Escenarios de demanda diaria

En este Videoblog explicaremos cómo la previsión de series temporales se ha convertido en una herramienta fundamental, especialmente a nivel diario, en la que Smart Software ha sido pionero desde sus inicios hace más de cuarenta años. La evolución de las prácticas comerciales de incrementos temporales anuales a incrementos temporales más refinados, como el análisis de datos mensual y ahora diario, ilustra un cambio significativo en las estrategias operativas.

Inicialmente, durante la década de 1980, la práctica habitual de utilizar datos anuales para realizar pronósticos y la introducción de datos mensuales se consideró innovadora. Este período marcó el comienzo de una tendencia hacia el aumento de la resolución del análisis de datos, lo que permitió a las empresas capturar y reaccionar ante cambios más rápidos en la dinámica del mercado. A medida que avanzamos hacia la década de 2000, la norma del análisis de datos mensual estaba bien establecida, pero los "chicos geniales" (innovadores en el borde de la analítica empresarial) comenzaron a experimentar con datos semanales. Este cambio fue impulsado por la necesidad de sincronizar las operaciones comerciales con condiciones de mercado cada vez más volátiles y comportamientos de los consumidores que exigían respuestas más rápidas que las que podían proporcionar los ciclos mensuales. Hoy, en la década de 2020, si bien el análisis de datos mensuales sigue siendo común, la frontera se ha desplazado nuevamente, esta vez hacia el análisis de datos diario, y algunos pioneros incluso se han aventurado en el análisis por horas.

El verdadero poder del análisis de datos diario radica en su capacidad de proporcionar una vista detallada de las operaciones comerciales, capturando las fluctuaciones diarias que podrían pasar desapercibidas en los datos mensuales o semanales. Sin embargo, las complejidades de los datos diarios requieren enfoques analíticos avanzados para extraer información significativa. En este nivel, comprender la demanda requiere lidiar con conceptos como intermitencia, estacionalidad, tendencia y volatilidad. La intermitencia, o la aparición de días sin demanda, se vuelve más pronunciada en una granularidad diaria y exige técnicas de pronóstico especializadas como el método de Croston para predicciones precisas. La estacionalidad a nivel diario puede revelar múltiples patrones (como mayores ventas los fines de semana o días festivos) que los datos mensuales enmascararían. Las tendencias se pueden observar como aumentos o disminuciones de la demanda a corto plazo, lo que exige estrategias de ajuste ágiles. Finalmente, la volatilidad a nivel diario se acentúa, mostrando oscilaciones de la demanda más significativas que las observadas en los análisis mensuales o semanales, lo que puede afectar las estrategias de gestión de inventarios y la necesidad de existencias de reserva. Este nivel de complejidad subraya la necesidad de herramientas analíticas sofisticadas y experiencia en el análisis de datos diario.

En conclusión, la evolución de pronósticos de series temporales menos frecuentes a pronósticos diarios marca un cambio sustancial en la forma en que las empresas abordan el análisis de datos. Esta transición no solo refleja el ritmo acelerado de los negocios, sino que también resalta la necesidad de herramientas que puedan manejar una mayor granularidad de los datos. La dedicación de Smart Software para perfeccionar sus capacidades analíticas para gestionar los datos diarios destaca el movimiento más amplio de la industria hacia una toma de decisiones más dinámica, receptiva y basada en datos. Este cambio no se trata simplemente de mantener el ritmo del tiempo, sino de aprovechar conocimientos detallados para forjar ventajas competitivas en un entorno empresarial en constante cambio.

 

Juego constructivo con gemelos digitales

Aquellos de ustedes que siguen temas candentes estarán familiarizados con el término "gemelo digital". Aquellos que han estado demasiado ocupados con el trabajo tal vez quieran seguir leyendo y ponerse al día.

¿Qué es un gemelo digital?

Si bien existen varias definiciones de gemelo digital, aquí hay una que funciona bien:

Un gemelo digital es una dinámica copia virtual de un activo físico, proceso, sistema o entorno que se parece y se comporta de manera idéntica a su contraparte del mundo real. Un gemelo digital ingiere datos y replica procesos así que puedes predecir posibles resultados de rendimiento y problemas que podría sufrir el producto del mundo real. [Fuente: unidad.com]. Para obtener información adicional, puede visitar Mckinsey.com.

¿Cuál es la diferencia entre un gemelo digital (en adelante DT) y un modelo? Principalmente, un DT se conecta a datos en tiempo real para mantener el modelo como una representación actualizada del sistema con el que está trabajando.

Nuestros productos actuales podrían denominarse “DT en cámara lenta” porque generalmente se usan con datos que no están en tiempo real (aunque no con datos obsoletos, ya que se actualizan durante la noche) y se aplican a problemas como planificar las compras de materias primas del próximo trimestre o establecer parámetros de inventario durante un mes o más.

¿La gente utiliza gemelos digitales en mi industria?

Mi impresión es que la penetración de los DT puede ser mayor en las industrias aeroespacial y nuclear. La mayoría de nuestros clientes están en otros lugares: en la fabricación, la distribución y los servicios públicos como el transporte y la energía. Pronto ofreceremos nuevos productos que se acercarán más a la definición estricta de un DT que está íntimamente conectado con el sistema que representa.

Vista previa de DT

La mayoría de los usuarios de Smart Inventory Optimization (SIO) ejecuta la aplicación periódicamente, normalmente mensualmente. SIO analiza la demanda actual de artículos de inventario y los plazos de entrega recientes de los proveedores, convirtiéndolos en escenarios de oferta y demanda, respectivamente. Luego, los usuarios, ya sea de forma interactiva (para artículos individuales) o automáticamente (a escala), establecen parámetros de control de inventario que proporcionarán el rendimiento promedio a largo plazo que desean, equilibrando los objetivos competitivos de minimizar el inventario y al mismo tiempo garantizar un nivel suficiente de disponibilidad de artículos.

Smart Supply Planner (SSP) opera de forma más inmediata para reaccionar ante contingencias. Cualquier día podría generar un pedido anómalo que aumente la demanda, como cuando un nuevo cliente realiza un pedido de almacenamiento inicial sorprendente. O un proveedor clave podría experimentar un problema en su fábrica y verse obligado a retrasar el envío de sus pedidos de reabastecimiento planificados. A largo plazo, estas contingencias se promedian y justifican las recomendaciones que surgen de SIO. Sin embargo, SSP le brindará una forma de reaccionar a corto plazo para aprovechar oportunidades o esquivar balas.

En esencia, SSP opera como SIO en el sentido de que está impulsado por escenarios. Las diferencias son que utiliza horizontes de planificación cortos y condiciones iniciales en tiempo real como base para sus simulaciones del desempeño del sistema de inventario. Luego brindará recomendaciones en tiempo real para intervenciones que compensen las perturbaciones causadas por las contingencias. Estos incluirían cancelar o acelerar las órdenes de reabastecimiento.

Resumen

Los gemelos digitales le permiten probar planes "in silico" antes de implementarlos en la fábrica o el almacén. En esencia, se encuentran los modelos matemáticos de su operación, pero conectados a datos en tiempo real. Proporcionan una “zona de pruebas digital” en la que puedes probar ideas y obtener predicciones inmediatas sobre qué tan bien funcionarán. Mucho más que una hoja de cálculo, las DT pronto serán la herramienta clave en su caja de herramientas de planificación de inventario.

 

¿Estás jugando al juego de adivinar el inventario?

Algunas empresas invierten en software que les ayude a gestionar su inventario, ya sean repuestos o productos terminados. Pero un número sorprendente de personas juegan el juego de adivinar el inventario todos los días, confiando en un “tripa dorada” imaginario o en la simple suerte para establecer sus parámetros de control de inventario. Pero, ¿qué tipo de resultados espera con ese enfoque?

¿Qué tan bueno eres para intuir los valores correctos? Esta publicación de blog lo desafía a adivinar los mejores valores mínimos y máximos para un artículo de inventario hipotético. Le mostraremos su historial de demanda, le brindaremos algunos datos relevantes, luego podrá elegir los valores mínimos y máximos y ver qué tan bien funcionarían. ¿Listo?

El reto

La Figura 1 muestra el historial de demanda diaria del artículo. La demanda promedio es de 2 unidades por día. El plazo de reposición es de 10 días constantes (lo cual no es realista pero juega a su favor). Los pedidos que no se pueden completar inmediatamente desde el stock no se pueden retrasar y se pierden. Desea lograr al menos una tasa de cumplimiento de 80%, pero no a cualquier costo. También desea minimizar la cantidad promedio de unidades disponibles y al mismo tiempo lograr al menos una tasa de llenado de 80%. ¿Qué valores mínimos y máximos producirían una tasa de llenado del 80% con el número promedio más bajo de unidades disponibles? [Grabe sus respuestas para comprobarlas más tarde. La solución aparece a continuación, al final del artículo.]

¿Estás jugando al juego de adivinanzas del inventario?

Calcular los mejores valores mínimos y máximos

La forma de determinar los mejores valores es utilizar un gemelo digital, también conocido como simulación de Monte Carlo. El análisis crea una multitud de escenarios de demanda y los pasa a través de la lógica matemática del sistema de control de inventario para ver qué valores tomarán los indicadores clave de desempeño (KPI).

Construimos un gemelo digital para este problema y lo ejercitamos sistemáticamente con 1085 pares de valores mínimos y máximos. Para cada par, simulamos 365 días de funcionamiento un total de 100 veces. Luego promediamos los resultados para evaluar el desempeño del par Mínimo/Máximo en términos de dos KPI: tasa de cumplimiento e inventario disponible promedio.

La Figura 2 muestra los resultados. La compensación inherente entre el tamaño del inventario y la tasa de cumplimiento es clara en la figura: si desea una tasa de cumplimiento más alta, debe aceptar un inventario más grande. Sin embargo, en cada nivel de inventario hay un rango de tasas de llenado, por lo que el juego consiste en encontrar el par mínimo/máximo que produzca la tasa de llenado más alta para cualquier tamaño de inventario determinado.

Una forma diferente de interpretar la Figura 2 es centrarse en la línea verde discontinua que marca la tasa de llenado objetivo del 80%. Hay muchos pares Min/Max que pueden alcanzar cerca del objetivo 80%, pero difieren en el tamaño del inventario de aproximadamente 6 a aproximadamente 8 unidades. La Figura 3 amplía esa región de la Figura 2 para mostrar una gran cantidad de pares Mín/Máx que son competitivos.

Clasificamos los resultados de las 1.085 simulaciones para identificar lo que los economistas llaman la frontera eficiente. La frontera eficiente es el conjunto de pares mínimo/máximo más eficientes para explotar el equilibrio entre la tasa de llenado y las unidades disponibles. Es decir, es una lista de pares mínimo/máximo que proporciona la forma más económica de lograr cualquier tasa de llenado deseada, no solo 80%. La Figura 4 muestra la frontera eficiente para este problema. Moviéndose de izquierda a derecha, puede leer el precio más bajo que tendría que pagar (medido por el tamaño promedio del inventario) para lograr cualquier tasa de cumplimiento objetivo. Por ejemplo, para lograr una tasa de llenado del 90%, tendría que tener un inventario promedio de aproximadamente 10 unidades.

Las figuras 2, 3 y 4 muestran resultados para varios pares Mín/Máx, pero no muestran los valores de Mín y Máx detrás de cada punto. La Tabla 1 muestra todos los datos de la simulación: los valores mínimo, máximo, unidades promedio disponibles y tasa de llenado. La respuesta al juego de adivinanzas está resaltada en la primera línea de la tabla: Mín=7 y Máx=131. ¿Obtuviste la respuesta correcta o algo parecido?2? ¿Quizás llegaste a la frontera eficiente?

Conclusiones

Tal vez tuviste suerte, o tal vez tengas un intestino dorado, pero es más probable que no hayas obtenido la respuesta correcta, y es aún más probable que ni siquiera lo hayas intentado. Encontrar la respuesta correcta es extremadamente difícil sin utilizar el gemelo digital. Adivinar no es profesional.

Un paso adelante de las conjeturas es “adivinar y ver”, en el que implementas tu conjetura y luego esperas un tiempo (¿meses?) para ver si te gustan los resultados. Esa táctica es al menos “científica”, pero es ineficiente.

Ahora considere el esfuerzo de encontrar los mejores pares (Min, Max) para miles de artículos. A esa escala, hay aún menos justificación para jugar el Juego de Adivinar el Inventario. La respuesta correcta es jugarlo... Inteligente3.

1 Esta respuesta tiene una ventaja, ya que logra una tasa de llenado un poco mayor que 80% con un tamaño de inventario promedio más bajo que la combinación Mín./Máx. que alcanzó exactamente 80%. En otras palabras, (7,13) está en la frontera eficiente.

2 Debido a que estos resultados provienen de una simulación en lugar de una ecuación matemática exacta, existe un cierto margen de error asociado con cada tasa de llenado y nivel de inventario estimados. Sin embargo, debido a que los resultados promedio se basaron en 100 simulaciones cada 365 días, los márgenes de error son pequeños. En todos los experimentos, los errores estándar promedio en la tasa de llenado y el inventario medio fueron, respectivamente, sólo 0,009% y 0,129 unidades.

3 En caso de que no lo sepas, uno de los fundadores de Smart Software fue... Charlie Smart.

¿Estás jugando al juego de adivinar el inventario-111?

¿Estás jugando al juego de adivinanzas del inventario? Tabla 1

 

Cómo saber si realmente no tiene una política de previsión y planificación de inventario

El Blog de Smart

 Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

No puede administrar adecuadamente sus niveles de inventario, y mucho menos optimizarlos, si no sabe exactamente cómo son los pronósticos de demanda y los parámetros de almacenamiento (como mínimo/máximo, existencias de seguridad, puntos de reorden y cantidades de pedidos). determinado.

Muchas organizaciones no pueden especificar cómo se calculan las entradas de la política o identificar situaciones que requieren que la administración anule la política. Por ejemplo, muchas personas pueden decir que confían en un método de planificación particular, como Mín./Máx., punto de reorden o previsión con stock de seguridad, pero no pueden decir exactamente cómo se calculan estas entradas de planificación. Más fundamentalmente, es posible que no entiendan qué sucedería con sus KPI si cambiaran el inventario mínimo, máximo o de seguridad. Es posible que sepan que el pronóstico se basa en "promedios", "historial" o "ingresos de ventas", pero los detalles específicos sobre cómo se llega al pronóstico final no están claros.

Con bastante frecuencia, la lógica de planificación y pronóstico del inventario de una empresa fue desarrollada por un ex empleado o un consultor desaparecido y sepultada en una hoja de cálculo. De lo contrario, puede depender de una funcionalidad de ERP obsoleta o de una personalización de ERP por parte de una organización de TI que asumió incorrectamente que el software de ERP puede y debe hacer todo. (Lea este gran y, como dicen, "gracioso porque es verdad", blog de Shaun Snapp sobre Estrategias centradas en ERP.) Es posible que la política no se haya documentado correctamente, y nadie en el trabajo actual puede mejorarla o utilizarla de la mejor manera.

Esta desafortunada situación conduce a otra, en la que los compradores y los planificadores de inventario ignoran por completo el resultado del sistema ERP, lo que obliga a depender de Microsoft Excel para determinar los programas de pedidos. Se desarrollan métodos ad hoc que impiden respuestas cohesivas a problemas operativos y no son visibles para el resto de la organización (a menos que desee que su CFO aprenda la hoja de cálculo compleja y meticulosa). Estos métodos a menudo se basan en Reglas de juego, técnicas de promediación o estadísticas de libros de texto sin una comprensión completa de sus deficiencias o aplicabilidad. E incluso cuando están documentados, la mayoría de las empresas a menudo descubren que los pedidos reales se desvían de la política documentada. ¡Una empresa a la que consultamos tenía niveles de inventario disponibles que eran rutinariamente el doble de la cantidad máxima! En otras palabras, no hay realmente una política en absoluto.

En resumen, muchos “sistemas” actuales de previsión de inventario y demanda se desarrollaron debido a la desconfianza hacia las sugerencias del sistema anterior, pero en realidad no mejoran los KPI. También obligan a la organización a depender de unos pocos empleados para gestionar la previsión de la demanda, los pedidos diarios y la reposición de inventario.

Y cuando hay un problema, es imposible que el equipo ejecutivo resuelva cómo llegó allí, porque hay demasiadas partes móviles. Por ejemplo, ¿fue el exceso de existencias la culpa de un pronóstico de demanda inexacto que se basó en un método de promedio que no tuvo en cuenta una demanda decreciente? ¿O se debió a una configuración de tiempo de entrega obsoleta que era más alta de lo que debería haber sido? ¿O se debió a una anulación del pronóstico que hizo un planificador para dar cuenta de un pedido que simplemente nunca sucedió? ¿Y quién dio la retroalimentación para hacer esa anulación? ¿Un cliente? vendedor?

¿Tienes alguno de estos problemas? Si es así, está desperdiciando cientos de miles a millones de dólares cada año en costos innecesarios de escasez, costos de almacenamiento y costos de pedido. ¿Qué podrías hacer con ese dinero extra? Imagina el impacto que esto tendría en tu negocio.

Este Blog detalla las 10 preguntas principales que puede hacer para descubrir lo que realmente está sucediendo en su empresa. Detallamos las respuestas típicas proporcionadas cuando en realidad no existe una política de previsión/planificación de inventario, explicamos cómo interpretar estas respuestas y ofrecemos algunos consejos claros sobre qué hacer al respecto.

 

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      El Blog de Smart

       Recomendaciones para la planificación de la demanda,

      previsión y optimización de inventario

      Los parámetros de planificación del inventario, como los niveles de existencias de seguridad, los puntos de pedido, la configuración mínima/máxima, los plazos de entrega, las cantidades de los pedidos y los búferes de DDMRP afectan directamente los gastos de inventario y la capacidad para satisfacer la demanda de los clientes. En función de la configuración de estos parámetros, su sistema ERP realiza sugerencias de órdenes de compra diarias.

      Asegurarse de que estas entradas se entiendan y optimicen regularmente reducirá sustancialmente el gasto de inventario innecesario y mejorará drásticamente los niveles de servicio al cliente.

      Dada la importancia de acertar con estos parámetros de planificación, pasamos mucho tiempo durante nuestras consultas preguntando (1) cómo se calculan estos valores de parámetros y (2) con qué frecuencia se actualizan. La mayoría de las veces, los métodos para calcular los valores de los parámetros son la regla general. Puede leer acerca de por qué el uso de enfoques de regla empírica es tan problemático aquí: Tenga cuidado con las reglas generales simples para administrar el inventario.

      Este blog se centrará en la frecuencia de las actualizaciones. Cuando entrevistamos a empresas y les preguntamos con qué frecuencia actualizan los parámetros de planificación, la respuesta que casi siempre escuchamos es "¡todos los días!" Una o dos preguntas de seguimiento suelen revelar que esto no es cierto. Lo que “todos los días” realmente significa en la práctica es esto: todos los días, el sistema ERP sugiere de docenas a cientos de órdenes de compra y/o trabajos de producción. El planificador, llamémosle Peter, revisa estos pedidos diariamente y decide si liberarlos, modificarlos o cancelarlos. Si la sugerencia de pedido no se siente bien, Peter revisa las entradas de planificación y modifica el pedido si es necesario. Por ejemplo, Peter puede sentir que ya hay suficiente inventario disponible. Para "arreglar" el problema, reducirá el punto de pedido y cancelará el pedido. O si siente que el pedido debería haberse realizado hace semanas, Peter puede acelerar el pedido y aumentar el punto de pedido y la cantidad del pedido para asegurarse de que haya suficientes existencias la próxima vez.

      Los principales defectos de este enfoque son que es reactivo e incompleto. He aquí por qué:

      Reactivo

      Solo evalúa el puñado de artículos marcados para reposición en un día determinado, pero no en otros. El desencadenante para revisar un artículo es cuando el ERP sugiere un pedido, y eso solo sucederá cuando se incumpla el punto de reorden o Min. Si el Min es demasiado alto y se incumple antes de lo que debería, se realizará un pedido innecesario a menos que el planificador lo detecte. Si el Min es demasiado bajo, bueno, es demasiado tarde para corregir el error. No importa qué tan grande sea la sugerencia de pedido, todavía tiene que esperar para que se le reabastezca y, dado que el pedido se sugirió tarde, es muy probable que se agote el stock durante el período de reabastecimiento. ¿Dónde está la “planificación” en tal proceso? Como dijo un cliente: "Nuestro proceso anterior, en retrospectiva, se dedicaba a administrar los resultados y no los insumos".

       

      Incompleto

      Los gráficos para el inventario obtienen excedentes y faltantes para todas las ubicaciones de una lista de distribución¿Qué pasa con los miles de otros artículos que tienen un Mín./Máx., Stock de seguridad, Punto de pedido u otros parámetros que no se están reevaluando dados los datos actualizados de oferta y demanda? El planificador no está revisando ninguno de estos elementos, lo que significa que los problemas no se identifican de antemano. Para agravar el problema, cuando Peter hace un cambio, no tiene ninguna herramienta para evaluar la calidad de sus cambios. Si modifica la configuración mínima/máxima, no sabe el impacto específico que esto tendrá en el valor del inventario, los costos de pedido, los costos de mantenimiento, las roturas de existencias y los niveles de servicio. Solo sabe que un aumento en el inventario probablemente mejorará el servicio y aumentará los costos. No sabe, por ejemplo, si su inventario ha llegado a un punto de Rendimientos decrecientes. Cuando las decisiones de inventario se toman con solo una comprensión muy aproximada de las compensaciones, se crean más problemas aguas abajo. No le gustaría que su carpintero hiciera estimaciones aproximadas de sus medidas, pero es común que los profesionales de planificación de inventario lo hagan con millones de dólares en gastos de inventario en juego.

      ¿Con qué frecuencia la mayoría de las empresas actualizan los parámetros?

      Entonces, ¿con qué frecuencia la mayoría de las empresas realizan actualizaciones en todo el sistema de sus parámetros de planificación, como puntos de pedido, existencias de seguridad, configuraciones mínimas/máximas, plazos de entrega y cantidades de pedidos? Por lo general, las actualizaciones masivas ocurren trimestralmente, anualmente y, en algunos casos, nunca; las únicas veces que se realizan cambios es cuando ERP activa un pedido. No es exactamente ágil.

      La principal razón que se da para no intervenir más a menudo es que lleva demasiado tiempo. La mayoría de las empresas establecen estos parámetros clave utilizando programas de Excel muy difíciles de manejar o aplicaciones ERP que simplemente no están diseñadas para llevar a cabo una planificación de inventario sistémica. Aquí es donde el software de optimización de inventario puede ayudar.

      Uso de software de optimización de inventario y pronóstico de probabilidad actualizar los parámetros clave de planificación con frecuencia, digamos cada semana o mes en lugar de trimestral o anualmente, le permite responder rápidamente a los cambios en su negocio. Puede aprovechar las oportunidades de ahorro de costos, como cuando baja la demanda y puede reducir los puntos de pedido y/o las cantidades de los pedidos y posiblemente cancelar los pedidos pendientes. O puede responder a los problemas, como cuando los aumentos de la demanda amenazan sus compromisos de nivel de servicio con los clientes, o los plazos de entrega de los proveedores aumentan y requieren volver a calcular los puntos de pedido.

      Cómo hacerlo bien

      La clave es establecer un conjunto acordado de métricas de rendimiento y valor de inventario y permitir que el software controle el estado del juego en segundo plano y lo alerte sobre situaciones excepcionales. Esta es simplemente una forma más de decir que, una vez que se han establecido los sistemas, desea seguir adelante con la administración por excepción. Puede establecer rangos dentro de los cuales las cosas pueden fluir como lo hacen normalmente, pero una vez que un parámetro crítico como "riesgo de agotamiento de existencias excede un nivel predefinido" o "valor de inventario o costos exceden un nivel predefinido", el software puede proporcionar una alerta diaria y también puede recomendar una respuesta, como aumentar un punto de pedido. Con este nivel de asistencia automatizada, es posible mantenerse al tanto del inventario sin sentirse abrumado por el gran volumen de datos.

      Por ejemplo, puede elegir un conjunto inicial de parámetros de inventario como política porque podría ver en el software que cumple con sus objetivos de nivel de servicio dentro de su presupuesto de inventario. Puede dejar que el sistema le prescriba objetivos de nivel de servicio y sentirse cómodo con la configuración porque el valor del inventario está dentro del presupuesto. Sin embargo, si la demanda se vuelve menos predecible que históricamente, no podrá lograr el mismo nivel de servicio sin un aumento en el inventario. Un informe de excepción identificará esto y le permitirá tomar una decisión informada sobre qué hacer. Puede decidir modificar la política o mantenerla igual. Si lo mantiene igual, ahora conoce los riesgos adicionales y el cambio en los costos de inventario. Esto se puede comunicar a todos los interesados para que no haya sorpresas.

      Planifique, no reaccione

      En lugar de estar constantemente en modo reactivo, puede manejar lo que realmente necesita ser manejado y todavía tener algo de tiempo para pensar en el futuro. Por ejemplo, puede realizar análisis hipotéticos sobre cuestiones tales como qué plazos de entrega del proveedor producirían la mayor rentabilidad si se redujeran, o si los objetivos de nivel de servicio deberían ajustarse para tener en cuenta los cambios en la criticidad del cliente o cuestiones de política similares. Después de todo, no es que no vaya a terminar con una agenda diaria completa, es solo una cuestión de si puede elevar esa agenda a un nivel más estratégico. Entonces, si está gastando todo su tiempo de "planificación" administrando los resultados de su ERP en lugar de revisar y optimizar de manera constructiva las entradas, es hora de reevaluar su proceso de planificación de inventario.

       

       

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      • El costo de no hacer nada con sus sistemas de planificación de inventarioEl costo de la planificación con hojas de cálculo
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      • Aprendiendo de la IA del software de modelos de inventarioAprender de los modelos de inventario
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      • Los métodos de software de pronóstico.Los métodos de previsión
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          Las organizaciones MRO existen en una amplia gama de industrias, incluido el transporte público, los servicios eléctricos, las aguas residuales, la energía hidroeléctrica, la aviación y la minería. Para realizar su trabajo, los profesionales de MRO utilizan sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) y planificación de recursos empresariales (ERP). Estos sistemas están diseñados para realizar muchos trabajos. Dadas sus características, costo y amplios requisitos de implementación, se supone que los sistemas EAM y ERP pueden hacerlo todo. En esta publicación, resumimos la necesidad de un software complementario que aborde análisis especializados para la optimización del inventario, la previsión y la planificación de piezas de servicio. […]
        • Previsión-de-la-demanda-de-repuestos-una-perspectiva-diferente-para-la-planificación-de-repuestos-de-servicioEl pronóstico importa, pero tal vez no como usted piensa
          Verdadero o falso: El pronóstico no importa para la gestión del inventario de repuestos. A primera vista, esta afirmación parece evidentemente falsa. Después de todo, las previsiones son cruciales para planificar los niveles de existencias, ¿verdad? Depende de lo que entiendas por “previsión”. Si te refieres a un pronóstico de un solo número de la vieja escuela (“la demanda del artículo CX218b será de 3 unidades la próxima semana y de 6 unidades la semana siguiente”), entonces no. Si se amplía el significado de pronóstico para incluir una distribución de probabilidad que tenga en cuenta las incertidumbres tanto de la demanda como de la oferta, entonces sí. […]
        • Por qué las empresas de MRO deberían preocuparse por el exceso de inventarioPor qué las empresas de MRO deberían preocuparse por el exceso de inventario
          ¿Las empresas de MRO realmente priorizan la reducción del exceso de inventario de repuestos? Desde un punto de vista organizativo, nuestra experiencia sugiere que no necesariamente. Las discusiones en las salas de juntas generalmente giran en torno a la expansión de flotas, la adquisición de nuevos clientes, el cumplimiento de acuerdos de nivel de servicio (SLA), la modernización de la infraestructura y la maximización del tiempo de actividad. En industrias donde los activos respaldados por repuestos cuestan cientos de millones o generan ingresos significativos (por ejemplo, minería o petróleo y gas), el valor del inventario simplemente no sorprende y las organizaciones tienden a pasar por alto cantidades masivas de inventario excesivo. […]
        • Principales diferencias entre la planificación de inventario para productos terminados y para MRO y repuestosPrincipales diferencias entre la planificación de inventario para productos terminados y para MRO y repuestos
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