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.

Si últimamente tenías la cabeza en alto, es posible que hayas notado alguna locura adicional fuera de la cancha de baloncesto: el fracaso del Silicon Valley Bank. Aquellos de nosotros en el mundo de la cadena de suministro tal vez hayamos descartado la quiebra del banco como un problema de otra persona, pero ese lamentable episodio también contiene una gran lección para nosotros: la importancia de hacer bien las pruebas de estrés.

Él El Correo de Washington Recientemente se publicó un artículo de opinión de Natasha Sarin llamado “Los reguladores se perdieron los problemas de Silicon Valley Bank durante meses. Este es el por qué." Sarin describió las fallas en el régimen de pruebas de estrés impuesto al banco por la Reserva Federal. Un problema es que las pruebas de estrés son demasiado estáticas. El factor de estrés de la Fed para el crecimiento del PIB nominal fue un escenario único que enumeraba valores supuestos durante los próximos 13 trimestres (ver Figura 1). Esas 13 proyecciones trimestrales pueden ser la opinión consensuada de alguien sobre cómo se vería un mal día para el cabello, pero esa no es la única forma en que podrían desarrollarse las cosas. Como sociedad, se nos enseña a apreciar una mejor manera de mostrar las contingencias cada vez que el Servicio Meteorológico Nacional nos muestra las trayectorias proyectadas de los huracanes (consulte la Figura 2). Cada escenario representado por una línea de color diferente muestra una posible trayectoria de tormenta, y las líneas concentradas representan la más probable. Al exponer las rutas de menor probabilidad, se mejora la planificación de riesgos.

Al realizar pruebas de estrés en la cadena de suministro, necesitamos escenarios realistas de posibles demandas futuras que podrían ocurrir, incluso demandas extremas. Smart proporciona esto en nuestro software (con mejoras considerables en nuestros métodos Gen2). El software genera una gran cantidad de escenarios de demanda creíbles, suficientes para exponer el alcance completo de los riesgos (consulte la Figura 3). Las pruebas de estrés tienen que ver con la generación de cantidades masivas de escenarios de planificación, y los métodos probabilísticos de Smart son una desviación radical de las aplicaciones S&OP deterministas anteriores, ya que se basan completamente en escenarios.

La otra falla en las pruebas de estrés de la Fed fue que fueron diseñadas con meses de anticipación pero nunca actualizadas para las condiciones cambiantes. Los planificadores de la demanda y los gerentes de inventario aprecian intuitivamente que las variables clave como la demanda de artículos y el tiempo de entrega del proveedor no solo son muy aleatorias, incluso cuando las cosas son estables, sino que también están sujetas a cambios abruptos que deberían requerir una reescritura rápida de los escenarios de planificación (consulte la Figura 4, donde la demanda promedio salta dramáticamente entre las observaciones 19 y 20). Los productos Gen2 de Smart incluyen nueva tecnología para detectar tales "cambios de régimen” y cambiando automáticamente los escenarios en consecuencia.

Los bancos se ven obligados a someterse a pruebas de estrés, por muy defectuosas que sean, para proteger a sus depositantes. Los profesionales de la cadena de suministro ahora tienen una manera de proteger sus cadenas de suministro mediante el uso de un software moderno para realizar pruebas de estrés de sus planes de demanda y decisiones de gestión de inventario.

Figura 1: Escenarios utilizados por la Fed para hacer pruebas de estrés a los bancos.

Figura 2: Escenarios utilizados por el Servicio Meteorológico Nacional para predecir las trayectorias de los huracanes

Figura 3: Escenarios de demanda del tipo generado por Smart Demand Planner

Figura 4: Ejemplo de cambio de régimen en la demanda del producto después de la observación #19

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.

Smart IP&O funciona con el motor de pronóstico SmartForecasts® que selecciona automáticamente el método más apropiado para cada artículo. Los métodos de Smart Forecast se enumeran a continuación:

• Promedio móvil simple y suavizado exponencial único para datos planos y ruidosos
• Promedio móvil lineal y suavizado exponencial doble para datos de tendencias
• Winters Aditivo y Winters Multiplicativo para datos estacionales y estacionales y de tendencias.

Este blog explica cómo funciona cada modelo utilizando diagramas de tiempo de datos históricos y de pronóstico. Describe cómo elegir qué modelo usar. Los ejemplos a continuación muestran el mismo historial, en rojo, pronosticado con cada método, en verde oscuro, en comparación con el método ganador elegido por Smart, en verde claro.

Estacionalidad
Si desea forzar (o evitar) que se muestre la estacionalidad en el pronóstico, elija los modelos Winters. Ambos métodos requieren 2 años completos de historial.

Multiplicativo de Winters determinará el tamaño de los picos o valles de los efectos estacionales en función de una diferencia porcentual de un volumen promedio de tendencia. No es una buena opción para artículos de muy bajo volumen debido a la división por cero al determinar ese porcentaje. Observe en la imagen a continuación que se proyecta que la gran caída porcentual en la demanda estacional en el historial continúe durante el horizonte de pronóstico, lo que hace que parezca que no hay demanda estacional a pesar de usar un método estacional.

Pronóstico estadístico elaborado con el método multiplicativo de Winter. 

Aditivo de Winters determinará el tamaño de los picos o valles de los efectos estacionales con base en una unidad de diferencia del volumen promedio. No es un buen ajuste si hay una tendencia significativa en los datos. Tenga en cuenta en la imagen de abajo que sla estacionalidad ahora se pronostica con base en el cambio unitario promedio en la estacionalidad. Por lo tanto, el pronóstico aún refleja claramente el patrón estacional a pesar de la tendencia a la baja tanto en el nivel como en los picos/valles estacionales.

Pronóstico estadístico producido con el método aditivo de Winter.

Tendencia

Si desea forzar (o evitar) que la tendencia hacia arriba o hacia abajo se muestre en el pronóstico, restrinja los métodos elegidos a (o elimine los métodos de) Promedio móvil lineal y Suavizado exponencial doble.

 Suavizado exponencial doble retomará una tendencia a largo plazo. No es una buena opción si hay pocos puntos de datos históricos.

Pronóstico estadístico producido con Doble Suavización Exponencial

Media móvil lineal recogerá las tendencias a corto plazo. No es una buena opción para datos altamente volátiles.

Datos no de tendencia y no estacionales
Si desea forzar (o evitar) que se muestre un promedio en el pronóstico, restrinja los métodos elegidos a (o elimine los métodos de) Promedio móvil simple y Suavizado exponencial único.

Suavizado exponencial simple sopesará más los datos más recientes y producirá un pronóstico de línea plana. No es una buena opción para datos de tendencias o estacionales.

Pronóstico estadístico utilizando Suavización Exponencial Simple

media móvil simple encontrará un promedio para cada período, a veces pareciendo moverse, y mejor para el promedio a más largo plazo. No es una buena opción para datos de tendencias o estacionales.

Pronóstico estadístico utilizando la media móvil simple

Los mejores procesos de planificación de inventario se basan en el análisis estadístico para descubrir hechos relevantes sobre los datos. Por ejemplo:

1. El rango de valores de demanda y los plazos de entrega del proveedor esperados.
2. Los valores más probables de la demanda de artículos y el tiempo de entrega del proveedor.
3. Las distribuciones de probabilidad completas de la demanda de artículos y el tiempo de entrega del proveedor.

Si llega al tercer nivel, tiene los datos necesarios para responder preguntas operativas importantes, preguntas adicionales como:

1. ¿Exactamente cuánto stock adicional se necesita para mejorar los niveles de servicio en 5%?
2. ¿Qué sucederá con la entrega a tiempo si el inventario se reduce en 5%?
3. ¿Alguno de los cambios anteriores generará un rendimiento financiero positivo?
4. En términos más generales, ¿qué objetivo de nivel de servicio y nivel de inventario asociado es más rentable?

Cuando tenga los hechos y agregue su conocimiento comercial, puede tomar decisiones de almacenamiento más informadas que generarán ganancias significativas. También establecerá expectativas adecuadas con las partes interesadas internas y externas, asegurándose de que haya menos sorpresas desagradables.