La promesa de una cadena de suministro digital ha transformado la forma en que operan las empresas. En esencia, permite tomar decisiones rápidas basadas en datos y, al mismo tiempo, garantizar la calidad y la eficiencia en todas las operaciones. Sin embargo, no se trata solo de tener acceso a más datos. Las organizaciones necesitan las herramientas y plataformas adecuadas para convertir esos datos en información procesable. Aquí es donde la toma de decisiones se vuelve fundamental, especialmente en un panorama en el que las nuevas soluciones de cadena de suministro digital y las plataformas impulsadas por IA pueden ayudarlo a agilizar muchos procesos dentro de la matriz de decisiones.

¿Por qué es tan importante la toma de decisiones rápida en la cadena de suministro digital?

Los negocios están en plena aceleración; los clientes esperan entregas más rápidas, mejores niveles de servicio y mayor transparencia. La clave para satisfacer estas demandas radica en soluciones de cadena de suministro digital que respalden la toma de decisiones inteligente.

Sin embargo, muchas organizaciones tienen dificultades. La brecha entre los datos, el análisis y la acción persiste. Las empresas recopilan grandes cantidades de información, pero no actúan con la suficiente rapidez o, peor aún, toman decisiones basadas en datos obsoletos o incompletos. Es necesario superar esta brecha para aprovechar el verdadero valor de una cadena de suministro digital.

Toma de decisiones rápida y consecuencias para la calidad

1. La brecha de decisión
Muchas organizaciones se encuentran estancadas entre la recopilación de datos y la acción. Esta “brecha de decisión” provoca demoras, lo que reduce el valor comercial potencial que podría haberse obtenido. En el contexto de una cadena de suministro, las decisiones demoradas pueden provocar desabastecimiento, exceso de existencias, pérdida de ventas y clientes insatisfechos.

2. Las nuevas plataformas de IA son clave
Las plataformas digitales y de inteligencia artificial permiten a las empresas tomar decisiones más rápidas e informadas al digitalizar el proceso de datos a la acción. La previsión de la demanda y la optimización del inventario son procesos clave dentro de la matriz de decisiones, y herramientas como Smart IP&O ayudan a predecir las necesidades de inventario y optimizar esas decisiones en función de los costos, los niveles de servicio y los patrones de demanda cambiantes. Esto permite tomar decisiones a una velocidad y escala que antes eran inalcanzables. Además, Smart IP&O admite decisiones estratégicas más importantes y decisiones operativas más pequeñas y frecuentes, lo que garantiza la optimización de una amplia gama de la cadena de suministro.

3. Calidad de la toma de decisiones
Las decisiones rápidas por sí solas no son suficientes. La calidad de esas decisiones es importante. Una toma de decisiones eficaz requiere datos precisos, previsiones y análisis para garantizar que las decisiones conduzcan a resultados positivos. Las organizaciones pueden equilibrar mejor factores importantes como el coste, la disponibilidad y los niveles de servicio aprovechando herramientas que proporcionan información sobre las tendencias y el rendimiento futuros. Este enfoque les permite crear estrategias alineadas con las necesidades y demandas reales, mejorando la eficiencia y el éxito general.

Smart IP&O utiliza modelos de previsión avanzados y datos en tiempo real para garantizar la toma de decisiones rápidas y fiables. Por ejemplo, las organizaciones pueden utilizar métricas proyectadas para equilibrar los niveles de servicio, los costes y la disponibilidad de existencias, lo que garantiza que las políticas de inventario se alineen con las tendencias de demanda reales.

4. Escalabilidad y consistencia en la toma de decisiones
A medida que las empresas crecen, aumenta la complejidad de las decisiones en la cadena de suministro y gestionar una cantidad cada vez mayor de productos, puntos de datos y procesos puede resultar complicado. Las plataformas digitales y las herramientas de automatización ayudan a las empresas a escalar sus procesos de toma de decisiones mediante la gestión de grandes cantidades de datos con precisión y uniformidad.

Al automatizar tareas repetitivas y aplicar reglas consistentes en distintos escenarios, las empresas pueden garantizar que las decisiones se tomen de manera uniforme, lo que genera resultados más predecibles y confiables. Este enfoque genera resultados más predecibles y confiables, ya que los sistemas automatizados garantizan que las decisiones sean consistentes incluso cuando la empresa se expande.

Las plataformas impulsadas por IA como Smart IP&O ofrecen escalabilidad, lo que permite a las empresas gestionar miles de productos y puntos de datos con precisión constante. Esta consistencia es fundamental para mantener los niveles de servicio y reducir los costos a medida que las operaciones se expanden.

5. Digitalización de los procesos de decisión
La digitalización de los procesos de toma de decisiones implica la automatización de diversos aspectos de la toma de decisiones. Mediante el uso de herramientas digitales, se pueden automatizar las decisiones rutinarias, como las relacionadas con el inventario, la demanda y la producción, lo que permite una gestión más rápida y eficiente de las tareas cotidianas. En los casos en los que aún se requiere la intervención humana, se pueden configurar sistemas para notificar a los usuarios cuando se cumplen condiciones o umbrales específicos. Esto reduce el esfuerzo manual y permite a los empleados centrarse en un trabajo más estratégico y complejo, lo que en última instancia mejora la productividad y la eficiencia.

 

La promesa de la cadena de suministro digital reside en su capacidad de transformar los datos en acciones de forma rápida y precisa. Para aprovechar al máximo esta promesa, las organizaciones deben superar la brecha de decisión mediante la adopción de plataformas como Smart IP&O. Estas plataformas mejoran la toma de decisiones rápida y garantizan que no se sacrifique la calidad en el proceso. A medida que las empresas evolucionen, aquellas que integren con éxito estas herramientas en su matriz de decisiones estarán mejor posicionadas para seguir siendo competitivas y satisfacer las expectativas cada vez mayores de los clientes.

 

Una gestión eficaz de la cadena de suministro y del inventario es esencial para lograr la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Este blog ofrece respuestas claras y concisas a algunas preguntas básicas y otras preguntas comunes de nuestros clientes de Smart IP&O, ofreciendo información práctica para superar los desafíos típicos y mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Centrándonos en estas áreas clave, lo ayudamos a transformar problemas complejos de inventario en acciones estratégicas y manejables que reducen los costos y mejoran el rendimiento general con Smart IP&O.

1. ¿Qué es la demanda de tiempo de entrega?
Se espera que la demanda se produzca durante el plazo de reposición. La demanda del plazo de reposición se determina por Métodos de previsión de Smart. 

2. ¿Qué es el Min y cómo se calcula?
El Min se muestra en la sección de controladores de S.I.O. es el punto de reorden y es la suma de la demanda del tiempo de entrega y el stock de seguridad. Cuando el inventario disponible cae por debajo del mínimo debido a la demanda, deberá pedir más. Smart también tiene un “mínimo” en el campo de “reglas de pedido” de S.I.O., que es la cantidad mínima de pedido que puede realizar a un proveedor. 

3. ¿Qué es el Max y cómo se calcula?
El máximo es la mayor cantidad de inventario que estará en el estante si se adhiere a la política de pedidos. El máximo es la suma del mínimo (punto de reorden) más el OQ definido. 

4. ¿Cómo se determina la cantidad del pedido (OQ)?
La cantidad del pedido se importa inicialmente desde su sistema ERP. Puede modificarse en función de una serie de opciones definidas por el usuario, entre las que se incluyen:

Demanda de múltiples plazos de entrega
Demanda múltiple mensual o semanal
OQ recomendado por Smart

5. ¿Qué es la cantidad económica de pedido?
Es la orden cantidad que minimizará los costos totales, considerando el costo de mantenimiento y los costos de pedido de inventario. 

6. ¿Cuál es el “OQ recomendado” que calcula Smart?
Es la cantidad económica del pedido más un ajuste si es necesario para asegurar que el tamaño del pedido sea mayor o igual a la demanda durante el tiempo de entrega.

7. ¿Por qué el sistema predice que tendremos un clima bajo? nivel de servicio?
Smart predice el nivel de servicio que resultará de la política de inventario especificada (Mín./Máx. o Punto de reorden/Cantidad de pedido), suponiendo que se cumpla esa política. Cuando el nivel de servicio previsto es bajo, puede significar que la demanda esperada durante el tiempo de entrega es mayor que el punto de reorden (Mín.). Cuando la demanda durante el tiempo de entrega de reposición es mayor que el punto de reorden, la probabilidad de que se agote el stock es mayor, lo que da como resultado un nivel de servicio bajo. También puede ser que el tiempo de entrega para la reposición no se haya ingresado con precisión. Si el tiempo de entrega ingresado es mayor que la realidad, el punto de reorden puede no cubrir la demanda durante el tiempo de entrega. Verifique sus entradas de tiempo de entrega.

8. ¿Por qué el nivel de servicio se muestra como cero cuando el punto de reorden (o mínimo) no es cero?
Smart predice el nivel de servicio que resultará de la política de inventario especificada (Mín/Máx o Punto de reorden/Cantidad de pedido), suponiendo que se respete esa política. Cuando el nivel de servicio previsto es bajo, puede significar que la demanda esperada durante el tiempo de entrega es mayor que el punto de reorden (Mín), a veces muchas veces mayor, lo que prácticamente garantizaría un desabastecimiento. Cuando la demanda durante el tiempo de entrega de reposición es mayor que el punto de reorden, la probabilidad de desabastecimiento es mayor, lo que da como resultado un bajo nivel de servicio. También puede ser que su tiempo de entrega para la reposición no se haya ingresado con precisión. Si el tiempo de entrega ingresado es más largo que la realidad, el punto de reorden puede no cubrir la demanda durante el tiempo de entrega. Verifique sus entradas de tiempo de entrega.

9. Pero mis niveles de servicio reales no son tan bajos como los que predice Smart, ¿por qué?
Eso puede ser cierto porque Smart predice su nivel de servicio si usted cumple con la política. Es posible que no esté cumpliendo con la política. la política en la que se basa la predicción del nivel de servicio.  Si su inventario disponible es mayor que la cantidad máxima, no está cumpliendo con la política. Verifique los supuestos ingresados para el tiempo de entrega. Los tiempos de entrega reales pueden ser mucho más cortos que los ingresados, lo que da como resultado un nivel de servicio previsto que es menor al esperado.

10. Smart parece recomendar demasiado inventario, o al menos más de lo que esperaba; ¿por qué?
Debe considerar la posibilidad de evaluar los datos de entrada, como el nivel de servicio y los plazos de entrega. Tal vez sus plazos de entrega reales no sean tan largos como el plazo de entrega que utiliza Smart. Hemos visto situaciones en las que los proveedores inflan artificialmente sus plazos de entrega cotizados para asegurarse de que siempre lleguen a tiempo. Si utiliza ese plazo de entrega al calcular sus existencias de seguridad, inevitablemente acumulará un exceso de existencias. Por lo tanto, revise su historial de plazos de entrega reales (Smart proporciona el informe de rendimiento del proveedor para esto) para tener una idea de los plazos de entrega reales y ajustarlos en consecuencia. O es posible que esté pidiendo un nivel de servicio muy alto que puede verse agravado aún más por un artículo muy volátil que tiene varios picos significativos en la demanda. Cuando la demanda fluctúa significativamente con respecto a la media, el uso de un objetivo de nivel de servicio alto (98%+) dará como resultado políticas de almacenamiento diseñadas para cubrir incluso picos muy grandes. Pruebe con un objetivo de nivel de servicio más bajo o reduzca el plazo de entrega (suponiendo que el plazo de entrega especificado ya no sea realista) y su inventario disminuirá, a veces de manera muy sustancial.

11. Smart está utilizando picos de demanda que no quiero que tenga en cuenta y está inflando el inventario. ¿Cómo puedo corregir esto?
Si está seguro de que el pico no volverá a ocurrir, puede eliminarlo de los datos históricos mediante una anulación con Smart Demand Planner. Deberá abrir el proyecto de pronóstico que contiene ese artículo, ajustar el historial y guardar el historial ajustado. Puede comunicarse con el soporte técnico para que lo ayude a configurarlo. Si los picos son parte de la aleatoriedad normal que a veces puede ocurrir, es mejor dejarlo así. En su lugar, considere un objetivo de nivel de servicio más bajo. El objetivo más bajo significa que los puntos de reorden no necesitan cubrir los valores extremos con tanta frecuencia, lo que da como resultado un inventario más bajo.

12. Cuando cambio la Cantidad de pedido o Máxima, mis niveles de servicio de ciclo no cambian, ¿por qué?
Smart informa sobre el “nivel de servicio del ciclo” y el “nivel de servicio”. Cuando cambia las cantidades de su pedido y las cantidades máximas, esto no afectará el “nivel de servicio del ciclo” porque los niveles de servicio del ciclo informan sobre el rendimiento solo durante el período de reposición. Esto se debe a que todo lo que lo protege de la falta de existencias después de que se realiza el pedido (y debe esperar hasta que llegue el pedido para la reposición) es el punto de reorden o el nivel mínimo. Cambiar el tamaño de la cantidad del pedido o el nivel máximo disponible (hasta niveles) no afectará sus niveles de servicio del ciclo. El nivel de servicio del ciclo solo se ve afectado por el tamaño de los puntos de reorden y la cantidad de stock de seguridad que se agrega, mientras que el “nivel de servicio” de Smart cambiará cuando modifique tanto los puntos de reorden como las cantidades del pedido.

13. Mi pronóstico parece inexacto. No muestra ninguno de los altibajos observados en el historial. ¿Por qué?
Un buen pronóstico es el número que se acerca más al real en comparación con otros números que podrían haberse predicho. Cuando los altibajos históricos no ocurren en intervalos predecibles, el mejor pronóstico es el que promedia o suaviza esos altibajos históricos. Un pronóstico que predice altibajos futuros que no ocurren en patrones obvios históricamente es más probable que sea menos preciso que uno que se pronostica solo en línea recta o de tendencia.

14. ¿Qué es la optimización? ¿Cómo funciona?
La optimización es una opción para establecer políticas de almacenamiento de existencias en las que el software elige la política de almacenamiento de existencias que genere el menor costo operativo total. Por ejemplo, si un artículo es muy costoso de mantener, una política que tenga más faltantes de existencias, pero menos inventario, generará costos totales más bajos que una política que tenga menos faltantes de existencias y más inventario. Por otro lado, si el artículo tiene un alto costo de faltante de existencias, entonces una política que genere menos faltantes de existencias pero requiera más inventario generará más beneficios financieros que una política que tenga menos inventario pero más faltantes de existencias. Al utilizar la función de optimización, el usuario debe especificar el nivel de servicio mínimo. El software decidirá entonces si un nivel de servicio más alto generará un mejor retorno. Si es así, las políticas de reordenamiento apuntarán al nivel de servicio más alto. Si no es así, las políticas de reordenamiento se basarán de manera predeterminada en el nivel de servicio mínimo definido por el usuario. Este seminario web proporciona detalles y explicaciones sobre las matemáticas detrás de la optimización.  https://www.screencast.com/t/3CfKJoMe2Uj

15. ¿Qué es un escenario hipotético?
Los escenarios hipotéticos le permiten probar distintas opciones de políticas de inventario definidas por el usuario y evaluar el impacto previsto en métricas como niveles de servicio, tasas de llenado y valor del inventario. Para explorar estos escenarios, haga clic en la pestaña Impulsores, ya sea en el nivel de resumen o en el nivel de “Artículos”, e ingrese los ajustes deseados. Luego, puede volver a calcular para ver cómo estos cambios afectarían el rendimiento general de su inventario. Esto le permite comparar varias estrategias y seleccionar el enfoque más rentable y eficiente para su cadena de suministro.

Al abordar preguntas y desafíos comunes, brindamos información útil para ayudarlo a mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Con Smart IP&O, tiene las herramientas que necesita para tomar decisiones informadas sobre el inventario, reducir costos y mejorar el rendimiento general.

En este blog, exploraremos cómo las organizaciones pueden lograr una eficiencia y precisión excepcionales con la optimización del inventario impulsada por la IA. Los métodos tradicionales de gestión de inventario a menudo resultan insuficientes debido a su naturaleza reactiva y su dependencia de procesos manuales. Mantener niveles óptimos de inventario es fundamental para satisfacer la demanda de los clientes y minimizar los costos. La introducción de la optimización del inventario impulsada por la IA puede reducir significativamente la carga de los procesos manuales, brindando alivio a los gerentes de la cadena de suministro de tareas tediosas. Con la IA, podemos predecir la demanda con mayor precisión, reducir el exceso de existencias, evitar desabastecimientos y, en última instancia, mejorar los resultados de nuestra organización. Exploremos cómo este enfoque no solo aumenta las ventas y la eficiencia operativa, sino que también eleva la satisfacción del cliente al garantizar que los productos estén siempre disponibles cuando sea necesario.

 

Información para mejorar la toma de decisiones en la gestión de inventarios

1. Precisión de pronóstico mejorada Los algoritmos avanzados de aprendizaje automático analizan datos históricos para identificar patrones que los humanos podrían pasar por alto. Técnicas como la agrupación, la detección de cambios de régimen, la detección de anomalías y el análisis de regresión proporcionan información profunda sobre los datos. Medir el error de pronóstico es esencial para perfeccionar los modelos de pronóstico; por ejemplo, técnicas como el error absoluto medio (MAE) y el error cuadrático medio (RMSE) ayudan a cuantificar la precisión de los pronósticos. Las empresas pueden mejorar la precisión monitoreando y ajustando continuamente los pronósticos en función de estas métricas de error. como el Planificador de demanda en un minorista de hardware declarado, "Con las mejoras en nuestros pronósticos y planificación de inventario que permitió Smart Software, hemos podido reducir el stock de seguridad en 20% y al mismo tiempo reducir los desabastecimientos en 35%".

2. Análisis de datos en tiempo real Los sistemas de última generación pueden procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas ajustar sus niveles de inventario de forma dinámica en función de las tendencias actuales de la demanda y las condiciones del mercado. Los algoritmos de detección de anomalías pueden identificar y corregir automáticamente picos o caídas repentinas en la demanda, garantizando que los pronósticos sigan siendo precisos. Una historia de éxito notable proviene de Smart IP&O, que permitió a una empresa reducir el inventario en 20% mientras mantenía los niveles de servicio mediante el análisis continuo de datos en tiempo real y el ajuste de los pronósticos en consecuencia. Destacado Gerente de Materiales de FedEx Tech, "Cualquiera que sea la solicitud, debemos cumplir con nuestro compromiso de servicio al día siguiente: Smart nos permite ajustar el riesgo de nuestro inventario para asegurarnos de que tenemos los productos y piezas disponibles para lograr los niveles de servicio que nuestros clientes requieren".

3. Mejora de la eficiencia de la cadena de suministro Las plataformas tecnológicas inteligentes pueden optimizar toda la cadena de suministro, desde la adquisición hasta la distribución, prediciendo los plazos de entrega y optimizando las cantidades de los pedidos. Esto reduce el riesgo de exceso y falta de existencias. Por ejemplo, al utilizar la gestión de inventario basada en pronósticos, Smart Software ayudó a un fabricante a optimizar su cadena de suministro, reduciendo los tiempos de entrega en 15% y mejorando la eficiencia general. El vicepresidente de operaciones de Procon Pump declaró: "Una de las cosas que me gusta de esta nueva herramienta... es que puedo evaluar las consecuencias de las decisiones sobre el almacenamiento del inventario antes de implementarlas".

4. Toma de decisiones mejorada La IA proporciona información y recomendaciones prácticas, lo que permite a los gerentes tomar decisiones informadas. Esto incluye identificar artículos de baja rotación, pronosticar la demanda futura y optimizar los niveles de existencias. El análisis de regresión, por ejemplo, puede relacionar las ventas con variables externas como la estacionalidad o indicadores económicos, proporcionando una comprensión más profunda de los impulsores de la demanda. Uno de los clientes de Smart Software informó una mejora significativa en los procesos de toma de decisiones, lo que resultó en un aumento de 30% en los niveles de servicio y al mismo tiempo redujo el exceso de inventario en 15%. "Smart IP&O nos permitió modelar la demanda en cada ubicación de almacenamiento y, utilizando una planificación basada en el nivel de servicio, determinar cuánto almacenar para lograr el nivel de servicio que requerimos", señaló el Responsable de Compras en Empresas Seneca.

5. Reducción de costo Al optimizar los niveles de inventario, las empresas pueden reducir los costos de mantenimiento y minimizar las pérdidas por productos obsoletos o caducados. Los sistemas impulsados por IA también reducen la necesidad de realizar comprobaciones manuales de inventario, lo que ahorra tiempo y costes laborales. Un estudio de caso reciente muestra cómo se logró la implementación de la planificación y optimización del inventario (IP&O) dentro de los 90 días posteriores al inicio del proyecto. Durante los seis meses siguientes, IP&O permitió ajustar los parámetros de almacenamiento de varios miles de artículos, lo que resultó en reducciones de inventario de $9,0 millones y al mismo tiempo mantuvo los niveles de servicio objetivo.

 

Al aprovechar algoritmos avanzados y análisis de datos en tiempo real, las empresas pueden mantener niveles óptimos de inventario y mejorar el rendimiento general de su cadena de suministro. La planificación y optimización del inventario (IP&O) es una herramienta poderosa que puede ayudar a su organización a alcanzar estos objetivos. La incorporación de optimización de inventario de última generación en su organización puede generar mejoras significativas en la eficiencia, la reducción de costos y la satisfacción del cliente.

 

 

En este blog, dirigimos la conversación hacia el potencial transformador de la tecnología en la gestión de inventario. La discusión se centra en las limitaciones del pensamiento simple en la gestión de procesos de control de inventario y la necesidad de adoptar soluciones de software sistemáticas. El Dr. Tom Willemain destaca el contraste entre el software inteligente y los enfoques básicos, aunque cómodos, comúnmente empleados por muchas empresas. Estos métodos elementales, a menudo favorecidos por su facilidad de uso y costo cero, son examinados por sus insuficiencias para abordar los desafíos dinámicos de la gestión de inventarios.

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​La importancia de este tema radica en el papel crítico que juega la gestión de inventarios en la eficiencia operativa de una empresa y su impacto directo en la satisfacción y rentabilidad del cliente. El Dr. Tom Willemain señala los errores comunes de confiar en reglas generales demasiado simplificadas, como la caprichosa canción infantil utilizada por una empresa para determinar los puntos de reorden, o el método del instinto, que depende de una intuición no cuantificable en lugar de datos. Estos enfoques, aunque atractivos por su simplicidad, no logran adaptarse a las fluctuaciones del mercado, la confiabilidad de los proveedores o los cambios en la demanda, lo que plantea riesgos importantes para el negocio. El video también critica la práctica de establecer puntos de reorden basados ​​en múltiplos de la demanda promedio, destacando su desprecio por la volatilidad de la demanda, una consideración fundamental en la teoría de inventarios.

Para concluir, el presentador aboga por un enfoque más sofisticado y basado en datos para la gestión de inventarios. Al aprovechar soluciones de software avanzadas como las que ofrece Smart Software, las empresas pueden modelar con precisión patrones de demanda complejos y probar reglas de inventario frente a numerosos escenarios futuros. Este método científico permite establecer puntos de reorden que tienen en cuenta la variabilidad del mundo real, minimizando así el riesgo de desabastecimiento y los costos asociados. El vídeo enfatiza que, si bien las heurísticas simples pueden resultar tentadoras por su facilidad de uso, son inadecuadas para las condiciones dinámicas del mercado actual. El presentador anima a los espectadores a adoptar soluciones tecnológicas que ofrezcan precisión y adaptabilidad de nivel profesional, garantizando un éxito empresarial sostenible.

 

 

​​En un entorno de fabricación altamente configurable, pronosticar productos terminados puede convertirse en una tarea compleja y desalentadora. El número de posibles productos terminados se dispara cuando muchos componentes son intercambiables. Un MRP tradicional nos obligaría a pronosticar cada producto terminado, lo que puede resultar poco realista o incluso imposible. Varias soluciones líderes introducen el concepto de "Planificación BOM", que permite el uso de pronósticos a un nivel superior en el proceso de fabricación. En este artículo, analizaremos esta funcionalidad en Epicor Kinetic y cómo puede aprovecharla con Epicor Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O) para adelantarse a su demanda ante esta complejidad.

¿Por qué necesitaría una lista de materiales de planificación?

Tradicionalmente, cada producto terminado o SKU tenía una lista de materiales rígidamente definida. Si almacenamos ese producto y queremos planificar en torno a la demanda pronosticada, pronosticaremos la demanda de esos productos y luego alimentaremos MRP para llevar esta demanda pronosticada desde el nivel del producto terminado hasta sus componentes a través de la lista de materiales.

Sin embargo, muchas empresas ofrecen productos altamente configurables donde los clientes pueden seleccionar opciones sobre el producto que compran. Como ejemplo, recuerde la última vez que compró un teléfono móvil. Elegiste una marca y un modelo, pero a partir de ahí probablemente se te presentaron opciones: ¿qué tamaño de pantalla quieres? ¿Cuánto almacenamiento quieres? ¿Qué color prefiere usted? Si esa empresa quiere tener estos teléfonos móviles listos y disponibles para enviárselos en un tiempo razonable, de repente, ya no solo anticipan la demanda de ese modelo: deben pronosticar ese modelo para cada tipo de tamaño de pantalla, para todas las capacidades de almacenamiento, ¡Para todos los colores y todas las combinaciones posibles de ellos también! Para algunos fabricantes, estas configuraciones pueden dar lugar a cientos o miles de posibles permutaciones de productos terminados.

Puede haber tantas personalizaciones posibles que la demanda a nivel del producto terminado sea completamente impredecible en el sentido tradicional. Es posible que se vendan miles de esos teléfonos móviles cada año, pero para cada configuración posible, la demanda puede ser extremadamente baja y esporádica; tal vez ciertas combinaciones se vendan una vez y nunca más.

Esto a menudo obliga a estas empresas a planificar puntos de reorden y niveles de existencias de seguridad principalmente a nivel de componentes, mientras reaccionan en gran medida a la demanda firme en el nivel de producto terminado a través de MRP. Si bien este es un enfoque válido, carece de una forma sistemática de aprovechar los pronósticos que puedan dar cuenta de la actividad futura anticipada, como promociones, próximos proyectos u oportunidades de ventas. Hacer pronósticos a nivel “configurado” es efectivamente imposible, y tratar de incorporar estos supuestos de pronóstico a nivel de componentes tampoco es factible.

Explicación de la lista de materiales de planificación Aquí es donde entran las listas de materiales de planificación. Quizás el equipo de ventas esté trabajando en una gran oportunidad B2B para ese modelo, o haya una promoción planificada para el Cyber Monday. Si bien no es realista intentar trabajar con esos supuestos para cada configuración posible, hacerlo a nivel de modelo es totalmente factible y tremendamente valioso.

La lista de materiales de planificación puede utilizar una previsión a un nivel superior y luego reducir la demanda en función de proporciones predefinidas para sus posibles componentes. Por ejemplo, el fabricante de teléfonos móviles puede saber que la mayoría de las personas optan por 128 GB de almacenamiento y que muchas menos optan por actualizaciones a 256 GB o 512 GB. La lista de materiales de planificación permite a la organización (por ejemplo) reducir 60% de la demanda a la opción de 128 GB, 30% a la opción de 256 GB y 10% a la opción de 512 GB. Podrían hacer lo mismo con los tamaños de pantalla, los colores u otras personalizaciones disponibles.

La empresa ahora puede centrar su pronóstico en este nivel de modelo, dejando que la lista de materiales de planificación determine la combinación de componentes. Claramente, definir estas proporciones requiere algo de reflexión, pero la planificación de listas de materiales permite efectivamente a las empresas pronosticar lo que de otro modo sería impredecible.

La importancia de un buen pronóstico

Por supuesto, todavía necesitamos un buen pronóstico para cargar en Epicor Kinetic. Como se explica en este artículo, si bien Epicor Kinetic puede importar un pronóstico, a menudo no puede generar uno y, cuando lo hace, tiende a requerir una gran cantidad de configuraciones difíciles de usar que no suelen revisarse, lo que genera pronósticos inexactos. . Por lo tanto, corresponde a la empresa elaborar sus propios conjuntos de pronósticos, a menudo elaborados manualmente en Excel. La elaboración de pronósticos manualmente generalmente presenta una serie de desafíos, que incluyen, entre otros:

• La incapacidad de identificar patrones de demanda como estacionalidad o tendencia.
• Dependencia excesiva de las previsiones de clientes o de ventas.
• Falta de precisión o seguimiento del desempeño.

No importa qué tan bien configurado esté el MRP con sus listas de materiales de planificación cuidadosamente consideradas, un pronóstico deficiente significa una producción deficiente del MRP y desconfianza en el sistema: basura que entra, basura que sale. Siguiendo con el ejemplo de la “compañía de telefonía celular”, sin una forma sistemática de capturar patrones de demanda clave y/o conocimiento del dominio en el pronóstico, MRP nunca podrá verlo.

 

IP&O inteligente: una solución integral

Smart IP&O respalda la planificación en todos los niveles de su lista de materiales, aunque el “soplado” se maneja a través de MRP dentro de Epicor Kinetic. Este es el método que utilizamos para nuestros clientes de Epicor Kinetic, que es sencillo y efectivo:

• Planificador de la demanda: La plataforma contiene una aplicación de pronóstico especialmente diseñada llamada Smart Demand Planner que utilizará para pronosticar la demanda de sus productos manufacturados (generalmente productos terminados). Genera pronósticos estadísticos, permite a los planificadores realizar ajustes y/o incorporar otros pronósticos (como pronósticos de ventas o de clientes) y realiza un seguimiento de la precisión. El resultado de esto es un pronóstico que ingresa a la entrada de pronóstico dentro de Epicor Kinetic, donde MRP lo recogerá. Posteriormente, MRP utilizará la demanda en el nivel del producto terminado y también eliminará los requisitos de material a través de la lista de materiales, de modo que la demanda también se reconozca en niveles más bajos.
• Optimización del inventario: Puede utilizar simultáneamente la optimización inteligente de inventario para establecer niveles mínimos/máximos/de seguridad tanto para cualquier producto terminado que fabrique para almacenar (si corresponde; algunos de nuestros clientes operan exclusivamente bajo pedido según la demanda firme), así como para materias primas. materiales. La clave aquí es que a nivel de materia prima, Smart aprovechará la demanda de uso del trabajo, los tiempos de entrega de los proveedores, etc., para optimizar estos parámetros y al mismo tiempo utilizará los pedidos/envíos de ventas como demanda en el nivel del producto terminado. Smart maneja estas múltiples entradas de demanda de manera elegante a través de la integración bidireccional con Epicor Kinetic.

Cuando se ejecuta MRP, compara la oferta y la demanda (que, una vez más, incluye la demanda de materia prima extraída del pronóstico del producto terminado) con los niveles mínimo/máximo/de seguridad que ha establecido para sugerir PO y sugerencias de trabajo.

 

Amplíe Epicor Kinetic con Smart IP&O

Smart IP&O está diseñado para ampliar su sistema Epicor Kinetic con muchas soluciones integradas de planificación de la demanda y optimización de inventario. Por ejemplo, puede generar pronósticos estadísticos automáticamente para una gran cantidad de artículos, permite ajustes de pronóstico intuitivos, realiza un seguimiento de la precisión del pronóstico y, en última instancia, le permite generar verdaderos pronósticos basados en consenso para anticipar mejor las necesidades de sus clientes.

Gracias a las jerarquías de productos altamente flexibles, Smart IP&O se adapta perfectamente a la previsión en el nivel de planificación de la lista de materiales, por lo que puede capturar patrones clave e incorporar conocimiento empresarial en los niveles más importantes. Además, puede analizar e implementar niveles óptimos de existencias de seguridad en cualquier nivel de su lista de materiales.

Aprovechar las capacidades de planificación de BOM de Epicor Kinetic junto con las funciones avanzadas de optimización de inventario y pronóstico de Smart IP&O garantiza que pueda satisfacer la demanda de manera eficiente y precisa, independientemente de la complejidad de las configuraciones de su producto. Esta sinergia no sólo mejora la precisión de los pronósticos, sino que también fortalece la eficiencia operativa general, ayudándole a mantenerse a la vanguardia en un mercado competitivo.