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:
- Transacciones históricas, como órdenes de venta y envíos.
- transacciones de uso de trabajo, como qué componentes se necesitan para producir productos terminados
- Transacciones de transferencia de inventario, como qué inventario se envió de un lugar a otro.
- 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.
