Amplíe Microsoft 365 BC y NAV con Smart IP&O

Microsoft Dynamics 365 BC y NAV pueden administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden. El problema es que el sistema ERP requiere que el usuario especifique manualmente estos puntos de pedido y/o pronósticos. Como resultado, la mayoría de las organizaciones terminan pronosticando y generando políticas de inventario a mano en hojas de cálculo de Excel o utilizando otros enfoques ad hoc. Dadas las entradas deficientes, las sugerencias automáticas de pedidos serán inexactas y, a su vez, 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 pedido de inventario en BC & NAV, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo Smart Inventory Planning & Optimization puede ayudar a reducir el inventario, minimizar los desabastecimientos y restaurar la confianza de su organización en su ERP al proporcionar la sólida funcionalidad predictiva que falta en Dynamics 365.

 

Políticas de reposición de Microsoft Dynamics 365 BC y NAV

En el módulo de gestión de inventario de NAV y BC, 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 pedir y cuándo).

 

Hay 4 opciones de política de reposición en NAV & BC: Cantidad fija de reorden, Cantidad máxima, Lote por lote y Orden.

  • 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.
  • Ordenar 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 BC y NAV debe ingresarse manualmente o importarse de fuentes externas. 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 y la optimización del inventario dentro del sistema ERP es la razón por la que tantos usuarios de NAV y BC se ven obligados a confiar en las hojas de cálculo. Los planificadores deben establecer manualmente las previsiones de demanda y los parámetros de reordenación. A menudo se basan en métodos de regla general definidos por el usuario o en modelos estadísticos obsoletos y demasiado simplificados. Una vez calculada, deben volver a ingresar la información en su sistema, a menudo a través de engorrosas importaciones de archivos o incluso ingreso manual. Las empresas calculan sus pólizas con poca frecuencia porque consume mucho tiempo y es propensa a errores. Incluso nos hemos encontrado con situaciones en las que los puntos de pedido no se han actualizado en años. Muchas organizaciones también tienden a emplear un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", en el que el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario es en el momento del pedido, después de que el punto del pedido ya se haya incumplido.

 

Si el punto de pedido se considera demasiado alto, requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar. La mayoría de las veces, la gran magnitud de los pedidos significa que los compradores simplemente los liberarán creando un exceso significativo de existencias. Y si el punto de pedido es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Se requiere una expedición para evitar un desabastecimiento y, si no puede hacerlo, perderá ventas.

 

Ser más inteligentes

¿No sería mejor simplemente aprovechar el mejor complemento de su clase para la planificación de la demanda y la optimización del inventario que tiene una integración bidireccional basada en API? De esta manera, podría recalibrar automáticamente las políticas en cada ciclo de planificación utilizando modelos estadísticos de vanguardia verificados. Podría calcular pronósticos de demanda que tengan en cuenta la estacionalidad, la tendencia y los patrones cíclicos. Las existencias de seguridad darían cuenta de la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades. Podría apuntar a niveles de servicio específicos para tener suficiente stock. Incluso podría aprovechar los métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio más rentables que consideran los costos reales de llevar el inventario. Con unos pocos clics del mouse, puede actualizar las políticas de reabastecimiento de NAV y BC a pedido. Esto significa una mejor ejecución de órdenes en NAV y BC, maximizando su inversión existente en su sistema ERP.

 

Los clientes de Smart IP&O rutinariamente ayudan a los clientes a obtener ganancias anuales de 7 cifras a partir de agilidades reducidas, mayores ventas y menos exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse en un mejor servicio al cliente.

 

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

https://smartcorp.com/inventory-planning-with-microsoft-dynamics-nav/

 

 

 

Amplíe el pronóstico y la planificación Mín/Máx de Epicor Kinetic con Smart IP&O

Amplíe el pronóstico y la planificación mínima/máxima de Epicor Kinetic con Smart IP&O  
Epicor Kinetic puede administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden. Los usuarios pueden especificar manualmente estos puntos de pedido o usar un promedio diario de demanda para calcular dinámicamente las políticas. Si las políticas no son correctas, las sugerencias automáticas de pedidos serán inexactas y, a su vez, 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 Epicor Kinetic, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo la Planificación y optimización de inventario inteligente (IP&O inteligente) puede ayudar a reducir el inventario, minimizar los desabastecimientos y restaurar la confianza de su organización en su ERP al proporcionar la sólida funcionalidad predictiva que falta en los sistemas ERP.

Políticas de reabastecimiento de Epicor Kinetic (y Epicor ERP 10)
En la pantalla de mantenimiento de artículos de Epicor Kinetic, los usuarios pueden ingresar parámetros de planificación para cada artículo en existencia. Estos incluyen mínimo disponible, máximo disponible, plazos de entrega de existencias de seguridad y modificadores de pedidos, como cantidades mínimas y máximas impuestas por el proveedor y múltiplos de los pedidos. Kinetic conciliará el suministro entrante, la disponibilidad actual, la demanda saliente, las políticas de almacenamiento y los pronósticos de demanda (que deben importarse) para calcular el plan de suministro. La consulta de reabastecimiento en fases de tiempo de Epicor detalla qué está disponible para ordenar y cuándo, mientras que el sistema permite a los usuarios armar órdenes de compra.

La lógica y los pronósticos Mín./Máx./Seguridad de Epicor que se ingresan en la pantalla de "ingreso de pronóstico" impulsan el reabastecimiento. Así es como funciona:

  • El punto de pedido es igual a Min + Safety. Esto significa que cada vez que el inventario disponible cae por debajo del punto de pedido, se creará una sugerencia de pedido. Si los pronósticos de demanda se importan a través de la pantalla de "entrada de pronóstico" de Epicor, el punto de pedido tendrá en cuenta la demanda pronosticada durante el tiempo de entrega y es igual a Mín. + Seguridad + Pronóstico de tiempo de entrega.
  • Si se selecciona "reordenar al máximo", Epicor generará una cantidad de pedido hasta el máximo. Si no se selecciona, Epicor ordenará la "Cantidad mínima de pedido" si el MOQ es menor que la cantidad pronosticada durante el límite de tiempo. De lo contrario, ordenará la demanda prevista durante el período de tiempo especificado. En el banco de trabajo del comprador, el comprador puede modificar la cantidad real del pedido si lo desea.

 

Limitaciones
Min/Max/Seguridad de Epicor se basa en un promedio de la demanda diaria. Es fácil de configurar y entender. También puede ser efectivo cuando no tiene mucho historial de demanda. Sin embargo, tendrá que crear pronósticos y ajustar la estacionalidad, la tendencia y otros patrones de forma externa. Finalmente, los múltiplos de promedios también ignoran el importante papel de variabilidad de la oferta o la demanda y esto puede dar lugar a existencias mal asignadas, como se ilustra en el siguiente gráfico: 

 

Epicor same average demand and safety stock is determined

En este ejemplo, dos artículos igualmente importantes tienen la misma demanda promedio (2000 por mes) y el inventario de seguridad se determina duplicando la demanda del tiempo de entrega, lo que resulta en un punto de pedido de 4000. Debido a que el múltiplo ignora el papel de la variabilidad de la demanda, el artículo A da como resultado un exceso de existencias significativo y el artículo B da como resultado desabastecimientos significativos.

Tal como se diseñó, Min debe mantener la demanda esperada durante el tiempo de entrega y Safety debe mantener una reserva. Sin embargo, estos campos a menudo se usan de manera muy diferente en los elementos sin una política uniforme; a veces, los usuarios incluso ingresan un inventario mínimo y de seguridad a pesar de que el artículo está siendo pronosticado, ¡sobreestimando efectivamente la demanda! Esto generará sugerencias de pedidos antes de que se necesiten, lo que resultará en exceso de existencias.  

Planificación de hojas de cálculo
Muchas empresas recurren a las hojas de cálculo cuando enfrentan desafíos al establecer políticas en su sistema ERP. Estas hojas de cálculo a menudo se basan en regla de oro inventadas por el usuario, métodos que a menudo hacen más daño que bien. Una vez calculada, deben ingresar la información nuevamente en Epicor, a través de importaciones de archivos manuales o incluso ingresandolos manualmente. La naturaleza lenta del proceso lleva a las empresas a calcular sus políticas de inventario con poca frecuencia. Pasan muchos meses o incluso años entre actualizaciones masivas que conducen a un enfoque reactivo de "configúrelo y olvídese", en el que el único momento en que un comprador/planificador revisa la política de inventario es en el momento del pedido. Cuando las políticas se revisan después de que ya se ha incumplido el punto de pedido, es demasiado tarde. Cuando el punto de pedido se considera demasiado alto, se requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar. El gran volumen de pedidos significa que los compradores simplemente liberarán los pedidos en lugar de tomarse la ardua tarea de revisar todo lo que conduce a un exceso significativo de existencias. Si el punto de pedido es demasiado bajo, ya es demasiado tarde. Ahora se requiere una aceleración que aumente los costos e incluso entonces perderá ventas si el cliente se va a otro lado.

Epicor es más inteligente
Epicor se asoció con Smart Software y ofrece Smart IP&O como un complemento multiplataforma para Epicor Kinetic y Prophet 21 con integraciones basadas en API. Esto permite que los clientes de Epicor aprovechen las mejores aplicaciones de pronóstico y optimización de inventario creadas para el propósito. Con Smart IP&O de Epicor, puede recalibrar automáticamente las políticas en cada ciclo de planificación utilizando modelos estadísticos y probabilísticos de vanguardia probados en el campo. Puede calcular pronósticos de demanda que tengan en cuenta la estacionalidad, la tendencia y los patrones cíclicos. Las existencias de seguridad tendrán en cuenta la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades. Puedes aprovechar la planificación impulsada por el nivel de servicio para que tenga suficiente stock o activar métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento más rentables y los niveles de servicio que consideran el costo real de mantener el inventario. Puede crear pronósticos de demanda consensuados que combinen el conocimiento del negocio con las estadísticas, evaluar mejor los pronósticos de ventas y de clientes, y cargar con confianza pronósticos y políticas de existencias en Epicor con unos pocos clics del mouse.

Los clientes de Smart IP&O generalmente obtienen ganancias anuales de 7 cifras a partir de rápidas reducciones, mayores ventas y menos exceso de existencias, al mismo tiempo que obtienen una ventaja competitiva al diferenciarse en un mejor servicio al cliente. Regístrese aquí para ver un seminario web grabado y organizado por el Grupo de usuarios de Epicor que perfila la plataforma de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart. https://smartcorp.com/epicor-smart-inventory-planning-optimization/

 

 

 

 

Mejore la precisión del pronóstico mediante la gestión de errores

El Blog de Smart

 Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio

En este video, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente sénior de investigación, habla sobre cómo mejorar la precisión de los pronósticos mediante la gestión de errores. Este video es el primero de nuestra serie sobre métodos efectivos para mejorar la precisión de los pronósticos. Comenzamos observando cómo el error de pronóstico causa dolor y el costo consecuente relacionado con él. A continuación te explicaremos los tres errores más comunes a evitar que nos pueden ayudar a aumentar los ingresos y evitar el exceso de inventario. Tom concluye revisando los métodos para mejorar la Precisión del Pronóstico, la importancia de medir el error de pronóstico y las oportunidades tecnológicas para mejorarlo.

 

El error de pronóstico puede tener consecuencias

Considere un elemento de muchos

  • Fabricar el producto X cuesta $100 y genera una ganancia neta de $50 por unidad.
  • Las ventas del Producto X resultarán ser de 1000/mes durante los próximos 12 meses.
  • Considere un elemento de muchos

¿Cuál es el costo del error de pronóstico?

  • Si el pronóstico es 10% alto, termine el año con $120,000 de exceso de inventario.
  • 100 extra/mes x 12 meses x $100/unidad
  • Si el pronóstico es 10% bajo, pierda $60,000 de ganancias.
  • 100 muy pocos/mes x 12 meses x $50/unidad

 

Tres errores a evitar

1. Ignorar el error.

  • Falta de profesionalidad, abandono del deber.
  • Desear no hará que sea así.
  • Trate la evaluación de precisión como ciencia de datos, no como un juego de culpas.

2. Tolerar más error del necesario.

  • Los métodos de pronóstico estadístico pueden mejorar la precisión a escala.
  • Mejorar las entradas de datos puede ayudar.
  • Recopilar y analizar las métricas de error de pronóstico puede identificar puntos débiles.

3. Perder tiempo y dinero yendo demasiado lejos tratando de eliminar el error.

  • Algunas combinaciones de producto/mercado son inherentemente más difíciles de pronosticar. Después de un punto, déjelos en paz (pero esté alerta a los nuevos métodos de pronóstico especializados).
  • A veces, los pasos destinados a reducir el error pueden resultar contraproducentes (por ejemplo, el ajuste).
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      Cuatro formas útiles de medir el error de pronóstico

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       Recomendaciones para la planificación de la demanda,

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      En este video, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente senior de investigación, habla sobre cómo mejorar la precisión de los pronósticos midiendo el error de pronóstico. Comenzamos con una descripción general de los distintos tipos de métricas de error: error dependiente de escala, error porcentual, error relativo y métrica de error sin escala. Si bien algunos errores son inevitables, hay formas de reducirlos, y las métricas de pronóstico son ayudas necesarias para monitorear y mejorar la precisión del pronóstico. Luego explicaremos el problema especial de la demanda intermitente y los problemas de división por cero. Tom concluye explicando cómo evaluar los pronósticos de múltiples artículos y cómo a menudo tiene sentido usar promedios ponderados, ponderando los artículos de manera diferente por volumen o ingresos.

       

      Cuatro tipos generales de métricas de error 

      1. Error dependiente de la escala
      2. Error porcentual
      3. Error relativo
      4. Error sin escala

      Observación: Las métricas dependientes de la escala se expresan en las unidades de la variable pronosticada. Los otros tres se expresan como porcentajes.

       

      1. Métricas de error dependientes de la escala

      • Error absoluto medio (MAE), también conocido como desviación absoluta media (MAD)
      • Error absoluto medio (MdAE)
      • Error cuadrático medio (RMSE)
      • Estas métricas expresan el error en las unidades originales de los datos.
        • Ej: unidades, cajas, barriles, kilogramos, dólares, litros, etc.
      • Dado que los pronósticos pueden ser demasiado altos o demasiado bajos, los signos de los errores serán positivos o negativos, lo que permitirá cancelaciones no deseadas.
        • Ej: no desea que los errores de +50 y -50 se cancelen y muestren "sin error".
      • Para lidiar con el problema de la cancelación, estas métricas eliminan los signos negativos elevando al cuadrado o utilizando el valor absoluto.

       

      2. Métrica de porcentaje de error

      • Error porcentual absoluto medio (MAPE)
      • Esta métrica expresa el tamaño del error como porcentaje del valor real de la variable pronosticada.
      • La ventaja de este enfoque es que deja claro de inmediato si el error es importante o no.
      • Ej: Supongamos que el MAE es de 100 unidades. ¿Es horrible un error típico de 100 unidades? ¿OK? ¿estupendo?
      • La respuesta depende del tamaño de la variable que se pronostica. Si el valor real es 100, entonces un MAE = 100 es tan grande como lo que se pronostica. Pero si el valor real es 10,000, entonces un MAE = 100 muestra una gran precisión, ya que el MAPE es solo 1% del real.

       

      3. Métrica de error relativo

      • Error absoluto relativo mediano (MdRAE)
      • ¿Relativo a qué? A un pronóstico de referencia.
      • ¿Qué punto de referencia? Por lo general, el pronóstico "ingenuo".
      • ¿Cuál es el pronóstico ingenuo? Próximo valor de previsión = último valor real.
      • ¿Por qué utilizar el pronóstico ingenuo? Porque si no puedes vencer eso, estás en una forma difícil.

       

      4. Métrica de error sin escala

      • Error escalado relativo mediano (MdRSE)
      • Esta métrica expresa el error de pronóstico absoluto como un porcentaje del nivel natural de aleatoriedad (volatilidad) en los datos.
      • La volatilidad se mide por el tamaño promedio del cambio en la variable pronosticada de un período de tiempo al siguiente.
        • (Esto es lo mismo que el error cometido por el pronóstico ingenuo).
      • ¿En qué se diferencia esta métrica de la MdRAE anterior?
        • Ambos usan el pronóstico ingenuo, pero esta métrica usa errores al pronosticar el historial de demanda, mientras que MdRAE usa errores al pronosticar valores futuros.
        • Esto es importante porque normalmente hay muchos más valores históricos que pronósticos.
        • A su vez, eso es importante porque esta métrica "explotaría" si todos los datos fueran cero, lo que es menos probable cuando se usa el historial de demanda.

       

      Intermittent Demand Planning and Parts Forecasting

       

      El problema especial de la demanda intermitente

      • La demanda "intermitente" tiene muchas demandas cero mezcladas con demandas aleatorias distintas de cero.
      • MAPE se arruina cuando los errores se dividen por cero.
      • MdRAE también puede arruinarse.
      • Es menos probable que MdSAE se arruine.

       

      Resumen y comentarios

      • Las métricas de pronóstico son ayudas necesarias para monitorear y mejorar la precisión del pronóstico.
      • Hay dos clases principales de métricas: absolutas y relativas.
      • Las medidas absolutas (MAE, MdAE, RMSE) son opciones naturales al evaluar los pronósticos de un artículo.
      • Las medidas relativas (MAPE, MdRAE, MdSAE) son útiles al comparar la precisión entre elementos o entre pronósticos alternativos del mismo elemento o al evaluar la precisión en relación con la variabilidad natural de un elemento.
      • La demanda intermitente presenta problemas de división por cero que favorecen a MdSAE sobre MAPE.
      • Al evaluar los pronósticos de varios artículos, a menudo tiene sentido usar promedios ponderados, ponderando los artículos de manera diferente por volumen o ingresos.
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