Cómo pronosticar los requisitos de inventario

La previsión de las necesidades de inventario es una variante especializada de la previsión que se centra en el extremo superior del rango de posible demanda futura.

Para simplificar, considere el problema de pronosticar las necesidades de inventario para un solo período de anticipación, digamos un día antes. Por lo general, el trabajo de pronóstico consiste en estimar el nivel más probable o promedio de demanda del producto. Sin embargo, si el inventario disponible es igual a la demanda promedio, existe una probabilidad de aproximadamente 50% de que la demanda exceda el inventario y resulte en pérdida de ventas y/o pérdida de buena voluntad. Fijar el nivel de inventario en, digamos, diez veces la demanda promedio probablemente eliminará el problema de los desabastecimientos, pero con la misma seguridad 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, a menudo se puede estimar 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 "existencia de seguridad" porque protege contra la posibilidad de desabastecimiento.

Cuando se trata de demanda intermitente, la curva en forma de campana es una aproximación muy pobre a la distribución estadística de la demanda. En este caso especial, Smart aprovecha la tecnología patentada para la demanda intermitente que está diseñada para pronosticar con precisión los rangos y producir una mejor estimación del stock de seguridad necesario para lograr el nivel de servicio de inventario requerido.

 

Todo el mundo pronostica para impulsar la planificación del inventario. Es solo una cuestión de cómo.

Descubra cómo se utilizan los pronósticos con estas 4 preguntas.

A menudo, las empresas insisten en que "no usan pronósticos" para planificar el inventario. A menudo usan métodos de punto de pedido y tienen dificultades para mejorar la entrega a tiempo, la rotación de inventario y otros KPI. Si bien no piensan en lo que están haciendo como un pronóstico explícito, ciertamente usan estimaciones de la demanda futura para desarrollar puntos de reorden como mínimo/máximo.

Independientemente de cómo se llame, todo el mundo trata de estimar la demanda futura de alguna manera y utiliza esta estimación para establecer políticas de almacenamiento e impulsar pedidos. Para mejorar la planificación del inventario y asegurarse de no realizar pedidos excesivos o insuficientes y crear grandes desabastecimientos e hinchazón del inventario, es importante comprender exactamente cómo utiliza su organización las previsiones. Una vez que comprenda esto, puede evaluar si se puede mejorar la calidad de los pronósticos.

Intente obtener respuestas a las siguientes preguntas. Revelará cómo se utilizan las previsiones en su empresa, incluso si cree que no utiliza previsiones.

1. ¿Es su pronóstico una estimación período por período a lo largo del tiempo que se usa para predecir qué inventario disponible habrá en el futuro y desencadena sugerencias de pedidos en su sistema ERP?

2. ¿O se usa su pronóstico para derivar un punto de reorden pero no se usa explícitamente como un controlador por período para generar órdenes? Aquí, puedo predecir que venderemos 10 por semana según el historial, pero no estamos cargando 10, 10, 10, 10, etc., en el ERP. En su lugar, derivo un punto de reorden o Mín. que cubre el tiempo de entrega de dos períodos + cierta cantidad de reserva para ayudar a proteger contra el agotamiento de existencias. En este caso, pediré más cuando llegue a 25.

3. ¿Su pronóstico se usa como una guía para que el planificador ayude a determinar subjetivamente cuándo debe ordenar más? Aquí, predigo 10 por semana y evalúo el inventario disponible periódicamente, reviso el tiempo de entrega esperado y decido, dadas las 40 unidades que tengo disponibles hoy, que tengo "suficiente". Por lo tanto, no hago nada ahora, pero volveré a consultar en una semana.

4. ¿Se utiliza para configurar pedidos abiertos con proveedores? Aquí, predigo 10 por semana y acepto una orden de compra general con el proveedor de 520 por año. Luego, los pedidos se hacen con anticipación para que lleguen en cantidades de 10 una vez por semana hasta que se consuma el pedido general.

Una vez que obtenga las respuestas, puede preguntar cómo se crean las estimaciones de la demanda. ¿Es un promedio? ¿Está derivando la demanda sobre el tiempo de entrega a partir de un pronóstico de ventas? ¿Hay un pronóstico estadístico generado en alguna parte? ¿Qué métodos se consideran? También será importante evaluar cómo se utilizan las existencias de seguridad para protegerse contra la variabilidad de la oferta y la demanda. Más sobre todo esto en un próximo artículo.

 

Lo que Silicon Valley Bank puede aprender de la planificación de la cadena de suministro

​If you had your head up lately, you may have noticed some additional madness off the basketball court: The failure of Silicon Valley Bank. Those of us in the supply chain world may have dismissed the bank failure as somebody else’s problem, but that sorry episode holds a big lesson for us, too: The importance of stress testing done right.

Él El Correo de Washington Recientemente se publicó un artículo de opinión de Natasha Sarin llamado “Los reguladores se perdieron los problemas de Silicon Valley Bank durante meses. Este es el por qué." Sarin describió las fallas en el régimen de pruebas de estrés impuesto al banco por la Reserva Federal. Un problema es que las pruebas de estrés son demasiado estáticas. El factor de estrés de la Fed para el crecimiento del PIB nominal fue un escenario único que enumeraba valores supuestos durante los próximos 13 trimestres (ver Figura 1). Esas 13 proyecciones trimestrales pueden ser la opinión consensuada de alguien sobre cómo se vería un mal día para el cabello, pero esa no es la única forma en que podrían desarrollarse las cosas. Como sociedad, se nos enseña a apreciar una mejor manera de mostrar las contingencias cada vez que el Servicio Meteorológico Nacional nos muestra las trayectorias proyectadas de los huracanes (consulte la Figura 2). Cada escenario representado por una línea de color diferente muestra una posible trayectoria de tormenta, y las líneas concentradas representan la más probable. Al exponer las rutas de menor probabilidad, se mejora la planificación de riesgos.

Al realizar pruebas de estrés en la cadena de suministro, necesitamos escenarios realistas de posibles demandas futuras que podrían ocurrir, incluso demandas extremas. Smart proporciona esto en nuestro software (con mejoras considerables en nuestros métodos Gen2). El software genera una gran cantidad de escenarios de demanda creíbles, suficientes para exponer el alcance completo de los riesgos (consulte la Figura 3). Las pruebas de estrés tienen que ver con la generación de cantidades masivas de escenarios de planificación, y los métodos probabilísticos de Smart son una desviación radical de las aplicaciones S&OP deterministas anteriores, ya que se basan completamente en escenarios.

La otra falla en las pruebas de estrés de la Fed fue que fueron diseñadas con meses de anticipación pero nunca actualizadas para las condiciones cambiantes. Los planificadores de la demanda y los gerentes de inventario aprecian intuitivamente que las variables clave como la demanda de artículos y el tiempo de entrega del proveedor no solo son muy aleatorias, incluso cuando las cosas son estables, sino que también están sujetas a cambios abruptos que deberían requerir una reescritura rápida de los escenarios de planificación (consulte la Figura 4, donde la demanda promedio salta dramáticamente entre las observaciones 19 y 20). Los productos Gen2 de Smart incluyen nueva tecnología para detectar tales "cambios de régimen” y cambiando automáticamente los escenarios en consecuencia.

Los bancos se ven obligados a someterse a pruebas de estrés, por muy defectuosas que sean, para proteger a sus depositantes. Los profesionales de la cadena de suministro ahora tienen una manera de proteger sus cadenas de suministro mediante el uso de un software moderno para realizar pruebas de estrés de sus planes de demanda y decisiones de gestión de inventario.

1 Escenarios que utilizó la Fed para hacer pruebas de estrés a los bancos Software

Figura 1: Escenarios utilizados por la Fed para hacer pruebas de estrés a los bancos.

 

2 escenarios utilizados por el Servicio Meteorológico Nacional para predecir las trayectorias de los huracanes

Figura 2: Escenarios utilizados por el Servicio Meteorológico Nacional para predecir las trayectorias de los huracanes

 

3 Escenarios de demanda del tipo generado por Smart Demand Planner

Figura 3: Escenarios de demanda del tipo generado por Smart Demand Planner

 

4 Ejemplo de cambio de régimen en la demanda del producto después de la observación #19

Figura 4: Ejemplo de cambio de régimen en la demanda del producto después de la observación #19

 

 

¿Ahorrar miles de millones? Hasta dónde podría llevar el 'Centro de Innovación en Sistemas Logísticos' al Ejército de EE. UU.

El Blog de Smart

Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Contribuido a The Smart Forecaster por el Dr. Greg Parlier (Coronel, Ejército de EE. UU., retirado). Los detalles sobre los antecedentes del Dr. Parlier concluyen la publicación.

Durante más de dos décadas, la Oficina de Contabilidad General (GAO) ha indicado que la gestión logística del Departamento de Defensa ha sido ineficaz y derrochadora, y que los Servicios carecen de planes estratégicos para mejorar la gestión general del inventario y el rendimiento de la cadena de suministro.

Para el Ejército de los EE. UU., este problema está directamente relacionado con una incapacidad persistente para vincular los niveles y las políticas de inversión en inventario con la efectividad de la cadena de suministro para lograr los objetivos de preparación del equipo de combate requeridos para las fuerzas desplegadas a nivel mundial. Esta deficiencia se ha atribuido a numerosas complejidades asociadas con la gestión de organizaciones que operan de forma independiente y dispersas geográficamente, agravadas aún más por la falta de visibilidad, autoridad y responsabilidad en esta vasta empresa global.

A diferencia del mundo corporativo, donde fuerzas poderosas alientan innovación Para impulsar la competitividad y la eficiencia, el Ejército no es una organización generadora de ingresos centrada en las “ganancias trimestrales” y la rentabilidad. Ciertamente, el Ejército quiere ser un consumidor eficiente de recursos, pero a diferencia del enfoque del sector privado en las ganancias como resultado final, el motivador sustituto del Ejército es la 'preparación de la fuerza'. Esto incluye la disponibilidad de equipos y la preparación del sistema de armas para las operaciones actuales en Afganistán, así como los requisitos de capacidad futuros dirigidos por la Autoridad de Comando Nacional.

Para mantener la disponibilidad de ese equipo, el Ejército debe sincronizar componentes organizativos dispares utilizando innumerables procesos con sistemas de información de gestión heredados desconectados en numerosas actividades de apoyo de suministro que con frecuencia se reubican para apoyar a las fuerzas desplegadas.

Hoy, mientras aún participa en Afganistán, el Ejército también está comprometido con una transformación integral y continua. Un elemento central de este esfuerzo es el reconocimiento de que se deben lograr mejoras drásticas en las operaciones logísticas y la gestión de la cadena de suministro. Al poseer una de las cadenas de suministro más grandes y complejas del mundo, el Ejército ahora está invirtiendo en esfuerzos históricamente sin precedentes para capitalizar completamente las promesas que ofrecen las nuevas tecnologías basadas en la información. Por ejemplo, se cree que la “Empresa Logística del Ejército Único” es el proyecto de implementación de Planificación de Recursos Empresariales (ERP) más ambicioso y costoso jamás emprendido.

Estos proyectos de implementación de ERP han tenido resultados muy variados. Si bien la evidencia sugiere que se pueden lograr mejoras dramáticas en el desempeño para lograr una ventaja competitiva en el sector comercial, esto solo ha ocurrido cuando las llamadas "soluciones de TI" se aplican a una base subyacente de procesos de negocios maduros, eficientes y apropiados.

La realidad de la mayoría de los casos en los últimos años, sin embargo, no ha sido este éxito. Por el contrario, se han hecho intentos de "atornillar" una solución (como un sistema ERP, por ejemplo) a los procesos comerciales existentes, en esfuerzos equivocados para replicar las prácticas de gestión heredadas. Tales esfuerzos para automatizar los procesos existentes, con demasiada frecuencia, simplemente han creado caos. De hecho, estos intentos no solo no lograron las mejoras previstas, sino que en realidad dieron como resultado una reducción del rendimiento.

El patrón general ha sido: cuanto mayor es la inversión en TI y el alcance de la organización, es más probable que se produzca un “fracaso”, en forma de sobrecostos, retrasos en los cronogramas e incluso fracaso del proyecto, donde finalmente se abandonó el esfuerzo.

Creemos que la forma de habilitar un enfoque coordinado e integral para la transformación de la logística es mediante la creación de un "motor para la innovación" para acelerar y mantener la mejora continua del desempeño de la logística y la gestión de la cadena de suministro del Ejército. Estamos desarrollando un 'Centro de Innovación en Sistemas Logísticos' para evaluar sistemáticamente los principales componentes organizativos, realizar análisis de causa raíz, diagnosticar trastornos estructurales y prescribir soluciones integradas. Ahora hemos identificado varios 'catalizadores para la innovación' para reducir la variabilidad del lado de la oferta y la incertidumbre de la demanda, las causas próximas del notorio 'efecto látigo'. Estos incluyen lo que llamamos la 'ecuación de preparación', 'pronóstico basado en la misión', 'ahorro basado en la preparación' y 'retrógrado sensible a la preparación'.

Nuestro objetivo es desarrollar una capacidad de modelado integral para generar y probar estos catalizadores de innovación junto con varias otras iniciativas para estimar enfoques rentables antes de que se adopten como política y se implementen en la práctica. Estamos analizando el análisis de rendimiento, el diseño organizativo, la información de gestión y los conceptos de apoyo a las decisiones, la ingeniería de sistemas empresariales y las consideraciones sobre la fuerza laboral, incluidas las necesidades de inversión en capital humano.

Al examinar los 'catalizadores' de forma aislada, hemos visto un importante potencial de mejora que podría generar cientos de millones de dólares en ahorros. Sin embargo, cuando se combinan con nuevas prácticas de gestión integradas, la magnitud potencial de la mejora es realmente espectacular: es probable que se ahorren miles de millones de dólares. Más importante aún, es posible relacionar los niveles de inversión con la preparación actual y las capacidades futuras.

El centro es capaz de desarrollar 'innovación de gestión como tecnología estratégica' al integrar análisis avanzados con planificación estratégica transformacional. Al aprovechar, enfocar y aplicar el poder del análisis, estamos promoviendo el sentido común tanto cualitativo como cuantitativo: los argumentos analíticos convincentes para el cambio necesario para perseguir una visión común. Con este poder, estamos comenzando a educar al liderazgo del Ejército, motivar a los gerentes de logística a actuar y proporcionar una fuente de innovación que la cultura pueda adoptar. Durante nuestro viaje, ciertamente nos hemos adaptado y aplicado mucho tanto de los dominios académicos como del sector corporativo. Ellos, a su vez, ahora también podrían beneficiarse de lo que hemos podido aprender y lograr.

Antes de jubilarse, el Coronel Parlier era el analista de investigación de operaciones de mayor antigüedad y más experimentado del Ejército y se desempeñó como Comandante Adjunto de Transformación del Comando de Aviación y Misiles del Ejército (AMCOM). Él es el autor de Transformando las cadenas de suministro del ejército de EE. UU.: estrategias para la innovación en la gestión, que describe el marco analítico de un proyecto de investigación y desarrollo del Comando de Material del Ejército (AMC) de varios años que proporciona conocimientos de investigación de operaciones para uso del Ejército y el Departamento de Defensa.

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