Mejore la precisión del pronóstico mediante la gestión de errores

El Blog de Smart

Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio

En este video, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente sénior de investigación, habla sobre cómo mejorar la precisión de los pronósticos mediante la gestión de errores. Este video es el primero de nuestra serie sobre métodos efectivos para mejorar la precisión de los pronósticos. Comenzamos observando cómo el error de pronóstico causa dolor y el costo consecuente relacionado con él. A continuación te explicaremos los tres errores más comunes a evitar que nos pueden ayudar a aumentar los ingresos y evitar el exceso de inventario. Tom concluye revisando los métodos para mejorar la Precisión del Pronóstico, la importancia de medir el error de pronóstico y las oportunidades tecnológicas para mejorarlo.

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El error de pronóstico puede tener consecuencias

Considere un elemento de muchos

Fabricar el producto X cuesta $100 y genera una ganancia neta de $50 por unidad.
Las ventas del Producto X resultarán ser de 1000/mes durante los próximos 12 meses.
Considere un elemento de muchos

¿Cuál es el costo del error de pronóstico?

Si el pronóstico es 10% alto, termine el año con $120,000 de exceso de inventario.
100 extra/mes x 12 meses x $100/unidad
Si el pronóstico es 10% bajo, pierda $60,000 de ganancias.
100 muy pocos/mes x 12 meses x $50/unidad

Tres errores a evitar

1. Ignorar el error.

Falta de profesionalidad, abandono del deber.
Desear no hará que sea así.
Trate la evaluación de precisión como ciencia de datos, no como un juego de culpas.

2. Tolerar más error del necesario.

Los métodos de pronóstico estadístico pueden mejorar la precisión a escala.
Mejorar las entradas de datos puede ayudar.
Recopilar y analizar las métricas de error de pronóstico puede identificar puntos débiles.

3. Perder tiempo y dinero yendo demasiado lejos tratando de eliminar el error.

Algunas combinaciones de producto/mercado son inherentemente más difíciles de pronosticar. Después de un punto, déjelos en paz (pero esté alerta a los nuevos métodos de pronóstico especializados).
A veces, los pasos destinados a reducir el error pueden resultar contraproducentes (por ejemplo, el ajuste).

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La planificación del inventario se vuelve más interesante

El Blog de Smart

Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

A Taiichi Ohno de Toyota se le atribuye la invención de la fabricación Just-In-Time (JIT) en la década de 1950. JIT garantiza que un fabricante produzca solo lo que se necesita, solo cuando se requiere y solo en la cantidad necesaria. Desde entonces, esa innovación ha tenido grandes impactos, algunos buenos, otros menos.

Un artículo reciente del New York Times “Cómo el mundo se quedó sin todo” describe algunos de los impactos "menos". Por ejemplo, JIT ha mantenido los costos de inventario muy bajos mejorando el rendimiento de los activos. Esto, a su vez, es recompensado por Wall Street, por lo que muchas empresas han pasado las últimas décadas reduciendo drásticamente sus inventarios. Centradas como estaban en las finanzas, muchas empresas ignoraron los riesgos inherentes a la reducción de inventarios hasta el punto de que "esbelta" comenzó a bordear la "demacrada". Combinado con una mayor globalización y nuevos riesgos de interrupción del suministro, han abundado los desabastecimientos.

Algunas industrias han ido demasiado lejos, dejándolas expuestas a la disrupción. En una competencia por llegar al costo más bajo, las empresas sin darse cuenta han concentrado su riesgo, se han visto interrumpidas por escasez de materias primas o componentes y, en ocasiones, obligadas a detener las líneas de montaje. Wall Street no ve con buenos ojos las paradas de producción.

Todos sabemos que los eventos aleatorios se han sumado al problema. El primero de ellos ha sido la pandemia de Covid. A medida que la pandemia obstaculizó las operaciones de las fábricas y extendió el desorden en el envío global, muchas economías en todo el mundo se vieron atormentadas por la escasez de una inmensa variedad de productos, desde chips de computadora hasta madera y ropa.

El daño se agrava cuando cosas más inesperadas salen mal. El Bloqueo del Canal de Suez es un excelente ejemplo, obstruyendo la principal ruta comercial entre Europa y Asia. Recientemente, los ataques cibernéticos han agregado otra capa de interrupción.

La reacción crea sus propios problemas, al igual que el ataque cibernético en el Oleoducto Colonial creó escasez de gas a través de compras de pánico. Los proveedores comienzan a cumplir con los pedidos más lentamente de lo habitual. Los fabricantes y distribuidores invierten el rumbo y aumentan los inventarios y diversifican sus proveedores para evitar futuros desabastecimientos. La simple expansión de los almacenes puede no brindar la solución, y la necesidad de determinar cuánto inventario mantener es cada día más urgente.

Entonces, ¿cómo puede ejecutar un plan del mundo real para el inventario JIT en medio de todo este riesgo e incertidumbre? La base de su respuesta son sus datos corporativos. La incertidumbre tiene dos fuentes: la oferta y la demanda. Necesitas los hechos para ambos.

Por el lado de la oferta, aproveche los datos que tiene sobre los plazos de entrega recientes de los proveedores, que reflejan la turbulencia actual. No use valores promedio cuando pueda usar distribuciones de probabilidad que reflejen el rango completo de contingencias. Considere esta comparación. El proveedor A ahora está completando pedidos de manera confiable en exactamente 10 días. El proveedor B también promedia 10 días, pero lo hace con una combinación de 78%/22% de 7 y 21 días. Tanto A como B tienen un retraso de reposición promedio de 10 días, pero los resultados operativos que brinden serán muy diferentes. Solo puede reconocer esto si utiliza modelos de probabilidad del rendimiento del inventario.

Por el lado de la demanda, se aplican consideraciones similares. Primero, reconozca que puede haber habido un cambio importante en el carácter de la demanda de artículos (los estadísticos llaman a esto un "cambio de régimen"), por lo tanto, elimine de su análisis cualquier dato que represente los "buenos viejos tiempos". Entonces, de nuevo, deja de pensar en términos de promedios. Si bien la demanda promedio es importante, no es una descripción suficiente del problema al que se enfrenta. Igualmente importante es la volatilidad de la demanda. La volatilidad es la razón por la que mantiene el inventario en primer lugar. Si la demanda fuera completamente predecible, no tendría faltantes ni exceso de inventario. Así como necesita estimar la distribución de probabilidad completa de los plazos de reabastecimiento, necesita la distribución completa de los valores de demanda.

Una vez que comprenda el rango de variabilidad tanto en la oferta como en la demanda, el pronóstico probabilístico le permitirá tener en cuenta las interrupciones y los eventos inusuales. El software convertirá sus datos bajo demanda y los plazos de entrega en una gran cantidad de escenarios que representan cómo podría desarrollarse su próximo período de planificación. Dados esos escenarios, el software puede determinar la mejor manera de cumplir sus objetivos para métricas como costos de inventario y tasas de desabastecimiento. Al utilizar soluciones como la Optimización de inventario inteligente, planificará con confianza en función de su riesgo de desabastecimiento objetivo con un costo mínimo de mantenimiento de inventario. También puede considerar dejar que la solución prescriba objetivos de nivel de servicio óptimos mediante la evaluación de los costos de inventario adicional frente al costo de falta de existencias.

En la planificación de inventarios, como en la ciencia, no podemos escapar de la realidad de la incertidumbre y el impacto de eventos inusuales. Debemos planificar en consecuencia: el uso de software de optimización de inventario lo ayuda a identificar el nivel de servicio de menor costo. Esto crea un esfuerzo coherente en toda la empresa que combina la visibilidad de las operaciones actuales con evaluaciones matemáticamente correctas de los riesgos y condiciones futuras.

La planificación del inventario se ha vuelto más “interesante” y requiere un mayor grado de conciencia del riesgo y agilidad. El software adecuado puede ayudar.

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¿Cómo vamos? KPI y KPP

Lidiar con el día a día de la gestión de inventario puede mantenerle ocupado. Pero sabes que tienes que levantar la cabeza de vez en cuando para ver hacia dónde te diriges. Para eso, su software de inventario debe mostrarle métricas (y no solo una, sino un conjunto completo de métricas o KPI): indicadores clave de rendimiento.

¿Confundido acerca de la IA y el aprendizaje automático?

¿Está confundido acerca de qué es la IA y qué es el aprendizaje automático? ¿No está seguro de por qué saber más le ayudará con su trabajo de planificación de inventario? No te desesperes. Estarás bien y te mostraremos cómo algo de lo que sea puede ser útil.

Smart Software anuncia patente de próxima generación

Smart Software se complace en anunciar la concesión de la patente estadounidense 11.656.887. La patente dirige “soluciones técnicas para analizar datos históricos de demanda de recursos en una plataforma tecnológica para facilitar la gestión de un proceso automatizado en la plataforma.

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Cuatro formas útiles de medir el error de pronóstico

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previsión y optimización de inventario

Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio

En este video, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente senior de investigación, habla sobre cómo mejorar la precisión de los pronósticos midiendo el error de pronóstico. Comenzamos con una descripción general de los distintos tipos de métricas de error: error dependiente de escala, error porcentual, error relativo y métrica de error sin escala. Si bien algunos errores son inevitables, hay formas de reducirlos, y las métricas de pronóstico son ayudas necesarias para monitorear y mejorar la precisión del pronóstico. Luego explicaremos el problema especial de la demanda intermitente y los problemas de división por cero. Tom concluye explicando cómo evaluar los pronósticos de múltiples artículos y cómo a menudo tiene sentido usar promedios ponderados, ponderando los artículos de manera diferente por volumen o ingresos.

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Cuatro tipos generales de métricas de error

1. Error dependiente de la escala

2. Error porcentual

3. Error relativo

4. Error sin escala

Observación: Las métricas dependientes de la escala se expresan en las unidades de la variable pronosticada. Los otros tres se expresan como porcentajes.

1. Métricas de error dependientes de la escala

Error absoluto medio (MAE), también conocido como desviación absoluta media (MAD)
Error absoluto medio (MdAE)
Error cuadrático medio (RMSE)

Estas métricas expresan el error en las unidades originales de los datos.
- Ej: unidades, cajas, barriles, kilogramos, dólares, litros, etc.
Dado que los pronósticos pueden ser demasiado altos o demasiado bajos, los signos de los errores serán positivos o negativos, lo que permitirá cancelaciones no deseadas.
- Ej: no desea que los errores de +50 y -50 se cancelen y muestren "sin error".
Para lidiar con el problema de la cancelación, estas métricas eliminan los signos negativos elevando al cuadrado o utilizando el valor absoluto.

2. Métrica de porcentaje de error

Error porcentual absoluto medio (MAPE)

Esta métrica expresa el tamaño del error como porcentaje del valor real de la variable pronosticada.
La ventaja de este enfoque es que deja claro de inmediato si el error es importante o no.
Ej: Supongamos que el MAE es de 100 unidades. ¿Es horrible un error típico de 100 unidades? ¿OK? ¿estupendo?
La respuesta depende del tamaño de la variable que se pronostica. Si el valor real es 100, entonces un MAE = 100 es tan grande como lo que se pronostica. Pero si el valor real es 10,000, entonces un MAE = 100 muestra una gran precisión, ya que el MAPE es solo 1% del real.

3. Métrica de error relativo

Error absoluto relativo mediano (MdRAE)

¿Relativo a qué? A un pronóstico de referencia.
¿Qué punto de referencia? Por lo general, el pronóstico "ingenuo".
¿Cuál es el pronóstico ingenuo? Próximo valor de previsión = último valor real.
¿Por qué utilizar el pronóstico ingenuo? Porque si no puedes vencer eso, estás en una forma difícil.

4. Métrica de error sin escala

Error escalado relativo mediano (MdRSE)

Esta métrica expresa el error de pronóstico absoluto como un porcentaje del nivel natural de aleatoriedad (volatilidad) en los datos.
La volatilidad se mide por el tamaño promedio del cambio en la variable pronosticada de un período de tiempo al siguiente.
- (Esto es lo mismo que el error cometido por el pronóstico ingenuo).
¿En qué se diferencia esta métrica de la MdRAE anterior?
- Ambos usan el pronóstico ingenuo, pero esta métrica usa errores al pronosticar el historial de demanda, mientras que MdRAE usa errores al pronosticar valores futuros.
- Esto es importante porque normalmente hay muchos más valores históricos que pronósticos.
- A su vez, eso es importante porque esta métrica "explotaría" si todos los datos fueran cero, lo que es menos probable cuando se usa el historial de demanda.

El problema especial de la demanda intermitente

La demanda "intermitente" tiene muchas demandas cero mezcladas con demandas aleatorias distintas de cero.
MAPE se arruina cuando los errores se dividen por cero.
MdRAE también puede arruinarse.
Es menos probable que MdSAE se arruine.

Resumen y comentarios

Las métricas de pronóstico son ayudas necesarias para monitorear y mejorar la precisión del pronóstico.
Hay dos clases principales de métricas: absolutas y relativas.
Las medidas absolutas (MAE, MdAE, RMSE) son opciones naturales al evaluar los pronósticos de un artículo.
Las medidas relativas (MAPE, MdRAE, MdSAE) son útiles al comparar la precisión entre elementos o entre pronósticos alternativos del mismo elemento o al evaluar la precisión en relación con la variabilidad natural de un elemento.
La demanda intermitente presenta problemas de división por cero que favorecen a MdSAE sobre MAPE.
Al evaluar los pronósticos de varios artículos, a menudo tiene sentido usar promedios ponderados, ponderando los artículos de manera diferente por volumen o ingresos.

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Reconsidere las excepciones y afine la planificación para abordar la incertidumbre

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Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Planificación de inventario desde la perspectiva de un físico

En un mundo perfecto, Just in Time (JIT) sería la solución adecuada para la gestión de inventario. Si puede predecir exactamente lo que necesita y dónde lo necesita y sus proveedores pueden obtener lo que necesita sin demora, entonces no necesita mantener mucho inventario localmente. Pero como dice el dicho del famoso pugilista Mike Tyson, “todos tienen un plan hasta que les dan un puñetazo en la boca”. Y el último golpe en la boca para la cadena de suministro global fue el Bloqueo del Canal de Suez de la semana pasada que retuvo $9.6B en el comercio con un costo estimado de $6.7M por minuto.[1]. Las interrupciones de estos y otros eventos similares deben modelarse y tenerse en cuenta en su planificación.

La suposición de que puedes exactamente Predice el futuro era evidente en las leyes de Isaac Newton. Desde la década de 1920 con la introducción de la física cuántica, la incertidumbre se volvió fundamental para nuestra comprensión de la naturaleza. La incertidumbre está integrada en la realidad fundamental. También debe integrarse en los procesos de planificación de la oferta y la demanda. Sin embargo, con demasiada frecuencia, los eventos del cisne negro, como el bloqueo del Canal de Suez, se consideran anomalías y, como resultado, se descartan al planificar. No es suficiente mirar hacia atrás en retrospectiva y proclamar que debería haberse esperado. Es necesario hacer algo para abordar la ocurrencia de otros eventos similares en el futuro y planificar los niveles de existencias en consecuencia.

Debemos ir más allá del pensamiento de "distribución de cola delgada" donde se descuentan los resultados extremos y planificar para "colas gruesas". Entonces, ¿cómo ejecutamos un plan JIT del mundo real cuando se trata de planificar el inventario? Para hacer esto, el primer paso es estimar el tiempo de entrega realista para obtener un artículo. Sin embargo, la estimación es difícil debido a la incertidumbre del tiempo de entrega. Utilizando los plazos de entrega reales de los proveedores en la base de datos de su empresa y los datos externos, puede desarrollar una distribución de posibles plazos de entrega y demandas futuras dentro de esos plazos de entrega. Pronóstico probabilístico le permitirá tener en cuenta las interrupciones y los eventos inusuales al no limitar sus estimaciones a lo que se ha observado únicamente en su propia demanda a corto plazo y datos de tiempo de entrega. Podrás generar posibles resultados con probabilidades asociadas para cada ocurrencia.

Una vez que tenga una estimación del tiempo de entrega y la distribución de la demanda, puede especificar el nivel de servicio necesitas tener para esa parte. Utilizando soluciones como Optimización de inventario inteligente (SIO), podrá almacenar con confianza en función del riesgo de agotamiento de existencias objetivo con un costo mínimo de mantenimiento de inventario. También puede considerar dejar que la solución prescriba objetivos de nivel de servicio óptimos mediante la evaluación de los costos de inventario adicional frente al costo de falta de existencias.

Finalmente, como ya he señalado, debemos aceptar que nunca podremos eliminar toda la incertidumbre. Como físico, siempre me ha intrigado el hecho de que, incluso en los niveles más básicos de la realidad tal como la entendemos hoy, todavía hay incertidumbre. Albert Einstein creía en la certeza (determinismo) de la ley física. Si fuera gerente de inventario, podría haber abogado por JIT porque creía que las leyes físicas deberían permitir una previsibilidad perfecta. Él dijo célebremente: “Dios no juega con los dados”. ¿O podría ser posible que el universo en el que existimos fuera un evento de "cisne negro" en un "verso múltiple" anterior que produjo un tipo particular de universo que nos permitió existir?

En la planificación de inventarios, como en la ciencia, no podemos escapar de la realidad de la incertidumbre y el impacto de eventos inusuales. Debemos planificar en consecuencia.

[1] https://www.bbc.com/news/business-56559073#:~:text=Looking%20at%20the%20bigger%20picture,0.2%20to%200.4%20percentage%20points.

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Hacer frente a la creciente demanda durante el rebote económico

El Blog de Smart

Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Muchos de nuestros clientes que vieron cómo la demanda se agotaba durante la pandemia ahora ven que la demanda regresa. Algunos están viendo un aumento significativo de la demanda. Otros clientes en industrias críticas como los plásticos, la biotecnología, los semiconductores y la electrónica vieron aumentos repentinos de la demanda desde abril pasado. Para obtener sugerencias sobre cómo hacer frente a estas situaciones, siga leyendo.

El aumento de la demanda suele crear dos problemas: la incapacidad para cumplir con los pedidos y la incapacidad para reabastecerse debido a la sobrecarga de proveedores. Esta situación requiere cambios en la forma en que utiliza su software de planificación avanzada. Aquí hay tres consejos para ayudarle a sobrellevar la situación.

Consejo #1: reduzca su enfoque temporal

En tiempos normales (¿los recuerdas?), más datos implicaban mejores resultados. Hoy en día, los datos antiguos envenenan tus cálculos, ya que representan condiciones que ya no se aplican. Debe basar las previsiones y otros cálculos en datos de la situación actual. Dónde cortar los datos anteriores puede ser obvio a partir de un gráfico de los datos, o puede decidir establecer una fecha de corte "razonable" basada en un consenso de colegas. Smart Software ha desarrollado algoritmos de aprendizaje automático que identifican automáticamente la cantidad de datos históricos que se deben alimentar de manera óptima al modelo de pronóstico. Esté atento a estas mejoras en el software que se implementarán pronto. Mientras tanto, realice pruebas de precisión utilizando datos reales retenidos utilizando diferentes fechas de inicio históricas. La función de pronóstico vs. real de Smart admitirá esto automáticamente.

Pronósticos de Smart Demand Planner versus informe real

Consejo #2: Aumente el ritmo de su planificación

Cuando las operaciones son estables, puede establecer sus políticas de inventario y confiar en que serán adecuadas durante mucho tiempo. Cuando los tiempos son turbulentos, es importante aumentar la frecuencia de sus ciclos de planificación para evitar que la configuración de políticas anterior se aleje demasiado de la óptima. Recalibración más frecuente de sus políticas de almacenamiento y los pronósticos significan que será más rápido para captar las tendencias que sorprenderán a su competencia y lo mantendrán siempre un paso por delante. Con un software capaz de seleccionar automáticamente los valores óptimos, el software puede realizar todo ese trabajo de una sola vez. Debe revisar esos cambios y posiblemente modificarlos, pero tiene sentido dejar que el software haga la mayor parte del trabajo.

Sugerencia #3: haga más planificación hipotética

En tiempos turbulentos, es posible que espere aún más turbulencias en el futuro. El uso de su software para la planificación hipotética lo ayuda a prepararse para los cambios que se avecinan. Por ejemplo, suponga que ha estado en contacto con un proveedor clave que insinúa que puede estar subiendo los precios o que puede tener que retrasar los plazos de entrega. Al alimentar el software con diferentes entradas, puede hacer una planificación de contingencia. Si los precios suben, puede ver cómo responder cambiando las cantidades de los pedidos afectaría sus costos operativos de inventario y su inversión en inventario. Si aumentan los plazos de entrega, puede ver cuál sería el impacto en la disponibilidad del artículo. Este conocimiento previo lo ayuda a descubrir cuáles serían sus contraataques antes de que llegue la crisis.

Si alguna vez hubo un momento en el que pudimos navegar con el piloto automático, es en el espejo retrovisor. Su organización, que se enfrenta a un crecimiento explosivo, tiene muchos desafíos. Las respuestas antiguas están obsoletas; las nuevas respuestas tienen que venir de alguna parte, rápido. Software avanzado que aprovecha de pronóstico probabilístico puede ayudar, junto con cambios en los procesos de planificación.

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