Los objetivos en la previsión

Un pronóstico es una predicción sobre el valor de una variable de una serie de tiempo en algún momento en el futuro. Por ejemplo, es posible que desee estimar las ventas o la demanda de un producto del próximo mes. Una serie de tiempo es una secuencia de números registrados en intervalos de tiempo igualmente espaciados; por ejemplo, las ventas unitarias registradas cada mes.

Los objetivos que persigue cuando realiza previsiones dependen de la naturaleza de su trabajo y de su negocio. Todo pronóstico es incierto; de hecho, existe un rango de valores posibles para cualquier variable que pronostique. Los valores cercanos a la mitad de este rango tienen una mayor probabilidad de ocurrir realmente, mientras que los valores en los extremos del rango tienen menos probabilidades de ocurrir. La siguiente figura ilustra una distribución típica de los valores de pronóstico.

distribución prevista de los valores previstos

Ilustración de una distribución prevista de los valores previstos

 

Pronósticos puntuales

El uso más común de los pronósticos es estimar una secuencia de números que representan los valores futuros más probables de la variable de interés. Por ejemplo, supongamos que está desarrollando un plan de ventas y marketing para su empresa. Es posible que deba completar 12 celdas en una hoja de cálculo financiera con estimaciones de los ingresos totales de su empresa durante los próximos 12 meses. Estas estimaciones se denominan pronósticos puntuales porque se desea un único número (punto de datos) para cada período de pronóstico. La función de pronóstico automático de Smart Demand Planner le proporciona estos pronósticos puntuales automáticamente.

Pronósticos de intervalo

Aunque los pronósticos puntuales son convenientes, a menudo se beneficiará más de los pronósticos de intervalo. Los pronósticos de intervalo muestran el rango (intervalo) más probable de valores que podrían surgir en el futuro. Suelen ser más útiles que los pronósticos puntuales porque transmiten la cantidad de incertidumbre o riesgo involucrado en un pronóstico. El porcentaje del intervalo de pronóstico se puede especificar en los distintos cuadros de diálogo de pronóstico en el software de planificación de demanda.Cada uno de los muchos métodos de pronóstico (automático, promedio móvil, suavizado exponencial, etc.) disponibles en Smart Demand Planner le permite establecer un intervalo de pronóstico.

La configuración predeterminada en Smart Demand Planner proporciona intervalos de pronóstico 90%. Interprete estos intervalos como el rango dentro del cual los valores reales caerán el 90% del tiempo. Si los intervalos son amplios, entonces existe una gran incertidumbre asociada con los pronósticos puntuales. Si los intervalos son estrechos, puedes tener más confianza. Si está realizando una función de planificación y desea valores del mejor y peor caso para las variables de interés en varios momentos en el futuro, puede utilizar los límites superior e inferior de los intervalos de pronóstico para ese propósito, con la estimación de un solo punto proporcionando la valor más probable. En la figura anterior, el intervalo de previsión del 90% se extiende de 3,36 a 6,64.

percentiles superiores

En el control de inventario, su objetivo puede ser hacer buenas estimaciones de un percentil alto de la demanda de un producto. Estas estimaciones le ayudan a hacer frente a la disyuntiva entre, por un lado, minimizar los costos de mantener y ordenar existencias y, por otra parte, minimizar el número de ventas perdidas o pendientes de entrega debido a un desabastecimiento. Por esta razón, es posible que desees conocer el percentil 99 o nivel de servicio de demanda, ya que la probabilidad de superar ese nivel es de sólo 1%.

Al pronosticar variables individuales con características como el pronóstico automático, tenga en cuenta que el límite superior de un intervalo de pronóstico 90% representa el percentil 95 de la distribución prevista de la demanda para esa variable. (Restar el percentil 5 del percentil 95 deja un intervalo que contiene 95%-5% = 90% de los valores posibles). Esto significa que puede estimar los percentiles superiores cambiando el valor del intervalo de pronóstico. En la figura, "Ilustrando una distribución prevista", el percentil 95 es 6,64.

Para optimizar las políticas de almacenamiento al nivel de servicio deseado o para permitir que el sistema recomiende qué política de almacenamiento y nivel de servicio genera el mejor rendimiento, considere utilizar la optimización inteligente de inventario. Está diseñado para admitir escenarios hipotéticos que muestran compensaciones previstas de distintas políticas de inventario, incluidos diferentes objetivos de nivel de servicio.

percentiles inferiores

A veces puede que le preocupe el extremo inferior de la distribución prevista para una variable. Estos casos suelen surgir en aplicaciones financieras, donde un percentil bajo de una estimación de ingresos representa una contingencia que requiere reservas financieras. Puede utilizar Smart Demand Planner en este caso de forma análoga al caso de la previsión de percentiles superiores. En la figura "Ilustración de una distribución prevista", el percentil 5 es 3,36.

En conclusión, la previsión implica predecir valores futuros, con pronósticos puntuales que ofrecen estimaciones únicas y pronósticos de intervalo que proporcionan rangos de valores probables. Smart Demand Planner automatiza los pronósticos puntuales y permite a los usuarios establecer intervalos, lo que ayuda en la evaluación de la incertidumbre. Para el control de inventario, la herramienta facilita la comprensión de los percentiles superior (por ejemplo, percentil 99) e inferior (por ejemplo, percentil 5). Para optimizar las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio, Smart Inventory Optimization admite escenarios hipotéticos, lo que garantiza una toma de decisiones eficaz sobre cuánto almacenar teniendo en cuenta el riesgo de desabastecimiento que está dispuesto a aceptar.

 

 

 

El proceso de previsión para los responsables de la toma de decisiones

En casi todos los negocios e industrias, quienes toman decisiones necesitan pronósticos confiables de variables críticas, como ventas, ingresos, demanda de productos, niveles de inventario, participación de mercado, gastos y tendencias de la industria.

Hay muchos tipos de personas que hacen estos pronósticos. Algunos son analistas técnicos sofisticados, como economistas de negocios y estadísticos. Muchos otros consideran que los pronósticos son una parte importante de su trabajo general: gerentes generales, planificadores de producción, especialistas en control de inventarios, analistas financieros, planificadores estratégicos, investigadores de mercado y gerentes de productos y ventas. Aún así, otros rara vez se consideran pronosticadores, sino que a menudo tienen que hacer pronósticos sobre una base intuitiva y crítica.

Debido a la forma en que diseñamos Smart Demand Planner, tiene algo que ofrecer a todo tipo de pronosticadores. Este diseño surge de varias observaciones sobre el proceso de pronóstico. Debido a que diseñamos Smart Demand Planner con estas observaciones en mente, creemos que tiene un estilo y contenido especialmente adecuados para convertir su navegador en una herramienta eficaz de previsión y planificación:

La previsión es un arte que requiere una combinación de juicio profesional y análisis estadístico objetivo.

A menudo resulta eficaz comenzar con un pronóstico estadístico objetivo que tenga en cuenta automáticamente las tendencias, la estacionalidad y otros patrones. Luego, aplique ajustes o anulaciones de pronósticos según su criterio comercial. Smart Demand Planner facilita la ejecución de ajustes gráficos y tabulares a los pronósticos estadísticos.

El proceso de pronóstico suele ser iterativo.

Es probable que decida hacer varios ajustes a su pronóstico inicial antes de estar satisfecho. Es posible que desee excluir datos históricos más antiguos que considere que ya no son relevantes. Se podrían aplicar diferentes ponderaciones al modelo de pronóstico que pongan distinto énfasis en los datos más recientes. Podría aplicar atenuación de tendencias para aumentar o disminuir los pronósticos estadísticos de tendencias agresivas. Puede permitir que los modelos de aprendizaje automático ajusten la selección de pronóstico por usted y seleccionen el modelo ganador automáticamente. La velocidad de procesamiento de Smart Demand Planner le brinda suficiente tiempo para realizar varias pasadas y guarda múltiples versiones de los pronósticos como “instantáneas” para que pueda comparar la precisión del pronóstico más adelante.

La previsión requiere soporte gráfico.

Los patrones evidentes en los datos pueden ser vistos por un ojo perspicaz. La credibilidad de sus pronósticos a menudo dependerá en gran medida de las comparaciones gráficas que hacen otras partes interesadas del negocio cuando evalúan los datos históricos y los pronósticos. Smart Demand Planner proporciona visualizaciones gráficas de pronósticos, historial e informes de pronóstico versus datos reales.

Los pronósticos nunca son exactamente correctos.

Debido a que siempre se introduce algún error incluso en el mejor proceso de pronóstico, uno de los complementos más útiles de un pronóstico es una estimación honesta de su margen de error.

Smart Demand Planner presenta resúmenes gráficos y tabulares de la precisión del pronóstico basados en la prueba de fuego de los datos de predicción retenidos en el desarrollo del modelo de pronóstico. 

También son muy útiles los intervalos de previsión o intervalos de confianza. Detallan el rango probable de demanda posible que se espera que ocurra. Por ejemplo, si la demanda real cae fuera del intervalo de confianza de 90% más de 10% del tiempo, entonces hay motivos para investigar más a fondo.  

La previsión requiere una coincidencia del método con los datos.

Una de las principales tareas técnicas en la elaboración de pronósticos es hacer coincidir la elección de la técnica de pronóstico con la naturaleza de los datos. Las características de una serie de datos como la tendencia, la estacionalidad o los cambios abruptos de nivel sugieren ciertas técnicas en lugar de otras.

La función de previsión automática de Smart Demand Planner hace que esta coincidencia sea rápida, precisa y automática.

La previsión suele ser parte de un proceso más amplio de planificación o control.

Por ejemplo, los pronósticos pueden ser un complemento poderoso para el análisis financiero basado en hojas de cálculo, extendiendo filas de cifras hacia el futuro. Además, los pronósticos precisos de ventas y demanda de productos son aportes fundamentales para los procesos de planificación de producción y control de inventario de un fabricante. Un pronóstico estadístico objetivo de las ventas futuras siempre ayudará a identificar cuándo el presupuesto (o el plan de ventas) puede ser demasiado poco realista. El análisis de brechas permite a la empresa tomar medidas correctivas para su demanda y sus planes de marketing para garantizar que no incumplan el plan presupuestado.

Los pronósticos deben integrarse en los sistemas ERP
Smart Demand Planner puede transferir rápida y fácilmente sus resultados a otras aplicaciones, como hojas de cálculo, bases de datos y sistemas de planificación, incluidas aplicaciones ERP. Los usuarios pueden exportar pronósticos en una variedad de formatos de archivo, ya sea mediante descarga o mediante ubicaciones seguras de archivos FTP. Smart Demand Planner incluye integraciones basadas en API para una variedad de sistemas ERP y EAM, incluidos Epicor Kinetic y Epicor Prophet 21, Sage X3 y Sage 300, Oracle NetSuite y cada uno de los sistemas ERP Dynamics 365 de Microsoft. Las integraciones basadas en API permiten a los clientes enviar los resultados de las previsiones directamente al sistema ERP según demanda.

El resultado es una planificación de ventas, elaboración de presupuestos, programación de producción, pedidos y planificación de inventario más eficientes.

 

 

 

 

Cómo afrontar un pronóstico de demanda

Para algunos de nuestros clientes, el clima tiene una influencia significativa en la demanda. Los fenómenos meteorológicos extremos de corto plazo, como incendios, sequías, olas de calor, etc., pueden tener una influencia significativa en el corto plazo sobre la demanda.

Hay dos formas de incluir el clima en un pronóstico de demanda: indirecta y directamente. La ruta indirecta es más fácil utilizando el enfoque basado en escenarios de Planificador de la demanda. El enfoque directo requiere un proyecto especial personalizado que requiere datos adicionales y modelos hechos a mano.

Contabilidad indirecta del tiempo

El modelo estándar integrado Planificador de la demanda (SDP) se adapta a los efectos climáticos de cuatro maneras:

  1. Si el mundo se está calentando, enfriando, secando o humedeciendo constantemente de maneras que impactan sus ventas, SDP detecta estas tendencias automáticamente y las incorpora a los escenarios de demanda que genera.
  2. Si tu negocio tiene un ritmo regular en el que ciertos días de la semana o ciertos meses del año tienen consistentemente una demanda mayor o menor que el promedio, SDP también detecta automáticamente esta estacionalidad y la incorpora a sus escenarios de demanda.
  3. A menudo es la aleatoriedad del clima lo que interfiere con la precisión del pronóstico. A menudo nos referimos a este efecto como "ruido". El ruido es un término general que incorpora todo tipo de problemas aleatorios. Además del clima, un estallido geopolítico, la quiebra sorpresa de un banco regional o el atascamiento de un barco en el Canal de Suez pueden agregar sorpresas a la demanda de productos, y lo han hecho. SDP evalúa la volatilidad de la demanda y la reproduce en sus escenarios de demanda.
  4. Anulaciones de gestión. La mayoría de las veces, los clientes permiten que SDP genere automáticamente decenas de miles de escenarios de demanda. Pero si los usuarios sienten la necesidad de modificar pronósticos específicos utilizando su conocimiento interno, SDP puede hacerlo mediante anulaciones de la administración.

Contabilidad directa del clima

A veces, un usuario podrá articular su experiencia en la materia vinculando factores externos a su empresa (como tasas de interés, costos de materias primas o tendencias tecnológicas) con sus propias ventas agregadas. En estas situaciones, Smart Software puede organizar proyectos especiales únicos que proporcionen modelos alternativos ("causales") para complementar nuestros modelos de pronóstico estadístico estándar. Póngase en contacto con su representante de Smart Software para analizar un posible proyecto de modelado causal.

Mientras tanto, no olvides tu paraguas.

 

 

 

Amplíe Epicor BisTrack con la planificación y pronóstico dinámico de puntos de reorden de Smart IP&O

En este artículo, revisaremos la funcionalidad de “órdenes sugeridas” en Epicor BisTrack, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo la Planificación y optimización inteligente del inventario (Smart IP&O) puede ayudar a reducir el inventario y minimizar los desabastecimientos al evaluar con precisión las compensaciones entre los riesgos de desabastecimiento. y costos de inventario.

Automatización del reabastecimiento en Epicor BisTrack
Los “Pedidos sugeridos” de Epicor BisTrack pueden gestionar el reabastecimiento sugiriendo qué pedir y cuándo mediante políticas basadas en puntos de reorden, como mínimo-máximo y/o semanas de suministro especificadas manualmente. BisTrack contiene algunas funciones básicas para calcular estos parámetros en función del uso o las ventas promedio, el tiempo de entrega del proveedor y/o los ajustes estacionales definidos por el usuario. Alternativamente, los puntos de reorden se pueden especificar de forma completamente manual. Luego, BisTrack presentará al usuario una lista de pedidos sugeridos conciliando el suministro entrante, el actual disponible, la demanda saliente y las políticas de almacenamiento.

Cómo funciona el “pedido sugerido” de Epicor BisTrack
Para obtener una lista de pedidos sugeridos, los usuarios especifican los métodos detrás de las sugerencias, incluidas las ubicaciones para realizar pedidos y cómo determinar las políticas de inventario que rigen cuándo se hace una sugerencia y en qué cantidad.

Ampliar la planificación y pronóstico de Epicor BisTrack

Primero, el campo "método" se especifica entre las siguientes opciones para determinar qué tipo de sugerencia se genera y para qué ubicación(es):

Compra – Generar recomendaciones de órdenes de compra.

  1. Centralizado para todas las sucursales: genera sugerencias para una única ubicación que compra para todas las demás ubicaciones.
  2. Por sucursal individual: genera sugerencias para múltiples ubicaciones (los proveedores enviarían directamente a cada sucursal).
  3. Por sucursal de origen: genera sugerencias para una sucursal de origen que transferirá material a las sucursales a las que presta servicio (“hub and Spoke”).
  4. Sucursales individuales con transferencias: genera sugerencias para una sucursal individual que transferirá material a las sucursales a las que presta servicios ("centro y radio", donde el "centro" no necesita ser una sucursal de origen).

Fabricar – Generar sugerencias de órdenes de trabajo para productos manufacturados.

  1. Por rama de fabricación.
  2. Por sucursal individual.

Transferir de la rama fuente – Generar sugerencias de transferencia de una sucursal determinada a otras sucursales.

Amplíe la planificación y pronóstico de Epicor BisTrack 2222

A continuación se especifica el “pedido sugerido a” entre las siguientes opciones:

  1. Mínimo: sugiere pedidos "hasta" la cantidad mínima disponible ("min"). Para cualquier artículo cuyo suministro sea inferior al mínimo, BisTrack sugerirá un pedido para reponer hasta esta cantidad.
  2. Máximo cuando es inferior al mínimo: sugiere pedidos “hasta” una cantidad máxima disponible cuando se incumple la cantidad mínima disponible (por ejemplo, una política de inventario mínimo-máximo).
  1. Basado en cobertura (uso): sugiere pedidos basados en la cobertura para un número de semanas de suministro definido por el usuario con respecto a un plazo de entrega específico. Dado interno uso Según la demanda, BisTrack recomendará pedidos donde la oferta sea menor que la cobertura deseada para cubrir la diferencia.
  1. Basado en exceso (ventas): sugiere pedidos basados en la cobertura para un número de semanas de suministro definido por el usuario con respecto a un plazo de entrega específico. Dado ordenes de venta Según la demanda, BisTrack recomendará pedidos donde la oferta sea menor que la cobertura deseada para cubrir la diferencia.
  1. Solo máximo: sugiere pedidos “hasta” una cantidad máxima disponible donde el suministro es menor que este máximo.

Finalmente, si permite que BisTrack determine los umbrales de reorden, los usuarios pueden especificar una cobertura de inventario adicional como stock de reserva, tiempos de entrega, cuántos meses de demanda histórica considerar y también pueden definir manualmente esquemas de ponderación período por período para aproximar la estacionalidad. El usuario recibirá una lista de pedidos sugeridos según los criterios definidos. Luego, un comprador puede generar órdenes de compra para proveedores con solo hacer clic en un botón.

Ampliar la planificación y pronóstico de Epicor BisTrack

Limitaciones

Métodos de regla general

Si bien BisTrack permite a las organizaciones generar puntos de reorden automáticamente, estos métodos se basan en promedios simples que no capturan la estacionalidad, las tendencias o la volatilidad en la demanda de un artículo. Los promedios siempre estarán por detrás de estos patrones y no pueden captar las tendencias. Considere un producto altamente estacional como una pala quitanieves: si tomamos un promedio de la demanda de verano/otoño a medida que nos acercamos a la temporada de invierno en lugar de mirar hacia adelante, entonces las recomendaciones se basarán en los períodos más lentos en lugar de anticipar la demanda futura. Incluso si consideramos un año entero de historia o más, las recomendaciones compensarán en exceso durante los meses más lentos y subestimarán la temporada alta sin intervención manual.

Los métodos de regla general también fallan cuando se utilizan para amortiguar la variabilidad de la oferta y la demanda. Por ejemplo, la demanda promedio durante el plazo de entrega podría ser de 20 unidades. Sin embargo, un planificador a menudo querrá almacenar más de 20 unidades para evitar desabastecerse si los plazos de entrega son más largos de lo esperado o la demanda es mayor que el promedio. BisTrack permite a los usuarios especificar los puntos de reorden en función de múltiplos de los promedios. Sin embargo, debido a que los múltiplos no tienen en cuenta el nivel de previsibilidad y variabilidad de la demanda, siempre tendrá un exceso de existencias de artículos predecibles y una falta de existencias de los impredecibles. Lee esto artículo para obtener más información sobre por qué múltiplos del promedio fallan cuando se trata de desarrollar el punto de reorden correcto.

Entrada manual
Hablando de la estacionalidad mencionada anteriormente, BisTrack permite al usuario aproximarla mediante el uso de "pesos" ingresados manualmente para cada período. Esto obliga al usuario a decidir cómo será ese patrón estacional para cada artículo. Incluso más allá de eso, el usuario debe dictar cuántas semanas adicionales de suministro debe llevar para protegerse contra desabastecimientos. y debe especificar el plazo de entrega para planificar. ¿Es suficiente un suministro adicional de 2 semanas? ¿Es suficiente con 3? ¿O es demasiado? No hay forma de saberlo sin adivinar, y lo que tiene sentido para un elemento puede no ser el enfoque correcto para todos.

Demanda intermitente
Muchos clientes de BisTrack pueden considerar ciertos elementos "impredecibles" debido a la intermitente o “grumosos” de su demanda. En otras palabras, artículos que se caracterizan por una demanda esporádica, grandes picos de demanda y períodos de poca o ninguna demanda. Los métodos tradicionales, y especialmente los enfoques empíricos, no funcionarán para este tipo de artículos. Por ejemplo, 2 semanas adicionales de suministro para un artículo estable y altamente predecible podría ser demasiado; para un artículo con una demanda muy volátil, esta misma regla podría no ser suficiente. Sin una forma confiable de evaluar objetivamente esta volatilidad para cada artículo, los compradores se quedan sin saber cuándo comprar y cuánto.

Volver a hojas de cálculo
La realidad es que la mayoría de los usuarios de BisTrack tienden a realizar la mayor parte de su planificación fuera de línea, en Excel. Las hojas de cálculo no están diseñadas específicamente para realizar pronósticos y optimizar el inventario. Los usuarios a menudo utilizan métodos definidos por el usuario. 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 BisTrack manualmente. 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, lo que lleva a un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", donde el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario es en el momento de realizar el pedido. Cuando las políticas se revisan después de que ya se haya incumplido el punto de orden, ya es demasiado tarde. Cuando el punto de orden se considera demasiado alto, se requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del buffer y recalibrar. El gran volumen de pedidos significa que los compradores simplemente liberarán los pedidos en lugar de tomarse el minucioso tiempo de revisarlo todo, lo que genera un importante exceso de existencias. Si el punto de reorden es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Ahora puede ser necesaria una aceleración, lo que aumentará los costos, suponiendo que el cliente no se vaya simplemente a otra parte.

Epicor es más inteligente
Epicor se ha asociado con Smart Software y ofrece Smart IP&O como un complemento multiplataforma para sus soluciones ERP, incluido BisTrack, un ERP especializado para la industria de la madera, el hardware y los materiales de construcción. La solución Smart IP&O viene completa con una integración bidireccional con BisTrack. Esto permite a los clientes de Epicor aprovechar las mejores aplicaciones de optimización de inventario diseñadas específicamente para su propósito. Con Epicor Smart IP&O puede generar pronósticos que capturen tendencias y estacionales sin configuraciones manuales. Podrá recalibrar automáticamente las políticas de inventario utilizando modelos estadísticos y probabilísticos de vanguardia probados en el campo que fueron diseñados para planificar con precisión 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 y niveles de servicio más rentables que consideran el costo real de mantener el inventario. Puede respaldar las compras de materias primas con pronósticos precisos de la demanda en horizontes más largos y ejecutar escenarios hipotéticos para evaluar estrategias alternativas antes de ejecutar el plan.

Los clientes inteligentes de IP&O obtienen habitualmente rendimientos anuales de siete cifras gracias a la reducción de los plazos, el aumento de las ventas y el menor exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse por un mejor servicio al cliente. Para ver un seminario web grabado organizado por el Grupo de Usuarios de Epicor que describe la plataforma de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart, por favor regístrese aquí.

 

 

 

 

Repensar la precisión del pronóstico: un cambio de la precisión a las métricas de error

Sin lugar a dudas, medir la precisión de los pronósticos es una parte importante del proceso de planificación de la demanda. Este cuadro de mando de pronóstico podría construirse basándose en uno de dos puntos de vista contrastantes para calcular métricas. El punto de vista del error pregunta: "¿a qué distancia estaba el pronóstico de lo real?" El punto de vista de la precisión pregunta: "¿Qué tan cerca estuvo el pronóstico de lo real?" Ambas son válidas, pero las métricas de error proporcionan más información.

La precisión se representa como un porcentaje entre cero y 100, mientras que los porcentajes de error comienzan en cero pero no tienen límite superior. Los informes de MAPE (error porcentual absoluto medio) u otras métricas de error pueden denominarse informes de “precisión del pronóstico”, lo que desdibuja la distinción. Por lo tanto, es posible que desee saber cómo pasar del punto de vista del error al punto de vista de la precisión que defiende su empresa. Este blog describe cómo con algunos ejemplos.

Las métricas de precisión se calculan de manera que cuando lo real es igual al pronóstico, la precisión es 100% y cuando el pronóstico es el doble o la mitad de lo real, entonces la precisión es 0%. Los informes que comparan el pronóstico con el real a menudo incluyen lo siguiente:

  • El actual
  • La previsión
  • Error unitario = Pronóstico – Real
  • Error absoluto = Valor absoluto del error unitario
  • Error absoluto % = Error Abs / Real, como %
  • Precisión % = 100% – Error absoluto %

Mire un par de ejemplos que ilustran la diferencia en los enfoques. Digamos que Real = 8 y el pronóstico es 10.

El error de unidad es 10 – 8 = 2

Error absoluto de % = 2/8, como % = 0,25 * 100 = 25%

Precisión = 100% – 25% = 75%.

Ahora digamos que el real es 8 y el pronóstico es 24.

El error de unidad es 24– 8 = 16

Error absoluto de % = 16/8 como % = 2 * 100 = 200%

Precisión = 100% – 200% = negativo se establece en 0%.

En el primer ejemplo, las mediciones de precisión proporcionan la misma información que las mediciones de error, ya que el pronóstico y lo real ya están relativamente cerca. Pero cuando el error es más del doble del real, las mediciones de precisión llegan a cero. Indica correctamente que el pronóstico no era del todo exacto. Pero el segundo ejemplo es más preciso que el tercero, donde el valor real es 8 y el pronóstico es 200. Esa es una distinción que un rango de precisión de 0 a 100% no registra. En este último ejemplo:

El error de unidad es 200 – 8 = 192

Error absoluto de % = 192/8, como % = 24 * 100 = 2,400%

Precisión = 100% – 2,400% = negativo se establece en 0%.

Las métricas de error continúan proporcionando información sobre qué tan lejos está el pronóstico de lo real y posiblemente representan mejor la precisión del pronóstico.

Alentamos a adoptar el punto de vista del error. Simplemente espera que un pequeño porcentaje de error indique que el pronóstico no estuvo lejos de lo real, en lugar de esperar un gran porcentaje de precisión para indicar que el pronóstico estuvo cerca de lo real. Este cambio de mentalidad ofrece los mismos conocimientos y al mismo tiempo elimina las distorsiones.