1. La funcionalidad ERP integrada se integra en la Gestión de pedidos.

Considere lo que significa "gestión de la demanda", "planificación de la demanda" y "previsión". Estos términos implican cierta funcionalidad estándar para la colaboración, el análisis estadístico y la generación de informes para respaldar un proceso de planificación de la demanda profesional. Sin embargo, en la mayoría de los sistemas ERP, la "gestión de la demanda" consiste en ejecutar MRP y conciliar la oferta y la demanda con el fin de realizar pedidos, es decir, "gestión de pedidos". Tiene muy poco que ver con la planificación de la demanda, que es un proceso discreto centrado en desarrollar las mejores predicciones posibles de la demanda futura al combinar el análisis estadístico con el conocimiento comercial de eventos, promociones e inteligencia de la fuerza de ventas. La mayoría de los sistemas ERP ofrecen poca capacidad estadística y, cuando se ofrecen, el usuario puede elegir entre algunos métodos estadísticos que debe aplicar manualmente desde una lista desplegable o programar ellos mismos. Está integrado en el proceso de gestión de pedidos, lo que permite al usuario posiblemente cómo el pronóstico podría afectar el inventario. Sin embargo, no hay ninguna capacidad para administrar el pronóstico, mejorar la calidad del pronóstico, aplicar y rastrear anulaciones de administración, colaborar, medir la precisión del pronóstico y rastrear “Valor agregado de pronóstico.” 

2. Los métodos de planificación de ERP a menudo se basan en reglas generales simplistas.

Los sistemas ERP siempre ofrecerán mínimo, máximo, stock de seguridad, punto de pedido, cantidad de pedido y pronósticos para impulsar las decisiones de reabastecimiento. Pero, ¿qué pasa con los métodos subyacentes utilizados para calcular estos importantes impulsores? En casi todos los casos, los métodos proporcionados no son más que regla de oro enfoques que no tienen en cuenta la demanda o la variabilidad del proveedor. Algunos ofrecen "objetivo de nivel de servicio", pero confían erróneamente en la suposición de una distribución normal ("curva en forma de campana"), lo que significa que las existencias de seguridad requeridas y los puntos de reorden recomendados por el sistema para lograr el objetivo de nivel de servicio van a ser planos. salir mal si sus datos no se ajustan al modelo teórico ideal, que a menudo es muy poco realista. Estos cálculos demasiado simplificados tienden a hacer más daño que bien.  

3. Probablemente seguirás usando hojas de cálculo durante al menos 2 años después de la compra.

La mayoría de las veces, si tuviera que implementar una nueva solución ERP, sus datos antiguos quedarían varados. Por lo tanto, no se puede usar ninguna funcionalidad ERP nativa para pronósticos, establecer políticas de almacenamiento como Mín./Máx., etc., y se verá obligado a volver a las hojas de cálculo engorrosas y propensas a errores durante al menos dos años (un año para implementar como mínimo y otro año para recoger al menos 12 meses de historial). Difícilmente una transformación digital. El uso de la mejor solución evita este problema. Puede cargar datos de su sistema ERP heredado y no interrumpir su implementación de ERP. Esto significa que en el día 1 de la puesta en marcha de ERP puede completar su nuevo sistema ERP con mejores entradas para los pronósticos de demanda, las existencias de seguridad, los puntos de pedido y la configuración mín./máx..

4. El ERP no está diseñado para hacerlo todo

La mentalidad de “Hacer todo en ERP/Un solo proveedor” fue un mensaje de marketing promovido por las empresas de ERP, particularmente SAP, para que usted, el cliente, gaste 100% de su presupuesto de TI con ellos. Ese mensaje de marketing ha sido repetido a los usuarios por grupos de analistas, firmas de TI e integradores de sistemas, ahogando las voces racionales que preguntaban: "¿Por qué quieres depender tanto de una empresa hasta el punto de utilizar una tecnología de planificación de inventario y previsión inferior? ” La gran cantidad de fallas de TI y los enormes costos de implementación han hecho que muchas empresas reconsideren su enfoque de ERP. Con la llegada de las aplicaciones de planificación especializadas nacidas en la nube sin huella de TI, el camino a seguir es un ERP "delgado" centrado en los fundamentos (contabilidad, gestión de pedidos, finanzas) pero respaldado por aplicaciones de planificación especializadas. 

La experiencia de los consultores de ERP radica en cómo su sistema está diseñado para automatizar ciertos procesos comerciales y cómo se puede configurar o personalizar el sistema. Sus consultores no son especialistas en los enfoques adecuados para la planificación de existencias, pronósticos y planificación de inventario. Entonces, si está tratando de comprender qué enfoque de planificación de la demanda es el adecuado para su negocio, ¿cómo debe amortiguar adecuadamente (por ejemplo, “¿Deberíamos hacer un reabastecimiento mínimo/máximo o basado en el pronóstico?” “¿Deberíamos usar el método de pronóstico X?”), por lo general no lo encontrará y, si lo hace, ese recurso se dispersará bastante. 

Hay un viejo chiste rancio: "Hay dos tipos de personas: los que creen que hay dos tipos de personas y los que no". Podemos modificar ese chiste: "Hay dos tipos de personas: los que saben que hay tres tipos de análisis de la cadena de suministro y los que aún no han leído este blog".

Los tres tipos de análisis de la cadena de suministro son "descriptivos", "predictivos" y "prescriptivos". Cada uno juega un papel diferente para ayudarlo a administrar su inventario. El software moderno de la cadena de suministro le permite aprovechar los tres.

Analítica descriptiva

Los análisis descriptivos son el material de los tableros. Te dicen "lo que está pasando ahora". En esta categoría se incluyen cifras resumidas como el dinero invertido actualmente en inventario, el nivel actual de servicio al cliente y la tasa de llenado, y los plazos de entrega promedio de los proveedores. Estas estadísticas son útiles para realizar un seguimiento de sus operaciones, especialmente cuando realiza un seguimiento de los cambios en ellas de un mes a otro. Confiarás en ellos todos los días. Requieren bases de datos corporativas precisas, procesadas estadísticamente.

Análisis predictivo

El análisis predictivo se manifiesta más comúnmente como pronósticos de demanda, a menudo desglosados por producto y ubicación y, a veces, también por cliente. Estas estadísticas proporcionan una alerta temprana para que pueda preparar la producción, el personal y la adquisición de materias primas para satisfacer la demanda. También proporcionan predicciones del efecto de los cambios en las políticas operativas, por ejemplo, ¿qué sucede si aumentamos la cantidad de nuestro pedido del Producto X de 20 a 25 unidades? Puede confiar en Predictive Analytics periódicamente, tal vez semanal o mensualmente, cuando busca lo que está sucediendo ahora para ver qué sucederá a continuación. Predictive Analytics utiliza Descriptive Analytics como base, pero agrega más capacidad. El análisis predictivo para la previsión de la demanda requiere un procesamiento estadístico avanzado para detectar y estimar características de la demanda de productos como tendencia, estacionalidad y Cambio de regimén. El análisis predictivo para la gestión de inventario utiliza pronósticos de demanda como entradas en los modelos de funcionamiento de las políticas de inventario, que a su vez proporcionan estimaciones de métricas de rendimiento clave, como niveles de servicio, tasas de llenadoy costos de operación.

Analítica prescriptiva

Los análisis prescriptivos no tratan sobre lo que está sucediendo ahora o lo que sucederá a continuación, sino sobre lo que debe hacer a continuación, es decir, recomiendan decisiones destinadas a maximizar el rendimiento del sistema de inventario. Puede confiar en Prescriptive Analytics para posicionar mejor toda su política de inventario. Prescriptive Analytics utiliza Predictive Analytics como base y luego agrega capacidad de optimización. Por ejemplo, el software Prescriptive Analytics puede calcular automáticamente las mejores opciones para los valores futuros de Min's y Max's para miles de artículos de inventario. Aquí, "mejor" podría significar los valores de Min y Max para cada artículo que minimizan el costo operativo (la suma de los costos de mantenimiento, pedido y escasez) mientras se mantiene un piso 90% en la tasa de cumplimiento de artículos.

Ejemplo

La siguiente figura muestra cómo el análisis de la cadena de suministro puede ayudar al administrador de inventario. Las columnas muestran tres indicadores clave de rendimiento (KPI) previstos: nivel de servicio, inversión en inventario y costos operativos (costos de mantenimiento + costos de pedido + costos de escasez).

 Figura 1: Los tres tipos de análisis utilizados para evaluar escenarios de planificación

Las filas muestran cuatro políticas de inventario alternativas, expresadas como escenarios. El escenario "En vivo" informa sobre los valores de los KPI el 1 de julio de 2018. El escenario "99% All" cambia la política actual al elevar el nivel de servicio de todos los elementos a 99%. El escenario de “75 piso/99 techo” eleva los niveles de servicio que son demasiado bajos hasta 75% y reduce los niveles de servicio muy altos (es decir, caros) hasta 95%. El escenario de "Optimización" prescribe niveles de servicio específicos del artículo que minimizan los costos operativos totales.

El escenario "Live 07-01-2018" es un ejemplo de análisis descriptivo. Muestra el rendimiento de referencia actual. Luego, el software le permite al usuario probar cambios en la política de inventario mediante la creación de nuevos escenarios "Qué pasaría si" que luego podrían convertirse en escenarios con nombre para una mayor consideración. Los siguientes dos escenarios son ejemplos de Predictive Analytics. Ambos evalúan las consecuencias de sus políticas de control de inventario recomendadas, es decir, los valores mínimos y máximos recomendados para todos los artículos. El escenario de "Optimización" es un ejemplo de Prescriptive Analytics porque recomienda la mejor política de compromiso.

Considere cómo se comparan los tres escenarios alternativos con el escenario de referencia "en vivo". El escenario “99% All” eleva las métricas de disponibilidad de artículos, aumentando el nivel de servicio de 88% a 99%. Sin embargo, hacerlo aumenta la inversión total en inventario de $3 millones a alrededor de $4 millones. Por el contrario, el escenario de “75 piso/99 techo” aumenta tanto el nivel de servicio como reduce el efectivo inmovilizado en el inventario en alrededor de $300,000. Finalmente, el escenario de “Optimización” logra un nivel de servicio 80%, una reducción del 88% actual, pero recorta más de $2 millones del valor del inventario y reduce los costos operativos en más de $400,000 anualmente. A partir de aquí, los gerentes podrían probar otras opciones, como devolver parte de los ahorros de $2 millones para lograr un nivel de servicio promedio más alto.

Resumen

Los paquetes de software modernos para la planificación y la optimización del inventario deben ofrecer tres tipos de análisis de la cadena de suministro: descriptivo, predictivo y prescriptivo. Su combinación permite a los administradores de inventario realizar un seguimiento de sus operaciones (descriptivo), pronosticar dónde estarán sus operaciones en el futuro (predictivo) y optimizar sus políticas de inventario en respuesta a la anticipación de condiciones futuras (prescriptivo).

Hay un viejo chiste rancio: "Hay dos tipos de personas: los que creen que hay dos tipos de personas y los que no". Podemos modificar ese chiste: "Hay dos tipos de personas: los que saben que hay tres tipos de análisis de la cadena de suministro y los que aún no han leído este blog".

Los tres tipos de análisis de la cadena de suministro son "descriptivos", "predictivos" y "prescriptivos". Cada uno juega un papel diferente para ayudarlo a administrar su inventario. El software moderno de la cadena de suministro le permite aprovechar los tres.

Analítica descriptiva

Los análisis descriptivos son el material de los tableros. Te dicen "lo que está pasando ahora". En esta categoría se incluyen cifras resumidas como el dinero invertido actualmente en inventario, el nivel actual de servicio al cliente y la tasa de llenado, y los plazos de entrega promedio de los proveedores. Estas estadísticas son útiles para realizar un seguimiento de sus operaciones, especialmente cuando realiza un seguimiento de los cambios en ellas de un mes a otro. Confiarás en ellos todos los días. Requieren bases de datos corporativas precisas, procesadas estadísticamente.

Análisis predictivo

El análisis predictivo se manifiesta más comúnmente como pronósticos de demanda, a menudo desglosados por producto y ubicación y, a veces, también por cliente. Estas estadísticas proporcionan una alerta temprana para que pueda preparar la producción, el personal y la adquisición de materias primas para satisfacer la demanda. También proporcionan predicciones del efecto de los cambios en las políticas operativas, por ejemplo, ¿qué sucede si aumentamos la cantidad de nuestro pedido del Producto X de 20 a 25 unidades? Puede confiar en Predictive Analytics periódicamente, tal vez semanal o mensualmente, cuando busca lo que está sucediendo ahora para ver qué sucederá a continuación. Predictive Analytics utiliza Descriptive Analytics como base, pero agrega más capacidad. El análisis predictivo para la previsión de la demanda requiere un procesamiento estadístico avanzado para detectar y estimar características de la demanda de productos como tendencia, estacionalidad y Cambio de regimén. El análisis predictivo para la gestión de inventario utiliza pronósticos de demanda como entradas en los modelos de funcionamiento de las políticas de inventario, que a su vez proporcionan estimaciones de métricas de rendimiento clave, como niveles de servicio, tasas de llenadoy costos de operación.

Analítica prescriptiva

Los análisis prescriptivos no tratan sobre lo que está sucediendo ahora o lo que sucederá a continuación, sino sobre lo que debe hacer a continuación, es decir, recomiendan decisiones destinadas a maximizar el rendimiento del sistema de inventario. Puede confiar en Prescriptive Analytics para posicionar mejor toda su política de inventario. Prescriptive Analytics utiliza Predictive Analytics como base y luego agrega capacidad de optimización. Por ejemplo, el software Prescriptive Analytics puede calcular automáticamente las mejores opciones para los valores futuros de Min's y Max's para miles de artículos de inventario. Aquí, "mejor" podría significar los valores de Min y Max para cada artículo que minimizan el costo operativo (la suma de los costos de mantenimiento, pedido y escasez) mientras se mantiene un piso 90% en la tasa de cumplimiento de artículos.

Ejemplo

La siguiente figura muestra cómo el análisis de la cadena de suministro puede ayudar al administrador de inventario. Las columnas muestran tres indicadores clave de rendimiento (KPI) previstos: nivel de servicio, inversión en inventario y costos operativos (costos de mantenimiento + costos de pedido + costos de escasez).

 Figura 1: Los tres tipos de análisis utilizados para evaluar escenarios de planificación

Las filas muestran cuatro políticas de inventario alternativas, expresadas como escenarios. El escenario "En vivo" informa sobre los valores de los KPI el 1 de julio de 2018. El escenario "99% All" cambia la política actual al elevar el nivel de servicio de todos los elementos a 99%. El escenario de “75 piso/99 techo” eleva los niveles de servicio que son demasiado bajos hasta 75% y reduce los niveles de servicio muy altos (es decir, caros) hasta 95%. El escenario de "Optimización" prescribe niveles de servicio específicos del artículo que minimizan los costos operativos totales.

El escenario "Live 07-01-2018" es un ejemplo de análisis descriptivo. Muestra el rendimiento de referencia actual. Luego, el software le permite al usuario probar cambios en la política de inventario mediante la creación de nuevos escenarios "Qué pasaría si" que luego podrían convertirse en escenarios con nombre para una mayor consideración. Los siguientes dos escenarios son ejemplos de Predictive Analytics. Ambos evalúan las consecuencias de sus políticas de control de inventario recomendadas, es decir, los valores mínimos y máximos recomendados para todos los artículos. El escenario de "Optimización" es un ejemplo de Prescriptive Analytics porque recomienda la mejor política de compromiso.

Considere cómo se comparan los tres escenarios alternativos con el escenario de referencia "en vivo". El escenario “99% All” eleva las métricas de disponibilidad de artículos, aumentando el nivel de servicio de 88% a 99%. Sin embargo, hacerlo aumenta la inversión total en inventario de $3 millones a alrededor de $4 millones. Por el contrario, el escenario de “75 piso/99 techo” aumenta tanto el nivel de servicio como reduce el efectivo inmovilizado en el inventario en alrededor de $300,000. Finalmente, el escenario de “Optimización” logra un nivel de servicio 80%, una reducción del 88% actual, pero recorta más de $2 millones del valor del inventario y reduce los costos operativos en más de $400,000 anualmente. A partir de aquí, los gerentes podrían probar otras opciones, como devolver parte de los ahorros de $2 millones para lograr un nivel de servicio promedio más alto.

Resumen

Los paquetes de software modernos para la planificación y la optimización del inventario deben ofrecer tres tipos de análisis de la cadena de suministro: descriptivo, predictivo y prescriptivo. Su combinación permite a los administradores de inventario realizar un seguimiento de sus operaciones (descriptivo), pronosticar dónde estarán sus operaciones en el futuro (predictivo) y optimizar sus políticas de inventario en respuesta a la anticipación de condiciones futuras (prescriptivo).