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El Blog de Smart

Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

La mayoría de los pronósticos de demanda son parciales o incompletos: proporcionan un solo número: el valor más probable de la demanda futura. Esto se llama pronóstico puntual. Por lo general, el pronóstico puntual estima el valor promedio de la demanda futura. Los pronósticos de intervalo brindan una estimación del posible rango futuro de demanda (es decir, la demanda tiene una probabilidad 90% de estar entre 50 y 100 unidades). Los pronósticos probabilísticos van un paso más allá y brindan información adicional. Saber más siempre es mejor que saber menos y el pronóstico probabilístico brinda esa información adicional tan crucial para la gestión de inventario. Este video blog del Dr. Thomas Willemain explica cada tipo de pronóstico y las ventajas del pronóstico probabilístico.

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El pronóstico puntual (verde) muestra lo que es más probable que suceda. El pronóstico de intervalo muestra el rango (azul) de posibilidades.

Pronóstico de probabilidad muestra la probabilidad de que ocurra cada valor

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Haga de la optimización de inventario impulsada por IA un aliado para su organización

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.

Escenarios de demanda diaria

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

Juego constructivo con gemelos digitales

Aquellos de ustedes que siguen temas candentes estarán familiarizados con el término "gemelo digital". Aquellos que han estado demasiado ocupados con el trabajo tal vez quieran seguir leyendo y ponerse al día. Si bien existen varias definiciones de gemelo digital, aquí hay una que funciona bien: un gemelo digital es una copia virtual dinámica de un activo físico, proceso, sistema o entorno que se parece y se comporta de manera idéntica a su contraparte del mundo real. Un gemelo digital ingiere datos y replica procesos para que pueda predecir posibles resultados de rendimiento y problemas que podría experimentar el producto del mundo real.

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7 tendencias clave en planificación de la demanda que están dando forma al futuro
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Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Mucho más útil es un pronóstico de la distribución de probabilidad completa de la demanda en cualquier momento futuro. Esto se conoce más comúnmente como pronóstico de probabilidad y es mucho más útil.

El promedio no es la respuesta

La única ventaja de un pronóstico puntual es su simplicidad. Si su sistema ERP también es simple, el pronóstico de puntos completa el número que necesita el sistema ERP para programar la mano de obra o comprar materias primas.

La desventaja de un pronóstico puntual es que es demasiado simple. Ignora información adicional en el historial de demanda de un artículo que puede brindarle una imagen más completa de cómo podría desarrollarse la demanda: un pronóstico de probabilidad.

Más allá del promedio: Pronóstico de probabilidad

Mientras que el pronóstico puntual proporciona información limitada, por ejemplo, "La demanda más probable el próximo mes es de 15 unidades", el pronóstico de probabilidad agrega información crucial, por ejemplo, "Existe una probabilidad de 20% de que la demanda supere las 28 unidades y una probabilidad de 10% de que lo haga". ser inferior a 5 unidades”.

Esta información le permite realizar la evaluación de riesgos y la planificación de contingencias. La planificación de contingencia es necesaria porque el pronóstico puntual generalmente tiene solo una pequeña posibilidad de ser correcto. Un pronóstico de probabilidad también puede decir: "La posibilidad de que la demanda sea de 15 unidades es solo 10%, aunque es el valor más probable". En otras palabras, existe una probabilidad 90% de que el pronóstico de puntos sea incorrecto. Este tipo de error no es un error en los cálculos de pronóstico: es la realidad de lidiar con la volatilidad de la demanda. Sería mejor llamarlo una "incertidumbre" que un "error".

Un gerente de operaciones puede usar la información adicional en un pronóstico de probabilidad tanto de manera informal como formal. Informalmente, incluso si un sistema ERP requiere un pronóstico de un solo número como entrada, un administrador inteligente querrá tener alguna pista sobre los riesgos asociados con ese pronóstico puntual, es decir, su margen de error. Entonces, un pronóstico de 15 ± 1 unidad es mucho más seguro que un pronóstico de 15 ± 10. La parte ± es una compresión de un pronóstico probabilístico. La figura 1 a continuación muestra el historial de demanda de un artículo (línea roja), las previsiones puntuales para los próximos 12 meses (línea verde) y sus márgenes de error (líneas cian). El pronóstico más bajo de alrededor de 3.300 unidades ocurre en junio, pero la demanda real podría ser tanto como 800 unidades más o menos.

Bonus: Aplicación a la Gestión de Inventarios

La gestión de inventario requiere que equilibre la disponibilidad del artículo con el costo del inventario. Resulta que conocer la distribución de probabilidad completa de la demanda durante un tiempo de espera de reabastecimiento es esencial para establecer puntos de reposición (también llamados minutos) sobre una base racional y científica. La Figura 2 muestra un pronóstico de probabilidad de la demanda total durante el plazo de entrega de reabastecimiento de 33 semanas para una determinada pieza de repuesto. Si bien la demanda de tiempo de entrega promedio es de 3 unidades, la demanda más probable es cero, y se necesita un punto de reorden de 14 para asegurar que la probabilidad de agotamiento sea de solo 1%. Una vez más, el promedio no es la respuesta.

Saber más siempre es mejor que saber menos y el pronóstico de probabilidad proporciona esa información crucial adicional. El software ha sido capaz de proporcionar un pronóstico puntual durante más de 40 años, pero el software moderno puede hacerlo mejor y proporcionar una imagen completa.

Figura 1: La línea roja muestra el historial de demanda de un bien terminado. La línea verde muestra las previsiones puntuales para los próximos 12 meses. Las líneas azules indican los márgenes de error en los pronósticos de 12 puntos.

Figura 2: Pronóstico probabilístico de la demanda de una pieza de repuesto durante un plazo de reposición de 33 semanas. La demanda más probable es cero, la demanda promedio es 3, pero se requiere un punto de pedido de 14 unidades para tener solo una probabilidad de 1% de que se agoten las existencias.

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