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.

 

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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      Cuatro formas útiles de medir el error de pronóstico

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      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.

       

      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.

       

      Planificación de demanda intermitente y previsión de piezas

       

      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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              Make AI-Driven Inventory Optimization an Ally for Your Organization

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              In this blog, we will explore how organizations can achieve exceptional efficiency and accuracy with AI-driven inventory optimization. Traditional inventory management methods often fall short due to their reactive nature and reliance on manual processes. Maintaining optimal inventory levels is fundamental for meeting customer demand while minimizing costs. The introduction of AI-driven inventory optimization can significantly reduce the burden of manual processes, providing relief to supply chain managers from tedious tasks.

              The Importance of Clear Service Level Definitions in Inventory Management

              The Importance of Clear Service Level Definitions in Inventory Management

              Inventory optimization software that supports what-if analysis will expose the tradeoff of stockouts vs. excess costs of varying service level targets. But first it is important to identify how “service levels” is interpreted, measured, and reported. This will avoid miscommunication and the false sense of security that can develop when less stringent definitions are used. Clearly defining how service level is calculated puts all stakeholders on the same page. This facilitates better decision-making.

              El costo de la planificación con hojas de cálculo

              El costo de la planificación con hojas de cálculo

              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.

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              • Future-Proofing Utilities. Advanced Analytics for Supply Chain OptimizationFuture-Proofing Utilities: Advanced Analytics for Supply Chain Optimization
                Los servicios públicos en los campos de la electricidad, el gas natural, el agua urbana y las telecomunicaciones requieren muchos activos y dependen de una infraestructura física que debe mantenerse, actualizarse y mejorarse adecuadamente con el tiempo. Maximizar el tiempo de actividad de los activos y la confiabilidad de la infraestructura física exige una gestión eficaz del inventario, la previsión de piezas de repuesto y la gestión de proveedores. Una empresa de servicios públicos que ejecuta estos procesos de manera efectiva superará a sus pares, brindará mejores retornos para sus inversores y mayores niveles de servicio para sus clientes, al mismo tiempo que reducirá su impacto ambiental. […]
              • El costo de no hacer nada con sus sistemas de planificación de inventarioEl costo de la planificación con hojas de cálculo
                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. […]
              • Simple Inventory Optimization is Good Except When It Isn’t FHDLo simple es bueno, excepto cuando no lo es
                En este blog, dirigimos la conversación hacia el potencial transformador de la tecnología en la gestión de inventario. La discusión se centra en las limitaciones del pensamiento simple en la gestión de procesos de control de inventario y la necesidad de adoptar soluciones de software sistemáticas. […]

                Optimización de inventario para fabricantes, distribuidores y MRO

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                  Los servicios públicos en los campos de la electricidad, el gas natural, el agua urbana y las telecomunicaciones requieren muchos activos y dependen de una infraestructura física que debe mantenerse, actualizarse y mejorarse adecuadamente con el tiempo. Maximizar el tiempo de actividad de los activos y la confiabilidad de la infraestructura física exige una gestión eficaz del inventario, la previsión de piezas de repuesto y la gestión de proveedores. Una empresa de servicios públicos que ejecuta estos procesos de manera efectiva superará a sus pares, brindará mejores retornos para sus inversores y mayores niveles de servicio para sus clientes, al mismo tiempo que reducirá su impacto ambiental. […]
                • Ley de centrado Piezas de repuesto Sincronización Precios y confiabilidadLey de centrado: sincronización, precio y confiabilidad de los repuestos
                  En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio. […]
                • Por qué las empresas de MRO necesitan software complementario de planificación e inventario de piezas de servicioPor qué las empresas de MRO necesitan software complementario de planificación e inventario de piezas de servicio
                  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. 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. […]
                • 5 pasos para mejorar el impacto financiero de la planificación de repuestos5 pasos para mejorar el impacto financiero de la planificación de repuestos
                  En el competitivo panorama empresarial actual, las empresas buscan constantemente formas de mejorar su eficiencia operativa y generar mayores ingresos. La optimización de la gestión de repuestos es un aspecto que a menudo se pasa por alto y que puede tener un impacto financiero significativo. Las empresas pueden mejorar la eficiencia general y generar importantes rendimientos financieros mediante la gestión eficaz del inventario de piezas de repuesto. Este artículo explorará las implicaciones económicas de la gestión optimizada de repuestos y cómo invertir en software de optimización de inventario y planificación de la demanda puede proporcionar una ventaja competitiva. […]

                  Técnicas de Pronóstico para un negocio más rentable

                  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 senior de investigación, define y compara las técnicas de pronóstico más útiles: Suavizado exponencial, Suavizado exponencial único, Método de Holt y Método de Winter. Estos videos explican el pensamiento básico de cada técnica, así como las matemáticas detrás de ellas, cómo se usan en la práctica y las ventajas y desventajas de cada método.

                  Técnicas de Pronóstico para un negocio más rentable
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