En mi publicación anterior de esta serie sobre conceptos esenciales, “¿Qué es 'Un buen pronóstico'”, discutí el esfuerzo básico para descubrir el futuro más probable en un escenario de planificación de la demanda. Definí un buen pronóstico como aquel que es imparcial y lo más preciso posible. Pero también advertí que, dependiendo de la estabilidad o volatilidad de los datos con los que tenemos que trabajar, aún puede haber alguna inexactitud incluso en un buen pronóstico. La clave es tener una comprensión de cuánto.
Este tema, la gestión de la incertidumbre, es el tema de la publicación de mi colega Tom Willemain, “El promedio no es la respuesta”. Su publicación establece la teoría para enfrentar responsablemente los límites de nuestra capacidad predictiva. Es importante entender cómo funciona esto realmente.
Como mencioné brevemente al final de mi publicación anterior, nuestro enfoque comienza con algo llamado "simulación deslizante". Estimamos con qué precisión predecimos el futuro utilizando nuestras técnicas de pronóstico en una parte más antigua de la historia, excluyendo los datos más recientes. Luego podemos comparar lo que hubiéramos predicho para el pasado reciente con nuestra información real del mundo real sobre lo que sucedió. Este es un método confiable para estimar qué tan cerca estamos prediciendo la demanda futura.
El inventario de seguridad, un amortiguador cuidadosamente medido en el nivel de inventario que almacenamos por encima de nuestra predicción de la demanda más probable, se deriva de la estimación del error de pronóstico que surge de la "simulación deslizante". Este enfoque para lidiar con la precisión de nuestros pronósticos se equilibra de manera eficiente entre ignorar la amenaza de la sobrecompensación impredecible y costosa.
En detalles más técnicos: los errores de pronóstico que se estiman mediante este proceso de simulación deslizante indican el nivel de incertidumbre. Usamos estos errores para estimar la desviación estándar de los pronósticos. Ahora, con una demanda regular, podemos suponer que los pronósticos (que son estimaciones del comportamiento futuro) están mejor representados por una distribución de probabilidad en forma de campana, lo que los estadísticos llaman la "distribución normal". El centro de esa distribución es nuestro pronóstico puntual. El ancho de esa distribución es la desviación estándar del pronóstico de "simulación deslizante" de los valores reales conocidos; lo obtenemos directamente de nuestras estimaciones de error de pronóstico.
Una vez que conocemos la curva específica en forma de campana asociada con el pronóstico, podemos estimar fácilmente la reserva de existencias de seguridad que se necesita. La única entrada nuestra es el "nivel de servicio" que se desea, y se puede determinar el stock de seguridad en ese nivel de servicio. (El nivel de servicio es esencialmente una medida de la confianza que debemos tener en nuestros niveles de existencias de inventario, con una confianza cada vez mayor que requiere los gastos correspondientes en inventario adicional). Tenga en cuenta que estamos asumiendo que la distribución correcta a usar es la distribución normal. Esto es correcto para la mayoría de las series de demanda en las que tiene una demanda regular por período. Falla cuando la demanda es esporádica o intermitente.
En el próximo artículo de esta serie, analizaré cómo Smart Forecasts trata la estimación del stock de seguridad en aquellos casos de demanda intermitente, cuando la suposición de normalidad es incorrecta.
Nelson Hartunian, PhD, cofundó Smart Software, anteriormente se desempeñó como presidente y actualmente lo supervisa como presidente de la junta. Ha dirigido, en varias ocasiones, el desarrollo de software, las ventas y el servicio al cliente.
Artículos Relacionados
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.
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. Muchos tipos de personas 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.
Aprovechar las listas de materiales de planificación de ERP con Smart IP&O para pronosticar lo imprevisible
En un entorno de fabricación altamente configurable, pronosticar productos terminados puede convertirse en una tarea compleja y desalentadora. El número de posibles productos terminados se disparará cuando muchos componentes sean intercambiables. Un MRP tradicional nos obligaría a pronosticar cada producto terminado, lo que puede ser poco realista o incluso imposible. Varias soluciones ERP líderes introducen el concepto de "Planificación BOM", que permite el uso de pronósticos a un nivel superior en el proceso de fabricación. En este artículo, discutiremos esta funcionalidad en ERP y cómo puede aprovecharla con Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O) para adelantarse a su demanda ante esta complejidad.