1. Pronosticar es un arte que requiere una combinación de juicio profesional y análisis estadístico objetivo. Los pronósticos de demanda exitosos requieren una predicción de referencia que aproveche los métodos de pronóstico estadístico. Una vez establecido, el proceso puede centrarse en la mejor manera de ajustar los pronósticos estadísticos en función de sus propios conocimientos y conocimientos comerciales.

2. El proceso de pronóstico suele ser iterativo. Es posible que deba realizar varios ajustes a su pronóstico inicial antes de estar satisfecho. Es importante poder generar y comparar pronósticos alternativos de forma rápida y sencilla. El seguimiento de la precisión de estos pronósticos a lo largo del tiempo, incluidas las alternativas que no se utilizaron, ayuda a informar y mejorar el proceso.

3. La credibilidad de los pronósticos depende en gran medida de las comparaciones gráficas con datos históricos. Una imagen vale más que mil palabras, por lo tanto, muestre siempre los pronósticos a través de pantallas gráficas disponibles al instante con informes numéricos de apoyo.

4. Una de las principales tareas técnicas en el pronóstico es hacer coincidir la elección de la técnica de pronóstico con la naturaleza de los datos. Los procesos efectivos de previsión de la demanda emplean capacidades que identifican el método correcto a utilizar. Las características de una serie de datos como tendencia, estacionalidad o cambios abruptos en el nivel sugieren ciertas técnicas en lugar de otras. Una selección automática, que selecciona y utiliza automáticamente el método de previsión adecuado, ahorra tiempo y garantiza que su previsión de referencia sea lo más precisa posible.

5. Los procesos exitosos de pronóstico de la demanda funcionan en conjunto con otros procesos comerciales. Por ejemplo, la previsión puede ser un primer paso esencial en el análisis financiero. Además, las previsiones precisas de demanda de productos y ventas son entradas fundamentales para los procesos de control de inventario y planificación de la producción de una empresa de fabricación.

6. Un buen proceso de planificación reconoce que los pronósticos nunca son exactamente correctos. Debido a que algunos errores se infiltran incluso en el mejor proceso de pronóstico, uno de los complementos más útiles para un pronóstico son las estimaciones honestas de su margen de error y sesgo de pronóstico.

Los pronósticos de ventas a menudo son inexactos simplemente porque el equipo de ventas se ve obligado a dar un número a pesar de que realmente no saben cuál será la demanda de sus clientes. Deje que los equipos de ventas vendan. No se moleste en jugar el juego de fingir que acepta estos pronósticos cuando ambas partes (cadena de ventas y suministro) saben que a menudo no es más que un WAG. Haz esto en su lugar:

• Aceptar la variabilidad de la demanda como un hecho de la vida. Desarrolle un proceso de planificación que no una mejor cuenta de trabajo para la variabilidad de la demanda.

• Acuerde un nivel de riesgo de desabastecimiento que sea aceptable para todos los grupos de artículos.

• Una vez que se acuerde el riesgo de desabastecimiento, use el software para generar una estimación precisa del stock de seguridad necesario para contrarrestar la variabilidad de la demanda.

• Obtenga aceptación. Los clientes deben estar dispuestos a pagar un precio más alto por unidad para que usted brinde niveles de servicio extremadamente altos. Los vendedores deben aceptar que es más probable que ciertos artículos tengan pedidos pendientes si priorizan la inversión en inventario en otros artículos.

• El uso de un proceso de inventario de seguridad # consensuado garantiza que esté almacenando en búfer adecuadamente y estableciendo las expectativas correctas con las ventas, los clientes, las finanzas y la cadena de suministro.

Cuando haces esto, liberas a todas las partes de tener que jugar el juego de predicción para el que no estaban equipados en primer lugar. Obtendrá mejores resultados, como niveles de servicio más altos con costos de inventario más bajos. Y con mucho menos señalar con el dedo.

¿Qué es todo el alboroto en torno al término "pronóstico probabilístico"? ¿Es solo un término de marketing más reciente que algunos proveedores de software y consultores han acuñado para fingir innovación? ¿Hay alguna diferencia tangible real en comparación con las técnicas anteriores de "mejor ajuste"? ¿No son todos los pronósticos probabilísticos de todos modos?

Para responder a esta pregunta, es útil pensar en lo que realmente le dice el pronóstico en términos de probabilidades. Un pronóstico "bueno" debe ser imparcial y, por lo tanto, arrojar una probabilidad de 50/50 de ser mayor o menor que el real. Un pronóstico "malo" generará amortiguadores subjetivos (o deprimirá artificialmente el pronóstico) y dará como resultado una demanda sesgada hacia arriba o hacia abajo. Considere a un vendedor que reduce intencionalmente su pronóstico al no informar las ventas que espera cerrar para ser "conservador". Sus pronósticos tendrán un sesgo de pronóstico negativo ya que los datos reales casi siempre serán más altos de lo que predijeron. Por otro lado, considere un cliente que proporciona un pronóstico inflado a su fabricante. Preocupados por los desabastecimientos, sobrestiman la demanda para asegurar su suministro. Su pronóstico tendrá un sesgo positivo ya que los datos reales casi siempre serán más bajos de lo que predijeron. 

Estos tipos de pronósticos de un número descritos anteriormente son problemáticos. Nos referimos a estas predicciones como "pronósticos puntuales", ya que representan un punto (o una serie de puntos a lo largo del tiempo) en un gráfico de lo que podría suceder en el futuro. No brindan una imagen completa porque para tomar decisiones comerciales efectivas, como determinar cuánto inventario almacenar o la cantidad de empleados disponibles para respaldar la demanda, se requiere información detallada sobre cuánto más bajo o más alto será el real. En otras palabras, necesita las probabilidades de cada posible resultado que podría ocurrir. Entonces, por sí mismo, el pronóstico puntual no es probabilístico.   

Para obtener un pronóstico probabilístico, debe conocer la distribución de las posibles demandas en torno a ese pronóstico. Una vez que calcula esto, el pronóstico se convierte en "probabilidad". La forma en que los sistemas de pronóstico y los profesionales, como planificadores de demanda, analistas de inventario, gerentes de materiales y directores financieros, determinan estas probabilidades es el núcleo de la pregunta: "¿qué hace que un pronóstico sea probabilístico?"     

Distribuciones normales
La mayoría de los pronósticos y los sistemas/software que los producen comienzan con una predicción de la demanda. Luego, calculan el rango de posibles demandas en torno a ese pronóstico al hacer suposiciones teóricas incorrectas sobre la distribución. Si alguna vez usó un "intervalo de confianza" en su software de pronóstico, esto se basa en una distribución de probabilidad alrededor del pronóstico. La forma en que se determina este rango de demanda es asumiendo un tipo particular de distribución. La mayoría de las veces esto significa asumir una forma de campana, también conocida como distribución normal. Cuando la demanda es intermitente, algunos sistemas de optimización de inventario y previsión de la demanda pueden suponer que la demanda tiene forma de Poisson. 

Después de crear el pronóstico, la distribución supuesta se aplica alrededor del pronóstico de demanda y luego tiene su estimación de probabilidades para cada demanda posible, es decir, un "pronóstico probabilístico". Estas estimaciones de la demanda y las probabilidades asociadas se pueden usar para determinar valores extremos o cualquier valor intermedio si se desea. Los valores extremos en los percentiles superiores de la distribución (es decir, 92%, 95%, 99%, etc.) se utilizan con mayor frecuencia como entradas para los modelos de control de inventario. Por ejemplo, los puntos de pedido de piezas de repuesto críticas en una empresa de servicios eléctricos pueden planificarse en función de un nivel de servicio de 99,51 TP3T o incluso superior. Mientras que una pieza de servicio no crítica podría planificarse en un nivel de servicio 85% o 90%.

El problema de hacer suposiciones sobre la distribución es que estas probabilidades se equivocarán. Por ejemplo, si la demanda no se distribuye normalmente pero está forzando una curva normal/en forma de campana en el pronóstico, entonces, ¿cómo es posible que las probabilidades sean incorrectas? Específicamente, es posible que desee saber el nivel de inventario necesario para lograr una probabilidad 99% de no quedarse sin existencias y la distribución normal le indicará que almacene 200 unidades. Pero cuando se compara con la demanda real, descubre que 200 unidades solo llenaron la demanda por completo en 40/50 observaciones. Entonces, en lugar de obtener un nivel de servicio 99%, ¡solo logró un nivel de servicio 80%! Esta es una falla gigantesca que resulta de intentar encajar una clavija cuadrada en un agujero redondo. El error lo habría llevado a tomar una reducción de inventario incorrecta.

Las distribuciones estimadas empíricamente son inteligentes
Para producir un pronóstico probabilístico inteligente (lectura precisa), primero debe estimar la distribución de la demanda empíricamente sin suposiciones ingenuas sobre la forma de la distribución. Smart Software hace esto mediante la ejecución de decenas de miles de escenarios simulados de demanda y tiempo de entrega. Nuestra solución aprovecha técnicas patentadas que incorporan simulación Monte Carlo, Bootstrapping estadístico y otros métodos. Los escenarios están diseñados para simular la incertidumbre y la aleatoriedad de la vida real tanto de la demanda como de los plazos de entrega. Las observaciones históricas reales se utilizan como entradas principales, pero la solución también le dará la opción de simular a partir de valores no observados. Por ejemplo, el hecho de que 100 unidades hayan sido la demanda histórica máxima no significa que esté garantizado alcanzar un máximo de 100 en el futuro. Después de terminar los escenarios, sabrá la probabilidad exacta de cada resultado. El pronóstico “puntual” se convierte entonces en el centro de esa distribución. Cada período futuro a lo largo del tiempo se expresa en términos de la distribución de probabilidad asociada con ese período.

Líderes en Pronóstico Probabilístico
Smart Software, Inc. fue la primera empresa en introducir el arranque estadístico como parte de un sistema de software de pronóstico de demanda disponible comercialmente hace veinte años. En ese momento se nos otorgó una patente de EE. UU. y se nos nombró finalista en los Premios a la Excelencia Corporativa APICS para la Innovación Tecnológica. Nuestro Investigación patrocinada por la NSF que condujo a este y otros descubrimientos fueron fundamentales para avanzar en la previsión y la optimización del inventario. Estamos comprometidos con la innovación continua, y usted puede encuentre más información sobre nuestra patente más reciente aquí.

Belmont, MA, junio de 2023 – Smart Software, Inc., proveedor de soluciones de optimización de inventario, planificación y pronóstico de la demanda líderes en la industria, anunció hoy la concesión de la patente estadounidense 11,656,887, “SISTEMA Y MÉTODO PARA SIMULAR LA DEMANDA Y OPTIMIZAR LOS PARÁMETROS DE CONTROL PARA UNA PLATAFORMA TECNOLÓGICA”.

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”. Una aplicación importante es la optimización de los inventarios de piezas.

Los aspectos de la invención incluyen: un proceso de arranque avanzado que convierte una única serie temporal observada de demanda de artículos en un número ilimitado de escenarios de demanda realistas; a proceso de predicción del rendimiento que ejecuta simulaciones Monte Carlo de una política de control de inventario propuesta para evaluar su desempeño; y un proceso de mejora del desempeño que utiliza el proceso de predicción del rendimiento para explorar automáticamente el espacio de diseños de sistemas alternativos para identificar valores óptimos de los parámetros de control, seleccionando aquellos que minimicen el costo operativo y al mismo tiempo garanticen un nivel objetivo de disponibilidad del artículo.

La nueva tecnología analítica descrita en la patente formará la base para el próximo lanzamiento de la próxima generación ("Gen2") de Planificador de demanda inteligente™ y Smart IP&O™. Los clientes y revendedores actuales pueden obtener una vista previa de Gen2 comunicándose con su representante de ventas de Smart Software.

La investigación subyacente a la patente fue autofinanciada por Smart, complementada con subvenciones competitivas para investigación de innovación en pequeñas empresas de la Fundación Nacional de Ciencias de EE. UU.

Acerca de Smart Software, Inc.
Fundada en 1981, Smart Software, Inc. es líder en brindar a las empresas soluciones de optimización de inventario, planificación y previsión de la demanda para toda la empresa. Las soluciones de optimización de inventario y previsión de la demanda de Smart Software han ayudado a miles de usuarios en todo el mundo, incluidos clientes como Disney, Arizona Public Service, Ameren y la Cruz Roja Americana. La plataforma de optimización y planificación de inventario de Smart, Smart IP&O, brinda a los planificadores de la demanda las herramientas para manejar la estacionalidad de las ventas, las promociones, los productos nuevos y antiguos, las jerarquías multidimensionales y las piezas de servicio y bienes de capital con demanda intermitente. También proporciona a los administradores de inventario estimaciones precisas del inventario óptimo y del stock de seguridad necesarios para cumplir con los pedidos futuros y lograr los niveles de servicio deseados. Smart Software tiene su sede en Belmont, Massachusetts, y nuestro sitio web es www.smartcorp.com.

Muchas empresas que buscan mejorar su proceso de pronóstico no saben por dónde empezar. Puede ser confuso lidiar con el aprendizaje de nuevos métodos estadísticos, asegurarse de que los datos estén correctamente estructurados y actualizados, acordar quién es el "propietario" del pronóstico, definir qué significa propiedad y medir la precisión. Habiendo visto esto durante más de cuarenta años de práctica, escribimos este blog para delinear el enfoque central y alentarlo a mantenerlo simple desde el principio.

1. Objetividad. Primero, comprenda y comunique que el proceso de Planificación y Pronóstico de la Demanda es un ejercicio de objetividad. El enfoque está en obtener aportes de varias fuentes (partes interesadas, clientes, gerentes funcionales, bases de datos, proveedores, etc.) y decidir si esos aportes agregan valor. Por ejemplo, si anula un pronóstico estadístico y agrega 20% a la proyección, no debe simplemente asumir que lo hizo correctamente automáticamente. En su lugar, sea objetivo y verifique si eso anula el aumento o la disminución de la precisión del pronóstico. Si descubre que sus anulaciones empeoraron las cosas, ha ganado algo: esto informa el proceso y sabe cómo analizar mejor las decisiones de anulación en el futuro.

2. Trabajo en equipo. Reconocer que la previsión y la planificación de la demanda son deportes de equipo. Acuerde quién será el capitán del equipo. El capitán es responsable de crear los pronósticos estadísticos de referencia y de supervisar el proceso de planificación de la demanda. Pero los resultados dependen de que todos los miembros del equipo realicen contribuciones positivas, proporcionen datos, sugieran metodologías alternativas, cuestionen las suposiciones y ejecuten las acciones recomendadas. Los resultados finales son propiedad de la empresa y de cada una de las partes interesadas.

3. Medición. No se obsesione con los puntos de referencia de precisión de los pronósticos de la industria. Cada SKU tiene su propio nivel de "previsibilidad", y es posible que esté gestionando cualquier número de elementos difíciles. En su lugar, cree sus propios puntos de referencia basados en una secuencia de métodos de pronóstico cada vez más avanzados. Los pronósticos estadísticos avanzados pueden parecer abrumadoramente complejos al principio, así que comience de manera simple con un método básico, como pronosticar la demanda promedio histórica. Luego, mida qué tan cerca está ese pronóstico simple de la demanda real observada. A partir de ahí, desarrolle técnicas que se ocupen de complicaciones como la tendencia y la estacionalidad. Mida el progreso utilizando métricas de precisión calculadas por su software, como el error porcentual absoluto medio (MAPE). Esto permitirá que su empresa mejore un poco cada ciclo de pronóstico.

4. Tiempo. Luego concentre sus esfuerzos en hacer que la previsión sea un proceso independiente que no se combine con el complejo proceso de optimización del inventario. La gestión de inventario se basa en una sólida previsión de la demanda, pero se centra en otros temas: qué comprar, cuándo comprar, cantidades mínimas de pedido, existencias de seguridad, niveles de inventario, plazos de entrega de los proveedores, etc. Deje que la gestión de inventario pase a más adelante . Primero construya "músculo de pronóstico" creando, revisando y evolucionando el proceso de pronóstico para tener una cadencia regular. Cuando su proceso haya madurado lo suficiente, póngase al día con la velocidad creciente de los negocios aumentando el ritmo de su proceso de previsión a una cadencia mensual como mínimo.

Observaciones

Revisar el proceso de previsión de una empresa puede ser un paso importante. A veces sucede cuando hay rotación de ejecutivos, a veces cuando hay un nuevo sistema ERP, a veces cuando hay un nuevo software de pronóstico. Cualquiera que sea el evento precipitante, este cambio es una oportunidad para repensar y refinar cualquier proceso que haya tenido antes. Pero tratar de comerse todo el elefante de una sola vez es un error. En este blog, describimos algunos pasos discretos que puede seguir para lograr una evolución exitosa hacia un mejor proceso de pronóstico.