Las empresas que dependen de hojas de cálculo para la planificación de la demanda, la previsión y la gestión de inventario a menudo se ven limitadas por las limitaciones inherentes de las hojas de cálculo. Esta publicación examina los inconvenientes de los enfoques tradicionales de gestión de inventario causados por las hojas de cálculo y sus costos asociados, comparándolos con los importantes beneficios que se obtienen al adoptar tecnologías de planificación de última generación.

Las hojas de cálculo, si bien son flexibles por su infinita capacidad de personalización, son fundamentalmente de naturaleza manual y requieren una importante gestión de datos, aportación humana y supervisión. Esto aumenta el riesgo de errores, desde simples errores al ingresar datos hasta complejos errores de fórmula, que causan efectos en cascada que impactan negativamente en los pronósticos. Además, a pesar de los avances en las funciones colaborativas que permiten que varios usuarios interactúen con una hoja común, los procesos basados en hojas de cálculo suelen estar aislados. El titular de la hoja de cálculo posee los datos. Cuando esto sucede, comienzan a surgir muchas fuentes de datos veraces. Sin la confianza de una fuente de datos acordada, prístina y actualizada automáticamente, las organizaciones no tienen la base necesaria a partir de la cual se pueden construir modelos predictivos, pronósticos y análisis.

Por el contrario, los sistemas de planificación avanzada como Smart IP&O están diseñados para superar estas limitaciones. Dichos sistemas están diseñados para ingerir datos automáticamente a través de API o archivos de sistemas ERP y EAM, transformar esos datos utilizando herramientas ETL integradas y pueden procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Esto permite a las empresas gestionar tareas complejas de inventario y previsión con mayor precisión y menos esfuerzo manual porque la recopilación, agregación y transformación de datos ya están realizadas. La transición a sistemas de planificación avanzados es clave para optimizar los recursos por varias razones.

Las hojas de cálculo también tienen un problema de escala. Cuanto más crece el negocio, mayor es el número de hojas de cálculo, libros de trabajo y fórmulas. El resultado es un conjunto de interdependencias rígidas y estrechamente entrelazadas que se vuelven difíciles de manejar e ineficientes. Los usuarios tendrán dificultades para manejar el aumento de la carga y la complejidad con tiempos de procesamiento lentos y la incapacidad de administrar grandes conjuntos de datos y enfrentar desafíos al colaborar entre equipos y departamentos.

Por otro lado, los sistemas de planificación avanzados para la optimización del inventario, la planificación de la demanda y la gestión de inventario son escalables y están diseñados para crecer con el negocio y adaptarse a sus necesidades cambiantes. Esta escalabilidad garantiza que las empresas puedan seguir gestionando su inventario y sus previsiones de forma eficaz, independientemente del tamaño o la complejidad de sus operaciones. Al hacer la transición a sistemas como Smart IP&O, las empresas no sólo pueden mejorar la precisión de su gestión y pronóstico de inventario, sino también obtener una ventaja competitiva en el mercado al ser más receptivos a los cambios en la demanda y más eficientes en sus operaciones.

Beneficios de saltar: Una empresa de servicios eléctricos luchaba por mantener la disponibilidad de piezas de repuesto sin tener un exceso de existencias para más de 250.000 piezas en una red diversa de instalaciones de generación y distribución de energía. Reemplazó su proceso de planificación heredado de veinte años que hacía un uso intensivo de hojas de cálculo con Smart IP&O y una integración en tiempo real a su sistema EAM. Antes de Smart, solo podían modificar los niveles mínimo/máximo y de stock de seguridad con poca frecuencia. Cuando lo hicieron, casi siempre fue porque ocurrió un problema que desencadenó la revisión. Los métodos utilizados para cambiar los parámetros de almacenamiento dependieron en gran medida de la intuición y de los promedios del uso histórico. La empresa de servicios públicos aprovechó los escenarios hipotéticos de Smart para crear gemelos digitales de políticas de almacenamiento alternativas y simuló cómo se comportaría cada escenario en indicadores clave de rendimiento, como el valor del inventario, los niveles de servicio, las tasas de cumplimiento y los costos de escasez. El software identificó aumentos y disminuciones mínimos y máximos específicos que se implementaron en su sistema EAM, impulsando reabastecimientos óptimos de sus repuestos. El resultado: una importante reducción de inventario de $9 millones que liberó efectivo y valioso espacio de almacén al mismo tiempo que mantuvo los niveles de servicio objetivo de 99%+.

Gestión de la precisión del pronóstico: El error de pronóstico es una parte inevitable de la gestión de inventario, pero la mayoría de las empresas no lo rastrean. Como dijo Peter Drucker: "No se puede mejorar lo que no se mide". Una empresa mundial de fabricación de alta tecnología que utilizaba un proceso de pronóstico basado en hojas de cálculo tuvo que crear manualmente sus pronósticos de referencia y sus informes de precisión de los pronósticos. Dada la carga de trabajo de los planificadores y los procesos aislados, simplemente no actualizaban sus informes con mucha frecuencia y, cuando lo hacían, los resultados tenían que distribuirse manualmente. La empresa no tenía forma de saber cuán preciso era un pronóstico determinado y no podía citar sus errores reales por grupo de piezas con confianza. Tampoco sabían si sus pronósticos estaban superando a un método de control. Después de que Smart IP&O entró en funcionamiento, el módulo de planificación de la demanda lo automatizó. Smart Demand Planner ahora vuelve a pronosticar automáticamente su demanda en cada ciclo de planificación utilizando métodos de aprendizaje automático y guarda informes de precisión para cada pieza x ubicación. Cualquier anulación que se aplique a los pronósticos ahora se puede comparar automáticamente con la línea de base para medir el valor agregado del pronóstico, es decir, si el esfuerzo adicional para realizar esos cambios mejoró la precisión. Ahora que existe la capacidad de automatizar el pronóstico estadístico de referencia y producir informes de precisión, esta empresa tiene una base sólida desde la cual mejorar su proceso de pronóstico y la precisión del pronóstico resultante.

Hágalo bien y manténgalo bien:  Otro cliente del negocio de repuestos ha utilizado las soluciones de previsión de Smart desde 2005: ¡casi 20 años! Se enfrentaron a desafíos al pronosticar piezas con demanda intermitente vendidas para respaldar su negocio de posventa de automóviles. Al reemplazar su enfoque basado en hojas de cálculo y cargas manuales a SAP con pronósticos estadísticos de demanda y stock de seguridad de SmartForecasts, pudieron reducir significativamente los pedidos pendientes y las ventas perdidas, con tasas de cumplimiento que mejoraron de 93% a 96% en solo tres meses. La clave de su éxito fue aprovechar el método patentado de Smart para pronosticar la demanda intermitente: el método de arranque "Smart-Willemain" generó estimaciones precisas de la demanda acumulada durante el tiempo de entrega que ayudó a garantizar una mejor visibilidad de las posibles demandas.

Conexión de pronósticos al plan de inventario: Los sistemas de planificación avanzados respaldan la gestión de inventario basada en pronósticos, que es un enfoque proactivo que se basa en pronósticos y simulaciones de demanda para predecir posibles resultados y sus probabilidades asociadas. Estos datos se utilizan para determinar los niveles óptimos de inventario. La previsión basada en escenarios o probabilística contrasta con la naturaleza más reactiva de los métodos basados en hojas de cálculo. Un cliente desde hace mucho tiempo en el negocio de las telas, anteriormente tuvo que lidiar con excesos y desabastecimientos debido a la demanda intermitente de miles de SKU. No tenían forma de saber cuáles eran sus riesgos de desabastecimiento y, por lo tanto, no podían modificar proactivamente las políticas para mitigar el riesgo más que hacer suposiciones muy generales que tendían a generar un exceso de existencias. Adoptaron el software de planificación de inventario y demanda de Smart Software para generar simulaciones de demanda que identificaron valores mínimos disponibles y cantidades de pedido óptimos, manteniendo la disponibilidad del producto para envío inmediato, destacando las ventajas de un enfoque de gestión de inventario basado en pronósticos.

Mejor colaboración:  Compartir previsiones con proveedores clave ayuda a garantizar el suministro. Kratos Space, parte de Kratos Defense & Security Solutions, Inc., aprovechó los pronósticos inteligentes para brindar a sus fabricantes por contrato mejores conocimientos sobre la demanda futura. Utilizaron los pronósticos para asumir compromisos sobre compras futuras que permitieron al CM reducir los costos de materiales y los plazos de entrega de los sistemas diseñados bajo pedido. Esta colaboración demuestra cómo las técnicas avanzadas de pronóstico pueden conducir a una colaboración significativa en la cadena de suministro que genera eficiencias y ahorros de costos para ambas partes.

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La perspectiva de Feynman ilumina nuestro viaje: “En sus esfuerzos por aprender todo lo posible sobre la naturaleza, la física moderna ha descubierto que ciertas cosas nunca pueden “saberse” con certeza. Gran parte de nuestro conocimiento debe permanecer siempre incierto. Lo máximo que podemos saber es en términos de probabilidades”. - Richard Feynman, Las conferencias Feynman sobre física.

Cuando intentamos comprender el complejo mundo de la logística, la aleatoriedad juega un papel fundamental. Esto introduce una paradoja interesante: en una realidad donde se valoran la precisión y la certeza, ¿podría la naturaleza impredecible de la oferta y la demanda servir realmente como un aliado estratégico?

La búsqueda de pronósticos precisos no es sólo un ejercicio académico; es un componente crítico del éxito operativo en numerosas industrias. Para los planificadores de la demanda que deben anticipar la demanda de un producto, las ramificaciones de hacerlo bien (o mal) son fundamentales. Por lo tanto, reconocer y aprovechar el poder de la aleatoriedad no es simplemente un ejercicio teórico; es una necesidad de resiliencia y adaptabilidad en un entorno en constante cambio.

Aceptando la incertidumbre: métodos dinámicos, estocásticos y de Monte Carlo

Modelado dinámico: la búsqueda de una precisión absoluta en los pronósticos ignora la imprevisibilidad intrínseca del mundo. Los métodos de pronóstico tradicionales, con sus marcos rígidos, no logran adaptarse al dinamismo de los fenómenos del mundo real. Al aceptar la incertidumbre, podemos girar hacia modelos más ágiles y dinámicos que incorporen la aleatoriedad como componente fundamental. A diferencia de sus rígidos predecesores, estos modelos están diseñados para evolucionar en respuesta a nuevos datos, garantizando resiliencia y adaptabilidad. Este cambio de paradigma de un enfoque determinista a uno probabilístico permite a las organizaciones navegar la incertidumbre con mayor confianza, tomando decisiones informadas incluso en entornos volátiles.

Los modelos estocásticos guían a los pronosticadores a través de la niebla de la imprevisibilidad con los principios de probabilidad. Lejos de intentar eliminar la aleatoriedad, los modelos estocásticos la adoptan. Estos modelos evitan la noción de un futuro singular y predeterminado, presentando en cambio una serie de resultados posibles, cada uno con su probabilidad estimada. Este enfoque ofrece una representación más matizada y realista del futuro, reconociendo la variabilidad inherente de los sistemas y procesos. Al trazar un espectro de futuros potenciales, el modelado estocástico proporciona a quienes toman decisiones una comprensión integral de la incertidumbre, lo que permite una planificación estratégica informada y flexible.

Las simulaciones de Monte Carlo, que llevan el nombre del centro histórico del azar y la fortuna, aprovechan el poder de la aleatoriedad para explorar el vasto panorama de posibles resultados. Esta técnica implica la generación de miles, si no millones, de escenarios a través de un muestreo aleatorio, cada escenario pinta una imagen diferente del futuro basada en las incertidumbres inherentes del mundo real. Los tomadores de decisiones, armados con conocimientos de las simulaciones de Monte Carlo, pueden medir el rango de posibles impactos de sus decisiones, lo que la convierte en una herramienta invaluable para la evaluación de riesgos y la planificación estratégica en entornos inciertos.

Éxitos del mundo real: aprovechar la aleatoriedad

La estrategia de integrar la aleatoriedad en los pronósticos ha demostrado ser invaluable en diversos sectores. Por ejemplo, las principales empresas de inversión y bancos dependen constantemente de modelos estocásticos para hacer frente al comportamiento volátil del mercado de valores. Un ejemplo notable es cómo los fondos de cobertura emplean estos modelos para predecir los movimientos de precios y gestionar el riesgo, lo que lleva a opciones de inversión más estratégicas.

De manera similar, en la gestión de la cadena de suministro, muchas empresas confían en las simulaciones de Monte Carlo para abordar la imprevisibilidad de la demanda, especialmente durante las temporadas altas como las vacaciones. Al simular varios escenarios, pueden prepararse para una variedad de resultados, asegurándose de tener niveles de existencias adecuados sin comprometer demasiado los recursos. Este enfoque minimiza el riesgo de desabastecimiento y exceso de inventario.

Estos éxitos del mundo real resaltan el valor de integrar la aleatoriedad en los esfuerzos de pronóstico. Lejos de ser el adversario que a menudo se percibe, la aleatoriedad emerge como un aliado indispensable en el intrincado ballet de la previsión. Al adoptar métodos que respetan la incertidumbre inherente del futuro (reforzados por herramientas avanzadas como Smart IP&O), las organizaciones pueden navegar lo impredecible con confianza y agilidad. Por lo tanto, en el gran esquema de la previsión, puede ser prudente abrazar la noción de que, si bien no podemos controlar la tirada de los dados, ciertamente podemos elaborar estrategias en torno a ella.

Este videoblog contiene información esencial para quienes trabajan con las complejidades de la gestión de inventario. La sesión se centra en lograr el equilibrio adecuado dentro de la curva de compensación de acciones, invitando a los espectadores a comprender la importancia profundamente arraigada de este equilibrio. Si alguna vez ha tenido que administrar acciones, sabrá que se siente como un tira y afloja. Por un lado, está optando por tener menos inventario, lo cual es fantástico para ahorrar dinero, pero puede dejar a sus clientes en la miseria. Por otro lado, está considerando aumentar el inventario, lo que mantiene contentos a sus clientes pero puede resultar complicado para su presupuesto. Para tomar una decisión inteligente en este tira y afloja en curso, debe comprender dónde lo ubican sus decisiones actuales de inventario en esta curva de compensación. ¿Se encuentra en un punto en el que puede soportar la presión o necesita avanzar hasta un lugar más cómodo?

Si no puede responder a esta pregunta, significa que todavía depende de métodos obsoletos, lo que corre el riesgo de tener un excedente de inventario o necesidades insatisfechas de los clientes. Mire el video para que pueda ver exactamente dónde se encuentra en esta curva y comprender mejor si desea quedarse quieto o moverse a una posición más óptima.

Y si decide mudarse, tenemos las herramientas para guiarlo. El análisis avanzado de "qué pasaría si" de Smart IP&O permite a las empresas evaluar con precisión el impacto de diferentes estrategias de inventario, como ajustes a los niveles de existencias de seguridad o cambios en los puntos de reorden, en su equilibrio entre los costos de mantenimiento y los niveles de servicio. Al simular escenarios de demanda y políticas de inventario, Smart IP&O proporciona una visualización clara de los posibles resultados financieros y las implicaciones en el nivel de servicio, lo que permite tomar decisiones estratégicas basadas en datos. Esta poderosa herramienta garantiza que las empresas puedan lograr un equilibrio óptimo, minimizando el exceso de inventario y los costos relacionados, mientras mantienen altos niveles de servicio para satisfacer la demanda de los clientes de manera eficiente.  

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.

Por ejemplo, en un evento reciente del Grupo de Trabajo de Maximo Utilities, varios prospectos declararon que "Nuestro EAM hará eso" cuando se les preguntó sobre los requisitos para pronosticar el uso, compensar los planes de suministro y optimizar las políticas de inventario. Se sorprendieron al saber que no era así y quisieron saber más.

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.   

Sistemas EAM

Los sistemas EAM no pueden asimilar pronósticos de uso futuro; estos sistemas simplemente no están diseñados para llevar a cabo la planificación del suministro y muchos ni siquiera tienen un lugar para guardar pronósticos. Entonces, cuando una empresa de MRO necesita compensar los requisitos conocidos para proyectos de capital o producción planificados, una aplicación complementaria como IP&O inteligente es necesario.

El software de optimización de inventario con funciones que respaldan la planificación de la demanda futura conocida tomará datos basados en proyectos que no se mantienen en el sistema EAM (incluidas las fechas de inicio del proyecto, la duración y cuándo se espera que se necesite cada parte) y calculará un pronóstico período por período. en cualquier horizonte de planificación. Ese pronóstico "planificado" se puede proyectar junto con pronósticos estadísticos de la demanda "no planificada" que surge del desgaste normal. En ese punto, el software de planificación de piezas puede determinar la oferta e identificar las brechas entre la oferta y la demanda. Esto garantiza que estas lagunas no pasen desapercibidas y provoquen una escasez que, de otro modo, retrasaría la finalización de los proyectos. También minimiza el exceso de stock que, de otro modo, se pediría demasiado pronto y consume innecesariamente efectivo y espacio de almacén. Una vez más, las empresas de MRO a veces asumen erróneamente que estas capacidades se abordan en su paquete EAM.

Sistemas ERP

Los sistemas ERP, por otro lado, normalmente incluyen un módulo MRP que está diseñado para procesar un pronóstico y calcular los requisitos de materiales. El procesamiento considerará el inventario disponible actual, las órdenes de venta abiertas, los trabajos programados, las órdenes de compra entrantes, cualquier lista de materiales y artículos en tránsito durante la transferencia entre sitios. Comparará esos valores del estado actual con los campos de la política de reabastecimiento más cualquier pronóstico mensual o semanal para determinar cuándo sugerir el reabastecimiento (una fecha) y cuánto reabastecer (una cantidad).

Entonces, ¿por qué no utilizar únicamente el sistema ERP para compensar el plan de suministro y evitar la escasez y el exceso? En primer lugar, si bien los sistemas ERP tienen un espacio reservado para un pronóstico y algunos sistemas pueden calcular el suministro utilizando sus módulos MRP, no facilitan la conciliación de los requisitos de demanda planificados asociados con los proyectos de capital. La mayoría de las veces, los datos sobre cuándo se llevarán a cabo los proyectos planificados se mantienen fuera del ERP, especialmente la lista de materiales del proyecto que detalla qué piezas se necesitarán para respaldar el proyecto. En segundo lugar, muchos sistemas ERP no ofrecen nada efectivo cuando se trata de capacidades predictivas, sino que se basan en matemáticas simples que simplemente no funcionan para piezas de repuesto debido a la alta prevalencia de la demanda intermitente. Finalmente, los sistemas ERP no tienen interfaces flexibles y fáciles de usar que permitan interactuar con las previsiones y el plan de suministro.

Lógica de puntos de reordenamiento

Tanto ERP como EAM tienen marcadores de posición para métodos de reabastecimiento de puntos de reorden, como niveles mínimos y máximos. Puede utilizar software de optimización de inventario para completar estos campos con las políticas de puntos de reorden ajustadas al riesgo. Luego, dentro de los sistemas ERP o EAM, los pedidos se activan cada vez que la demanda real (no prevista) hace que el stock disponible esté por debajo del mínimo. Este tipo de política no utiliza un pronóstico tradicional que proyecta la demanda semana tras semana o mes tras mes y a menudo se lo conoce como “reabastecimiento impulsado por la demanda” (ya que los pedidos solo ocurren cuando la demanda real hace que el stock esté por debajo de un nivel definido por el usuario). límite).

Pero el hecho de que no utilice un pronóstico período tras período no significa que no sea predictivo. Las políticas de puntos de reorden deben basarse en una predicción de la demanda durante un tiempo de reabastecimiento más un margen para proteger contra la variabilidad de la demanda y la oferta. Las empresas de MRO necesitan conocer el riesgo de desabastecimiento en el que incurren con cualquier política de abastecimiento determinada. Después de todo, la gestión de inventario es gestión de riesgos, especialmente en las empresas de MRO, cuando el costo del desabastecimiento es tan alto. Sin embargo, ERP y EAM no ofrecen ninguna capacidad para ajustar las políticas de almacenamiento en función del riesgo. Obligan a los usuarios a generar manualmente estas políticas de forma externa o a utilizar reglas básicas que no detallan los riesgos asociados con la elección de la política.

Resumen

La funcionalidad de planificación de la cadena de suministro, como la optimización del inventario, no es el objetivo principal de EAM y ERP. Debería aprovechar las plataformas de planificación complementarias, como Smart IP&O, que admiten pronósticos estadísticos, gestión de proyectos planificados y optimización de inventario. Smart IP&O desarrollará pronósticos y políticas de almacenamiento que pueden ingresarse en un sistema EAM o ERP para impulsar los pedidos diarios.

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Estos análisis fomentan un ecosistema de gestión de inventario dinámico, receptivo y eficiente al permitir a los administradores de inventario monitorear las operaciones actuales, anticipar desarrollos futuros y formular respuestas óptimas. Le explicaremos cómo Descriptive Analytics lo mantiene informado sobre las operaciones actuales, Predictive Analytics lo ayuda a anticipar demandas futuras y Prescriptive Analytics guía sus decisiones estratégicas para lograr la máxima eficiencia y rentabilidad.

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