¿Cuánto tiempo debe tomar para calcular un pronóstico de demanda usando métodos estadísticos? Esta pregunta la hacen a menudo los clientes actuales y potenciales. La respuesta realmente depende. Los resultados del pronóstico para un solo elemento se pueden calcular en un abrir y cerrar de ojos, en tan solo unas pocas centésimas de segundo, pero a veces pueden requerir hasta cinco segundos. Para comprender las diferencias, es importante entender que hay más cosas involucradas que solo repasar la aritmética del pronóstico en sí. Aquí hay seis factores que influyen en la velocidad de su motor de pronóstico.

1) Método de pronóstico.  Las técnicas tradicionales de extrapolación de series de tiempo (como el suavizado exponencial y los métodos de promedio móvil), cuando están codificadas inteligentemente, son muy rápidas. Por ejemplo, el motor de pronóstico automático Smart Forecast que aprovecha estas técnicas y potencia nuestro software de optimización de inventario y planificación de demanda puede generar pronósticos estadísticos sobre 1,000 artículos en 1 segundo. Los métodos de extrapolación producen un pronóstico esperado y una medida resumida de la incertidumbre del pronóstico. Sin embargo, los modelos más complejos en nuestra plataforma que generan escenarios de demanda probabilísticos toman mucho más tiempo con los mismos recursos informáticos. Esto se debe en parte a que crean un volumen de producción mucho mayor, por lo general miles de secuencias de demanda futura plausibles. Más tiempo, sí, pero no tiempo perdido, ya que estos resultados son mucho más completos y forman la base para la optimización posterior de los parámetros de control de inventario.

2) Recursos informáticos.  Cuantos más recursos arroje al cálculo, más rápido será. Sin embargo, los recursos cuestan dinero y puede que no sea económico invertir en estos recursos. Por ejemplo, para hacer que ciertos tipos de pronósticos basados en aprendizaje automático funcionen, el sistema necesitará realizar cálculos de subprocesos múltiples en varios servidores para entregar resultados rápidamente. Por lo tanto, asegúrese de comprender los recursos informáticos asumidos y los costos asociados. Nuestros cálculos se realizan en la nube de Amazon Web Services, por lo que es posible pagar una gran cantidad de cómputo paralelo si se desea.

3) Número de series temporales.  ¿Tiene que pronosticar solo unos pocos cientos de artículos en una sola ubicación o muchos miles de artículos en docenas de ubicaciones? Cuanto mayor sea el número de combinaciones de SKU x Ubicación, mayor será el tiempo requerido. Sin embargo, es posible recortar el tiempo para obtener pronósticos de demanda mediante una mejor clasificación de la demanda. Por ejemplo, no es importante pronosticar cada combinación de SKU x Ubicación. El software moderno de planificación de la demanda primero puede subdividir los datos en función de las clasificaciones de volumen/frecuencia antes de ejecutar el motor de pronóstico. Hemos observado situaciones en las que existían más de un millón de combinaciones SKU x Ubicación, pero solo el diez por ciento tenía demanda en los doce meses anteriores.

4) Clasificación histórica. ¿Está pronosticando utilizando intervalos de tiempo diarios, semanales o mensuales? Cuanto más granular sea la agrupación, más tiempo llevará calcular los pronósticos estadísticos. Muchas empresas se preguntarán: "¿Por qué alguien querría pronosticar diariamente?" Sin embargo, el software de pronóstico de demanda de última generación puede aprovechar los datos diarios para detectar patrones simultáneos de días de la semana y semanas del mes que, de otro modo, quedarían ocultos con los grupos de demanda mensuales tradicionales. Y la velocidad de los negocios continúa acelerándose, amenazando la viabilidad competitiva del ritmo de planificación mensual tradicional.

5) Cantidad de Historia. ¿Está limitando el modelo alimentándolo solo con el historial de demanda más reciente, o está introduciendo todo el historial disponible en el software de previsión de demanda? Cuanto más historial alimente el modelo, más datos se deben analizar y más tiempo llevará.

6) Procesamiento analítico adicional.  Hasta ahora, hemos imaginado ingresar el historial de demanda de los artículos y obtener pronósticos. Pero el proceso también puede implicar pasos analíticos adicionales que pueden mejorar los resultados. Ejemplos incluyen:

a) Detección y eliminación de valores atípicos para minimizar la distorsión causada por eventos únicos como daños por tormentas.

b) Aprendizaje automático que decide cuánto historial se debe usar para cada elemento detectando el cambio de régimen.

C) Modelado causal que identifica cómo los cambios en los impulsores de la demanda (como el precio, la tasa de interés, la opinión del cliente, etc.) afectan la demanda futura.

d) Informe de excepción que utiliza el análisis de datos para identificar situaciones inusuales que ameritan una mayor revisión por parte de la gerencia.

El resto de la historia. También es fundamental comprender que el tiempo para obtener una respuesta implica más que la velocidad de los cálculos de pronóstico. per se. Los datos deben cargarse en la memoria antes de que pueda comenzar la computación. Una vez que se calculan los pronósticos, su navegador debe cargar los resultados para que puedan mostrarse en la pantalla para que usted interactúe con ellos. Si vuelve a pronosticar un producto, puede optar por guardar los resultados. Si está trabajando con jerarquías de productos (agregando pronósticos de artículos hasta familias de productos, familias hasta líneas de productos, etc.), el nuevo pronóstico afectará la jerarquía y todo debe conciliarse. Todo esto lleva tiempo.

¿Lo suficientemente rápido para ti? Cuando está evaluando el software para ver si su necesidad de velocidad será satisfecha, todo esto puede probarse como parte de una prueba de concepto o prueba ofrecida por los proveedores de soluciones de software de planificación de la demanda. Pruébelo y asegúrese de que el calcular, cargar y guardar los tiempos son aceptables dado el volumen de datos y los métodos de pronóstico que desea utilizar para respaldar su proceso.

 ¿Qué es el efecto de oscilación? 

Es cuando su pronóstico estadístico predice incorrectamente los altibajos observados en su historial de demanda cuando realmente no hay un patrón. Es importante asegurarse de que sus pronósticos no cambien a menos que haya un patrón real.

Aquí hay una transcripción de un cliente reciente donde se discutió este problema:

Cliente: “El pronóstico no sigue los patrones que veo en el historial. ¿Por qué no?" 

Inteligente: “Si miras de cerca, los altibajos que ves no son patrones. Es realmente ruido”.  

Cliente: “Pero si no predecimos los máximos, nos agotamos”.

Smart: “Si el pronóstico 'se moviera', sería mucho menos preciso. El sistema pronosticará cualquier patrón que sea evidente, en este caso una tendencia alcista muy leve. Protegeremos el ruido con existencias de seguridad. Los meneos se utilizan para establecer las existencias de seguridad”.

Cliente: “Está bien. Tiene sentido ahora. 

El movimiento parece tranquilizador pero, en este caso, está dando como resultado un pronóstico de demanda incorrecto. Los altibajos en realidad no ocurren a la misma hora cada mes. Un mejor pronóstico estadístico se muestra en verde claro.

Microsoft Dynamics 365 F&SC y AX pueden administrar el reabastecimiento al sugerir qué ordenar y cuándo a través de políticas de inventario basadas en puntos de reorden. Un desafío que enfrentan los clientes es que los esfuerzos para mantener estos niveles están muy orientados a los detalles y que el sistema ERP requiere que el usuario especifique manualmente estos puntos de pedido y/o pronósticos. Como alternativa, muchas organizaciones terminan generando políticas de inventario a mano utilizando hojas de cálculo de Excel u otros enfoques ad hoc.

Estos métodos consumen mucho tiempo y es probable que ambos den como resultado cierto nivel de inexactitud. Como resultado, 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 AX / D365 F&SC, explicaremos sus limitaciones y resumiremos cómo la Planificación y optimización de inventario inteligente puede ayudar a mejorar la posición de efectivo de una empresa. Esto se logra mediante un inventario reducido y desabastecimientos minimizados y controlados. El uso de Smart Software ofrece una funcionalidad predictiva que falta en Dynamics 365.

Políticas de reabastecimiento de Microsoft Dynamics 365 F&SC y AX

En el módulo de gestión de inventario de AX y F&SC, 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 ordenar y cuándo).

Hay 4 opciones de política de reposición en F&SC y AX: Cantidad fija de reorden, Cantidad máxima, Lote por lote e Impulsada por pedido del cliente.

• 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.
• Impulsado por pedidos 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 F&SC / AX debe ingresarse manualmente o importarse a través de cargas personalizadas creadas por los clientes. 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 a nivel de unidad y la optimización del inventario dentro del sistema ERP es la razón por la que tantos usuarios de AX y F&SC se ven obligados a confiar en hojas de cálculo para la planificación y luego establecer manualmente los parámetros que necesita el ERP. En realidad, la mayoría de los planificadores terminan configurando manualmente las previsiones de demanda y reordenando.

Y cuando pueden usar hojas de cálculo, a menudo se basan en métodos generales generales que dan como resultado el uso de modelos estadísticos simplificados. Una vez calculados en la hoja de cálculo, estos deben cargarse en F&SC/AX. A menudo se cargan a través de engorrosas importaciones de archivos o se ingresan manualmente. Debido al tiempo y esfuerzo que se necesita para construirlos, las empresas no actualizan estos números con frecuencia.

Una vez que se establecen, las organizaciones tienden a emplear un enfoque reactivo a los cambios. La única vez que un comprador/planificador revisa la política de inventario es anualmente o en el momento de las compras o la fabricación. Algunas empresas también reaccionarán después de encontrar problemas con niveles de inventario cortos (o demasiado altos). Gestionar esto en AX y F&AS requiere una interrogación manual para revisar el historial, calcular pronósticos, evaluar las posiciones del búfer y recalibrar.

Microsoft reconoce estas limitaciones en sus ERP centrales y comprende los desafíos importantes para los clientes. En respuesta, Microsoft ha posicionado la previsión bajo su pila de AI Azure. Este método está fuera de los principales ERP. Se ofrece como un conjunto de herramientas para que los científicos de datos lo utilicen para definir estadísticas y cálculos complejos personalizados según los deseos de la empresa. Esto se suma a algunos cálculos simples básicos como punto de partida que se encuentran actualmente en sus fases iniciales de desarrollo. Si bien esto puede generar ganancias a largo plazo, actualmente este método significa que los clientes comienzan casi desde cero y definen lo que Microsoft actualmente llama "experimentos" para medir la planificación de la demanda.

La conclusión es que los clientes se enfrentan a grandes desafíos para conseguir que la pila de Dynamics ayude a resolver estos problemas. El resultado es que los CFO tienen menos efectivo disponible para lo que necesitan y que los ejecutivos de ventas tienen oportunidades de ventas sin cubrir y una posible pérdida de ventas porque la empresa no puede enviar los productos que el cliente desea.

Ser más inteligentes

¿No sería mejor simplemente aprovechar el mejor complemento de su clase para la planificación de la demanda? y la mejor solución de optimización de inventario de su clase para administrar y equilibrar los costos y los niveles de cumplimiento? ¿No sería mejor poder hacer esto diariamente o semanalmente para tomar sus decisiones lo más cerca posible de la necesidad, conservando efectivo mientras satisface la demanda de ventas?

Imagine tener una integración bidireccional con AX y F&AS para que todo funcione fácil y rápidamente. Uno donde:

• podría recalibrar automáticamente las políticas en ciclos de planificación frecuentes utilizando modelos estadísticos de vanguardia probados en el campo,
• podría calcular pronósticos de demanda que tengan en cuenta la estacionalidad, la tendencia y los patrones cíclicos,
• Aprovecharía automáticamente los métodos de optimización que prescriben las políticas de almacenamiento y los niveles de servicio más rentables que consideran los costos reales de mantener el inventario y las interrupciones de existencias, brindándole una imagen económica completa,
• Puede liberar efectivo para usar dentro de la empresa y administrar sus niveles de inventario para mejorar el cumplimiento de pedidos al mismo tiempo que libera este efectivo.
• tendría existencias de seguridad y niveles de inventario que darían cuenta de la variabilidad de la oferta y la demanda, las condiciones comerciales y las prioridades,
• podría apuntar a niveles de servicio específicos por grupos de productos, clientes, almacenes o cualquier otra dimensión que haya seleccionado,
• aumenta las ganancias generales de la empresa y la salud del balance general.

Amplíe Microsoft 365 F&SC y AX con Smart IP&O

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

https://smartcorp.com/inventory-planning-with-microsoft-365-fsc-and-ax/

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 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: 

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/