Smart IP&O ofrece pronósticos estadísticos automatizados que seleccionan el método de pronóstico correcto que mejor pronostica los datos. Hace esto para cada serie de tiempo en el conjunto de datos. Este blog ayudará a los legos a comprender cómo se eligen automáticamente los métodos de pronóstico.

Smart pone a disposición muchos métodos, incluidos el suavizado exponencial simple y doble, el promedio móvil lineal y simple y los modelos de Winters. Cada modelo está diseñado para capturar un tipo diferente de patrón. El criterio para elegir automáticamente un método estadístico de un conjunto de opciones se basa en qué método estuvo más cerca de predecir correctamente el historial retenido.

El historial de demanda anterior se pasa a cada método y el resultado se compara con los datos reales para encontrar el que más se acerca en general. Ese método "ganador" elegido automáticamente se alimenta de todo el historial de ese artículo para producir el pronóstico.

La naturaleza general del patrón de demanda del artículo se captura manteniendo diferentes partes de la historia para que un valor atípico ocasional no influya indebidamente en la elección del método. Puede visualizarlo usando el siguiente diagrama donde cada fila representa un pronóstico de 3 períodos en el historial retenido, basado en diferentes cantidades del historial anterior en rojo. Las variaciones de cada pase se promedian juntas para determinar la clasificación general del método frente a todos los demás métodos.

Para la mayoría de las series temporales, este proceso puede capturar con precisión las tendencias, la estacionalidad y el volumen promedio. Pero a veces, un método elegido se acerca matemáticamente a la predicción del historial retenido, pero no lo proyecta hacia adelante de una manera que tenga sentido.

Los usuarios pueden corregir esto utilizando los informes de excepción del sistema y las funciones de filtrado para identificar los elementos que merecen revisión. Luego pueden configurar los métodos de pronóstico automático que desean que se consideren para ese artículo.

¿Cuánto tiempo debe tomar para calcular un pronóstico de demanda usando métodos estadísticos? Esta pregunta la hacen a menudo los clientes actuales y potenciales. La respuesta realmente depende. Los resultados del pronóstico para un solo elemento se pueden calcular en un abrir y cerrar de ojos, en tan solo unas pocas centésimas de segundo, pero a veces pueden requerir hasta cinco segundos. Para comprender las diferencias, es importante entender que hay más cosas involucradas que solo repasar la aritmética del pronóstico en sí. Aquí hay seis factores que influyen en la velocidad de su motor de pronóstico.

1) Método de pronóstico.  Las técnicas tradicionales de extrapolación de series de tiempo (como el suavizado exponencial y los métodos de promedio móvil), cuando están codificadas inteligentemente, son muy rápidas. Por ejemplo, el motor de pronóstico automático Smart Forecast que aprovecha estas técnicas y potencia nuestro software de optimización de inventario y planificación de demanda puede generar pronósticos estadísticos sobre 1,000 artículos en 1 segundo. Los métodos de extrapolación producen un pronóstico esperado y una medida resumida de la incertidumbre del pronóstico. Sin embargo, los modelos más complejos en nuestra plataforma que generan escenarios de demanda probabilísticos toman mucho más tiempo con los mismos recursos informáticos. Esto se debe en parte a que crean un volumen de producción mucho mayor, por lo general miles de secuencias de demanda futura plausibles. Más tiempo, sí, pero no tiempo perdido, ya que estos resultados son mucho más completos y forman la base para la optimización posterior de los parámetros de control de inventario.

2) Recursos informáticos.  Cuantos más recursos arroje al cálculo, más rápido será. Sin embargo, los recursos cuestan dinero y puede que no sea económico invertir en estos recursos. Por ejemplo, para hacer que ciertos tipos de pronósticos basados en aprendizaje automático funcionen, el sistema necesitará realizar cálculos de subprocesos múltiples en varios servidores para entregar resultados rápidamente. Por lo tanto, asegúrese de comprender los recursos informáticos asumidos y los costos asociados. Nuestros cálculos se realizan en la nube de Amazon Web Services, por lo que es posible pagar una gran cantidad de cómputo paralelo si se desea.

3) Número de series temporales.  ¿Tiene que pronosticar solo unos pocos cientos de artículos en una sola ubicación o muchos miles de artículos en docenas de ubicaciones? Cuanto mayor sea el número de combinaciones de SKU x Ubicación, mayor será el tiempo requerido. Sin embargo, es posible recortar el tiempo para obtener pronósticos de demanda mediante una mejor clasificación de la demanda. Por ejemplo, no es importante pronosticar cada combinación de SKU x Ubicación. El software moderno de planificación de la demanda primero puede subdividir los datos en función de las clasificaciones de volumen/frecuencia antes de ejecutar el motor de pronóstico. Hemos observado situaciones en las que existían más de un millón de combinaciones SKU x Ubicación, pero solo el diez por ciento tenía demanda en los doce meses anteriores.

4) Clasificación histórica. ¿Está pronosticando utilizando intervalos de tiempo diarios, semanales o mensuales? Cuanto más granular sea la agrupación, más tiempo llevará calcular los pronósticos estadísticos. Muchas empresas se preguntarán: "¿Por qué alguien querría pronosticar diariamente?" Sin embargo, el software de pronóstico de demanda de última generación puede aprovechar los datos diarios para detectar patrones simultáneos de días de la semana y semanas del mes que, de otro modo, quedarían ocultos con los grupos de demanda mensuales tradicionales. Y la velocidad de los negocios continúa acelerándose, amenazando la viabilidad competitiva del ritmo de planificación mensual tradicional.

5) Cantidad de Historia. ¿Está limitando el modelo alimentándolo solo con el historial de demanda más reciente, o está introduciendo todo el historial disponible en el software de previsión de demanda? Cuanto más historial alimente el modelo, más datos se deben analizar y más tiempo llevará.

6) Procesamiento analítico adicional.  Hasta ahora, hemos imaginado ingresar el historial de demanda de los artículos y obtener pronósticos. Pero el proceso también puede implicar pasos analíticos adicionales que pueden mejorar los resultados. Ejemplos incluyen:

a) Detección y eliminación de valores atípicos para minimizar la distorsión causada por eventos únicos como daños por tormentas.

b) Aprendizaje automático que decide cuánto historial se debe usar para cada elemento detectando el cambio de régimen.

C) Modelado causal que identifica cómo los cambios en los impulsores de la demanda (como el precio, la tasa de interés, la opinión del cliente, etc.) afectan la demanda futura.

d) Informe de excepción que utiliza el análisis de datos para identificar situaciones inusuales que ameritan una mayor revisión por parte de la gerencia.

El resto de la historia. También es fundamental comprender que el tiempo para obtener una respuesta implica más que la velocidad de los cálculos de pronóstico. per se. Los datos deben cargarse en la memoria antes de que pueda comenzar la computación. Una vez que se calculan los pronósticos, su navegador debe cargar los resultados para que puedan mostrarse en la pantalla para que usted interactúe con ellos. Si vuelve a pronosticar un producto, puede optar por guardar los resultados. Si está trabajando con jerarquías de productos (agregando pronósticos de artículos hasta familias de productos, familias hasta líneas de productos, etc.), el nuevo pronóstico afectará la jerarquía y todo debe conciliarse. Todo esto lleva tiempo.

¿Lo suficientemente rápido para ti? Cuando está evaluando el software para ver si su necesidad de velocidad será satisfecha, todo esto puede probarse como parte de una prueba de concepto o prueba ofrecida por los proveedores de soluciones de software de planificación de la demanda. Pruébelo y asegúrese de que el calcular, cargar y guardar los tiempos son aceptables dado el volumen de datos y los métodos de pronóstico que desea utilizar para respaldar su proceso.

 ¿Qué es el efecto de oscilación? 

Es cuando su pronóstico estadístico predice incorrectamente los altibajos observados en su historial de demanda cuando realmente no hay un patrón. Es importante asegurarse de que sus pronósticos no cambien a menos que haya un patrón real.

Aquí hay una transcripción de un cliente reciente donde se discutió este problema:

Cliente: “El pronóstico no sigue los patrones que veo en el historial. ¿Por qué no?" 

Inteligente: “Si miras de cerca, los altibajos que ves no son patrones. Es realmente ruido”.  

Cliente: “Pero si no predecimos los máximos, nos agotamos”.

Smart: “Si el pronóstico 'se moviera', sería mucho menos preciso. El sistema pronosticará cualquier patrón que sea evidente, en este caso una tendencia alcista muy leve. Protegeremos el ruido con existencias de seguridad. Los meneos se utilizan para establecer las existencias de seguridad”.

Cliente: “Está bien. Tiene sentido ahora. 

El movimiento parece tranquilizador pero, en este caso, está dando como resultado un pronóstico de demanda incorrecto. Los altibajos en realidad no ocurren a la misma hora cada mes. Un mejor pronóstico estadístico se muestra en verde claro.

5 pasos para la planificación de la demanda por consenso

El objetivo de la previsión de la demanda es establecer la mejor visión posible de la demanda futura. Esto requiere que recurramos a los mejores datos e insumos que podamos obtener, estadísticas de apalancamiento para capturar patrones subyacentes, unir nuestras cabezas para aplicar anulaciones basadas en el conocimiento comercial y acordar un plan de demanda de consenso que sirva como piedra angular para el plan de demanda general de la empresa.

Paso 1: Desarrolle una señal de demanda precisa.   ¿Qué constituye la demanda? Considere cómo su organización define la demanda, por ejemplo, órdenes de venta confirmadas netas de cancelaciones o datos de envío ajustados para eliminar el impacto de los desabastecimientos históricos, y utilícelo de manera consistente. Esta es su medida de lo que el mercado le pide que entregue. No confunda esto con su capacidad de entrega, eso debe reflejarse en el plan de ingresos.

Paso 2: generar un pronóstico estadístico. Planifique para miles de artículos con una aplicación de pronóstico comprobada que extrae automáticamente sus datos y produce pronósticos precisos de manera confiable para todos de tus artículos. Revise la primera pasada de su pronóstico, luego haga los ajustes. Es posible que una huelga o un choque de trenes hayan interrumpido el envío el mes pasado; no deje que eso cambie su pronóstico. Ajuste para estos y vuelva a pronosticar. Haz lo mejor que puedas, luego invita a otros a opinar.

Paso 3: traiga a los expertos. Los gerentes de línea de productos, los líderes de ventas y los socios de distribución clave conocen sus mercados.  Comparte tu pronóstico con ellos. Smart utiliza el concepto de una "instantánea" para compartir un facsímil de su pronóstico, en cualquier nivel, para cualquier línea de productos, con personas que pueden saberlo mejor. Podría haber un pedido enorme que no ha llegado a la tubería, o un socio de canal está a punto de ejecutar su promoción anual. Ofrézcales una manera fácil de tomar su parte del pronóstico y cambiarlo. Arrastre este mes hacia arriba, ese hacia abajo...

Paso 4: Mida la precisión y pronostique el valor agregado. Algunos de sus colaboradores pueden estar en lo correcto, otros tienden a tener un sesgo alto o bajo. Utilice los informes de previsión frente a datos reales y mida el análisis de valor agregado de previsión para medir los errores de previsión y si los cambios en la previsión están perjudicando o ayudando. Al informar el proceso con esta información, su empresa mejorará su capacidad para pronosticar con mayor precisión.

Paso 5: Acordar el Pronóstico de Consenso.  Puede hacer esto una línea de productos o geografía a la vez, o negocio por negocio. Convoque al equipo, agrupe gráficamente sus entradas, revise el rendimiento de precisión anterior, discuta sus razones para aumentar o reducir el pronóstico y acuerde qué entradas usar. Esto se convierte en su plan de consenso. Finalice el plan y envíelo: cargue pronósticos en MRP, envíelos a finanzas y fabricación.  Acaba de iniciar su proceso de Ventas, Inventario y Planificación Operativa.

Puedes hacerlo. Y podemos ayudar.  Si tiene alguna pregunta sobre la planificación colaborativa de la demanda, responda a este blog, haremos un seguimiento.

En los más de cuarenta años que Smart sirve software de predicción, en este tiempo hemos conocido a muchas personas que se han convertido en pronosticadores de demanda. Este blog está dirigido principalmente a aquellas personas afortunadas que están a punto de comenzar esta aventura (aunque los profesionales experimentados pueden disfrutar de la actualización).

¡Bienvenido al sector! Una buena previsión puede marcar una gran diferencia en el rendimiento de su empresa, ya sea que esté pronosticando para respaldar las ventas, el marketing, la producción, el inventario o las finanzas.

Hay muchas matemáticas y estadísticas subyacentes a la demanda y a los métodos de pronóstico, por lo que su tarea sugiere que usted no es una de esas personas con fobia a las matemáticas que prefieren ser poetas. Afortunadamente, si te sientes un poco inestable y aún no te has curado de la clase de geometría de la escuela secundaria, tranquilidad, ya que gran parte de las matemáticas están integradas en el software de pronóstico, por lo que tu primer trabajo obtiener una visión general y dejar las matemáticas para más tarde. De hecho, aunque sean una perspectyiva más generica, aislemos algunas de las ideas que más aportarán al éxito.

1. La previsión de la demanda es un deporte de equipo. Incluso en una empresa pequeña, el planificador de la demanda es parte de un equipo, con algunas personas que aportan los datos, otras que aportan la tecnología y otras que aportan el juicio comercial. En una empresa bien administrada, su trabajo nunca será simplemente ingresar algunos datos en un programa y enviar un informe de pronóstico. Muchas empresas han adoptado un proceso llamado Planificación de ventas y operaciones (S&OP, por sus siglas en inglés) en el que su pronóstico se utilizará para iniciar una reunión para tomar ciertas decisiones (por ejemplo, ¿debemos asumir que esta tendencia continuará? ¿Será peor pronosticar por debajo o ¿sobrepronóstico?) y combinar información adicional en el pronóstico final (p. ej., información del equipo de ventas, inteligencia empresarial sobre los movimientos de los competidores, promociones). La implicación para usted es que sus habilidades para escuchar y comunicarse serán importantes para su éxito.

2. Los motores de pronóstico estadístico necesitan buen combustible. Los datos históricos son el combustible utilizado por los programas de previsión estadística, por lo que los datos incorrectos, faltantes o retrasados pueden degradar el producto final. Su trabajo incluirá implícitamente un aspecto de control de calidad, y debe estar atento a los datos que se le proporcionan. Es una buena idea que en el camino la gente de informática se haga tu amiga.

3. Su nombre aparecerá en los pronósticos. Nos guste o no, si envío pronósticos a la cadena de mando, se etiquetan como "pronósticos de Tom". Debo estar preparado para poseer esos números. Para ganar mi asiento en la mesa, debo ser capaz de explicar en qué datos se basaron mis pronósticos, cómo se calcularon, por qué usé el Método A en lugar del Método B para hacer los cálculos y, especialmente, qué tan firmes o blandos son. Aquí la honestidad es importante. No se puede esperar razonablemente que ningún pronóstico sea perfectamente preciso, pero no se puede esperar que todos los gerentes sean perfectamente razonables. Si no tiene suerte, Dirección pensará que sus informes de incertidumbre del pronóstico sugieren ignorancia o incompetencia. Cuando en realidad, indican profesionalismo. No tengo consejos útiles sobre la mejor manera de administrar a tales gerentes, pero puedo advertirle sobre ellos. Depende de usted educar a aquellos que usan sus pronósticos. Los mejores gerentes lo apreciarán.

4. Deje sus hojas de cálculo de lado. No es raro que alguien sea ascendido a pronosticador porque era excelente con Excel. A menos que esté en una empresa inusualmente pequeña, la escala de los pronósticos corporativos modernos supera lo que puede manejar con las hojas de cálculo. La creciente velocidad de los negocios agrava el problema: el ritmo somnoliento de las reuniones de planificación anuales y trimestrales está dando paso rápidamente a re-pronósticos semanales o incluso diarios a medida que cambian las condiciones. Por lo tanto, prepárese para apoyarse en un proveedor profesional de software de pronóstico estadístico y planificación de la demanda moderno y escalable basado en la nube para capacitación y soporte.

5. Piensa visualmente. Será muy útil, tanto para decidir cómo generar pronósticos de demanda como para presentarlos a la Dirección, así que aproveche las capacidades de visualización integradas en el software de pronóstico. Como señalé anteriormente, en el mundo empresarial actual, los datos con los que trabaja pueden cambiar rápidamente, y lo que hizo el mes pasado puede no ser lo correcto para este mes. Literalmente, vigile sus datos haciendo gráficos simples, como "gráficos de tiempo" que muestran cosas como la tendencia o la estacionalidad o (especialmente) los cambios en la tendencia o la estacionalidad o las anomalías que deben tratarse. Del mismo modo, complementar las tablas de pronósticos con gráficos que comparen los pronósticos actuales con los pronósticos anteriores puede ser muy útil en un proceso de S&OP. Por ejemplo, los gráficos de tiempo que muestran valores pasados, valores pronosticados e "intervalos de pronóstico" que indican la incertidumbre objetiva en los pronósticos brindan una base sólida para que su equipo aprecie completamente el mensaje en sus pronósticos.

Con estas recomendaciones es suficiente por ahora. Como una persona que ha enseñado en universidades durante medio siglo, me inclino a comenzar con el lado estadístico de los pronósticos, pero lo dejaré para otro momento. Los cinco consejos anteriores deberían serle útiles a medida que se convierte en una parte clave de su equipo de planificación corporativa. ¡Bienvenido al juego!