Fuera del trabajo, es posible que haya escuchado el famoso dicho "Correlación no es causalidad". Puede sonar como una tontería teórica que, aunque involucrada en un Premio Noble reciente en economía, no es relevante para su trabajo como planificador de la demanda. De ser así, es posible que solo tengas razón en parte.

Modelos extrapolativos vs causales

La mayoría de los pronósticos de demanda utilizan modelos extrapolativos. También llamados modelos de series de tiempo, estos pronostican la demanda usando solo los valores pasados de la demanda de un artículo. Los gráficos de valores pasados revelan la tendencia, la estacionalidad y la volatilidad, por lo que son buenos para muchas cosas. Pero existe otro tipo de modelo, los modelos causales, que potencialmente pueden mejorar la precisión de los pronósticos más allá de lo que puede obtener de los modelos extrapolativos.

Los modelos causales aportan más datos de entrada a la tarea de previsión: información sobre supuestos "impulsores" de previsión externos al historial de demanda de un artículo. Los ejemplos de factores causales potencialmente útiles incluyen variables macroeconómicas como la tasa de inflación, la tasa de crecimiento del PIB y los precios de las materias primas. Los ejemplos que no están vinculados a la economía nacional incluyen las tasas de crecimiento específicas de la industria y el gasto publicitario propio y de la competencia. Estas variables generalmente se utilizan como entradas para los modelos de regresión, que son ecuaciones con la demanda como salida y variables causales como entradas.

Pronóstico utilizando modelos causales

Muchas empresas tienen un proceso S&OP que implica una revisión mensual de pronósticos estadísticos (extrapolativos) en los que la gerencia ajusta los pronósticos según su criterio. A menudo, esta es una forma indirecta y subjetiva de trabajar con modelos causales en el proceso sin hacer el modelo de regresión.

Para hacer realmente un modelo de regresión causal, primero debe designar una lista de variables predictoras causales potencialmente útiles. Estos pueden provenir de su experiencia en la materia. Por ejemplo, suponga que fabrica vidrio para ventanas. Gran parte de su vidrio puede terminar en casas nuevas y edificios de oficinas nuevos. Por lo tanto, la cantidad de casas y oficinas nuevas que se están construyendo son variables predictoras plausibles en una ecuación de regresión.

Aquí hay una complicación: si está usando la ecuación para predecir algo, primero debe predecir los predictores. Por ejemplo, las ventas de vidrio del próximo trimestre pueden estar fuertemente relacionadas con el número de viviendas nuevas y edificios de oficinas nuevos el próximo trimestre. Pero, ¿cuántas casas nuevas habrá el próximo trimestre? Ese es su propio problema de pronóstico. Entonces, tiene un modelo de pronóstico potencialmente poderoso, pero tiene trabajo adicional que hacer para que sea utilizable.

Hay una forma de simplificar las cosas: si las variables predictoras son versiones "retrasadas" de sí mismas. Por ejemplo, la cantidad de nuevos permisos de construcción emitidos hace seis meses puede ser un buen predictor de las ventas de vidrio el próximo mes. No tiene que predecir los datos del permiso de construcción, solo tiene que buscarlos.

¿Es una relación causal o simplemente una correlación espuria?

Los modelos causales son el verdadero negocio: hay un mecanismo real que relaciona la variable predictora con la variable predicha. El ejemplo de predecir las ventas de vidrio a partir de los permisos de construcción es un ejemplo.

Una relación de correlación es más dudosa. Existe una asociación estadística que puede o no proporcionar una base sólida para la previsión. Por ejemplo, suponga que vende un producto que atrae más a los holandeses pero no se da cuenta. Los holandeses son, en promedio, las personas más altas de Europa. Si sus ventas están aumentando y la altura promedio de los europeos está aumentando, puede usar esa relación con buenos resultados. Sin embargo, si la proporción de holandeses en la zona euro está disminuyendo mientras que la estatura promedio está aumentando porque la mezcla de hombres versus mujeres se está desplazando hacia los hombres, ¿qué puede salir mal? Esperará que las ventas aumenten porque la estatura promedio está aumentando. Pero sus ventas son principalmente a los holandeses, y su proporción relativa de la población se está reduciendo, por lo que sus ventas realmente van a disminuir. En este caso, la asociación entre las ventas y la altura del cliente es una correlación espuria.

¿Cómo se puede saber la diferencia entre relaciones verdaderas y espurias? El estándar de oro es hacer un experimento científico riguroso. Pero no es probable que esté en condiciones de hacerlo. En cambio, debe confiar en su “modelo mental” personal de cómo funciona su mercado. Si sus corazonadas son correctas, entonces sus modelos causales potenciales se correlacionarán con la demanda y los modelos causales le darán sus frutos, ya sea para complementar los modelos extrapolables o para reemplazarlos.

Estos son ejemplos de problemas de pronóstico que SmartForecasts puede resolver, junto con los tipos de datos comerciales representativos de cada uno.

Pronosticar un artículo en función de su patrón

Dadas las siguientes seis cifras de ventas trimestrales, ¿qué ventas puede esperar para el tercer y cuarto trimestre de 2023?

Ventas por Trimestre

SmartForecasts le brinda muchas formas de abordar este problema. Puede hacer sus propios pronósticos estadísticos utilizando cualquiera de los seis Suavizado exponencial y media móvil métodos. O, como la mayoría de los pronosticadores no técnicos, puede usar el comando Automático que ahorra tiempo, que ha sido programado para seleccionar y usar automáticamente el método más preciso para sus datos. Finalmente, para incorporar su juicio comercial en el proceso de pronóstico, puede ajustar gráficamente cualquier resultado de pronóstico estadístico usando SmartForecasts. ajuste de "globo ocular" capacidades.

Pronosticar un artículo en función de su relación con otras variables.

Dada la siguiente relación histórica entre las ventas de unidades y la cantidad de representantes de ventas, ¿qué niveles de ventas puede esperar cuando se produzca el aumento planificado del personal de ventas durante los dos últimos trimestres de 2023?

Ventas y Representantes de Ventas por Trimestre

Puede responder una pregunta como esta usando el poderoso SmartForecasts Regresión comando, diseñado específicamente para facilitar las aplicaciones de pronóstico que requieren soluciones de análisis de regresión. Los modelos de regresión con un número esencialmente ilimitado de variables predictoras/independientes son posibles, aunque la mayoría de los modelos de regresión útiles usan solo un puñado de predictores.

Pronosticar simultáneamente una cantidad de artículos de productos y su total

Dadas las siguientes ventas totales de todas las camisas de vestir y la distribución de las ventas por color, ¿cuáles serán las ventas individuales y totales durante los próximos seis meses?

Ventas mensuales de camisas de vestir por color

Las funciones exclusivas de pronóstico de grupo de SmartForecasts pronostican automática y simultáneamente series de tiempo estrechamente relacionadas, como estos artículos en el mismo grupo de productos. Esto ahorra un tiempo considerable y proporciona resultados de pronóstico no solo para los artículos individuales sino también para su total. Los ajustes de "ojo" tanto a nivel de elemento como de grupo son fáciles de realizar. Puede crear rápidamente pronósticos para grupos de productos con cientos o incluso miles de artículos.

Pronóstico de miles de artículos automáticamente

Dado el siguiente registro de demanda de productos a nivel de SKU, ¿cuál puede esperar que sea la demanda durante los próximos seis meses para cada uno de los 5000 SKU?

Demanda Mensual de Producto por SKU (Unidad de Mantenimiento de Stock)

En solo unos minutos, la poderosa selección automática de SmartForecasts puede realizar un trabajo de pronóstico de este tamaño, leer los datos de demanda del producto, crear automáticamente pronósticos estadísticos para cada SKU y guardar el resultado. Los resultados están listos para exportarlos a su sistema ERP aprovechando cualquiera de nuestros conectores basados en API o mediante la exportación de archivos. Una vez configurados, los pronósticos se producirán automáticamente en cada ciclo de planificación sin la intervención del usuario.

Pronosticar la demanda que en la mayoría de los casos es cero

Un tipo de datos distinto y especialmente desafiante para pronosticar es intermitente demanda, que suele ser cero, pero salta a valores aleatorios distintos de cero en momentos aleatorios. Este patrón es típico de la demanda de lento Moviente artículos, tales como repuestos o grande boleto bienes de equipo.

Por ejemplo, considere la siguiente muestra de demanda de repuestos para aeronaves. Tenga en cuenta la preponderancia de valores cero mezclados con valores distintos de cero, a menudo en ráfagas.

SmartForecasts tiene un método único diseñado especialmente para este tipo de datos: la función de pronóstico de Demanda Intermitente. Dado que la demanda intermitente surge con mayor frecuencia en el contexto del control de inventario, esta función se enfoca en pronosticar el rango de valores probables para la demanda total durante un tiempo de anticipación, por ejemplo, la demanda acumulada durante el período del 23 de junio al 23 de agosto en el ejemplo anterior. .

Pronóstico de requisitos de inventario

La previsión de necesidades de inventario es una variante especializada de la previsión que se centra en el extremo superior del rango de valores futuros posibles.

Para simplificar, considere el problema de pronosticar los requisitos de inventario para solo un período por delante, digamos un día por delante. Por lo general, el trabajo de pronóstico consiste en estimar el nivel promedio o más probable de demanda del producto. Sin embargo, si el inventario disponible es igual a la demanda promedio, existe una probabilidad de 50% de que la demanda supere el inventario, lo que resultará en pérdida de ventas y/o pérdida de buena voluntad. Establecer el nivel de inventario en, digamos, diez veces la demanda promedio probablemente eliminará el problema de los desabastecimientos, pero seguramente resultará en costos de inventario inflados.

El truco de la optimización del inventario es encontrar un equilibrio satisfactorio entre tener suficiente inventario para satisfacer la mayor parte de la demanda sin comprometer demasiados recursos en el proceso. Por lo general, la solución es una combinación de criterio empresarial y estadísticas. La parte crítica es definir un nivel de servicio de inventario aceptable, como satisfacer 95% de demanda inmediatamente desde el stock. La parte estadística es estimar el percentil 95 de la demanda.

Cuando no se trata de demanda intermitente, SmartForecasts estima el nivel de inventario requerido asumiendo una curva de demanda en forma de campana (Normal), estimando tanto el centro como el ancho de la curva de campana y luego usando una fórmula estadística estándar para estimar el percentil deseado. La diferencia entre el nivel de inventario deseado y el nivel promedio de demanda se denomina stock de seguridad porque protege contra la posibilidad de desabastecimiento.

Cuando se trata de demanda intermitente, la curva en forma de campana es una mala aproximación a la distribución estadística de la demanda. En este caso especial, SmartForecasts utiliza tecnología patentada de pronóstico de demanda intermitente para estimar el nivel de servicio de inventario requerido.

La precisión del pronóstico es una métrica clave para juzgar la calidad de su proceso de planificación de la demanda. (No es el único. Otros incluyen oportunidad y costo; Ver 5 consejos de planificación de la demanda para calcular la incertidumbre del pronóstico.) Una vez que tenga los pronósticos, hay varias formas de resumir su precisión, generalmente designados por acrónimos oscuros de tres o cuatro letras como MAPE, RMSE y MAE. Ver Cuatro formas útiles de medir el error de pronóstico para más detalles.

Un tema menos discutido pero más fundamental es cómo se organizan los experimentos computacionales para calcular el error de pronóstico. Esta publicación compara los tres diseños experimentales más importantes. Uno de ellos es de la vieja escuela y esencialmente equivale a hacer trampa. Otro es el patrón oro. Un tercero es un recurso útil que imita el patrón oro y se considera mejor como una predicción de cómo resultará el patrón oro. La figura 1 es una vista esquemática de los tres métodos.

Figura 1: Tres formas de evaluar el error de pronóstico

El panel superior de la Figura 1 muestra la forma en que se evaluó el error de pronóstico a principios de la década de 1980 antes de que moviéramos el estado del arte al esquema que se muestra en el panel central. En los viejos tiempos, los pronósticos se evaluaban con los mismos datos que se usaban para calcular los pronósticos. Después de ajustar un modelo a los datos, los errores calculados no eran para los pronósticos del modelo sino para el modelo. encaja. La diferencia es que los pronósticos son para valores futuros, mientras que los ajustes son para valores concurrentes. Por ejemplo, suponga que el modelo de pronóstico es un promedio móvil simple de las tres observaciones más recientes. En el momento 3, el modelo calcula el promedio de las observaciones 1, 2 y 3. Este promedio luego se compararía con el valor observado en el momento 3. Llamamos a esto hacer trampa porque el valor observado en el momento 3 obtuvo un voto sobre el pronóstico. debería ser en el momento 3. Una evaluación de pronóstico real compararía el promedio de las primeras tres observaciones con el valor del próximo, cuarto, observación. De lo contrario, el pronosticador se queda con una evaluación demasiado optimista de la precisión del pronóstico.

El panel inferior de la Figura 1 muestra la mejor manera de evaluar la precisión del pronóstico. En este esquema, todos los datos históricos de demanda se utilizan para ajustar un modelo, que luego se utiliza para pronosticar valores de demanda futuros desconocidos. Eventualmente, el futuro se desarrolla, los verdaderos valores futuros se revelan y se pueden calcular los errores de pronóstico reales. Este es el estándar de oro. Esta información completa el informe de "pronósticos versus datos reales" en nuestro software.

El panel central representa una medida intermedia útil. El problema con el patrón oro es que debe esperar para saber qué tan bien funcionan los métodos de pronóstico elegidos. Este retraso no ayuda cuando se requiere elegir, en el momento, qué método de pronóstico usar para cada artículo. Tampoco proporciona una estimación oportuna de la incertidumbre del pronóstico que experimentará, lo cual es importante para la gestión de riesgos, como la cobertura del pronóstico. El camino intermedio se basa en el análisis de exclusión, que excluye (“excluye”) las observaciones más recientes y le pide al método de pronóstico que haga su trabajo sin conocer esas verdades fundamentales. Luego, los pronósticos basados en el historial de demanda abreviado se pueden comparar con los valores reales retenidos para obtener una evaluación honesta del error de pronóstico.

“A pesar de lo que has visto en tus caricaturas de los sábados por la mañana, los elefantes no pueden saltar, y hay una razón simple: no tienen que hacerlo. La mayoría de los animales nerviosos (canguros, monos y ranas) lo hacen principalmente para alejarse de los depredadores”. — Patrick Monahan, Science.org, 27 de enero de 2016.

Ahora sabe por qué las empresas de ERP más grandes no pueden desarrollar las mejores soluciones de alta calidad. Nunca tuvieron que hacerlo, por lo que nunca evolucionaron para innovar fuera de su enfoque principal. 

Sin embargo, a medida que los sistemas ERP se convirtieron en productos básicos, las brechas en su funcionalidad se volvieron imposibles de ignorar. Los jugadores más grandes buscaron proteger su parte de la cartera de los clientes prometiendo desarrollar aplicaciones complementarias innovadoras para llenar todos los espacios en blanco. Pero sin ese “músculo de la innovación”, muchos proyectos fracasaron y se acumularon montañas de deuda técnica.

Las mejores empresas de su clase evolucionaron para innovar y tener una profunda experiencia funcional en verticales específicos. El resultado es que los mejores complementos de ERP son más fáciles de usar, tienen más funciones y ofrecen más valor que los módulos de ERP nativos que reemplazan. 

Si su proveedor de ERP ya se ha asociado con un innovador proveedor de complementos*, ¡ya está listo! Pero si solo puede obtener lo básico de su ERP, opte por un complemento de primera clase que tenga una integración personalizada con el ERP. 

Un excelente lugar para comenzar su búsqueda es buscar complementos de planificación de la demanda de ERP que agreguen inteligencia a la fuerza del ERP, es decir, aquellos que respaldan la optimización del inventario y la previsión de la demanda. Aproveche las herramientas complementarias como las aplicaciones de pronóstico estadístico, planificación de la demanda y optimización de inventario de Smart para desarrollar pronósticos y políticas de almacenamiento que se retroalimentan al sistema ERP para impulsar los pedidos diarios. 

*Las tiendas de aplicaciones son una licencia para que lo mejor de su clase venda en la base de empresas de ERP, siendo sociedades cotizadas.

Hay una cosa que recuerdo casi todos los días en Smart Software que me desconcierta: la mayoría de las empresas no entienden cómo se crean los pronósticos y cómo se determinan las políticas de almacenamiento. Es una caja negra organizativa. Aquí hay un ejemplo de una llamada de ventas reciente:

¿Cómo pronosticas?
Usamos la historia.

¿Cómo usas la historia?
¿Qué quieres decir?

Bueno, puede tomar un promedio del último año, los últimos dos años, promediar los períodos más recientes o usar algún otro tipo de fórmula para generar el pronóstico.
Estoy bastante seguro de que usamos un promedio de los últimos 12 meses.

¿Por qué 12 meses en lugar de una cantidad diferente de historia?
12 meses es una buena cantidad de tiempo porque no se distorsiona con datos más antiguos, pero es lo suficientemente reciente.

¿Cómo sabes que es más preciso que usar 18 meses o alguna otra longitud de la historia?
no lo sabemos Ajustamos las previsiones en función de los comentarios de las ventas.  

¿Sabes si los ajustes hacen que las cosas sean más precisas o menos que si solo usaras el promedio?
No lo sabemos, pero confiamos en que las previsiones están infladas.

¿Qué hacen entonces los compradores de inventario si creen que los números están inflados?
Tienen mucho conocimiento comercial y ajustan sus compras en consecuencia.

Entonces, ¿es justo decir que ignorarían los pronósticos al menos parte del tiempo?
Sí, algunas veces.

¿Cómo deciden los compradores cuándo pedir más? ¿Tiene un punto de pedido o stock de seguridad especificado en su sistema ERP que ayuda a guiar estas decisiones?
Sí, utilizamos un campo de stock de seguridad.

¿Cómo se calcula el stock de seguridad?
Los compradores determinan esto en función de la importancia del artículo, los plazos de entrega y otras consideraciones, como cuántos clientes compran el artículo, la velocidad del artículo, su costo. Llevarán diferentes cantidades de existencias de seguridad dependiendo de esto.

La discusión continuó. La conclusión principal aquí es que cuando rascas justo debajo de la superficie, se revelan muchas más preguntas que respuestas. Esto a menudo significa que el proceso de planificación de inventario y previsión de la demanda es muy subjetivo, varía de planificador a planificador, el resto de la organización no lo entiende bien y es probable que sea reactivo. Como ha descrito Tom Willemain, es “un caos enmascarado por la improvisación”. El proceso “tal como está” debe estar completamente identificado y documentado. Solo entonces se pueden exponer las brechas y se pueden realizar mejoras.   Aquí hay una lista de 10 preguntas que puede hacer que revelará el verdadero proceso de previsión, planificación de la demanda y planificación del inventario de su organización.