Microsoft Dynamics 365 F&SC y AX pueden administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden. Un desafío que enfrentan los clientes es que los esfuerzos para mantener estos niveles están muy orientados a los detalles y que el sistema ERP requiere que el usuario especifique manualmente estos puntos de pedido y/o pronósticos. Como alternativa, muchas organizaciones terminan generando políticas de inventario a mano utilizando hojas de cálculo de Excel u otros enfoques ad hoc.

Estos métodos consumen mucho tiempo y es probable que ambos den como resultado cierto nivel de inexactitud. Como resultado, la organización terminará con un exceso de inventario, escasez innecesaria y una desconfianza general en sus sistemas de software. En este artículo, revisaremos la funcionalidad de pedidos de inventario en AX / D365 F&SC, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo la Planificación y optimización de inventario inteligente puede ayudar a mejorar la posición de efectivo de una empresa. Esto se logra mediante un inventario reducido y desabastecimientos minimizados y controlados. El uso de Smart Software ofrece una funcionalidad predictiva que falta en Dynamics 365.

Políticas de reabastecimiento de Microsoft Dynamics 365 F&SC y AX

En el módulo de gestión de inventario de AX y F&SC, los usuarios pueden ingresar manualmente los parámetros de planificación para cada artículo en existencia. Estos parámetros incluyen puntos de pedido, plazos de entrega de existencias de seguridad, cantidades de existencias de seguridad, ciclos de reorden y modificadores de pedidos, como cantidades de pedido mínimas y máximas impuestas por el proveedor y múltiplos de pedido. Una vez ingresado, el sistema ERP conciliará el suministro entrante, la disponibilidad actual, la demanda saliente y los pronósticos definidos por el usuario y las políticas de almacenamiento para calcular el plan de suministro o el cronograma de pedidos (es decir, qué ordenar y cuándo).

Hay 4 opciones de política de reposición en F&SC y AX: Cantidad fija de reorden, Cantidad máxima, Lote por lote e Impulsada por pedido del cliente.

• Cantidad de reorden fija y Máx. son métodos de reabastecimiento basados en puntos de pedido. Ambos sugieren pedidos cuando el inventario disponible alcanza el punto de reorden. Con ROQ fijo, el tamaño del pedido se especifica y no variará hasta que se cambie. Con Max, los tamaños de los pedidos variarán según la posición del stock en el momento del pedido y los pedidos se realizarán hasta el Max.
• Lote por lote es un método de reabastecimiento basado en pronósticos que agrupa la demanda total pronosticada durante un marco de tiempo definido por el usuario (el "período de acumulación de lotes") y genera una sugerencia de pedido que totaliza la cantidad pronosticada. Entonces, si su demanda total pronosticada es de 100 unidades por mes y el período de acumulación del lote es de 3 meses, entonces su sugerencia de pedido sería igual a 300 unidades.
• Impulsado por pedidos es un método de reabastecimiento basado en pedidos. No utiliza puntos de pedido ni pronósticos. Piense en ello como una lógica de "vender uno, comprar uno" que solo realiza pedidos después de que se ingresa la demanda.

Limitaciones

Cada una de las configuraciones de reabastecimiento de F&SC / AX debe ingresarse manualmente o importarse a través de cargas personalizadas creadas por los clientes. Simplemente no hay forma de que los usuarios generen entradas de forma nativa (especialmente las que no son óptimas). La falta de una funcionalidad creíble para la previsión a nivel de unidad y la optimización del inventario dentro del sistema ERP es la razón por la que tantos usuarios de AX y F&SC se ven obligados a confiar en hojas de cálculo para la planificación y luego establecer manualmente los parámetros que necesita el ERP. En realidad, la mayoría de los planificadores terminan configurando manualmente las previsiones de demanda y reordenando.

Y cuando pueden usar hojas de cálculo, a menudo se basan en métodos generales generales que dan como resultado el uso de modelos estadísticos simplificados. Una vez calculados en la hoja de cálculo, estos deben cargarse en F&SC/AX. A menudo se cargan a través de engorrosas importaciones de archivos o se ingresan manualmente. Debido al tiempo y esfuerzo que se necesita para construirlos, las empresas no actualizan estos números con frecuencia.

Una vez que se establecen, las organizaciones tienden a emplear un enfoque reactivo a los cambios. La única vez que un comprador/planificador revisa la política de inventario es anualmente o en el momento de las compras o la fabricación. Algunas empresas también reaccionarán después de encontrar problemas con niveles de inventario cortos (o demasiado altos). Gestionar esto en AX y F&AS requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar.

Microsoft reconoce estas limitaciones en sus ERP centrales y comprende los desafíos importantes para los clientes. En respuesta, Microsoft ha posicionado la previsión bajo su pila de AI Azure. Este método está fuera de los principales ERP. Se ofrece como un conjunto de herramientas para que los científicos de datos lo utilicen para definir estadísticas y cálculos complejos personalizados según los deseos de la empresa. Esto se suma a algunos cálculos simples básicos como punto de partida que se encuentran actualmente en sus fases iniciales de desarrollo. Si bien esto puede generar ganancias a largo plazo, actualmente este método significa que los clientes comienzan casi desde cero y definen lo que Microsoft actualmente llama "experimentos" para medir la planificación de la demanda.

La conclusión es que los clientes se enfrentan a grandes desafíos para conseguir que la pila de Dynamics ayude a resolver estos problemas. El resultado es que los CFO tienen menos efectivo disponible para lo que necesitan y que los ejecutivos de ventas tienen oportunidades de ventas sin cubrir y una posible pérdida de ventas porque la empresa no puede enviar los productos que el cliente desea.

Ser más inteligentes

¿No sería mejor simplemente aprovechar el mejor complemento de su clase para la planificación de la demanda? y la mejor solución de optimización de inventario de su clase para administrar y equilibrar los costos y los niveles de cumplimiento? ¿No sería mejor poder hacer esto diariamente o semanalmente para tomar sus decisiones lo más cerca posible de la necesidad, conservando efectivo mientras satisface la demanda de ventas?

Imagine tener una integración bidireccional con AX y F&AS para que todo funcione fácil y rápidamente. Uno donde:

• podría recalibrar automáticamente las políticas en ciclos de planificación frecuentes utilizando modelos estadísticos de vanguardia probados en el campo,
• podría calcular pronósticos de demanda que tengan en cuenta la estacionalidad, la tendencia y los patrones cíclicos,
• Aprovecharía automáticamente los métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio más rentables que consideran los costos reales de mantener el inventario y las interrupciones de existencias, brindándole una imagen económica completa,
• Puede liberar efectivo para usar dentro de la empresa y administrar sus niveles de inventario para mejorar el cumplimiento de pedidos al mismo tiempo que libera este efectivo.
• tendría existencias de seguridad y niveles de inventario que darían cuenta de la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades,
• podría apuntar a niveles de servicio específicos por grupos de productos, clientes, almacenes o cualquier otra dimensión que haya seleccionado,
• aumenta las ganancias generales de la empresa y la salud del balance general.

Amplíe Microsoft 365 F&SC y AX con Smart IP&O

Para ver una grabación del seminario web de Microsoft Dynamics Communities que muestra Smart IP&O, regístrese aquí:

https://smartcorp.com/inventory-planning-with-microsoft-365-fsc-and-ax/

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!

En este artículo, revisaremos la funcionalidad de pedidos de inventario en Epicor P21, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo Smart Inventory Planning & Optimization (Smart IP&O) puede ayudar a reducir el inventario, minimizar los desabastecimientos y restaurar la confianza de su organización en su ERP. También veremos como generar un robusto análisis predictivo, pronóstico basado en consenso y planificación de escenarios hipotéticos.

Funciones de planificación de reabastecimiento dentro de Epicor Prophet 21
Epicor P21 puede administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden o basadas en pronósticos. Los usuarios pueden calcular estas políticas externamente o generarlas dinámicamente dentro de P21. Una vez que se hayan especificado las políticas y los pronósticos, el Generador de requisitos de órdenes de compra (PORG) de P21 creará sugerencias de pedidos automatizadas de qué reponer y cuándo reconciliar el suministro entrante, la demanda actual disponible, las políticas de almacenamiento y los pronósticos de demanda.

Epicor P21 tiene 4 métodos de reposición
En la pantalla de mantenimiento de artículos de Epicor P21, los usuarios pueden elegir uno de los cuatro métodos de reabastecimiento para cada artículo en existencia.

1. Mínimo máximo
2. Punto de pedido/Cantidad de pedido
3. EOQ
4. ”Hasta” una cantidad

Hay ajustes y configuraciones adicionales para determinar los plazos de entrega y contabilizar los modificadores de pedidos, como las cantidades mínimas y máximas de pedido impuestas por el proveedor. Mín./Máx. y Punto de pedido/Cantidad de pedido se consideran políticas "estáticas". EOQ y ”Hasta” se consideran políticas "dinámicas" y se calculan dentro de P21.

Mínimo máximo
El punto de reorden es igual al Min. Cada vez que el inventario disponible cae por debajo del mínimo (punto de pedido), el informe PORG creará una sugerencia de pedido hasta el máximo (por ejemplo, si el inventario disponible después de la infracción es de 20 unidades y el máximo es 100, entonces la cantidad del pedido será 80) . Min/Max se considera una política estática y una vez ingresada en P21 permanecerá sin cambios a menos que el usuario la anule. Los usuarios suelen ejecutar hojas de cálculo para calcular los valores mínimos y máximos y actualizarlos de vez en cuando.

Punto de pedido/Cantidad de pedido
Esto es lo mismo que la política Mín./Máx. excepto que en lugar de pedir hasta el Máx., se sugerirá un pedido para una cantidad fija definida por el usuario (por ejemplo, pida siempre 100 unidades cuando se incumpla el punto de pedido). OP/OQ se considera una política estática y permanecerá sin cambios a menos que el usuario la anule. Los usuarios a menudo ejecutan hojas de cálculo para calcular los valores OP/OQ y actualizarlos de vez en cuando.

EOQ
La política de EOQ es un método basado en puntos de reorden. El punto de pedido se genera dinámicamente en función del pronóstico de demanda de P21 durante el tiempo de entrega + la demanda durante el período de revisión + el stock de seguridad. La cantidad de la orden se basa en un cálculo de la Cantidad económica de la orden que considera los costos de mantenimiento y los costos de la orden e intenta recomendar un tamaño de orden que minimice el costo total. Cuando el inventario disponible supera el punto de pedido, el informe PORG generará un pedido igual al EOQ calculado.

”Hasta” una cantidad
El método Up To es otra política dinámica que se basa en un punto de pedido. Se calcula de la misma manera que el método EOQ utilizando la demanda pronosticada de P21 durante el tiempo de entrega + la demanda durante el período de revisión + el inventario de seguridad. La sugerencia de cantidad de pedido se basa en lo que sea necesario para reabastecer el stock "hasta" el punto de pedido. Esto tiende a equivaler a una cantidad de pedido que es consistente con la demanda del tiempo de entrega porque a medida que la demanda impulsa el stock por debajo del punto de reorden, se sugerirán pedidos "hasta" el punto de reorden.

Pantalla de mantenimiento de artículos de P21, donde los usuarios pueden especificar la política de inventario deseada y configurar otros ajustes, como stock de seguridad y modificadores de pedidos.

Limitaciones

Métodos de pronóstico
Hay dos modos de pronóstico en P21: Básico y Avanzado. Cada uno usa una serie de métodos de promedio y requiere configuraciones manuales y reglas de clasificación determinadas por el usuario para generar un pronóstico de demanda. Ninguno de los modos está diseñado con un sistema experto listo para usar que genera automáticamente pronósticos que dan cuenta de los patrones subyacentes, como la tendencia o la estacionalidad. Se requiere mucha configuración que tiende a inhibir la adopción por parte del usuario y la modificación de las reglas de pronóstico asumidas definidas en la implementación inicial que pueden ya no ser relevantes. No existe una manera de comparar fácilmente la precisión del pronóstico de diferentes configuraciones. Por ejemplo, ¿es mejor usar 24 meses de historial o 18 meses? ¿Es más exacto suponer que se debe aplicar una tendencia cuando un artículo crece 2% por mes o debería ser 10%? ¿Es mejor asumir que el artículo es estacional si 80% o más de su demanda ocurre en 6 meses del año o 4 meses del año? Como resultado, es común que las reglas de clasificación sean demasiado amplias o específicas, lo que genera problemas como la aplicación de un modelo de pronóstico incorrecto, el uso de demasiado o muy poco historial, o la sobreestimación o subestimación de la tendencia y la estacionalidad. Para obtener más información sobre cómo funciona esto, consulte esta publicación de blog (próximamente)

Gestión de pronósticos y planificación por consenso
P21 carece de funciones de gestión de pronósticos que permitan a las organizaciones planificar en múltiples niveles de jerarquía, como familia de productos, región o por cliente. Los pronósticos deben crearse en el nivel más bajo de granularidad (producto por ubicación) donde la demanda suele ser demasiado intermitente para obtener un buen pronóstico. No hay forma de compartir pronósticos, colaborar, revisar o crear pronósticos en niveles agregados y acordar el plan de consenso. Es difícil incorporar conocimiento comercial, evaluar pronósticos en niveles más altos de agregación y rastrear si las anulaciones mejoran o perjudican la precisión del pronóstico. Esto hace que la previsión sea demasiado unidimensional y dependa de las configuraciones matemáticas iniciales.  

Demanda intermitente
Muchos clientes de P21 confían en métodos estáticos (mín./máx. y OP/OQ) debido al predominio de la demanda intermitente. También conocida como "érratica", la demanda intermitente se caracteriza por ventas esporádicas, grandes picos en la demanda y muchos períodos sin demanda. Cuando la demanda es intermitente, los métodos tradicionales de previsión y existencias de seguridad simplemente no funcionan. Dado que los distribuidores no pueden darse el lujo de abastecerse únicamente de productos de alta rotación con una demanda constante, necesitan soluciones especializadas que estén diseñadas para planificar de manera eficaz los artículos con demanda intermitente. 80% o más de las piezas de un distribuidor tendrán una demanda intermitente. Las políticas de almacenamiento que se generan utilizando métodos tradicionales, como los disponibles en P21 y otras aplicaciones de planificación, darán como resultado estimaciones incorrectas de qué almacenar para lograr el nivel de servicio objetivo. Como se ilustra en el gráfico a continuación, no es posible pronosticar los picos de manera constante. Está atascado con un pronóstico que es efectivamente un promedio de los períodos anteriores.

Los pronósticos de demanda intermitente no pueden predecir los picos y requieren reservas de existencias de seguridad para protegerse contra los desabastecimientos.

En segundo lugar, los métodos de inventario de seguridad de P21 le permiten establecer un nivel de servicio objetivo, pero la lógica subyacente supone erróneamente que la demanda esta Normalmente distribuida. Con la demanda intermitente, la demanda no es “normal” y por lo tanto la estimación del stock de seguridad será incorrecta. Esto es lo que significa incorrecto: al establecer un nivel de servicio de, por ejemplo, 98%, la expectativa es que 98% del tiempo que el stock disponible llene 100% de lo que el cliente necesita del estante. El uso de una distribución normal para calcular las existencias de seguridad dará como resultado grandes desviaciones entre el nivel de servicio objetivo y el nivel de servicio real logrado. No es raro ver situaciones en las que el nivel de servicio real no alcance el objetivo por 10% o más (es decir, se apuntó a 95% pero solo alcanzó 85%).

En esta figura puede ver el historial de demanda de una pieza demandada intermitentemente y dos distribuciones basadas en este historial de demanda. La primera distribución se generó utilizando la misma “distribución normal: lógica empleada por P21. La segunda es una distribución simulada basada en el pronóstico probabilístico de Smart Software. La distribución P21 "normal" recomienda que se necesitan 46 unidades para alcanzar el nivel de servicio 99%, pero en comparación con los valores reales, se necesitaba mucho más inventario. Smart predijo con precisión que se requerían 63 unidades para alcanzar el nivel de servicio.

Este Blog explica cómo puede probar la precisión del nivel de servicio de su sistema.

Confianza en hojas de cálculo y planificación reactiva
Los clientes de P21 nos dicen que dependen en gran medida del uso de hojas de cálculo para gestionar las políticas de almacenamiento y las previsiones. Las hojas de cálculo no están diseñadas específicamente para la previsión y la optimización del inventario. Los usuarios a menudo seguirán sus propias regla de oro inventadas por el usuario, métodos que a menudo hacen más daño que bien. Una vez calculado, los usuarios deben ingresar la información nuevamente en P21 a través de la importación manual de archivos o incluso la entrada manual. La naturaleza lenta del proceso lleva a las empresas a calcular sus políticas de inventario con poca frecuencia. Pasan muchos meses y, en ocasiones, años entre actualizaciones masivas que conducen a un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", y el momento del pedidoe se convierte en el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario. Cuando las políticas se revisan después de que el punto de pedido ya se ha incumplido, es demasiado tarde. Cuando el punto de pedido se considera demasiado alto, se requiere una modificación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar. El gran volumen de pedidos significa que los compradores simplemente liberarán los pedidos en lugar de tomarse el arduo tiempo de revisar todo, lo que generará un exceso significativo de existencias. Si el punto de pedido es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Ahora se requerirá una aceleración que aumente los costos e incluso entonces, aún perderá ventas si el cliente se va a otro lado.

Planificación limitada de What If
Dado que las funciones para modificar los puntos de pedido y las cantidades de pedido están integradas en P21, no es posible realizar cambios generales en grupos de artículos y evaluar los resultados previstos antes de decidir comprometerse. Esto obliga a los usuarios a adoptar un proceso de "esperar y ver" cuando se trata de modificar parámetros. Los planificadores harán un cambio y luego monitorearán los datos reales hasta que estén seguros de que el cambio mejoró las cosas. Administrar esto a escala (muchos planificadores manejan decenas de miles de artículos) consume mucho tiempo y el resultado final es una recalibración poco frecuente de la política de inventario. Esto también contribuye a la planificación reactiva por lo que los planificadores solo revisarán la configuración después de que haya ocurrido un problema.

Epicor es más inteligente
Epicor se asoció con Smart Software y ofrece Smart IP&O como un complemento multiplataforma para Prophet 21 completo con una integración bidireccional basada en API. Esto permite que los clientes de Epicor aprovechen las mejores aplicaciones de pronóstico y optimización de inventario creadas especialmente. Con Epicor Smart IP&O puede generar pronósticos que capturan la tendencia y la estacionalidad sin tener que aplicar configuraciones manuales primero. Podrá volver a calibrar automáticamente las políticas en cada ciclo de planificación utilizando modelos estadísticos y probabilísticos de vanguardia probados en el campo que fueron diseñados para planificar con precisión de la demanda intermitente. Las existencias de seguridad tendrán en cuenta con precisión la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades. Puedes aprovechar la planificación impulsada por el nivel de servicio para que tenga suficiente stock o activar métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento más rentables y los niveles de servicio que consideran el costo real de mantener el inventario. Puede crear pronósticos de demanda consensuados que combinen el conocimiento comercial con las estadísticas, evaluar mejor los pronósticos de venta y de los clientes, y cargar con confianza pronósticos y políticas de existencias en Epicor con unos pocos clics del mouse.

Los clientes de Smart IP&O generalmente obtienen ganancias anuales de 7 cifras a partir de rápidas reducciones, mayores ventas y menos exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse en un mejor servicio al cliente. Regístrese aquí para ver un seminario web grabado y organizado por el Grupo de usuarios de Epicor que perfila la plataforma de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart. https://smartcorp.com/epicor-smart-inventory-planning-optimization/

Por qué la planificación basada en escenarios ayuda a los planificadores a gestionar mejor el riesgo y crear mejores resultados.

Si está leyendo esto, probablemente sea un profesional de la cadena de suministro con responsabilidades en la previsión de la demanda, la gestión de inventario o ambas. Si vives en el 21^º siglo, usa algún tipo de software que lo ayude a hacer su trabajo. Pero, fundamentalmente, ¿qué hace su software por usted?

Tradicionalmente, el software ha servido como vehículo de entrega de ecuaciones. Incluso si decidió en algún momento su vida que usted y las ecuaciones no se llevan bien, aún pueden hacer algo por usted y puede vivir con ellas, siempre que algún software mantenga todas esas matemáticas a una distancia segura.

Esto está bien, hasta donde llega. Pero en Smart Software creemos que le iría mejor cambiando sus ecuaciones por escenarios. La mayoría de las veces, el objetivo de una ecuación es dar "la respuesta", normalmente en forma de número, como "la demanda del próximo mes de SKUxxx será de 105 unidades". Resultados como estos son útiles, pero incompletos.

Se puede pensar en la previsión como un problema informático, pero es más útil pensar en ella como un ejercicio de gestión de riesgos. El pronóstico de la ecuación de 105 unidades no incluye ninguna indicación de la incertidumbre en el pronóstico, aunque siempre hay alguna. No le ayuda a pensar en contingencias plausibles: ¿y si la demanda es de más de 105 unidades? ¿Y si es por menos de 105? ¿Podría llegar tan alto como 130 o tan bajo como 80? ¿Es 80 incluso remotamente probable?

Aquí es donde el análisis basado en escenarios destaca notablemente. Una definición de "escenario" es "una secuencia postulada de eventos". Nuestra definición es más extensa: un escenario es “una secuencia postulada de eventos y sus probabilidades asociadas de que ocurran”. Los escenarios son la mejor herramienta de planificación hipotética. El pronóstico por ecuación pronosticará una demanda de 105 unidades. La previsión de escenarios produce un conjunto de posibles cifras de demanda, algunas más probables y otras menos. Si hay pocos o ningún escenario tan bajo como 80, puede dejar pasar esa contingencia.

Más o menos ¿Cuánto?

Aquellos que están mejor versados en pronósticos basados en ecuaciones podrían protestar porque el software basado en ecuaciones a veces brinda indicaciones del "más o menos" de un pronóstico, completo con una curva en forma de campana que indica la probabilidad relativa de varias contingencias. Sin embargo, cuando ve una distribución perfecta en forma de campana, sabe que se le pide que confíe en una suposición teórica que solo es válida algunas veces.

Los pronósticos de escenarios no se basan en esa suposición. De hecho, no necesitan confiar en ningún supuesto matemático preconcebido cuyo principal punto de venta es que simplifica el análisis. No necesita un análisis simplificado, necesita un análisis realista basado en hechos.

El software de última generación produce pronósticos de escenarios, no solo para la planificación de la demanda sino también para la gestión de inventario. La demanda es una entrada clave para el software de inventario, junto con el comportamiento del proveedor, como se refleja en los plazos de reposición. Tanto la demanda como la oferta deben pronosticarse si desea ver las consecuencias de, por ejemplo, elegir un punto de pedido de 15 y una cantidad de pedido de 25.

Los sistemas de inventario son lo que se denomina "sensibles a la ruta", lo que significa que cualquier secuencia particular de valores de demanda producirá un rendimiento diferente que los mismos valores de demanda en un orden diferente. Por ejemplo, si todos los períodos de mayor demanda se juntan, uno tras otro, tendrá muchas más dificultades para mantenerse abastecido que si los mismos períodos de alta demanda se espacian con tiempo para reabastecerse entre ellos. Los escenarios reflejan estas diferencias con suficiente detalle para generar métricas de rendimiento promedio que reflejen las diversas contingencias inherentes a la demanda incierta.

La Figura 1 ilustra la diferencia entre un pronóstico basado en ecuaciones y escenarios de pronóstico. Las celdas verdes contienen 10 meses de demanda de una pieza de repuesto. Las celdas azules contienen un pronóstico basado en ecuaciones que exige una demanda promedio de 1,5 unidades en los meses 11, 12 y 13. Las celdas de color pistacho contienen pronósticos de ocho escenarios, aunque en la práctica nuestro software generaría decenas de miles de escenarios. Ahora, los escenarios también promedian 1,5 unidades por mes, pero van más allá y muestran la amplia variedad de formas en que podrían desarrollarse los próximos tres meses. Por ejemplo, si se lee verticalmente, la demanda mensual podría oscilar entre 0 y 3. Si se lee horizontalmente, los totales de tres meses podrían oscilar entre 0 y 6, en comparación con la estimación basada en ecuaciones de 4,5. Continuando con este ejemplo de juguete, si tiene 5 unidades disponibles y el tiempo de reabastecimiento es mayor a 3 meses, el modelo basado en ecuaciones dice que estará bien durante los próximos 3 meses, pero los resultados basados en escenarios dicen que tiene 1 posibilidad en 8 (12.5%) posibilidad de desabastecimiento. De manera equivalente, tiene un nivel de servicio 87.5%. Si la pieza es crítica y su objetivo es un nivel de servicio 95%, corre el riesgo de perder su objetivo de disponibilidad de artículos.

Figura 1: Comparación de pronósticos basados en ecuaciones y basados en escenarios

Resumen

Recuerde, el pronóstico basado en ecuaciones le brinda información, pero información superficial. La previsión basada en escenarios puede decirle no solo qué resultado es más probable, sino también qué tan confiable es cualquiera de las predicciones que contempla, y esto le permite aplicar su criterio para equilibrar el riesgo y los gastos de almacenamiento, todo automatizado para escalar a una gran cantidad. catálogo de artículos.