Mantener el rumbo

 

Me he parado frente a miles de estudiantes. Han sido más o menos jóvenes, más o menos técnicos, más o menos experimentados y más o menos interesados. He hecho esto como miembro de la facultad universitaria desde 1972, primero en el Instituto de Tecnología de Massachusetts, luego en la Universidad de Harvard y finalmente en la Escuela de Ingeniería del Instituto Politécnico Rensselaer. Entre Harvard y RPI abandoné la academia temporalmente para cofundó Smart Software con Charlie Smart y Nelson Hartunian. Entonces, desde entonces, también he estado ocupado capacitando a los usuarios comerciales para que aprovechen el poder de los análisis avanzados para la previsión y la optimización del inventario.

Mientras escribo esto, acabo de regresar a mi oficina en RPI después de presentarles a los estudiantes de primer año de Ingeniería Industrial los conceptos básicos de la gestión de inventario. Si se apegan al programa, seguirán tomando los cursos requeridos en cadena de suministro, simulación de sistemas, análisis estadístico y optimización. Les conté historias sobre lo útiles que serían para sus empresas si decidieran hacer carrera en el mundo de la cadena de suministro. Si hubiera tenido más tiempo, habría mencionado cuán capaces serán cuando se gradúen en relación con muchos de sus pares corporativos. Estos estudiantes de primer año están listos y dispuestos a seguir el curso, absorbiendo todas las técnicas y teorías que podemos arrojarles, y perfeccionando sus habilidades prácticas en trabajos de verano o asignaciones cooperativas.

Lo que no les dije es que muchos de ellos tendrán que trabajar para mantener su intensidad cuando estén en el trabajo. Es una triste verdad que, por la razón que sea, muchos profesionales del inventario se asientan en una especie de estancamiento que impide la capacidad de sus empresas para explotar las últimas tecnologías, como la previsión de demanda avanzada basada en la nube y la optimización del inventario. Reúna a suficientes de esas personas en un solo lugar y la agilidad y la eficiencia mejorada desaparecerán.

Creo que uno de los factores que aburre a las personas es que el proceso de implementación con frecuencia se siente dolorosamente incremental y prolongado. A menudo comienza con un inventario aleccionador de datos relevantes, su corrección y su actualidad. Luego pasa a un descubrimiento, a menudo incómodo, de que realmente no existe un proceso sistemático y la consiguiente necesidad de diseñar uno bueno en el futuro. Lo siguiente es la necesidad de aprender a usar un nuevo paquete de software. Ese paso implica aprender nuevo vocabulario, cierto nivel de pensamiento probabilístico, la capacidad de interpretar nuevos gráficos y tablas, sin mencionar una nueva interfaz de software. Todo esto requiere tiempo y esfuerzo.

 

Forecast accuracy provides a statistically sound

 

Descubrimos que algunas cosas ayudan a los nuevos clientes a mantener el rumbo. Uno es tener un campeón entre la gerencia, un patrocinador ejecutivo, que pueda dar fe de la importancia comercial de una implementación exitosa mientras asegura que los usuarios reciban apoyo con educación continua. Un segundo es identificar y capacitar a uno o dos superusuarios que tengan combinaciones inusuales de habilidades técnicas y de comunicación. Un tercero consiste en dividir la capacitación en fragmentos del tamaño de un bocado y evaluar la comprensión después de cada fragmento y repetir este proceso hasta que quede claro que los nuevos conceptos, el vocabulario y el proceso se absorben por completo. Pero todas esas maniobras se desvanecerán sin que la gerencia se involucre y esté lista para mantener el rumbo. Las prácticas de planificación de inventario vigentes durante muchos años no se reemplazarán por completo en un proceso de implementación de tres meses. Tienes que quererlo para conseguirlo.

 

 

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Gestión de la variabilidad de la demanda

El Blog de Smart

 Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Cualquiera que haga el trabajo sabe que administrar el inventario puede ser estresante. Los factores estresantes comunes incluyen: clientes con solicitudes "especiales", departamentos de TI con otras prioridades, sistemas ERP inestables que se ejecutan con datos inexactos, escasez de materias primas, proveedores con largos plazos de entrega en países lejanos donde la producción a menudo se detiene por varias razones y más. Esta nota abordará una fuente de estrés particular y siempre presente: la variabilidad de la demanda.

Todo el mundo tiene un problema de previsión

 

Supongamos que gestiona una gran flota de repuestos. Estos pueden ser equipos quirúrgicos para su hospital o repuestos para su central eléctrica. Tu misión es maximizar el tiempo. Tu enemigo es el tiempo de inactividad. Pero debido a que las averías ocurren al azar, estás constantemente en modo reactivo. Puede esperar ser rescatado de las tecnologías de pronóstico. Pero los pronósticos son inevitablemente imperfectos hasta cierto punto: el elemento sorpresa siempre está presente. Puede esperar a que se implemente la tecnología de Internet de las cosas (IOT) en su equipo para monitorear y detectar fallas inminentes, lo que lo ayudará a programar las reparaciones con mucha anticipación. Pero sabes que no puedes medir las miles de cosas pequeñas que pueden fallar y deshabilitar una cosa grande.

Por lo tanto, decide combinar la previsión con la gestión de inventario y crear reservas o existencias de seguridad para protegerse contra picos inesperados en la demanda. ahora tienes que calcular cuanto stock de seguridad mantener, sabiendo que muy poco significa vulnerabilidad y demasiado significa hinchazón.

Suponga que maneja inventarios de productos terminados para una empresa de fabricación contra stock. Su problema es esencialmente el mismo que en la gestión de piezas de servicio: tiene clientes externos y una demanda incierta. Pero también puede tener problemas adicionales en términos de sincronización de múltiples proveedores de componentes que ensambla en productos terminados. Los proveedores quieren que les digas cuánto de sus cosas hacer para que puedas hacer tus cosas, pero no sabes cuánto de tus propias cosas necesitarás hacer.

Finalmente, suponga que maneja productos terminados en un empresa de fabricación por encargo. Puede pensar que ya no tiene un problema de pronóstico, ya que no construye hasta que le pagan por hacerlo. Pero usted tiene un problema de previsión. Dado que sus productos terminados pueden ensamblarse a partir de una combinación de componentes y subensamblajes, debe traducir algún pronóstico de la demanda de productos terminados para elaborar un pronóstico de esos componentes. De lo contrario, irá a fabricar sus productos terminados y descubrirá que no tiene un componente requerido y tendrá que esperar hasta que pueda ensamblar reactivamente todo lo que necesita. Y es posible que sus clientes no estén dispuestos a esperar.

Entonces, todo el mundo tiene un problema de previsión.

Lo que dificulta la previsión

 

La previsión puede ser rápida, fácil y absolutamente precisa, siempre que el mundo sea simple. Si la demanda de su producto es de 10 unidades cada semana, mes tras mes, puede hacer pronósticos muy precisos. Pero la vida no es tan así. Si tiene suerte y la vida es casi así, tal vez la demanda semanal sea más como {10, 9, 10, 8, 12, 10, 10...}, aún puede hacer pronósticos muy precisos y solo hacer pequeños ajustes en los bordes. . Pero si la vida es como suele ser, tal vez la demanda semanal parezca {0, 0, 7, 0, 0, 0, 23, 0...}, la previsión de la demanda es realmente difícil. La distinción clave es la variabilidad de la demanda: es el zigzagueo lo que crea el dolor.

El inventario de seguridad toma el control donde termina el pronóstico

 

Los métodos de pronóstico estadístico son una parte importante de la solución. Le permiten obtener la mayor ventaja posible de los patrones históricos de demanda que su empresa ha registrado para cada artículo. El trabajo de los pronósticos es describir lo que es típico, lo que proporciona la base sobre la cual hacer frente a la aleatoriedad en la demanda. Las técnicas de pronóstico estadístico funcionan encontrando características de "panorama general" en los registros de demanda, como la tendencia y la estacionalidad, y luego proyectándolas hacia el futuro. Todos asumen implícitamente que cualquier patrón que exista ahora persistirá, por lo que el crecimiento de 5% continuará y la demanda de julio siempre será 20% más alta que la demanda de febrero. Para llegar a ese punto, los métodos de pronóstico estadístico usan alguna forma de promediar para sofocar el "ruido" en el historial de demanda.

Pero luego el resto del trabajo recae en la gestión del inventario, porque el componente aleatorio y atípico de la demanda futura seguirá siendo una molestia en el futuro. Este nivel inevitable de incertidumbre tiene que ser manejado por el "amortiguador" llamado stock de seguridad.

Los mismos métodos que producen pronósticos de tendencia y/o estacionalidad pueden usarse para estimar la cantidad de error de pronóstico. Esto debe hacerse con cuidado utilizando un método llamado "análisis de exclusión". Funciona así. Suponga que tiene 365 observaciones de la demanda diaria del artículo X, que tiene un plazo de reposición de 10 días. Quiere saber cuántas unidades se demandarán durante algún período futuro de 10 días. Puede ingresar los primeros 305 días del historial de demanda en la técnica de pronóstico y obtener pronósticos para los próximos 10 días, días 306-315.

La respuesta le da una estimación de la demanda total de 10 días. Es importante destacar que también le brinda una estimación de la variabilidad en torno a ese pronóstico, es decir, el error de pronóstico, la diferencia entre lo que realmente sucedió en los días 306-315 y lo que se pronosticó. Ahora puede repetir el proceso, esta vez usando los primeros 306 días para pronosticar los próximos 10, los primeros 307 días para pronosticar los próximos 10, etc. Termina con 52 estimaciones honestas de la variabilidad de la demanda total durante un período de 10 días. tiempo de espera. Suponga que 95% de esas estimaciones son menos de 28 unidades. Entonces, 28 unidades serían un stock de seguridad bastante seguro para agregar al pronóstico, ya que se encontrará con escasez solo 5% del tiempo.

El software estadístico moderno hace estos cálculos automáticamente. Puede aliviar al menos uno de los dolores de cabeza crónicos de la gestión de inventario al ayudarlo a hacer frente a la variabilidad de la demanda.

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      Diez consejos que evitan problemas de datos en la implementación de software

      El Blog de Smart

       Recomendaciones para la planificación de la demanda,

      previsión y optimización de inventario

      Trabajamos con muchos clientes en muchas industrias para conectar nuestro software avanzado de análisis, pronóstico y planificación de inventario a sus sistemas ERP. A pesar de la variedad de situaciones que encontramos, algunos problemas relacionados con los datos tienden a surgir una y otra vez. Este blog enumera diez consejos que pueden ayudarlo a evitar estos problemas comunes.

       

      Una vez que un cliente está listo para implementar el software para la planificación de la demanda y/o la optimización del inventario, debe conectar el software de análisis a su flujo de datos corporativos. En nuestro caso, introducimos los datos de transacciones directamente en el software analítico. Esto proporciona información sobre la demanda de artículos y los plazos de entrega de los proveedores, entre otras cosas. Extraemos el resto de los datos del propio sistema ERP, que proporciona metadatos como la ubicación de cada artículo, el costo unitario y el grupo de productos.

       

      Estos consejos son importantes porque no es raro que los proyectos de implementación comiencen con gran entusiasmo pero luego se atasquen rápidamente debido a problemas con los datos que alimentan el análisis. Estos retrasos pueden reducir el entusiasmo del equipo, avergonzar a los líderes del proyecto y retrasar (y, por lo tanto, reducir) el retorno de la inversión que, en última instancia, justificó la implementación del proyecto en primer lugar.

      demand planning data stream.

      La importancia de conectar el software de análisis al flujo de datos corporativos

      Aquí está la lista de consejos, agrupados por temas generales de manejo seguro de archivos, aseguramiento de la integridad de los datos y manejo de excepciones.

       

      Manejo de archivos de forma segura

       

      1. Tenga un entorno de prueba para usar como un "sandbox". Copie sus datos actuales en un entorno de prueba donde pueda experimentar con seguridad con el software sin arriesgar las operaciones actuales. Además de ayudar a los usuarios a conocer los entresijos del nuevo software, tener los datos más recientes en el software permite a los usuarios finales descubrir cualquier problema con los datos.

       

      1. Proteja sus reglas de extracción de datos. Si no está utilizando un conector preconstruido para su sistema ERP entonces debe asegurarse de que puede crear reglas de extracción guardables para mover datos de su ERP a un archivo. El orden de las columnas, los tipos de datos, los formatos de fecha, etc. no deben variar cada vez que se vuelve a ejecutar el mismo extracto. De lo contrario, el proyecto se atasca con errores manuales o confusión en las extracciones posteriores después de las correcciones de los datos o cuando se ingresan nuevos datos. Todas las reglas de extracción de datos deben guardarse y estar disponibles para TI; hemos encontrado situaciones en las que los archivos extraídos se hicieron así. en forma ad hoc resultando en formatos ligeramente diferentes con cada nuevo extracto. También hemos visto a los clientes trabajar arduamente para desarrollar una rutina de extracción de datos compleja y precisa solo para descubrir que todo su trabajo se perdió cuando no se archivó correctamente. Ambas situaciones generaron confusión y retrasos en los proyectos.

       

      1. No utilice formatos de archivo nativos de Excel para transferencias de datos. Si su solución de planificación no tiene una integración directa con su sistema ERP, exporte los datos de ERP a un formato de archivo plano, como archivos de texto delimitados por comas (.csv) o delimitados por tabulaciones. No utilice formatos de MS Excel como .xls o .xlsx como tipo de archivo de exportación porque Excel reformatea automáticamente los valores de los campos de formas inesperadas. Muchos usuarios asumen que necesitan usar archivos .xlsx si quieren revisarlos manualmente, sin darse cuenta de que los archivos .csv o .txt se pueden abrir con la misma facilidad y no conllevan el riesgo de reformateos automáticos.

       

      Asegurar la integridad de los datos

      Data Problems and solutions in Software Implementation

      Problemas de datos y soluciones en la implementación de software. Aquí está la lista de consejos, agrupados por temas generales de manejo seguro de archivos, aseguramiento de la integridad de los datos y manejo de excepciones.

      1. Confirme la exactitud de los datos de su catálogo. Exporte los datos de su catálogo (es decir, lista de productos, lista de clientes, lista de proveedores) y todos sus atributos relevantes. Compruebe si hay valores incorrectos o sospechosos en los atributos (especialmente los plazos de entrega y los costes de los artículos). Los valores problemáticos incluyen espacios en blanco, ceros cuando no espera cero como valor de datos y cadenas de texto cuando espera valores numéricos (o viceversa). Puede ser útil abrir cada archivo de extracción en Excel y filtrar en cada campo de atributo, mirando los valores únicos para ver qué salta como diferente a los demás (por ejemplo, "1", "2", "&&", "3" …).

       

      1. Confirme la precisión de sus datos de agrupación. Otra actividad útil que se puede realizar mientras se visualizan los datos del catálogo de productos en Excel es verificar los principales campos de agrupación/filtrado, como la familia, categoría o clase de productos, para asegurarse de que no se haya asignado ningún producto a la categoría, clase o familia incorrecta. Del mismo modo, verifique los campos de estado del producto/ciclo de vida del producto, por ejemplo, asegúrese de haber identificado correctamente todos los productos descontinuados.

       

      1. Compruebe si hay caracteres de control falsos en los campos de texto. Compruebe que no se hayan extraído caracteres inusuales en las descripciones de sus productos, como retornos de carro o tabulaciones dentro del valor de la descripción. Si es así, asegúrese de que puede extraer esos datos usando comillas dobles alrededor de la descripción o corrija los errores de entrada de datos en el sistema ERP directamente.

       

      1. Verifique que los datos tengan un diseño estándar. Verifique que sus extractos de datos transaccionales (p. ej., pedidos de clientes, envíos de clientes, órdenes de compra, recibos de proveedores) no contengan filas duplicadas. Si es así, identifique qué campos deben agregarse para diferenciar las filas o, si realmente son duplicados, elimine las copias adicionales en la base de datos de ERP.

       

      Manejo de excepciones

       

      1. Detectar y reaccionar ante excepciones. Identifique cualquier atributo de los datos transaccionales que significaría que no deben usarse, como pedidos cancelados. Comprenda el proceso relacionado con los pedidos ingresados por error o los pedidos cancelados para asegurarse de que no se cuenten o cuenten dos veces este tipo de transacciones. Esté atento a otros atributos de datos que impliquen que ese atributo no debe usarse, como el envío directo al cliente directamente desde un proveedor en lugar de enviarlo desde su propia empresa. 

       

      1. Codificar el manejo de transferencias internas excepcionales. Defina el registro idealizado de transferencias de existencias internas de emergencia y luego proporcione reglas para editar cualquier transacción realizada en caso de emergencia que varíe del patrón ideal. Por ejemplo, si se supone que el producto P1 debe enviarse fuera de la ubicación A, pero hubo un envío de emergencia fuera de la ubicación B, el historial de demanda de P1 en la ubicación A está secuestrado y es menor de lo que debería haber sido. Si es posible, proporcione una regla sobre la ubicación de envío preferida para cada producto para que el software de optimización de inventario pueda corregir el historial con fines de pronóstico.

       

      1. Diseñe un procedimiento para manejar la sustitución. Las sustituciones surgen, por ejemplo, cuando se adopta un nuevo ERP que reindexa los productos, o cuando se reemplaza un producto antiguo por una versión actualizada, o cuando un producto completamente nuevo se vuelve obsoleto y antiguo. Si los identificadores de productos cambiaron en los últimos años por algún motivo, identifique una asignación del ID de producto anterior al nuevo. Estas reglas deben estar disponibles para el sistema de previsión y planificación de la demanda y pueden editarse dentro de la aplicación.

       

      El hecho de no anticipar los problemas de datos es un impedimento importante para la implementación fluida del nuevo software analítico. Ninguna lista puede enumerar todas las cosas extrañas que pueden salir mal en la selección de datos, pero esta destaca problemas comunes y respuestas sensatas.

       

      Nota: Para obtener más información sobre cómo los problemas de datos pueden obstaculizar la aplicación de software analítico avanzado, consulte el excelente blog de Sean Snapp sobre cómo este problema está obstruyendo la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.  https://www.brightworkresearch.com/demandplanning/2019/05/how-many-ai-projects-will-fail-due-to-a-lack-of-data/

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        • Future-Proofing Utilities. Advanced Analytics for Supply Chain OptimizationUtilidades preparadas para el futuro: análisis avanzados para la optimización de la cadena de suministro
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          En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio. […]

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          El Blog de Smart

          Recomendaciones para la planificación de la demanda,

          previsión y optimización de inventario

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