Recientemente nos reunimos con el equipo de TI de uno de nuestros clientes para analizar los requisitos de datos y la instalación de nuestra integración basada en API que extraería datos de la instalación local de su sistema ERP. Tanto el gerente de TI como el analista expresaron una gran preocupación por proporcionar estos datos y cuestionaron seriamente por qué era necesario proporcionarlos. Incluso expresaron su preocupación de que sus datos pudieran ser revendidos a su competencia. Su reacción fue una gran sorpresa para nosotros. Escribimos este blog pensando en ellos y para que sea más fácil para otros comunicar por qué ciertos datos son necesarios para respaldar un proceso de planificación de la demanda eficaz. 

Tenga en cuenta que si es analista de pronósticos, planificador de demanda o profesional de la cadena de suministro, la mayor parte de lo que leerá a continuación será obvio. Pero lo que esta reunión me enseñó es que lo que es obvio para un grupo de especialistas no será obvio para otro grupo de especialistas en un campo completamente diferente. 

Los cuatro tipos principales de datos que se necesitan son:  

1. Transacciones históricas, como órdenes de venta y envíos.
2. transacciones de uso de trabajo, como qué componentes se necesitan para producir productos terminados
3. Transacciones de transferencia de inventario, como qué inventario se envió de un lugar a otro.
4. Precios, costos y atributos, como el costo unitario pagado al proveedor, el precio unitario pagado por el cliente y varios metadatos como la familia de productos, la clase, etc.  

A continuación, se incluye una breve explicación de por qué se necesitan estos datos para respaldar la implementación del software de planificación de la demanda de una empresa.

Registros transaccionales de ventas históricas y envíos por cliente
Piense en lo que se extrajo del inventario como la "materia prima" requerida por el software de planificación de la demanda. Esto puede ser lo que se vendió a quién y cuándo o lo que envió a quién y cuándo. O qué materias primas o subensamblajes se consumieron en las órdenes de trabajo y cuándo. O qué se suministra a un almacén satélite desde un centro de distribución y cuándo.

El software analiza el historial de estas transacciones y lo utiliza para producir pronósticos estadísticos que extrapolan los patrones observados. Los datos se evalúan para descubrir patrones como tendencia, estacionalidad, patrones cíclicos e identificar posibles valores atípicos que requieren atención comercial. Si estos datos no son generalmente accesibles o no se actualizan en intervalos irregulares, entonces es casi imposible crear una buena predicción de la demanda futura. Sí, podría usar el conocimiento comercial o la intuición, pero eso no escala y casi siempre introduce un sesgo en el pronóstico (es decir, pronostica constantemente demasiado alto o demasiado bajo). 

Se necesitan datos a nivel transaccional para respaldar pronósticos más detallados a nivel semanal o incluso diario. Por ejemplo, cuando una empresa entra en su temporada alta, es posible que desee comenzar a realizar pronósticos semanales para alinear mejor la producción con la demanda. No puede hacerlo fácilmente sin tener los datos transaccionales en un almacén de datos bien estructurado. 

También podría darse el caso de que ciertos tipos de transacciones no deban incluirse en los datos de demanda. Esto puede suceder cuando la demanda resulta de un gran descuento o alguna otra circunstancia que el equipo de la cadena de suministro sabe que sesgará los resultados. Si los datos se proporcionan en conjunto, es mucho más difícil segregar estas excepciones. En Smart Software, llamamos al proceso de averiguar qué transacciones (y los atributos transaccionales asociados) deben contarse en la señal de demanda como "composición de la señal de demanda". Tener acceso a todas las transacciones permite a una empresa modificar su señal de demanda según sea necesario a lo largo del tiempo dentro del software. Solo proporcionar algunos de los datos da como resultado una composición de demanda mucho más rígida que solo puede remediarse con trabajo de implementación adicional.

Precios y Costos
El precio por el que vendió sus productos y el costo que pagó para adquirirlos (o materias primas) es fundamental para poder pronosticar los ingresos o los costos. Una parte importante del proceso de planificación de la demanda es obtener conocimiento comercial de los clientes y los equipos de ventas. Los equipos de ventas tienden a pensar en la demanda por categoría de producto o cliente y hablan el lenguaje de los dólares. Por lo tanto, es importante expresar un pronóstico en dólares. El sistema de planificación de la demanda no puede hacer eso si el pronóstico se muestra solo en unidades. 

A menudo, la previsión de la demanda se utiliza para impulsar o al menos influir en un proceso de planificación y elaboración de presupuestos más amplio y la entrada clave para un presupuesto es una previsión de ingresos. Cuando se utilizan pronósticos de demanda para respaldar el proceso de ventas y operaciones, el software de planificación de la demanda debe promediar el precio de todas las transacciones o aplicar conversiones "por fases" que consideren el precio vendido en ese momento. Sin los datos sin procesar sobre precios y costos, el proceso de planificación de la demanda aún puede funcionar, pero se verá gravemente afectado. 

Atributos del producto, detalles del cliente y ubicaciones
Los atributos del producto son necesarios para que los pronosticadores puedan agregar pronósticos a través de diferentes familias de productos, grupos, códigos de productos básicos, etc. Es útil saber cuántas unidades y la demanda dolarizada total proyectada para las diferentes categorías. A menudo, el conocimiento comercial sobre cuál podría ser la demanda en el futuro no se conoce a nivel de producto, pero se conoce a nivel de familia de productos, nivel de cliente o nivel regional. Con la adición de atributos de producto a su feed de datos de planificación de la demanda, puede "resumir" fácilmente los pronósticos desde el nivel de artículo hasta el nivel de familia. Puede convertir pronósticos en estos niveles a dólares y colaborar mejor sobre cómo se debe modificar el pronóstico.  

Una vez que se aplica el conocimiento en forma de anulación de pronóstico, el software conciliará automáticamente el cambio con todos los elementos individuales que componen el grupo. De esta forma, un analista de pronósticos no tiene que ajustar individualmente cada parte. Pueden hacer un cambio a nivel agregado y dejar que el software de planificación de la demanda haga la reconciliación por ellos. 

La agrupación para facilitar el análisis también se aplica a los atributos del cliente, como el vendedor asignado o la ubicación de envío preferida del cliente. Y los atributos de ubicación pueden ser útiles, como la región asignada. A veces, los atributos se relacionan con una combinación de producto y ubicación, como proveedor preferido o planificador asignado, que pueden diferir para el mismo producto según el almacén.

Una nota final sobre la confidencialidad

Recuerde que nuestro cliente expresó su preocupación de que pudiéramos vender sus datos a un competidor. Nunca haríamos eso. Durante décadas, hemos utilizado los datos de los clientes con fines formativos y para mejorar nuestros productos. Somos escrupulosos a la hora de salvaguardar los datos de los clientes y anonimizar cualquier cosa que pueda usarse, por ejemplo, para ilustrar un punto en una publicación de blog.

Estos son ejemplos de problemas de pronóstico que SmartForecasts puede resolver, junto con los tipos de datos comerciales representativos de cada uno.

Pronosticar un artículo en función de su patrón

Dadas las siguientes seis cifras de ventas trimestrales, ¿qué ventas puede esperar para el tercer y cuarto trimestre de 2023?

Ventas por Trimestre

SmartForecasts le brinda muchas formas de abordar este problema. Puede hacer sus propios pronósticos estadísticos utilizando cualquiera de los seis Suavizado exponencial y media móvil métodos. O, como la mayoría de los pronosticadores no técnicos, puede usar el comando Automático que ahorra tiempo, que ha sido programado para seleccionar y usar automáticamente el método más preciso para sus datos. Finalmente, para incorporar su juicio comercial en el proceso de pronóstico, puede ajustar gráficamente cualquier resultado de pronóstico estadístico usando SmartForecasts. ajuste de "globo ocular" capacidades.

Pronosticar un artículo en función de su relación con otras variables.

Dada la siguiente relación histórica entre las ventas de unidades y la cantidad de representantes de ventas, ¿qué niveles de ventas puede esperar cuando se produzca el aumento planificado del personal de ventas durante los dos últimos trimestres de 2023?

Ventas y Representantes de Ventas por Trimestre

Puede responder una pregunta como esta usando el poderoso SmartForecasts Regresión comando, diseñado específicamente para facilitar las aplicaciones de pronóstico que requieren soluciones de análisis de regresión. Los modelos de regresión con un número esencialmente ilimitado de variables predictoras/independientes son posibles, aunque la mayoría de los modelos de regresión útiles usan solo un puñado de predictores.

Pronosticar simultáneamente una cantidad de artículos de productos y su total

Dadas las siguientes ventas totales de todas las camisas de vestir y la distribución de las ventas por color, ¿cuáles serán las ventas individuales y totales durante los próximos seis meses?

Ventas mensuales de camisas de vestir por color

Las funciones exclusivas de pronóstico de grupo de SmartForecasts pronostican automática y simultáneamente series de tiempo estrechamente relacionadas, como estos artículos en el mismo grupo de productos. Esto ahorra un tiempo considerable y proporciona resultados de pronóstico no solo para los artículos individuales sino también para su total. Los ajustes de "ojo" tanto a nivel de elemento como de grupo son fáciles de realizar. Puede crear rápidamente pronósticos para grupos de productos con cientos o incluso miles de artículos.

Pronóstico de miles de artículos automáticamente

Dado el siguiente registro de demanda de productos a nivel de SKU, ¿cuál puede esperar que sea la demanda durante los próximos seis meses para cada uno de los 5000 SKU?

Demanda Mensual de Producto por SKU (Unidad de Mantenimiento de Stock)

En solo unos minutos, la poderosa selección automática de SmartForecasts puede realizar un trabajo de pronóstico de este tamaño, leer los datos de demanda del producto, crear automáticamente pronósticos estadísticos para cada SKU y guardar el resultado. Los resultados están listos para exportarlos a su sistema ERP aprovechando cualquiera de nuestros conectores basados en API o mediante la exportación de archivos. Una vez configurados, los pronósticos se producirán automáticamente en cada ciclo de planificación sin la intervención del usuario.

Pronosticar la demanda que en la mayoría de los casos es cero

Un tipo de datos distinto y especialmente desafiante para pronosticar es intermitente demanda, que suele ser cero, pero salta a valores aleatorios distintos de cero en momentos aleatorios. Este patrón es típico de la demanda de lento Moviente artículos, tales como repuestos o grande boleto bienes de equipo.

Por ejemplo, considere la siguiente muestra de demanda de repuestos para aeronaves. Tenga en cuenta la preponderancia de valores cero mezclados con valores distintos de cero, a menudo en ráfagas.

SmartForecasts tiene un método único diseñado especialmente para este tipo de datos: la función de pronóstico de Demanda Intermitente. Dado que la demanda intermitente surge con mayor frecuencia en el contexto del control de inventario, esta función se enfoca en pronosticar el rango de valores probables para la demanda total durante un tiempo de anticipación, por ejemplo, la demanda acumulada durante el período del 23 de junio al 23 de agosto en el ejemplo anterior. .

Pronóstico de requisitos de inventario

La previsión de necesidades de inventario es una variante especializada de la previsión que se centra en el extremo superior del rango de valores futuros posibles.

Para simplificar, considere el problema de pronosticar los requisitos de inventario para solo un período por delante, digamos un día por delante. Por lo general, el trabajo de pronóstico consiste en estimar el nivel promedio o más probable de demanda del producto. Sin embargo, si el inventario disponible es igual a la demanda promedio, existe una probabilidad de 50% de que la demanda supere el inventario, lo que resultará en pérdida de ventas y/o pérdida de buena voluntad. Establecer el nivel de inventario en, digamos, diez veces la demanda promedio probablemente eliminará el problema de los desabastecimientos, pero seguramente resultará en costos de inventario inflados.

El truco de la optimización del inventario es encontrar un equilibrio satisfactorio entre tener suficiente inventario para satisfacer la mayor parte de la demanda sin comprometer demasiados recursos en el proceso. Por lo general, la solución es una combinación de criterio empresarial y estadísticas. La parte crítica es definir un nivel de servicio de inventario aceptable, como satisfacer 95% de demanda inmediatamente desde el stock. La parte estadística es estimar el percentil 95 de la demanda.

Cuando no se trata de demanda intermitente, SmartForecasts estima el nivel de inventario requerido asumiendo una curva de demanda en forma de campana (Normal), estimando tanto el centro como el ancho de la curva de campana y luego usando una fórmula estadística estándar para estimar el percentil deseado. La diferencia entre el nivel de inventario deseado y el nivel promedio de demanda se denomina stock de seguridad porque protege contra la posibilidad de desabastecimiento.

Cuando se trata de demanda intermitente, la curva en forma de campana es una mala aproximación a la distribución estadística de la demanda. En este caso especial, SmartForecasts utiliza tecnología patentada de pronóstico de demanda intermitente para estimar el nivel de servicio de inventario requerido.

La precisión del pronóstico es una métrica clave para juzgar la calidad de su proceso de planificación de la demanda. (No es el único. Otros incluyen oportunidad y costo; Ver 5 consejos de planificación de la demanda para calcular la incertidumbre del pronóstico.) Una vez que tenga los pronósticos, hay varias formas de resumir su precisión, generalmente designados por acrónimos oscuros de tres o cuatro letras como MAPE, RMSE y MAE. Ver Cuatro formas útiles de medir el error de pronóstico para más detalles.

Un tema menos discutido pero más fundamental es cómo se organizan los experimentos computacionales para calcular el error de pronóstico. Esta publicación compara los tres diseños experimentales más importantes. Uno de ellos es de la vieja escuela y esencialmente equivale a hacer trampa. Otro es el patrón oro. Un tercero es un recurso útil que imita el patrón oro y se considera mejor como una predicción de cómo resultará el patrón oro. La figura 1 es una vista esquemática de los tres métodos.

Figura 1: Tres formas de evaluar el error de pronóstico

El panel superior de la Figura 1 muestra la forma en que se evaluó el error de pronóstico a principios de la década de 1980 antes de que moviéramos el estado del arte al esquema que se muestra en el panel central. En los viejos tiempos, los pronósticos se evaluaban con los mismos datos que se usaban para calcular los pronósticos. Después de ajustar un modelo a los datos, los errores calculados no eran para los pronósticos del modelo sino para el modelo. encaja. La diferencia es que los pronósticos son para valores futuros, mientras que los ajustes son para valores concurrentes. Por ejemplo, suponga que el modelo de pronóstico es un promedio móvil simple de las tres observaciones más recientes. En el momento 3, el modelo calcula el promedio de las observaciones 1, 2 y 3. Este promedio luego se compararía con el valor observado en el momento 3. Llamamos a esto hacer trampa porque el valor observado en el momento 3 obtuvo un voto sobre el pronóstico. debería ser en el momento 3. Una evaluación de pronóstico real compararía el promedio de las primeras tres observaciones con el valor del próximo, cuarto, observación. De lo contrario, el pronosticador se queda con una evaluación demasiado optimista de la precisión del pronóstico.

El panel inferior de la Figura 1 muestra la mejor manera de evaluar la precisión del pronóstico. En este esquema, todos los datos históricos de demanda se utilizan para ajustar un modelo, que luego se utiliza para pronosticar valores de demanda futuros desconocidos. Eventualmente, el futuro se desarrolla, los verdaderos valores futuros se revelan y se pueden calcular los errores de pronóstico reales. Este es el estándar de oro. Esta información completa el informe de "pronósticos versus datos reales" en nuestro software.

El panel central representa una medida intermedia útil. El problema con el patrón oro es que debe esperar para saber qué tan bien funcionan los métodos de pronóstico elegidos. Este retraso no ayuda cuando se requiere elegir, en el momento, qué método de pronóstico usar para cada artículo. Tampoco proporciona una estimación oportuna de la incertidumbre del pronóstico que experimentará, lo cual es importante para la gestión de riesgos, como la cobertura del pronóstico. El camino intermedio se basa en el análisis de exclusión, que excluye (“excluye”) las observaciones más recientes y le pide al método de pronóstico que haga su trabajo sin conocer esas verdades fundamentales. Luego, los pronósticos basados en el historial de demanda abreviado se pueden comparar con los valores reales retenidos para obtener una evaluación honesta del error de pronóstico.

“A pesar de lo que has visto en tus caricaturas de los sábados por la mañana, los elefantes no pueden saltar, y hay una razón simple: no tienen que hacerlo. La mayoría de los animales nerviosos (canguros, monos y ranas) lo hacen principalmente para alejarse de los depredadores”. — Patrick Monahan, Science.org, 27 de enero de 2016.

Ahora sabe por qué las empresas de ERP más grandes no pueden desarrollar las mejores soluciones de alta calidad. Nunca tuvieron que hacerlo, por lo que nunca evolucionaron para innovar fuera de su enfoque principal. 

Sin embargo, a medida que los sistemas ERP se convirtieron en productos básicos, las brechas en su funcionalidad se volvieron imposibles de ignorar. Los jugadores más grandes buscaron proteger su parte de la cartera de los clientes prometiendo desarrollar aplicaciones complementarias innovadoras para llenar todos los espacios en blanco. Pero sin ese “músculo de la innovación”, muchos proyectos fracasaron y se acumularon montañas de deuda técnica.

Las mejores empresas de su clase evolucionaron para innovar y tener una profunda experiencia funcional en verticales específicos. El resultado es que los mejores complementos de ERP son más fáciles de usar, tienen más funciones y ofrecen más valor que los módulos de ERP nativos que reemplazan. 

Si su proveedor de ERP ya se ha asociado con un innovador proveedor de complementos*, ¡ya está listo! Pero si solo puede obtener lo básico de su ERP, opte por un complemento de primera clase que tenga una integración personalizada con el ERP. 

Un excelente lugar para comenzar su búsqueda es buscar complementos de planificación de la demanda de ERP que agreguen inteligencia a la fuerza del ERP, es decir, aquellos que respaldan la optimización del inventario y la previsión de la demanda. Aproveche las herramientas complementarias como las aplicaciones de pronóstico estadístico, planificación de la demanda y optimización de inventario de Smart para desarrollar pronósticos y políticas de almacenamiento que se retroalimentan al sistema ERP para impulsar los pedidos diarios. 

*Las tiendas de aplicaciones son una licencia para que lo mejor de su clase venda en la base de empresas de ERP, siendo sociedades cotizadas.