresa química, Bedoukian Research, que fabrica productos químicos personalizados para varios clientes. Cada uno de estos "productos terminados" es una combinación única de compuestos químicos intermedios. Bedoukian comienza su planificación de la demanda con un pronóstico de productos terminados, que impulsa el cronograma de producción y la asignación de recursos de producción esenciales. Esto requiere ejercer un juicio considerable, ya que la demanda de productos terminados cambia dinámicamente.

Una vez que se crean estos pronósticos de productos terminados, los requisitos de materia prima se pueden estimar a través de una lista de desglose de materiales. Bedoukian combina estos resultados con estimaciones de existencias de seguridad, en función de las tasas de utilización reales y los objetivos de nivel de servicio que se deben lograr, para generar el pronóstico completo basado en el nivel de servicio para las materias primas. Esto ha permitido a Bedoukian cumplir con sus requisitos de producción con un inventario significativamente menor.

La segunda empresa fabrica los componentes internos de los teléfonos móviles, donde los productos terminados son combinaciones especializadas de estos componentes. Por ejemplo, un pedido puede requerir una determinada cantidad de teléfonos con etiquetas únicas en la carcasa. Este es el bien terminado para este pedido. Todo lo que entra en ese orden, a excepción de la etiqueta, se construye a partir de componentes estándar. Una vez más, SmartForecasts se utilizará para mantener inventarios de los componentes de alto nivel de servicio y esbeltos. Esta empresa pensó que la única forma de administrar los inventarios de componentes era a través de agregaciones de listas de materiales. Ahora están analizando la tasa de utilización real de los componentes y estableciendo inventarios mucho más reducidos mientras mantienen una alta disponibilidad de los componentes.

Una tercera empresa, NKK Switches, que exploró este tema en su seminario web reciente (ver Publicación de blog invitado del director financiero Bud Schultz), consideraba que sus productos eran “impredecibles”. Puede leer más sobre esto a continuación, pero en general, NKK Switches pudo pronosticar componentes y agregaciones significativas de familias de productos. Al hacer un seguimiento de las previsiones frente a los datos reales durante varios meses, NKK pudo demostrar la precisión de sus previsiones a sus proveedores asiáticos y convencerlos de que cambiaran de un modelo de "fabricación bajo pedido" a un modelo de "fabricación según previsión". Este cambio ha resultado en reducciones dramáticas en los plazos de entrega, en muchos casos reduciéndolos a la mitad, aumentando la satisfacción del cliente y la tasa general de cierre de ventas.

La conclusión aquí es que existe un método perfectamente viable, yo diría esencial, de previsión de la demanda para empresas de fabricación bajo pedido, que establece altos niveles de servicio para los recursos de entrada fundamentales. Si desea obtener más información, envíeme una nota a nelsonh at smartcorp punto com.

Nelson Hartunian, PhD, cofundó Smart Software, anteriormente se desempeñó como presidente y actualmente lo supervisa como presidente de la junta. Ha dirigido, en varias ocasiones, el desarrollo de software, las ventas y el servicio al cliente.

¿Su cadena de suministro extendida sufre de una extrema variabilidad estacional? ¿Esta situación desafía su capacidad para cumplir con los compromisos de nivel de servicio con sus clientes? He lidiado con esto en Rev-A-Shelf, abordando condiciones inusuales creadas por el Año Nuevo chino y otros eventos globales, y me gustaría compartir la experiencia y algunas cosas que aprendí en el camino.

Primero, déjame explicarte nuestra situación. Importamos 60% de las piezas que usamos para construir nuestros accesorios de cocina y baño de China y Europa. La mayor parte del año pudimos planificar nuestras necesidades de inventario utilizando un enfoque mínimo/máximo basado en una hoja de cálculo. Pero no durante el Año Nuevo chino, que impulsa la mayor migración anual de población del planeta. El Año Nuevo chino paraliza la producción hasta por dos meses, lo que crea un riesgo de suministro significativo a medida que nos esforzamos por cumplir con nuestro compromiso de cumplimiento de pedidos de tres días.

Resolvimos nuestro problema, introducimos el pronóstico estadístico de la demanda con la flexibilidad de extender los plazos de entrega cuando sea necesario, la capacidad de establecer de manera confiable existencias de seguridad que alcancen nuestros niveles de servicio requeridos y un sistema de informes continuos que les permite a todos saber exactamente dónde estamos parados. Sin embargo, el éxito requería mucho más que una nueva pieza de software. Necesitábamos cambiar la forma en que vemos la demanda futura, el riesgo de suministro y el stock de seguridad. Aquí hay algunas cosas clave que hicimos que marcaron la diferencia.

Educación y aceptación de las partes interesadas

Independientemente del proyecto, siempre es mejor contar con la participación de todos los interesados. Sabíamos que teníamos que hacer algo para resolver nuestro problema, pero seguramente encontraríamos resistencia. Los altos directivos, por ejemplo, habían desarrollado una saludable desconfianza hacia el software y se preguntaban si el software de previsión de la demanda podría ayudar. Nuestros compradores habían desarrollado sus propias perspectivas y métodos de adquisición y se sentían personalmente en riesgo cuando considerábamos nuevos enfoques.

Las personas se acercaron a medida que desarrollaron una comprensión común del problema y cómo lo abordaríamos. La educación fue una gran parte de la solución. Explicamos cómo funciona la previsión y los factores clave que todos debemos entender: cómo analizar tendencias, cómo usar escenarios hipotéticos, el impacto de los plazos de entrega cambiantes, cómo relacionar los niveles de servicio con el riesgo de suministro y el stock de seguridad e indicadores clave de rendimiento como el inventario vueltas Pasando por este proceso juntos, todos nos convertimos en partes interesadas en la solución.

Utilice el software adecuado

Cuando tiene muchos números de pieza y cualquier tipo de variabilidad de oferta o demanda, simplemente no puede pronosticar de manera efectiva con una hoja de cálculo. Con nuestro sistema de pronóstico mínimo/máximo, estábamos planeando en un promedio y no estaba funcionando. El uso promedio tiene fallas inherentes para fines de planificación: ¡siempre está mirando hacia atrás!

Necesita un software que mire hacia el futuro, reconozca los patrones estacionales y le permita determinar la cantidad de existencias que necesitará para cumplir con los niveles de servicio requeridos en diferentes plazos de entrega.

Afinar procesos

Cuando las viejas formas no funcionan, debe estar abierto a ajustar sus suposiciones. Piense menos en dónde ha estado y más en dónde quiere estar. Eche un vistazo a sus plazos de entrega y planifique el nivel de servicio deseado. La historia del año pasado puede no ser el mejor predictor de la demanda de este año. El mismo horizonte de pronóstico puede no ser apropiado para todos los productos o para cierta época del año.

Haga que el pronóstico sea accionable

No es suficiente producir un pronóstico preciso y niveles estimados de existencias de inventario. Tienes que desarrollar una forma de hacer que la información sea procesable para aquellos encargados de usarla. Desarrollamos un conjunto de informes que permitieron a los compradores aprovechar una mejor información sobre pronósticos y existencias de seguridad. Ahora, al final de cada mes, generamos un informe de pronóstico que proporciona una imagen clara del inventario actual, el stock de seguridad, el uso anterior, el uso previsto, las entregas entrantes (PO) y las cantidades de pedido recomendadas.

Validar resultados

Puede, y nosotros lo hicimos, probar nuestros nuevos métodos contra nuestro propio historial de demanda. Aún así, un extraño autoritario puede facilitar la aceptación. Encargamos un estudio a un profesor de la Facultad de Negocios de la Universidad de Louisville, quien le encomendó la tarea a uno de sus estudiantes de posgrado. A través de ellos pudimos reforzar lo que vimos que sucedía a partir de nuestros resultados y sentirnos cómodos de que estábamos en un buen camino.

Todos estos factores ayudaron a Rev-A-Shelf a transformar su proceso de planificación de la demanda con gran eficacia. Hoy superamos nuestros objetivos de nivel de servicio y nuestra tasa de cumplimiento, basada en un ciclo de envío de tres días, muestra una mejora constante y una tendencia al alza. En general, las unidades en stock se han mantenido estables mientras soportan un aumento de 13% en las ventas.

John Engelhardt es actualmente director de compras y operaciones asiáticas de Rev-a-Shelf, LLC en Louisville, KY. Ha ocupado diversos cargos gerenciales tanto en empresas privadas como en organizaciones públicas. En Rev-A-Shelf ocupó el cargo de Gerente de Ventas Internacionales y Director de Soporte de Ventas antes de asumir su cargo actual. Se le puede localizar en johne at rev-a-shelf punto com.

Bud Schultz, CPA, vicepresidente de finanzas de NKK Switches, presentó la experiencia de su empresa con la planificación de la demanda durante un seminario web reciente. El siguiente es un breve resumen de los puntos clave de Bud; ver el webinar completo haciendo clic aquí.

P: Cuéntenos sobre los desafíos de planificación comercial y de demanda de NKK.

NKK Switches, con sede en Scottsdale, Arizona, es un fabricante y proveedor líder de interruptores electromecánicos. El negocio involucra muchos tipos diferentes de interruptores: conmutadores, pulsadores, rotativos, incluso algunos tipos de interruptores programables. Somos conocidos por nuestra alta calidad y por nuestra capacidad para cumplir con una gama excepcionalmente amplia de requisitos de los clientes llave en mano (configuración personalizada). NKK Switches produce soluciones personalizadas a partir de componentes obtenidos exclusivamente de instalaciones de fabricación en Japón y China.

Hay literalmente millones de posibles configuraciones de interruptores, y nunca sabemos qué soluciones configuradas pedirán nuestros clientes. Esto hace que nuestra demanda sea muy intermitente y excepcionalmente difícil de pronosticar. De hecho, hasta hace poco tiempo considerábamos impredecible nuestra demanda. Operamos sobre la base de un pedido de fabricación, lo que significaba que los pedidos de los clientes no podían cumplirse hasta que sus componentes fueran producidos y luego transformados en productos terminados por NKK. Esto dio como resultado largos plazos de entrega, dolorosos para nuestros clientes y un desafío competitivo para nuestra organización de ventas.

P: ¿Qué esperaba obtener de un producto mejorado? previsión de la demanda?

Cuando comenzamos a investigar el valor del software de pronóstico de la demanda (SmartForecasts de Smart Software), tratamos de ver la decisión desde el punto de vista del retorno de la inversión (ROI). Hicimos un presupuesto de capital, haciendo suposiciones sobre posibles reducciones en los niveles de inventario, costos reducidos de manejo de inventario y otros ahorros potenciales. Si bien los presupuestos de capital generaron retornos positivos sobre la inversión, no pudimos seguir adelante con base en esa información. No confiábamos en nuestras suposiciones y nos preocupaba no poder justificar el stock de seguridad y los niveles de inventario que sugeriría el software.

Lo que no esperábamos era un desafío de nuestra empresa matriz. A la luz de las capacidades de un sistema ERP recientemente implementado, considerarían un nuevo enfoque. Si pudiéramos producir pronósticos de demanda demostrablemente confiables, considerarían la adquisición de materias primas y la producción de componentes de interruptores según el pronóstico en lugar de según el pedido. Esto abrió la puerta a un impacto mucho más profundo. Realizamos un seguimiento de los datos reales frente a los pronósticos durante un período de doce meses y descubrimos que nuestros pronósticos, particularmente en conjunto, eran excepcionalmente precisos: la demanda real estaba dentro de los 3% del pronóstico. Una vez que pudimos probar la validez de nuestros pronósticos, pudimos seguir adelante con el plan de la empresa matriz para fabricar productos basados en esos pronósticos.

P: ¿Cómo transformaron las operaciones de NKK los pronósticos precisos de líneas de productos con datos de demanda intermitente?

De las muchas combinaciones diferentes que fabricamos bajo pedido, las piezas de interruptores individuales pueden mostrar una demanda muy intermitente (períodos largos con cero pedidos y luego picos aparentemente aleatorios), pero podemos identificar patrones más consistentes en todas las series de interruptores. Todos los números de pieza de una serie determinada tienen componentes y materias primas comunes, como carcasas de plástico, soportes y otro hardware, oro, plata y LED.

Proporcionar a nuestras instalaciones de fabricación pronósticos confiables terminó permitiéndonos hacer cambios dramáticos. Nuestras plantas de fabricación podrían comenzar a adquirir materias primas que, en conjunto, eventualmente se utilizarían en la producción de diferentes números de pieza dentro de esa serie, incluso si los números de pieza específicos que se producirían no se conocían en el momento en que se realizaron los pronósticos. Y en muchos casos, a pesar de los datos irregulares del historial de demanda, incluso era posible que los proveedores fabricaran números de pieza específicos según el pronóstico.

Una vez que el programa esté completamente implementado, anticipamos que nuestros plazos de entrega se reducirán a la mitad del tiempo o incluso menos. Los plazos de entrega más cortos darán como resultado puntos de pedido más bajos, lo que dará como resultado niveles de servicio más altos y reducirá nuestros requisitos de inventario.

Bud Schultz dirige todas las funciones de finanzas y contabilidad en NKK. Su experiencia como Contador Público Certificado, abogado, ingeniero y piloto de la Fuerza Aérea de los EE. UU. proporciona una perspectiva única sobre las finanzas para las operaciones de ingeniería y fabricación.