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%.

 

 

 

El costo de la planificación con hojas de cálculo

Las empresas que dependen de hojas de cálculo para la planificación de la demanda, la previsión y la gestión de inventario a menudo se ven limitadas por las limitaciones inherentes de las hojas de cálculo. Esta publicación examina los inconvenientes de los enfoques tradicionales de gestión de inventario causados por las hojas de cálculo y sus costos asociados, comparándolos con los importantes beneficios que se obtienen al adoptar tecnologías de planificación de última generación.

Las hojas de cálculo, si bien son flexibles por su infinita capacidad de personalización, son fundamentalmente de naturaleza manual y requieren una importante gestión de datos, aportación humana y supervisión. Esto aumenta el riesgo de errores, desde simples errores al ingresar datos hasta complejos errores de fórmula, que causan efectos en cascada que impactan negativamente en los pronósticos. Además, a pesar de los avances en las funciones colaborativas que permiten que varios usuarios interactúen con una hoja común, los procesos basados en hojas de cálculo suelen estar aislados. El titular de la hoja de cálculo posee los datos. Cuando esto sucede, comienzan a surgir muchas fuentes de datos veraces. Sin la confianza de una fuente de datos acordada, prístina y actualizada automáticamente, las organizaciones no tienen la base necesaria a partir de la cual se pueden construir modelos predictivos, pronósticos y análisis.

Por el contrario, los sistemas de planificación avanzada como Smart IP&O están diseñados para superar estas limitaciones. Dichos sistemas están diseñados para ingerir datos automáticamente a través de API o archivos de sistemas ERP y EAM, transformar esos datos utilizando herramientas ETL integradas y pueden procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Esto permite a las empresas gestionar tareas complejas de inventario y previsión con mayor precisión y menos esfuerzo manual porque la recopilación, agregación y transformación de datos ya están realizadas. La transición a sistemas de planificación avanzados es clave para optimizar los recursos por varias razones.

Las hojas de cálculo también tienen un problema de escala. Cuanto más crece el negocio, mayor es el número de hojas de cálculo, libros de trabajo y fórmulas. El resultado es un conjunto de interdependencias rígidas y estrechamente entrelazadas que se vuelven difíciles de manejar e ineficientes. Los usuarios tendrán dificultades para manejar el aumento de la carga y la complejidad con tiempos de procesamiento lentos y la incapacidad de administrar grandes conjuntos de datos y enfrentar desafíos al colaborar entre equipos y departamentos.

Por otro lado, los sistemas de planificación avanzados para la optimización del inventario, la planificación de la demanda y la gestión de inventario son escalables y están diseñados para crecer con el negocio y adaptarse a sus necesidades cambiantes. Esta escalabilidad garantiza que las empresas puedan seguir gestionando su inventario y sus previsiones de forma eficaz, independientemente del tamaño o la complejidad de sus operaciones. Al hacer la transición a sistemas como Smart IP&O, las empresas no sólo pueden mejorar la precisión de su gestión y pronóstico de inventario, sino también obtener una ventaja competitiva en el mercado al ser más receptivos a los cambios en la demanda y más eficientes en sus operaciones.

Beneficios de saltar: Una empresa de servicios eléctricos luchaba por mantener la disponibilidad de piezas de repuesto sin tener un exceso de existencias para más de 250.000 piezas en una red diversa de instalaciones de generación y distribución de energía. Reemplazó su proceso de planificación heredado de veinte años que hacía un uso intensivo de hojas de cálculo con Smart IP&O y una integración en tiempo real a su sistema EAM. Antes de Smart, solo podían modificar los niveles mínimo/máximo y de stock de seguridad con poca frecuencia. Cuando lo hicieron, casi siempre fue porque ocurrió un problema que desencadenó la revisión. Los métodos utilizados para cambiar los parámetros de almacenamiento dependieron en gran medida de la intuición y de los promedios del uso histórico. La empresa de servicios públicos aprovechó los escenarios hipotéticos de Smart para crear gemelos digitales de políticas de almacenamiento alternativas y simuló cómo se comportaría cada escenario en indicadores clave de rendimiento, como el valor del inventario, los niveles de servicio, las tasas de cumplimiento y los costos de escasez. El software identificó aumentos y disminuciones mínimos y máximos específicos que se implementaron en su sistema EAM, impulsando reabastecimientos óptimos de sus repuestos. El resultado: una importante reducción de inventario de $9 millones que liberó efectivo y valioso espacio de almacén al mismo tiempo que mantuvo los niveles de servicio objetivo de 99%+.

Gestión de la precisión del pronóstico: El error de pronóstico es una parte inevitable de la gestión de inventario, pero la mayoría de las empresas no lo rastrean. Como dijo Peter Drucker: "No se puede mejorar lo que no se mide". Una empresa mundial de fabricación de alta tecnología que utilizaba un proceso de pronóstico basado en hojas de cálculo tuvo que crear manualmente sus pronósticos de referencia y sus informes de precisión de los pronósticos. Dada la carga de trabajo de los planificadores y los procesos aislados, simplemente no actualizaban sus informes con mucha frecuencia y, cuando lo hacían, los resultados tenían que distribuirse manualmente. La empresa no tenía forma de saber cuán preciso era un pronóstico determinado y no podía citar sus errores reales por grupo de piezas con confianza. Tampoco sabían si sus pronósticos estaban superando a un método de control. Después de que Smart IP&O entró en funcionamiento, el módulo de planificación de la demanda lo automatizó. Smart Demand Planner ahora vuelve a pronosticar automáticamente su demanda en cada ciclo de planificación utilizando métodos de aprendizaje automático y guarda informes de precisión para cada pieza x ubicación. Cualquier anulación que se aplique a los pronósticos ahora se puede comparar automáticamente con la línea de base para medir el valor agregado del pronóstico, es decir, si el esfuerzo adicional para realizar esos cambios mejoró la precisión. Ahora que existe la capacidad de automatizar el pronóstico estadístico de referencia y producir informes de precisión, esta empresa tiene una base sólida desde la cual mejorar su proceso de pronóstico y la precisión del pronóstico resultante.

Hágalo bien y manténgalo bien:  Otro cliente del negocio de repuestos ha utilizado las soluciones de previsión de Smart desde 2005: ¡casi 20 años! Se enfrentaron a desafíos al pronosticar piezas con demanda intermitente vendidas para respaldar su negocio de posventa de automóviles. Al reemplazar su enfoque basado en hojas de cálculo y cargas manuales a SAP con pronósticos estadísticos de demanda y stock de seguridad de SmartForecasts, pudieron reducir significativamente los pedidos pendientes y las ventas perdidas, con tasas de cumplimiento que mejoraron de 93% a 96% en solo tres meses. La clave de su éxito fue aprovechar el método patentado de Smart para pronosticar la demanda intermitente: el método de arranque "Smart-Willemain" generó estimaciones precisas de la demanda acumulada durante el tiempo de entrega que ayudó a garantizar una mejor visibilidad de las posibles demandas.

Conexión de pronósticos al plan de inventario: Los sistemas de planificación avanzados respaldan la gestión de inventario basada en pronósticos, que es un enfoque proactivo que se basa en pronósticos y simulaciones de demanda para predecir posibles resultados y sus probabilidades asociadas. Estos datos se utilizan para determinar los niveles óptimos de inventario. La previsión basada en escenarios o probabilística contrasta con la naturaleza más reactiva de los métodos basados en hojas de cálculo. Un cliente desde hace mucho tiempo en el negocio de las telas, anteriormente tuvo que lidiar con excesos y desabastecimientos debido a la demanda intermitente de miles de SKU. No tenían forma de saber cuáles eran sus riesgos de desabastecimiento y, por lo tanto, no podían modificar proactivamente las políticas para mitigar el riesgo más que hacer suposiciones muy generales que tendían a generar un exceso de existencias. Adoptaron el software de planificación de inventario y demanda de Smart Software para generar simulaciones de demanda que identificaron valores mínimos disponibles y cantidades de pedido óptimos, manteniendo la disponibilidad del producto para envío inmediato, destacando las ventajas de un enfoque de gestión de inventario basado en pronósticos.

Mejor colaboración:  Compartir previsiones con proveedores clave ayuda a garantizar el suministro. Kratos Space, parte de Kratos Defense & Security Solutions, Inc., aprovechó los pronósticos inteligentes para brindar a sus fabricantes por contrato mejores conocimientos sobre la demanda futura. Utilizaron los pronósticos para asumir compromisos sobre compras futuras que permitieron al CM reducir los costos de materiales y los plazos de entrega de los sistemas diseñados bajo pedido. Esta colaboración demuestra cómo las técnicas avanzadas de pronóstico pueden conducir a una colaboración significativa en la cadena de suministro que genera eficiencias y ahorros de costos para ambas partes.

 

Aprender de los modelos de inventario

En este video blog, exploramos el papel integral que desempeñan los modelos de inventario en la configuración de los procesos de toma de decisiones de los profesionales de diversas industrias. Estos modelos, ya sean simulaciones informáticas tangibles o construcciones mentales intangibles, sirven como herramientas fundamentales para gestionar las complejidades de los entornos empresariales modernos. La discusión comienza con una descripción general de cómo se utilizan estos modelos para predecir resultados y optimizar las operaciones, enfatizando su relevancia en un panorama de mercado en constante evolución.

​La discusión explora más a fondo cómo varios modelos influyen claramente en los procesos de toma de decisiones estratégicas. Por ejemplo, los modelos mentales que los profesionales desarrollan a través de la experiencia a menudo guían las respuestas iniciales a los desafíos operativos. Estos modelos son subjetivos y se construyen a partir de conocimientos personales y encuentros pasados ​​con situaciones similares, lo que permite una toma de decisiones rápida e intuitiva. Por otro lado, los modelos basados ​​en computadora proporcionan un marco más objetivo. Utilizan datos históricos y cálculos algorítmicos para pronosticar escenarios futuros, ofreciendo una base cuantitativa para decisiones que deben considerar múltiples variables y resultados potenciales. Esta sección destaca ejemplos específicos, como el impacto del ajuste de las cantidades de los pedidos en los costos de inventario y la frecuencia de los pedidos o los efectos de los tiempos de entrega fluctuantes en los niveles de servicio y la satisfacción del cliente.

En conclusión, mientras que los modelos mentales proporcionan un marco basado en la experiencia y la intuición, los modelos informáticos ofrecen una perspectiva más detallada y basada en números. La combinación de ambos tipos de modelos permite un proceso de toma de decisiones más sólido, equilibrando el conocimiento teórico con la experiencia práctica. Este enfoque mejora la comprensión de la dinámica del inventario y equipa a los profesionales con las herramientas para adaptarse a los cambios de manera efectiva, garantizando la sostenibilidad y la competitividad en sus respectivos campos.

 

 

Los métodos de previsión

​El software de planificación de la demanda y pronóstico estadístico desempeña un papel fundamental en la gestión empresarial eficaz al incorporar funciones que mejoran significativamente la precisión de los pronósticos. Un aspecto clave implica la utilización de modelos extrapolativos o basados ​​en suavizado, que permiten a las empresas hacer predicciones rápidamente basadas únicamente en datos históricos. Esta base basada en el desempeño pasado es crucial para comprender tendencias y patrones, especialmente en variables como las ventas o la demanda de productos. El software de pronóstico va más allá del mero análisis de datos al permitir combinar el juicio profesional con pronósticos estadísticos, reconociendo que el pronóstico no es un proceso único para todos. Esta flexibilidad permite a las empresas incorporar conocimientos humanos y de la industria en el modelo de pronóstico, lo que garantiza una predicción más matizada y precisa.

Funciones como pronosticar múltiples artículos como grupo, considerar la demanda impulsada por la promoción y manejar patrones de demanda intermitentes son capacidades esenciales para las empresas que manejan carteras de productos diversas y condiciones de mercado dinámicas. La implementación adecuada de estas aplicaciones brinda a las empresas herramientas de pronóstico versátiles, lo que contribuye significativamente a la toma de decisiones informadas y la eficiencia operativa.

Modelos extrapolativos

Nuestras soluciones de pronóstico de la demanda admiten una variedad de enfoques de pronóstico, incluidos modelos de pronóstico extrapolativos o basados en suavizamiento, como el suavizado exponencial y los promedios móviles. La filosofía detrás de estos modelos es simple: intentan detectar, cuantificar y proyectar hacia el futuro cualquier patrón repetitivo en los datos históricos.

  Hay dos tipos de patrones que se pueden encontrar en los datos históricos:

  • Tendencia
  • Estacionalidad

Estos patrones se ilustran en la siguiente figura junto con datos aleatorios.

Los métodos de previsión

 

Ilustración de datos de series de tiempo aleatorias, estacionales y de tendencia

Si el patrón es una tendencia, entonces los modelos extrapolativos, como el suavizado exponencial doble y el promedio móvil lineal, estiman la tasa de aumento o disminución en el nivel de la variable y proyectan esa tasa en el futuro.

Si el patrón es estacionalidad, entonces modelos como Winters y el suavizamiento exponencial triple estiman multiplicadores estacionales o factores de suma estacionales y luego los aplican a las proyecciones de la porción no estacional de los datos.

Muy a menudo, especialmente en el caso de los datos de ventas minoristas, intervienen patrones tanto de tendencia como estacionales. Si estos patrones son estables, se pueden aprovechar para dar pronósticos muy precisos.

A veces, sin embargo, no hay patrones obvios, de modo que los gráficos de los datos parecen ruido aleatorio. A veces los patrones son claramente visibles, pero cambian con el tiempo y no se puede confiar en que se repitan. En estos casos, los modelos extrapolativos no intentan cuantificar ni proyectar patrones. En cambio, intentan promediar el ruido y hacer buenas estimaciones del punto medio de la distribución de los valores de los datos. Estos valores típicos se convierten entonces en pronósticos. A veces, cuando los usuarios ven una trama histórica con muchos altibajos, se preocupan cuando el pronóstico no replica esos altibajos. Normalmente, esto no debería ser motivo de preocupación. Esto ocurre cuando los patrones históricos no son lo suficientemente fuertes como para justificar el uso de un método de pronóstico que replique el patrón. Quiere asegurarse de que sus pronósticos no sufran el "efecto de movimiento" que se describe en este entrada en el blog.

El pasado como predictor del futuro.

El supuesto clave implícito en los modelos extrapolativos es que el pasado es una buena guía para el futuro. Esta suposición, sin embargo, puede fracasar. Algunos de los datos históricos pueden estar obsoletos. Por ejemplo, los datos podrían describir un entorno empresarial que ya no existe. O bien, el mundo que representa el modelo puede estar listo para cambiar pronto, dejando todos los datos obsoletos. Debido a factores tan complicados, los riesgos del pronóstico extrapolativo son menores cuando se pronostica sólo a corto plazo en el futuro.

Los modelos extrapolativos tienen la ventaja práctica de ser baratos y fáciles de construir, mantener y utilizar. Sólo requieren registros precisos de los valores pasados de las variables que necesita pronosticar. A medida que pasa el tiempo, simplemente agrega los últimos puntos de datos a la serie temporal y vuelve a pronosticar. Por el contrario, los modelos causales que se describen a continuación requieren más pensamiento y más datos. La simplicidad de los modelos extrapolativos se aprecia más cuando se tiene un problema de pronóstico masivo, como hacer pronósticos de la demanda de un día para otro para los 30.000 artículos en el inventario de un almacén.

Ajustes de juicio

Los modelos extrapolativos se pueden ejecutar en modo completamente automático con Demand Planner sin necesidad de intervención. Los modelos causales requieren un juicio sustancial para una selección inteligente de variables independientes. Sin embargo, ambos tipos de modelos estadísticos pueden mejorarse mediante ajustes de juicio. Ambos pueden beneficiarse de sus conocimientos.

Tanto el modelo causal como el extrapolativo se basan en datos históricos. Sin embargo, es posible que tenga información adicional que no se refleja en los números que se encuentran en el registro histórico. Por ejemplo, es posible que sepa que las condiciones competitivas pronto cambiarán, tal vez debido a descuentos de precios, tendencias de la industria, la aparición de nuevos competidores o el anuncio de una nueva generación de sus propios productos. Si estos eventos ocurren durante el período para el cual usted está pronosticando, pueden arruinar la precisión de los pronósticos puramente estadísticos. La función de ajuste gráfico de Smart Demand Planner le permite incluir estos factores adicionales en sus pronósticos a través del proceso de ajuste gráfico en pantalla.

Tenga en cuenta que aplicar ajustes del usuario al pronóstico es un arma de doble filo. Si se utiliza adecuadamente, puede mejorar la precisión de los pronósticos al explotar un conjunto más rico de información. Si se utiliza de forma promiscua, puede añadir ruido adicional al proceso y reducir la precisión. Le recomendamos que utilice ajustes de juicio con moderación, pero que nunca acepte ciegamente las predicciones de un método de pronóstico puramente estadístico. También es muy importante medir el valor añadido previsto. Es decir, el valor agregado al proceso de pronóstico por cada paso incremental. Por ejemplo, si aplica anulaciones basadas en conocimientos comerciales, es importante medir si esos ajustes agregan valor al mejorar la precisión del pronóstico. Smart Demand Planner admite la medición del valor agregado del pronóstico mediante el seguimiento de cada pronóstico considerado y la automatización de los informes de precisión del pronóstico. Puede seleccionar pronósticos estadísticos, medir sus errores y compararlos con los anulados. Al hacerlo, informa el proceso de previsión para que se puedan tomar mejores decisiones en el futuro. 

Pronósticos de múltiples niveles

Otra situación común implica la previsión de múltiples niveles, donde se pronostican varios elementos como un grupo o incluso puede haber varios grupos, y cada grupo contiene varios elementos. Generalmente llamaremos a este tipo de pronóstico Pronóstico multinivel. El mejor ejemplo es el pronóstico de líneas de productos, donde cada artículo es miembro de una familia de artículos y el total de todos los artículos de la familia es una cantidad significativa.

Por ejemplo, como en la siguiente figura, es posible que tenga una línea de tractores y desee pronósticos de ventas para cada tipo de tractor y para toda la línea de tractores.

Los métodos de previsión 2

Ilustración de pronósticos de productos de múltiples niveles

 Smart Demand Planner proporciona pronósticos acumulativos y descendentes. Esta función es crucial para obtener pronósticos completos de todos los artículos de productos y el total de su grupo. El método Roll Down/Roll Up dentro de esta función ofrece dos opciones para obtener estos pronósticos:

Acumular (de abajo hacia arriba): esta opción inicialmente pronostica cada artículo individualmente y luego agrega los pronósticos a nivel de artículo para generar un pronóstico a nivel de familia.

Desplazar hacia abajo (de arriba hacia abajo): alternativamente, la opción de desplazamiento hacia abajo comienza formando el total histórico a nivel de familia, lo pronostica y luego asigna proporcionalmente el total al nivel de artículo.

Al utilizar Roll Down/Roll Up, tiene acceso a la gama completa de métodos de pronóstico proporcionados por Smart Demand Planner tanto a nivel de artículo como de familia. Esto garantiza flexibilidad y precisión en la previsión, atendiendo a las necesidades específicas de su negocio en diferentes niveles jerárquicos.

La investigación sobre pronósticos no ha establecido condiciones claras que favorezcan el enfoque de pronóstico de arriba hacia abajo o de abajo hacia arriba. Sin embargo, el enfoque ascendente parece preferible cuando los historiales de los artículos son estables y el énfasis está en las tendencias y patrones estacionales de los artículos individuales. La estrategia descendente suele ser una mejor opción si algunos elementos tienen un historial muy ruidoso o si el énfasis está en la previsión a nivel de grupo. Dado que Smart Demand Planner hace que sea rápido y fácil probar un enfoque tanto ascendente como descendente, debe probar ambos métodos y comparar los resultados. Puede utilizar la función "Retener lo actual" de Smart Demand Planner en "Pronóstico versus real" para probar ambos enfoques con sus propios datos y ver cuál produce un pronóstico más preciso para su negocio. 

 

Software inteligente se presentará en Epicor Insights 2024

Smart Software presentará sesiones de Epicor Insights 2024 sobre la combinación de IA con conocimientos de planificación para tomar decisiones basadas en datos de inventario.

Belmont, MA, mayo de 2024 – Smart Software, Inc., proveedor de soluciones de optimización de inventario, planificación y pronóstico de demanda líderes en la industria, anunció hoy que hará una presentación en Epicor Insights 2024 en Nashville, Tennessee.

Smart Software dirigirá dos sesiones centradas en combinar la IA de previsión de la demanda y planificación de inventario con conocimientos de planificación. Estas sesiones están diseñadas para capacitar a los usuarios de Epicor Kinetic y Epicor Prophet 21 para generar pronósticos precisos y dar forma a políticas de almacenamiento que se alineen con sus objetivos comerciales.

Smart también llevará a cabo dos sesiones de laboratorio de capacitación en profundidad que mostrarán Smart Demand Planner y Smart Inventory Optimization, ambas partes integrales de la plataforma Epicor Smart IP&O. Los participantes obtendrán experiencia en pronósticos de precisión y gestión de inventarios, aprenderán a identificar riesgos ocultos en las políticas de almacenamiento, simularán diversos resultados de estrategias de servicio y mejorarán la precisión de los pronósticos a través de análisis integrales de varios niveles y pruebas de escenarios.

Los asistentes a Epicor Insight pueden participar en cualquiera de las siguientes sesiones o laboratorios y pueden visitarnos en el stand de Smart Software para una consulta individual.

 

La presentación de Prophet 21 está programada para el martes 21 de mayo a las 3:00 pm (CDT)

1 PROFETA WEB HD21 2024 

El laboratorio de planificación de la demanda está programado para el miércoles 22 de mayo a las 3:20 p. m. (CDT).

2 copia HD WEB DEMANDPLANNING LAB 2024

La presentación de Kinetic está programada para el miércoles 22 de mayo a las 4:20 pm (CDT)

Copia 3 HD WEB KINETIC 2024

El laboratorio de optimización de inventario está programado para el jueves 23 de mayo a las 3:15 p. m. (CDT)

Copia del LABORATORIO DE OPTIMIZACIÓN DE INVENTARIO WEB 4 HD 2024

 

Para obtener más información sobre Epicor Insights, visite aquí: https://www.epicor.com/en-us/customers/insights

 

Acerca de Smart Software, Inc.
Fundada en 1981, Smart Software, Inc. es líder en brindar a las empresas soluciones de optimización de inventario, planificación y previsión de la demanda para toda la empresa. Las soluciones de optimización de inventario y previsión de la demanda de Smart Software han ayudado a miles de usuarios en todo el mundo, incluidos clientes como Disney, Arizona Public Service y Ameren. La plataforma de optimización y planificación de inventario de Smart, Smart IP&O, proporciona a los planificadores de la demanda las herramientas para manejar la estacionalidad de las ventas, las promociones, los productos nuevos y antiguos, las jerarquías multidimensionales y las piezas de servicio y bienes de capital con demanda intermitente. También proporciona a los administradores de inventario estimaciones precisas del inventario óptimo y del stock de seguridad necesarios para cumplir


Para obtener más información, comuníquese con Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Teléfono: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; Correo electrónico: info@smartcorp.com