¿Cuánto tiempo debe tomar para calcular un pronóstico de demanda usando métodos estadísticos? Esta pregunta la hacen a menudo los clientes actuales y potenciales. La respuesta realmente depende. Los resultados del pronóstico para un solo elemento se pueden calcular en un abrir y cerrar de ojos, en tan solo unas pocas centésimas de segundo, pero a veces pueden requerir hasta cinco segundos. Para comprender las diferencias, es importante entender que hay más cosas involucradas que solo repasar la aritmética del pronóstico en sí. Aquí hay seis factores que influyen en la velocidad de su motor de pronóstico.

1) Método de pronóstico.  Las técnicas tradicionales de extrapolación de series de tiempo (como el suavizado exponencial y los métodos de promedio móvil), cuando están codificadas inteligentemente, son muy rápidas. Por ejemplo, el motor de pronóstico automático Smart Forecast que aprovecha estas técnicas y potencia nuestro software de optimización de inventario y planificación de demanda puede generar pronósticos estadísticos sobre 1,000 artículos en 1 segundo. Los métodos de extrapolación producen un pronóstico esperado y una medida resumida de la incertidumbre del pronóstico. Sin embargo, los modelos más complejos en nuestra plataforma que generan escenarios de demanda probabilísticos toman mucho más tiempo con los mismos recursos informáticos. Esto se debe en parte a que crean un volumen de producción mucho mayor, por lo general miles de secuencias de demanda futura plausibles. Más tiempo, sí, pero no tiempo perdido, ya que estos resultados son mucho más completos y forman la base para la optimización posterior de los parámetros de control de inventario.

2) Recursos informáticos.  Cuantos más recursos arroje al cálculo, más rápido será. Sin embargo, los recursos cuestan dinero y puede que no sea económico invertir en estos recursos. Por ejemplo, para hacer que ciertos tipos de pronósticos basados en aprendizaje automático funcionen, el sistema necesitará realizar cálculos de subprocesos múltiples en varios servidores para entregar resultados rápidamente. Por lo tanto, asegúrese de comprender los recursos informáticos asumidos y los costos asociados. Nuestros cálculos se realizan en la nube de Amazon Web Services, por lo que es posible pagar una gran cantidad de cómputo paralelo si se desea.

3) Número de series temporales.  ¿Tiene que pronosticar solo unos pocos cientos de artículos en una sola ubicación o muchos miles de artículos en docenas de ubicaciones? Cuanto mayor sea el número de combinaciones de SKU x Ubicación, mayor será el tiempo requerido. Sin embargo, es posible recortar el tiempo para obtener pronósticos de demanda mediante una mejor clasificación de la demanda. Por ejemplo, no es importante pronosticar cada combinación de SKU x Ubicación. El software moderno de planificación de la demanda primero puede subdividir los datos en función de las clasificaciones de volumen/frecuencia antes de ejecutar el motor de pronóstico. Hemos observado situaciones en las que existían más de un millón de combinaciones SKU x Ubicación, pero solo el diez por ciento tenía demanda en los doce meses anteriores.

4) Clasificación histórica. ¿Está pronosticando utilizando intervalos de tiempo diarios, semanales o mensuales? Cuanto más granular sea la agrupación, más tiempo llevará calcular los pronósticos estadísticos. Muchas empresas se preguntarán: "¿Por qué alguien querría pronosticar diariamente?" Sin embargo, el software de pronóstico de demanda de última generación puede aprovechar los datos diarios para detectar patrones simultáneos de días de la semana y semanas del mes que, de otro modo, quedarían ocultos con los grupos de demanda mensuales tradicionales. Y la velocidad de los negocios continúa acelerándose, amenazando la viabilidad competitiva del ritmo de planificación mensual tradicional.

5) Cantidad de Historia. ¿Está limitando el modelo alimentándolo solo con el historial de demanda más reciente, o está introduciendo todo el historial disponible en el software de previsión de demanda? Cuanto más historial alimente el modelo, más datos se deben analizar y más tiempo llevará.

6) Procesamiento analítico adicional.  Hasta ahora, hemos imaginado ingresar el historial de demanda de los artículos y obtener pronósticos. Pero el proceso también puede implicar pasos analíticos adicionales que pueden mejorar los resultados. Ejemplos incluyen:

a) Detección y eliminación de valores atípicos para minimizar la distorsión causada por eventos únicos como daños por tormentas.

b) Aprendizaje automático que decide cuánto historial se debe usar para cada elemento detectando el cambio de régimen.

C) Modelado causal que identifica cómo los cambios en los impulsores de la demanda (como el precio, la tasa de interés, la opinión del cliente, etc.) afectan la demanda futura.

d) Informe de excepción que utiliza el análisis de datos para identificar situaciones inusuales que ameritan una mayor revisión por parte de la gerencia.

El resto de la historia. También es fundamental comprender que el tiempo para obtener una respuesta implica más que la velocidad de los cálculos de pronóstico. per se. Los datos deben cargarse en la memoria antes de que pueda comenzar la computación. Una vez que se calculan los pronósticos, su navegador debe cargar los resultados para que puedan mostrarse en la pantalla para que usted interactúe con ellos. Si vuelve a pronosticar un producto, puede optar por guardar los resultados. Si está trabajando con jerarquías de productos (agregando pronósticos de artículos hasta familias de productos, familias hasta líneas de productos, etc.), el nuevo pronóstico afectará la jerarquía y todo debe conciliarse. Todo esto lleva tiempo.

¿Lo suficientemente rápido para ti? Cuando está evaluando el software para ver si su necesidad de velocidad será satisfecha, todo esto puede probarse como parte de una prueba de concepto o prueba ofrecida por los proveedores de soluciones de software de planificación de la demanda. Pruébelo y asegúrese de que el calcular, cargar y guardar los tiempos son aceptables dado el volumen de datos y los métodos de pronóstico que desea utilizar para respaldar su proceso.

La gestión de inventarios de piezas de repuesto puede parecer imposible. No sabes qué se romperá y cuándo. Los comentarios de los departamentos mecánicos y los equipos de mantenimiento suelen ser inexactos. Los programas de mantenimiento planificados a menudo se modifican, lo que los convierte en cualquier cosa menos "planificados". Los patrones de uso (es decir, la demanda) suelen ser extremadamente intermitentes, es decir, la demanda salta aleatoriamente entre cero y algo más, a menudo un número sorprendentemente grande. La intermitencia, combinada con la falta de tendencias significativas o patrones estacionales, hace que los métodos tradicionales de pronóstico de series de tiempo sean inexactos. La gran cantidad de combinaciones parte por ubicación hace que sea imposible crear manualmente o incluso revisar pronósticos para partes individuales. Dados todos estos desafíos, pensamos que sería útil delinear una serie de cosas que se deben hacer (y sus correspondientes prohibiciones).

1. Utilice métodos probabilísticos para calcular los puntos de pedido y los niveles mínimos y máximos.
   Basar las decisiones de almacenamiento en el uso diario promedio no es la respuesta correcta. Tampoco lo es la confianza en los métodos de pronóstico tradicionales como los modelos de suavizado exponencial. Ninguno de los enfoques funciona cuando la demanda es intermitente porque no tienen debidamente en cuenta la volatilidad de la demanda. métodos probabilísticos que simulan miles de posibles escenarios de demanda funcionan mejor. Proporcionan una estimación realista de la distribución de la demanda y pueden manejar todos los ceros y no ceros aleatorios. Esto garantizará que el nivel de inventario tenga el tamaño adecuado para alcanzar cualquier objetivo de nivel de servicio que elija.
    
2. Use niveles de servicio en lugar de métodos de regla empírica para determinar los niveles de existencias
   Muchas organizaciones de planificación de piezas se basan en múltiplos de la demanda diaria y otros Reglas de juego para determinar las políticas de almacenamiento. Por ejemplo, los puntos de reorden a menudo se basan en la duplicación de la demanda promedio durante el tiempo de entrega o en la aplicación de algún otro múltiplo según la importancia del artículo. Sin embargo, los promedios no tienen en cuenta cuán volátil (o ruidosa) es una pieza y darán lugar a un exceso de existencias de piezas menos ruidosas y una escasez de piezas más ruidosas.
    
3. Vuelva a calcular con frecuencia las políticas de almacenamiento
   El hecho de que la demanda sea intermitente no significa que nada cambie con el tiempo. Sin embargo, después de entrevistar a cientos de empresas que administran el inventario de piezas de repuesto, encontramos que menos de 10% vuelven a calcular las políticas de almacenamiento mensualmente. Muchos nunca vuelven a calcular las políticas de almacenamiento hasta que surge un “problema”. En miles de piezas, se garantiza que el uso aumentará o disminuirá en al menos algunas de las piezas. Los plazos de entrega de los proveedores también pueden cambiar. El uso de un punto de pedido desactualizado hará que los pedidos se activen demasiado pronto o demasiado tarde, lo que creará muchos problemas. Recálculo de políticas en cada ciclo de planificación asegura que el inventario tendrá el tamaño correcto. No sea reactivo y espere a que ocurra un problema antes de considerar si se debe modificar el valor mínimo o máximo. Para entonces ya es demasiado tarde, es como esperar a que los frenos fallen antes de repararlos. No se preocupe por el esfuerzo de volver a calcular los valores Mín./Máx. para una gran cantidad de SKU: el software moderno lo hace automáticamente. Recuerda: ¡La recalibración de sus políticas de almacenamiento es un mantenimiento preventivo contra el agotamiento de existencias!
    
4. Obtenga aceptación en los niveles de servicio específicos
   El inventario es costoso y debe tener el tamaño correcto en función de lograr un equilibrio entre la disposición de la organización a agotarse y su disposición a presupuestar repuestos. Con demasiada frecuencia, los planificadores toman decisiones de forma aislada basándose en la evitación del dolor o en las solicitudes de los técnicos de mantenimiento sin tener en cuenta cómo el gasto en una parte afecta la capacidad de la organización para gastar en otra parte. El exceso de inventario en una parte perjudica los niveles de servicio en otras partes al consumir de manera desproporcionada el presupuesto de inventario. Asegúrese de que los objetivos de nivel de servicio y el inventario asociado costos de alcanzar los niveles de servicio son entendidos y aceptados.
    
5. Ejecute un proceso de planificación separado para piezas reparables
   Algunas piezas son muy costosas de reemplazar, por lo que es preferible enviarlas a las instalaciones de reparación o de vuelta al OEM para su reparación. Tener en cuenta la aleatoriedad del lado del suministro de cuándo se devolverán las piezas reparables y saber si esperar una reparación o comprar un repuesto adicional son fundamentales para garantizar la disponibilidad de los artículos sin un aumento del inventario. Esto requiere informes especializados y el uso de modelos probabilísticos. No trate las piezas reparables como piezas consumibles cuando planifique.
    
6. Cuente lo que se compra contra el presupuesto, no solo lo que se consume
   Muchas organizaciones asignan las compras totales de piezas a un presupuesto corporativo separado y asignan el presupuesto del equipo mecánico o de mantenimiento a las piezas que se utilizan. En la mayoría de las organizaciones de MRO, especialmente en el transporte público y los servicios públicos, los equipos de reparación dictan lo que se compra. Si lo que se compra no cuenta contra su presupuesto, comprarán en exceso para asegurarse de que nunca haya ninguna posibilidad de desabastecimiento. Literalmente no tienen ningún incentivo para hacerlo bien, por lo que se comprarán decenas de millones en exceso de inventario. Si lo que se compra se refleja en el presupuesto, se prestará mucha más atención a comprar solo lo que realmente se necesita. Reconociendo que el exceso de inventario perjudica el servicio Robar a la organización dinero en efectivo que, de lo contrario, podría usarse en repuestos insuficientes es un paso importante para garantizar una compra de inventario responsable.

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 ¿Qué es el efecto de oscilación? 

Es cuando su pronóstico estadístico predice incorrectamente los altibajos observados en su historial de demanda cuando realmente no hay un patrón. Es importante asegurarse de que sus pronósticos no cambien a menos que haya un patrón real.

Aquí hay una transcripción de un cliente reciente donde se discutió este problema:

Cliente: “El pronóstico no sigue los patrones que veo en el historial. ¿Por qué no?" 

Inteligente: “Si miras de cerca, los altibajos que ves no son patrones. Es realmente ruido”.  

Cliente: “Pero si no predecimos los máximos, nos agotamos”.

Smart: “Si el pronóstico 'se moviera', sería mucho menos preciso. El sistema pronosticará cualquier patrón que sea evidente, en este caso una tendencia alcista muy leve. Protegeremos el ruido con existencias de seguridad. Los meneos se utilizan para establecer las existencias de seguridad”.

Cliente: “Está bien. Tiene sentido ahora. 

El movimiento parece tranquilizador pero, en este caso, está dando como resultado un pronóstico de demanda incorrecto. Los altibajos en realidad no ocurren a la misma hora cada mes. Un mejor pronóstico estadístico se muestra en verde claro.

Microsoft Dynamics 365 F&SC y AX pueden administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden. Un desafío que enfrentan los clientes es que los esfuerzos para mantener estos niveles están muy orientados a los detalles y que el sistema ERP requiere que el usuario especifique manualmente estos puntos de pedido y/o pronósticos. Como alternativa, muchas organizaciones terminan generando políticas de inventario a mano utilizando hojas de cálculo de Excel u otros enfoques ad hoc.

Estos métodos consumen mucho tiempo y es probable que ambos den como resultado cierto nivel de inexactitud. Como resultado, la organización terminará con un exceso de inventario, escasez innecesaria y una desconfianza general en sus sistemas de software. En este artículo, revisaremos la funcionalidad de pedidos de inventario en AX / D365 F&SC, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo la Planificación y optimización de inventario inteligente puede ayudar a mejorar la posición de efectivo de una empresa. Esto se logra mediante un inventario reducido y desabastecimientos minimizados y controlados. El uso de Smart Software ofrece una funcionalidad predictiva que falta en Dynamics 365.

Políticas de reabastecimiento de Microsoft Dynamics 365 F&SC y AX

En el módulo de gestión de inventario de AX y F&SC, los usuarios pueden ingresar manualmente los parámetros de planificación para cada artículo en existencia. Estos parámetros incluyen puntos de pedido, plazos de entrega de existencias de seguridad, cantidades de existencias de seguridad, ciclos de reorden y modificadores de pedidos, como cantidades de pedido mínimas y máximas impuestas por el proveedor y múltiplos de pedido. Una vez ingresado, el sistema ERP conciliará el suministro entrante, la disponibilidad actual, la demanda saliente y los pronósticos definidos por el usuario y las políticas de almacenamiento para calcular el plan de suministro o el cronograma de pedidos (es decir, qué ordenar y cuándo).

Hay 4 opciones de política de reposición en F&SC y AX: Cantidad fija de reorden, Cantidad máxima, Lote por lote e Impulsada por pedido del cliente.

• Cantidad de reorden fija y Máx. son métodos de reabastecimiento basados en puntos de pedido. Ambos sugieren pedidos cuando el inventario disponible alcanza el punto de reorden. Con ROQ fijo, el tamaño del pedido se especifica y no variará hasta que se cambie. Con Max, los tamaños de los pedidos variarán según la posición del stock en el momento del pedido y los pedidos se realizarán hasta el Max.
• Lote por lote es un método de reabastecimiento basado en pronósticos que agrupa la demanda total pronosticada durante un marco de tiempo definido por el usuario (el "período de acumulación de lotes") y genera una sugerencia de pedido que totaliza la cantidad pronosticada. Entonces, si su demanda total pronosticada es de 100 unidades por mes y el período de acumulación del lote es de 3 meses, entonces su sugerencia de pedido sería igual a 300 unidades.
• Impulsado por pedidos es un método de reabastecimiento basado en pedidos. No utiliza puntos de pedido ni pronósticos. Piense en ello como una lógica de "vender uno, comprar uno" que solo realiza pedidos después de que se ingresa la demanda.

Limitaciones

Cada una de las configuraciones de reabastecimiento de F&SC / AX debe ingresarse manualmente o importarse a través de cargas personalizadas creadas por los clientes. Simplemente no hay forma de que los usuarios generen entradas de forma nativa (especialmente las que no son óptimas). La falta de una funcionalidad creíble para la previsión a nivel de unidad y la optimización del inventario dentro del sistema ERP es la razón por la que tantos usuarios de AX y F&SC se ven obligados a confiar en hojas de cálculo para la planificación y luego establecer manualmente los parámetros que necesita el ERP. En realidad, la mayoría de los planificadores terminan configurando manualmente las previsiones de demanda y reordenando.

Y cuando pueden usar hojas de cálculo, a menudo se basan en métodos generales generales que dan como resultado el uso de modelos estadísticos simplificados. Una vez calculados en la hoja de cálculo, estos deben cargarse en F&SC/AX. A menudo se cargan a través de engorrosas importaciones de archivos o se ingresan manualmente. Debido al tiempo y esfuerzo que se necesita para construirlos, las empresas no actualizan estos números con frecuencia.

Una vez que se establecen, las organizaciones tienden a emplear un enfoque reactivo a los cambios. La única vez que un comprador/planificador revisa la política de inventario es anualmente o en el momento de las compras o la fabricación. Algunas empresas también reaccionarán después de encontrar problemas con niveles de inventario cortos (o demasiado altos). Gestionar esto en AX y F&AS requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar.

Microsoft reconoce estas limitaciones en sus ERP centrales y comprende los desafíos importantes para los clientes. En respuesta, Microsoft ha posicionado la previsión bajo su pila de AI Azure. Este método está fuera de los principales ERP. Se ofrece como un conjunto de herramientas para que los científicos de datos lo utilicen para definir estadísticas y cálculos complejos personalizados según los deseos de la empresa. Esto se suma a algunos cálculos simples básicos como punto de partida que se encuentran actualmente en sus fases iniciales de desarrollo. Si bien esto puede generar ganancias a largo plazo, actualmente este método significa que los clientes comienzan casi desde cero y definen lo que Microsoft actualmente llama "experimentos" para medir la planificación de la demanda.

La conclusión es que los clientes se enfrentan a grandes desafíos para conseguir que la pila de Dynamics ayude a resolver estos problemas. El resultado es que los CFO tienen menos efectivo disponible para lo que necesitan y que los ejecutivos de ventas tienen oportunidades de ventas sin cubrir y una posible pérdida de ventas porque la empresa no puede enviar los productos que el cliente desea.

Ser más inteligentes

¿No sería mejor simplemente aprovechar el mejor complemento de su clase para la planificación de la demanda? y la mejor solución de optimización de inventario de su clase para administrar y equilibrar los costos y los niveles de cumplimiento? ¿No sería mejor poder hacer esto diariamente o semanalmente para tomar sus decisiones lo más cerca posible de la necesidad, conservando efectivo mientras satisface la demanda de ventas?

Imagine tener una integración bidireccional con AX y F&AS para que todo funcione fácil y rápidamente. Uno donde:

• podría recalibrar automáticamente las políticas en ciclos de planificación frecuentes utilizando modelos estadísticos de vanguardia probados en el campo,
• podría calcular pronósticos de demanda que tengan en cuenta la estacionalidad, la tendencia y los patrones cíclicos,
• Aprovecharía automáticamente los métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio más rentables que consideran los costos reales de mantener el inventario y las interrupciones de existencias, brindándole una imagen económica completa,
• Puede liberar efectivo para usar dentro de la empresa y administrar sus niveles de inventario para mejorar el cumplimiento de pedidos al mismo tiempo que libera este efectivo.
• tendría existencias de seguridad y niveles de inventario que darían cuenta de la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades,
• podría apuntar a niveles de servicio específicos por grupos de productos, clientes, almacenes o cualquier otra dimensión que haya seleccionado,
• aumenta las ganancias generales de la empresa y la salud del balance general.

Amplíe Microsoft 365 F&SC y AX con Smart IP&O

Para ver una grabación del seminario web de Microsoft Dynamics Communities que muestra Smart IP&O, regístrese aquí:

https://smartcorp.com/inventory-planning-with-microsoft-365-fsc-and-ax/

Un pronóstico estadístico de cero puede causar mucha confusión a los pronosticadores, especialmente cuando la demanda histórica no es cero. Claro, es obvio que la demanda tiene una tendencia a la baja, pero ¿debería tener una tendencia a cero? Cuando la demanda anterior es mucho mayor que la demanda más reciente y la demanda más reciente tiene un volumen muy bajo (es decir, 1,2,3 unidades demandadas), la respuesta es, estadísticamente hablando, sí. Sin embargo, esto podría no coincidir con el conocimiento comercial del planificador y el nivel mínimo esperado de demanda. Entonces, ¿qué debe hacer un pronosticador para corregir esto? Aquí hay tres sugerencias:

1. Limite los datos históricos alimentados al modelo. En una situación de tendencia a la baja, los datos más antiguos a menudo se mucho mayor que los datos recientes. Cuando se ignora la demanda de volumen mucho mayor anterior, la tendencia a la baja no será tan significativa. Todavía pronosticará una tendencia a la baja, pero es más probable que los resultados estén en línea con las expectativas comerciales.

2. Pruebe la amortiguación de tendencias. Smart Demand Planner tiene una función llamada "cobertura de tendencias" que permite a los usuarios definir cómo una tendencia debe desaparecer con el tiempo. Cuanto mayor sea la cobertura de tendencia porcentual (0-100%), más pronunciada será la amortiguación de tendencia. Esto significa que una tendencia pronosticada no continuará durante todo el horizonte de pronóstico. Esto significa que el pronóstico de demanda comenzará a aplanarse antes de que llegue a cero en una tendencia bajista.

3. Cambiar el modelo de pronóstico. Cambie de un método de tendencia, como Suavizado exponencial doble o Promedio móvil lineal, a un método sin tendencia, como Suavizado exponencial único o Promedio móvil simple. No pronosticará una tendencia a la baja, pero al menos su pronóstico no será cero y, por lo tanto, es más probable que la empresa lo acepte.