Recientemente nos reunimos con el equipo de TI de uno de nuestros clientes para analizar los requisitos de datos y la instalación de nuestra integración basada en API que extraería datos de la instalación local de su sistema ERP. Tanto el gerente de TI como el analista expresaron una gran preocupación por proporcionar estos datos y cuestionaron seriamente por qué era necesario proporcionarlos. Incluso expresaron su preocupación de que sus datos pudieran ser revendidos a su competencia. Su reacción fue una gran sorpresa para nosotros. Escribimos este blog pensando en ellos y para que sea más fácil para otros comunicar por qué ciertos datos son necesarios para respaldar un proceso de planificación de la demanda eficaz. 

Tenga en cuenta que si es analista de pronósticos, planificador de demanda o profesional de la cadena de suministro, la mayor parte de lo que leerá a continuación será obvio. Pero lo que esta reunión me enseñó es que lo que es obvio para un grupo de especialistas no será obvio para otro grupo de especialistas en un campo completamente diferente. 

Los cuatro tipos principales de datos que se necesitan son:  

1. Transacciones históricas, como órdenes de venta y envíos.
2. transacciones de uso de trabajo, como qué componentes se necesitan para producir productos terminados
3. Transacciones de transferencia de inventario, como qué inventario se envió de un lugar a otro.
4. Precios, costos y atributos, como el costo unitario pagado al proveedor, el precio unitario pagado por el cliente y varios metadatos como la familia de productos, la clase, etc.  

A continuación, se incluye una breve explicación de por qué se necesitan estos datos para respaldar la implementación del software de planificación de la demanda de una empresa.

Registros transaccionales de ventas históricas y envíos por cliente
Piense en lo que se extrajo del inventario como la "materia prima" requerida por el software de planificación de la demanda. Esto puede ser lo que se vendió a quién y cuándo o lo que envió a quién y cuándo. O qué materias primas o subensamblajes se consumieron en las órdenes de trabajo y cuándo. O qué se suministra a un almacén satélite desde un centro de distribución y cuándo.

El software analiza el historial de estas transacciones y lo utiliza para producir pronósticos estadísticos que extrapolan los patrones observados. Los datos se evalúan para descubrir patrones como tendencia, estacionalidad, patrones cíclicos e identificar posibles valores atípicos que requieren atención comercial. Si estos datos no son generalmente accesibles o no se actualizan en intervalos irregulares, entonces es casi imposible crear una buena predicción de la demanda futura. Sí, podría usar el conocimiento comercial o la intuición, pero eso no escala y casi siempre introduce un sesgo en el pronóstico (es decir, pronostica constantemente demasiado alto o demasiado bajo). 

Se necesitan datos a nivel transaccional para respaldar pronósticos más detallados a nivel semanal o incluso diario. Por ejemplo, cuando una empresa entra en su temporada alta, es posible que desee comenzar a realizar pronósticos semanales para alinear mejor la producción con la demanda. No puede hacerlo fácilmente sin tener los datos transaccionales en un almacén de datos bien estructurado. 

También podría darse el caso de que ciertos tipos de transacciones no deban incluirse en los datos de demanda. Esto puede suceder cuando la demanda resulta de un gran descuento o alguna otra circunstancia que el equipo de la cadena de suministro sabe que sesgará los resultados. Si los datos se proporcionan en conjunto, es mucho más difícil segregar estas excepciones. En Smart Software, llamamos al proceso de averiguar qué transacciones (y los atributos transaccionales asociados) deben contarse en la señal de demanda como "composición de la señal de demanda". Tener acceso a todas las transacciones permite a una empresa modificar su señal de demanda según sea necesario a lo largo del tiempo dentro del software. Solo proporcionar algunos de los datos da como resultado una composición de demanda mucho más rígida que solo puede remediarse con trabajo de implementación adicional.

Precios y Costos
El precio por el que vendió sus productos y el costo que pagó para adquirirlos (o materias primas) es fundamental para poder pronosticar los ingresos o los costos. Una parte importante del proceso de planificación de la demanda es obtener conocimiento comercial de los clientes y los equipos de ventas. Los equipos de ventas tienden a pensar en la demanda por categoría de producto o cliente y hablan el lenguaje de los dólares. Por lo tanto, es importante expresar un pronóstico en dólares. El sistema de planificación de la demanda no puede hacer eso si el pronóstico se muestra solo en unidades. 

A menudo, la previsión de la demanda se utiliza para impulsar o al menos influir en un proceso de planificación y elaboración de presupuestos más amplio y la entrada clave para un presupuesto es una previsión de ingresos. Cuando se utilizan pronósticos de demanda para respaldar el proceso de ventas y operaciones, el software de planificación de la demanda debe promediar el precio de todas las transacciones o aplicar conversiones "por fases" que consideren el precio vendido en ese momento. Sin los datos sin procesar sobre precios y costos, el proceso de planificación de la demanda aún puede funcionar, pero se verá gravemente afectado. 

Atributos del producto, detalles del cliente y ubicaciones
Los atributos del producto son necesarios para que los pronosticadores puedan agregar pronósticos a través de diferentes familias de productos, grupos, códigos de productos básicos, etc. Es útil saber cuántas unidades y la demanda dolarizada total proyectada para las diferentes categorías. A menudo, el conocimiento comercial sobre cuál podría ser la demanda en el futuro no se conoce a nivel de producto, pero se conoce a nivel de familia de productos, nivel de cliente o nivel regional. Con la adición de atributos de producto a su feed de datos de planificación de la demanda, puede "resumir" fácilmente los pronósticos desde el nivel de artículo hasta el nivel de familia. Puede convertir pronósticos en estos niveles a dólares y colaborar mejor sobre cómo se debe modificar el pronóstico.  

Una vez que se aplica el conocimiento en forma de anulación de pronóstico, el software conciliará automáticamente el cambio con todos los elementos individuales que componen el grupo. De esta forma, un analista de pronósticos no tiene que ajustar individualmente cada parte. Pueden hacer un cambio a nivel agregado y dejar que el software de planificación de la demanda haga la reconciliación por ellos. 

La agrupación para facilitar el análisis también se aplica a los atributos del cliente, como el vendedor asignado o la ubicación de envío preferida del cliente. Y los atributos de ubicación pueden ser útiles, como la región asignada. A veces, los atributos se relacionan con una combinación de producto y ubicación, como proveedor preferido o planificador asignado, que pueden diferir para el mismo producto según el almacén.

Una nota final sobre la confidencialidad

Recuerde que nuestro cliente expresó su preocupación de que pudiéramos vender sus datos a un competidor. Nunca haríamos eso. Durante décadas, hemos utilizado los datos de los clientes con fines formativos y para mejorar nuestros productos. Somos escrupulosos a la hora de salvaguardar los datos de los clientes y anonimizar cualquier cosa que pueda usarse, por ejemplo, para ilustrar un punto en una publicación de blog.

La precisión del pronóstico es una métrica clave para juzgar la calidad de su proceso de planificación de la demanda. (No es el único. Otros incluyen oportunidad y costo; Ver 5 consejos de planificación de la demanda para calcular la incertidumbre del pronóstico.) Una vez que tenga los pronósticos, hay varias formas de resumir su precisión, generalmente designados por acrónimos oscuros de tres o cuatro letras como MAPE, RMSE y MAE. Ver Cuatro formas útiles de medir el error de pronóstico para más detalles.

Un tema menos discutido pero más fundamental es cómo se organizan los experimentos computacionales para calcular el error de pronóstico. Esta publicación compara los tres diseños experimentales más importantes. Uno de ellos es de la vieja escuela y esencialmente equivale a hacer trampa. Otro es el patrón oro. Un tercero es un recurso útil que imita el patrón oro y se considera mejor como una predicción de cómo resultará el patrón oro. La figura 1 es una vista esquemática de los tres métodos.

Figura 1: Tres formas de evaluar el error de pronóstico

El panel superior de la Figura 1 muestra la forma en que se evaluó el error de pronóstico a principios de la década de 1980 antes de que moviéramos el estado del arte al esquema que se muestra en el panel central. En los viejos tiempos, los pronósticos se evaluaban con los mismos datos que se usaban para calcular los pronósticos. Después de ajustar un modelo a los datos, los errores calculados no eran para los pronósticos del modelo sino para el modelo. encaja. La diferencia es que los pronósticos son para valores futuros, mientras que los ajustes son para valores concurrentes. Por ejemplo, suponga que el modelo de pronóstico es un promedio móvil simple de las tres observaciones más recientes. En el momento 3, el modelo calcula el promedio de las observaciones 1, 2 y 3. Este promedio luego se compararía con el valor observado en el momento 3. Llamamos a esto hacer trampa porque el valor observado en el momento 3 obtuvo un voto sobre el pronóstico. debería ser en el momento 3. Una evaluación de pronóstico real compararía el promedio de las primeras tres observaciones con el valor del próximo, cuarto, observación. De lo contrario, el pronosticador se queda con una evaluación demasiado optimista de la precisión del pronóstico.

El panel inferior de la Figura 1 muestra la mejor manera de evaluar la precisión del pronóstico. En este esquema, todos los datos históricos de demanda se utilizan para ajustar un modelo, que luego se utiliza para pronosticar valores de demanda futuros desconocidos. Eventualmente, el futuro se desarrolla, los verdaderos valores futuros se revelan y se pueden calcular los errores de pronóstico reales. Este es el estándar de oro. Esta información completa el informe de "pronósticos versus datos reales" en nuestro software.

El panel central representa una medida intermedia útil. El problema con el patrón oro es que debe esperar para saber qué tan bien funcionan los métodos de pronóstico elegidos. Este retraso no ayuda cuando se requiere elegir, en el momento, qué método de pronóstico usar para cada artículo. Tampoco proporciona una estimación oportuna de la incertidumbre del pronóstico que experimentará, lo cual es importante para la gestión de riesgos, como la cobertura del pronóstico. El camino intermedio se basa en el análisis de exclusión, que excluye (“excluye”) las observaciones más recientes y le pide al método de pronóstico que haga su trabajo sin conocer esas verdades fundamentales. Luego, los pronósticos basados en el historial de demanda abreviado se pueden comparar con los valores reales retenidos para obtener una evaluación honesta del error de pronóstico.

“A pesar de lo que has visto en tus caricaturas de los sábados por la mañana, los elefantes no pueden saltar, y hay una razón simple: no tienen que hacerlo. La mayoría de los animales nerviosos (canguros, monos y ranas) lo hacen principalmente para alejarse de los depredadores”. — Patrick Monahan, Science.org, 27 de enero de 2016.

Ahora sabe por qué las empresas de ERP más grandes no pueden desarrollar las mejores soluciones de alta calidad. Nunca tuvieron que hacerlo, por lo que nunca evolucionaron para innovar fuera de su enfoque principal. 

Sin embargo, a medida que los sistemas ERP se convirtieron en productos básicos, las brechas en su funcionalidad se volvieron imposibles de ignorar. Los jugadores más grandes buscaron proteger su parte de la cartera de los clientes prometiendo desarrollar aplicaciones complementarias innovadoras para llenar todos los espacios en blanco. Pero sin ese “músculo de la innovación”, muchos proyectos fracasaron y se acumularon montañas de deuda técnica.

Las mejores empresas de su clase evolucionaron para innovar y tener una profunda experiencia funcional en verticales específicos. El resultado es que los mejores complementos de ERP son más fáciles de usar, tienen más funciones y ofrecen más valor que los módulos de ERP nativos que reemplazan. 

Si su proveedor de ERP ya se ha asociado con un innovador proveedor de complementos*, ¡ya está listo! Pero si solo puede obtener lo básico de su ERP, opte por un complemento de primera clase que tenga una integración personalizada con el ERP. 

Un excelente lugar para comenzar su búsqueda es buscar complementos de planificación de la demanda de ERP que agreguen inteligencia a la fuerza del ERP, es decir, aquellos que respaldan la optimización del inventario y la previsión de la demanda. Aproveche las herramientas complementarias como las aplicaciones de pronóstico estadístico, planificación de la demanda y optimización de inventario de Smart para desarrollar pronósticos y políticas de almacenamiento que se retroalimentan al sistema ERP para impulsar los pedidos diarios. 

*Las tiendas de aplicaciones son una licencia para que lo mejor de su clase venda en la base de empresas de ERP, siendo sociedades cotizadas.

Hay una cosa que recuerdo casi todos los días en Smart Software que me desconcierta: la mayoría de las empresas no entienden cómo se crean los pronósticos y cómo se determinan las políticas de almacenamiento. Es una caja negra organizativa. Aquí hay un ejemplo de una llamada de ventas reciente:

¿Cómo pronosticas?
Usamos la historia.

¿Cómo usas la historia?
¿Qué quieres decir?

Bueno, puede tomar un promedio del último año, los últimos dos años, promediar los períodos más recientes o usar algún otro tipo de fórmula para generar el pronóstico.
Estoy bastante seguro de que usamos un promedio de los últimos 12 meses.

¿Por qué 12 meses en lugar de una cantidad diferente de historia?
12 meses es una buena cantidad de tiempo porque no se distorsiona con datos más antiguos, pero es lo suficientemente reciente.

¿Cómo sabes que es más preciso que usar 18 meses o alguna otra longitud de la historia?
no lo sabemos Ajustamos las previsiones en función de los comentarios de las ventas.  

¿Sabes si los ajustes hacen que las cosas sean más precisas o menos que si solo usaras el promedio?
No lo sabemos, pero confiamos en que las previsiones están infladas.

¿Qué hacen entonces los compradores de inventario si creen que los números están inflados?
Tienen mucho conocimiento comercial y ajustan sus compras en consecuencia.

Entonces, ¿es justo decir que ignorarían los pronósticos al menos parte del tiempo?
Sí, algunas veces.

¿Cómo deciden los compradores cuándo pedir más? ¿Tiene un punto de pedido o stock de seguridad especificado en su sistema ERP que ayuda a guiar estas decisiones?
Sí, utilizamos un campo de stock de seguridad.

¿Cómo se calcula el stock de seguridad?
Los compradores determinan esto en función de la importancia del artículo, los plazos de entrega y otras consideraciones, como cuántos clientes compran el artículo, la velocidad del artículo, su costo. Llevarán diferentes cantidades de existencias de seguridad dependiendo de esto.

La discusión continuó. La conclusión principal aquí es que cuando rascas justo debajo de la superficie, se revelan muchas más preguntas que respuestas. Esto a menudo significa que el proceso de planificación de inventario y previsión de la demanda es muy subjetivo, varía de planificador a planificador, el resto de la organización no lo entiende bien y es probable que sea reactivo. Como ha descrito Tom Willemain, es “un caos enmascarado por la improvisación”. El proceso “tal como está” debe estar completamente identificado y documentado. Solo entonces se pueden exponer las brechas y se pueden realizar mejoras.   Aquí hay una lista de 10 preguntas que puede hacer que revelará el verdadero proceso de previsión, planificación de la demanda y planificación del inventario de su organización.

En un reciente LinkedIn blog, detallé cuatro preguntas que, una vez respondidas, revelarán cómo se realizan los pronósticos. siendo utilizado en tu negocio En este artículo, hemos enumerado preguntas que puede hacer que revelarán cómo se realizan los pronósticos. creado.

1. Cuando preguntamos a los usuarios cómo crean pronósticos, su respuesta suele ser "usamos el historial". Obviamente, esto no es suficiente información, ya que existen diferentes tipos de historial de demanda que requieren diferentes métodos de pronóstico. Si está utilizando datos históricos, asegúrese de averiguar si está utilizando un modelo promedio, un modelo de tendencias, un modelo estacional o algo más para pronosticar.

2. Una vez que sepa el modelo utilizado, pregunte acerca de los valores de los parámetros de esos modelos. El resultado del pronóstico de un "promedio" diferirá, a veces significativamente, según la cantidad de períodos que esté promediando. Entonces, averigüe si está usando un promedio de los últimos 3 meses, 6 meses, 12 meses, etc.

3. Si está utilizando modelos de tendencia, pregunte cómo se establecen los pesos del modelo. Por ejemplo, en un modelo de tendencias, como el suavizado exponencial doble, los pronósticos diferirán significativamente según cómo los cálculos ponderen los datos recientes en comparación con los datos más antiguos (las ponderaciones más altas ponen más énfasis en los datos recientes).

4. Si está utilizando modelos estacionales, los resultados del pronóstico se verán afectados por el "nivel" y las "ponderaciones de tendencia" utilizadas. También debe determinar si los períodos estacionales se pronostican con estacionalidad multiplicativa o aditiva. (La estacionalidad aditiva dice, por ejemplo, "Suma 100 unidades para julio", mientras que la estacionalidad multiplicativa dice "Multiplica por 1,25 para julio"). Finalmente, es posible que no estés usando este tipo de métodos en absoluto. Algunos profesionales utilizarán un método de pronóstico que simplemente promedia períodos anteriores (es decir, el próximo mes de junio se pronosticará con base en el promedio de los tres junios anteriores).

5. ¿Cómo haces para elegir un modelo sobre otro? ¿Depende la elección de la técnica del tipo de datos de demanda o de la disponibilidad de nuevos datos de demanda? ¿Este proceso está automatizado? O si un planificador elige subjetivamente un modelo de tendencia, ¿se seguirá pronosticando ese elemento con ese modelo hasta que el planificador lo cambie de nuevo?

6. ¿Son sus pronósticos “totalmente automáticos”, de modo que la tendencia y/o la estacionalidad se detecten automáticamente? ¿O sus pronósticos dependen de las clasificaciones de artículos que deben mantener los usuarios? Este último requiere más tiempo y atención por parte de los planificadores para definir qué comportamiento constituye tendencia, estacionalidad, etc.

7. ¿Cuáles son las reglas de clasificación de artículos que se utilizan? Por ejemplo, un artículo puede considerarse un artículo de tendencia si la demanda aumenta más de 5% período tras período. Un artículo puede considerarse estacional si el 70% o más de la demanda anual ocurre en cuatro períodos o menos. Tales reglas están definidas por el usuario y, a menudo, requieren suposiciones demasiado amplias. A veces, se configuran cuando un sistema se implementó originalmente, pero nunca se revisó, incluso cuando cambian las condiciones. Es importante asegurarse de que se comprendan las reglas de clasificación y, si es necesario, se actualicen.

8. ¿El pronóstico se regenera automáticamente cuando hay nuevos datos disponibles o tiene que regenerar manualmente los pronósticos?

9. ¿Revisa si hay algún cambio en el pronóstico de un período al siguiente antes de decidir si usa el nuevo pronóstico? ¿O prefieres el nuevo pronóstico por defecto?

10. ¿Cómo se tratan las anulaciones de pronóstico que se realizaron en ciclos de planificación anteriores cuando se crea un nuevo pronóstico? ¿Se reutilizan o se reemplazan?

11. ¿Cómo incorpora las previsiones realizadas por su equipo de ventas o por sus clientes? ¿Estos pronósticos reemplazan el pronóstico de línea base o utiliza estas entradas para hacer anulaciones del planificador al pronóstico de línea base?

12. ¿Bajo qué circunstancias ignoraría el pronóstico de referencia y usaría exactamente lo que le dicen las ventas o los clientes?

13. Si confía en los pronósticos de los clientes, ¿qué hace con los clientes que no brindan pronósticos?

14. ¿Cómo documenta la efectividad de su enfoque de pronóstico? La mayoría de las empresas solo miden la precisión del pronóstico final que se envía al sistema ERP, si es que miden algo. Pero no evalúan predicciones alternativas que podrían haberse utilizado. Es importante comparar lo que está haciendo con los puntos de referencia. Por ejemplo, ¿los métodos que está utilizando superan un pronóstico ingenuo (es decir, "mañana es igual a hoy", que no requiere pensar), o lo que vio el año pasado, o el promedio de los últimos 12 meses? La evaluación comparativa de su pronóstico de referencia asegura que está exprimiendo la mayor precisión posible de los datos.

15. ¿Mide si las anulaciones de ventas, clientes y planificadores mejoran o empeoran el pronóstico? Esto es tan importante como medir si sus enfoques estadísticos están superando al método ingenuo. Si no sabe si las anulaciones están ayudando o perjudicando, la empresa no puede mejorar en la previsión; necesita saber qué pasos están agregando valor para que pueda hacer más y mejorar aún más. Si no está documentando la precisión del pronóstico y realizando un análisis de "valor agregado del pronóstico", entonces no podrá evaluar adecuadamente si los pronósticos que se producen son los mejores que podría hacer. Perderá oportunidades para mejorar el proceso, aumentar la precisión y educar a la empresa sobre qué tipo de error de pronóstico se espera.