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.

Descubra cómo se utilizan los pronósticos con estas 4 preguntas.

A menudo, las empresas insisten en que "no usan pronósticos" para planificar el inventario. A menudo usan métodos de punto de pedido y tienen dificultades para mejorar la entrega a tiempo, la rotación de inventario y otros KPI. Si bien no piensan en lo que están haciendo como un pronóstico explícito, ciertamente usan estimaciones de la demanda futura para desarrollar puntos de reorden como mínimo/máximo.

Independientemente de cómo se llame, todo el mundo trata de estimar la demanda futura de alguna manera y utiliza esta estimación para establecer políticas de almacenamiento e impulsar pedidos. Para mejorar la planificación del inventario y asegurarse de no realizar pedidos excesivos o insuficientes y crear grandes desabastecimientos e hinchazón del inventario, es importante comprender exactamente cómo utiliza su organización las previsiones. Una vez que comprenda esto, puede evaluar si se puede mejorar la calidad de los pronósticos.

Intente obtener respuestas a las siguientes preguntas. Revelará cómo se utilizan las previsiones en su empresa, incluso si cree que no utiliza previsiones.

1. ¿Es su pronóstico una estimación período por período a lo largo del tiempo que se usa para predecir qué inventario disponible habrá en el futuro y desencadena sugerencias de pedidos en su sistema ERP?

2. ¿O se usa su pronóstico para derivar un punto de reorden pero no se usa explícitamente como un controlador por período para generar órdenes? Aquí, puedo predecir que venderemos 10 por semana según el historial, pero no estamos cargando 10, 10, 10, 10, etc., en el ERP. En su lugar, derivo un punto de reorden o Mín. que cubre el tiempo de entrega de dos períodos + cierta cantidad de reserva para ayudar a proteger contra el agotamiento de existencias. En este caso, pediré más cuando llegue a 25.

3. ¿Su pronóstico se usa como una guía para que el planificador ayude a determinar subjetivamente cuándo debe ordenar más? Aquí, predigo 10 por semana y evalúo el inventario disponible periódicamente, reviso el tiempo de entrega esperado y decido, dadas las 40 unidades que tengo disponibles hoy, que tengo "suficiente". Por lo tanto, no hago nada ahora, pero volveré a consultar en una semana.

4. ¿Se utiliza para configurar pedidos abiertos con proveedores? Aquí, predigo 10 por semana y acepto una orden de compra general con el proveedor de 520 por año. Luego, los pedidos se hacen con anticipación para que lleguen en cantidades de 10 una vez por semana hasta que se consuma el pedido general.

Una vez que obtenga las respuestas, puede preguntar cómo se crean las estimaciones de la demanda. ¿Es un promedio? ¿Está derivando la demanda sobre el tiempo de entrega a partir de un pronóstico de ventas? ¿Hay un pronóstico estadístico generado en alguna parte? ¿Qué métodos se consideran? También será importante evaluar cómo se utilizan las existencias de seguridad para protegerse contra la variabilidad de la oferta y la demanda. Más sobre todo esto en un próximo artículo.

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

“Independientemente de cuánto esfuerzo se invierta en capacitar a los pronosticadores y desarrollar sistemas elaborados de apoyo a los pronósticos, los tomadores de decisiones modificarán o descartarán las predicciones si no confían en ellas”. — Dilek Onkal, International Journal of Forecasting 38:3 (julio-septiembre de 2022), p.802.

Las palabras citadas arriba me llamaron la atención y provocaron esta publicación. Aquellos con una persuasión geek, como su blogger, se inclinan a pensar en los pronósticos como un problema estadístico. Si bien eso es obviamente cierto, aquellos de cierta edad, como tu blogger, entienden que la previsión también es una actividad social y, por lo tanto, tiene un gran componente humano.

¿En quién confías?

La confianza es siempre una calle de doble sentido, pero permanezcamos del lado del pronosticador de la demanda. ¿Qué características y acciones de los pronosticadores y planificadores de la demanda generan confianza en su trabajo? La profesora Onkal citada anteriormente revisó la investigación académica sobre este tema que se remonta a 2006. Resumió los resultados de encuestas a profesionales que identificaron factores clave de confianza relacionados con las características del pronosticador, el proceso de pronóstico y la comunicación del pronóstico.

Características del pronosticador

La clave para generar confianza entre los usuarios de los pronósticos son las percepciones de la competencia y objetividad del pronosticador y del planificador de la demanda. La competencia tiene un componente matemático, pero muchos gerentes confunden las habilidades informáticas con las habilidades analíticas, por lo que los usuarios de software de pronóstico generalmente pueden superar este obstáculo. Sin embargo, dado que los dos no son lo mismo, vale la pena absorber la capacitación de su proveedor y aprender no solo las matemáticas sino también la jerga de su software de pronóstico. En mi observación, la confianza también puede incrementarse mostrando conocimiento del negocio de la empresa.

La objetividad es también una clave para la confiabilidad. Puede ser incómodo para el pronosticador estar en medio de disputas departamentales ocasionales, pero surgirán y deben manejarse con tacto. ¿Peleas? Bueno, los silos existen y se inclinan en diferentes direcciones. Los departamentos de ventas favorecen las previsiones de demanda más altas que impulsan los aumentos de producción, de modo que nunca tengan que decir "Lo siento, acabamos de salir de eso". Los gerentes de inventario desconfían de los pronósticos de alta demanda, porque el "exceso de entusiasmo" puede dejarlos con la bolsa en la mano, sentados sobre un inventario inflado.

A veces el pronosticador se convierte en un de facto árbitro, y en este papel debe mostrar signos evidentes de objetividad. Eso puede significar primero reconocer que cada decisión de gestión implica compensaciones de cosas buenas contra otras cosas buenas, por ejemplo, disponibilidad del producto versus operaciones ajustadas, y luego ayudar a las partes a lograr un equilibrio doloroso pero tolerable al mostrar los vínculos entre las decisiones operativas y las métricas clave de rendimiento. que le importan a personas como los directores financieros.

El proceso de previsión

Se puede pensar que el proceso de pronóstico tiene tres fases: entradas de datos, cálculos y salidas. Se pueden tomar acciones para aumentar la confianza en cada fase.

En cuanto a las entradas:

La confianza se puede aumentar si las entradas obviamente relevantes se reconocen al menos si no se usan directamente en los cálculos. Por lo tanto, factores como el sentimiento de las redes sociales y los instintos de los gerentes de ventas regionales pueden ser partes legítimas de un proceso de consenso de pronóstico. Sin embargo, la objetividad requiere que estos predictores putativos de ganancias sean probados objetivamente. Por ejemplo, un proceso de pronóstico de nivel profesional bien puede incluir un ajuste subjetivo a los pronósticos estadísticos, pero luego también debe evaluar si los ajustes realmente terminan mejorando la precisión, no solo haciendo que algunas personas se sientan escuchadas.

En cuanto a la segunda fase, los cálculos:

Se confiará en el pronosticador en la medida en que pueda implementar más de una forma de calcular los pronósticos y luego articular una buena razón por la que eligió el método finalmente utilizado. Además, el pronosticador debe ser capaz de explicar en un lenguaje accesible cómo funcionan incluso las técnicas más complicadas. Es difícil confiar en un método de “caja negra” tan opaco que resulta inescrutable. La importancia de la explicabilidad se amplifica por el hecho de que el superior del pronosticador debe ser capaz de justificar la elección de la técnica para su supervisor.

Por ejemplo, el suavizado exponencial usa esta ecuación: S(t) = αX(t)+(1-α)S(t-1). Muchos pronosticadores están familiarizados con esta ecuación, pero muchos usuarios de pronósticos no. Hay una historia que explica la ecuación en términos de promediar el "ruido" irrelevante en el historial de demanda de un artículo y la necesidad de lograr un equilibrio entre suavizar el ruido y ser capaz de reaccionar ante cambios repentinos en el nivel de demanda. El pronosticador que pueda contar esa historia será más creíble. (Mi propia versión de esa historia usa frases de los deportes, es decir, "falsificaciones de cabeza" y "jukes". Encontrar análogos campechanos apropiados para su audiencia específica siempre paga dividendos).

Un punto final: las mejores prácticas exigen que cualquier pronóstico vaya acompañado de una evaluación honesta de su incertidumbre. Un pronosticador que trata de generar confianza siendo demasiado específico ("Las ventas del próximo trimestre serán de 12,184 unidades") siempre fallará. Un pronosticador que dice "Las ventas del próximo trimestre tendrán una probabilidad de 90% de caer entre 12,000 y 12,300 unidades" será correcto con más frecuencia y también más útil para los tomadores de decisiones. Después de todo, la previsión es esencialmente un trabajo de gestión de riesgos, por lo que la mejor forma de tomar decisiones es conocer los riesgos.

Comunicación de previsión:

Finalmente, considere la tercera fase, la comunicación de los resultados del pronóstico. La investigación sugiere que la comunicación continua con los usuarios del pronóstico genera confianza. Evita esos horribles y desalentadores momentos en los que un informe con un buen formato es derribado debido a algún defecto fatal que podría haberse previsto: "Esto no es bueno porque no tuvo en cuenta X, Y o Z" o "Realmente queríamos presentar los resultados acumulados en la parte superior de las jerarquías de productos (o por región de ventas o por línea de productos o…)”.

Incluso cuando todos están alineados en cuanto a lo que se espera, la confianza aumenta al presentar los resultados mediante gráficos bien elaborados, con tablas numéricas masivas proporcionadas como respaldo, pero no como la forma principal de comunicar los resultados. Mi experiencia ha sido que, al igual que un dispositivo de control de reuniones, un gráfico suele ser mucho mejor que una gran tabla numérica. Con un gráfico, la atención de todos se centra en lo mismo y muchos aspectos del análisis son inmediatamente (y literalmente) visibles. Con una tabla de resultados, la mesa de participantes a menudo se divide en conversaciones paralelas en las que cada voz se enfoca en diferentes piezas de la mesa.

Onkal resume la investigación de esta manera: "Las conclusiones para quienes hacen pronósticos y quienes los utilizan convergen en torno a la claridad de la comunicación, así como a las percepciones de competencia e integridad".

¿En qué confías?

Hay una dimensión relacionada con la confianza: no en quién confías sino en qué confías. Con esto me refiero tanto a los datos como al software….  Lee la 2da parte de este Blog “En qué Confías” aquí  https://smartcorp.com/forecasting/the-role-of-trust-in-the-demand-forecasting-process-part-2-what/

5 pasos para la planificación de la demanda por consenso

El objetivo de la previsión de la demanda es establecer la mejor visión posible de la demanda futura. Esto requiere que recurramos a los mejores datos e insumos que podamos obtener, estadísticas de apalancamiento para capturar patrones subyacentes, unir nuestras cabezas para aplicar anulaciones basadas en el conocimiento comercial y acordar un plan de demanda de consenso que sirva como piedra angular para el plan de demanda general de la empresa.

Paso 1: Desarrolle una señal de demanda precisa.   ¿Qué constituye la demanda? Considere cómo su organización define la demanda, por ejemplo, órdenes de venta confirmadas netas de cancelaciones o datos de envío ajustados para eliminar el impacto de los desabastecimientos históricos, y utilícelo de manera consistente. Esta es su medida de lo que el mercado le pide que entregue. No confunda esto con su capacidad de entrega, eso debe reflejarse en el plan de ingresos.

Paso 2: generar un pronóstico estadístico. Planifique para miles de artículos con una aplicación de pronóstico comprobada que extrae automáticamente sus datos y produce pronósticos precisos de manera confiable para todos de tus artículos. Revise la primera pasada de su pronóstico, luego haga los ajustes. Es posible que una huelga o un choque de trenes hayan interrumpido el envío el mes pasado; no deje que eso cambie su pronóstico. Ajuste para estos y vuelva a pronosticar. Haz lo mejor que puedas, luego invita a otros a opinar.

Paso 3: traiga a los expertos. Los gerentes de línea de productos, los líderes de ventas y los socios de distribución clave conocen sus mercados.  Comparte tu pronóstico con ellos. Smart utiliza el concepto de una "instantánea" para compartir un facsímil de su pronóstico, en cualquier nivel, para cualquier línea de productos, con personas que pueden saberlo mejor. Podría haber un pedido enorme que no ha llegado a la tubería, o un socio de canal está a punto de ejecutar su promoción anual. Ofrézcales una manera fácil de tomar su parte del pronóstico y cambiarlo. Arrastre este mes hacia arriba, ese hacia abajo...

Paso 4: Mida la precisión y pronostique el valor agregado. Algunos de sus colaboradores pueden estar en lo correcto, otros tienden a tener un sesgo alto o bajo. Utilice los informes de previsión frente a datos reales y mida el análisis de valor agregado de previsión para medir los errores de previsión y si los cambios en la previsión están perjudicando o ayudando. Al informar el proceso con esta información, su empresa mejorará su capacidad para pronosticar con mayor precisión.

Paso 5: Acordar el Pronóstico de Consenso.  Puede hacer esto una línea de productos o geografía a la vez, o negocio por negocio. Convoque al equipo, agrupe gráficamente sus entradas, revise el rendimiento de precisión anterior, discuta sus razones para aumentar o reducir el pronóstico y acuerde qué entradas usar. Esto se convierte en su plan de consenso. Finalice el plan y envíelo: cargue pronósticos en MRP, envíelos a finanzas y fabricación.  Acaba de iniciar su proceso de Ventas, Inventario y Planificación Operativa.

Puedes hacerlo. Y podemos ayudar.  Si tiene alguna pregunta sobre la planificación colaborativa de la demanda, responda a este blog, haremos un seguimiento.