Cómo afrontar un pronóstico de demanda

Para algunos de nuestros clientes, el clima tiene una influencia significativa en la demanda. Los fenómenos meteorológicos extremos de corto plazo, como incendios, sequías, olas de calor, etc., pueden tener una influencia significativa en el corto plazo sobre la demanda.

Hay dos formas de incluir el clima en un pronóstico de demanda: indirecta y directamente. La ruta indirecta es más fácil utilizando el enfoque basado en escenarios de Planificador de la demanda. El enfoque directo requiere un proyecto especial personalizado que requiere datos adicionales y modelos hechos a mano.

Contabilidad indirecta del tiempo

El modelo estándar integrado Planificador de la demanda (SDP) se adapta a los efectos climáticos de cuatro maneras:

  1. Si el mundo se está calentando, enfriando, secando o humedeciendo constantemente de maneras que impactan sus ventas, SDP detecta estas tendencias automáticamente y las incorpora a los escenarios de demanda que genera.
  2. Si tu negocio tiene un ritmo regular en el que ciertos días de la semana o ciertos meses del año tienen consistentemente una demanda mayor o menor que el promedio, SDP también detecta automáticamente esta estacionalidad y la incorpora a sus escenarios de demanda.
  3. A menudo es la aleatoriedad del clima lo que interfiere con la precisión del pronóstico. A menudo nos referimos a este efecto como "ruido". El ruido es un término general que incorpora todo tipo de problemas aleatorios. Además del clima, un estallido geopolítico, la quiebra sorpresa de un banco regional o el atascamiento de un barco en el Canal de Suez pueden agregar sorpresas a la demanda de productos, y lo han hecho. SDP evalúa la volatilidad de la demanda y la reproduce en sus escenarios de demanda.
  4. Anulaciones de gestión. La mayoría de las veces, los clientes permiten que SDP genere automáticamente decenas de miles de escenarios de demanda. Pero si los usuarios sienten la necesidad de modificar pronósticos específicos utilizando su conocimiento interno, SDP puede hacerlo mediante anulaciones de la administración.

Contabilidad directa del clima

A veces, un usuario podrá articular su experiencia en la materia vinculando factores externos a su empresa (como tasas de interés, costos de materias primas o tendencias tecnológicas) con sus propias ventas agregadas. En estas situaciones, Smart Software puede organizar proyectos especiales únicos que proporcionen modelos alternativos ("causales") para complementar nuestros modelos de pronóstico estadístico estándar. Póngase en contacto con su representante de Smart Software para analizar un posible proyecto de modelado causal.

Mientras tanto, no olvides tu paraguas.

 

 

 

Software inteligente se presentará en Epicor Insights 2024

Smart Software presentará sesiones de Epicor Insights 2024 sobre la combinación de IA con conocimientos de planificación para tomar decisiones basadas en datos de inventario.

Belmont, MA, mayo de 2024 – Smart Software, Inc., proveedor de soluciones de optimización de inventario, planificación y pronóstico de demanda líderes en la industria, anunció hoy que hará una presentación en Epicor Insights 2024 en Nashville, Tennessee.

Smart Software dirigirá dos sesiones centradas en combinar la IA de previsión de la demanda y planificación de inventario con conocimientos de planificación. Estas sesiones están diseñadas para capacitar a los usuarios de Epicor Kinetic y Epicor Prophet 21 para generar pronósticos precisos y dar forma a políticas de almacenamiento que se alineen con sus objetivos comerciales.

Smart también llevará a cabo dos sesiones de laboratorio de capacitación en profundidad que mostrarán Smart Demand Planner y Smart Inventory Optimization, ambas partes integrales de la plataforma Epicor Smart IP&O. Los participantes obtendrán experiencia en pronósticos de precisión y gestión de inventarios, aprenderán a identificar riesgos ocultos en las políticas de almacenamiento, simularán diversos resultados de estrategias de servicio y mejorarán la precisión de los pronósticos a través de análisis integrales de varios niveles y pruebas de escenarios.

Los asistentes a Epicor Insight pueden participar en cualquiera de las siguientes sesiones o laboratorios y pueden visitarnos en el stand de Smart Software para una consulta individual.

 

La presentación de Prophet 21 está programada para el martes 21 de mayo a las 3:00 pm (CDT)

1 HD WEB PROPHET21 2024 

El laboratorio de planificación de la demanda está programado para el miércoles 22 de mayo a las 3:20 p. m. (CDT).

2 HD WEB DEMANDPLANNING LAB 2024 copy

La presentación de Kinetic está programada para el miércoles 22 de mayo a las 4:20 pm (CDT)

3 HD WEB KINETIC 2024 copy

El laboratorio de optimización de inventario está programado para el jueves 23 de mayo a las 3:15 p. m. (CDT)

4 HD WEB INVENTORY OPTIMIZATION LAB 2024 copy

 

Para obtener más información sobre Epicor Insights, visite aquí: https://www.epicor.com/en-us/customers/insights

 

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 y Ameren. La plataforma de optimización y planificación de inventario de Smart, Smart IP&O, proporciona 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


Para obtener más información, comuníquese con Smart Software, Inc., Four Hill Road, Belmont, MA 02478.
Teléfono: 1-800-SMART-99 (800-762-7899); FAX: 1-617-489-2748; Correo electrónico: info@smartcorp.com

 

 

Los fanáticos de Big Ass recurren al software inteligente a medida que aumenta la demanda

Big Ass Fans es el fabricante de grandes ventiladores más vendido del mundo y ofrece comodidad en espacios donde la comodidad parece imposible. BAF tenía un problema: cómo planificar de forma fiable la producción para satisfacer la demanda. BAF estaba experimentando una brecha entre las previsiones de reservas y los envíos, y esto estaba afectando los ingresos y la satisfacción del cliente. BAF recurrió a Smart Software en busca de ayuda.

El Gerente de Cadena de Suministro de BAF tomó la iniciativa para desarrollar sus necesidades de planificación y abordarlas metódicamente. En sus palabras, “todo se redujo a lo fundamental. Nuestro proceso de planificación debía basarse en datos, ser colaborativo y mejorarse continuamente mediante la evaluación y mejora de nuestro proceso de previsión mensual”.

Una gran parte de esto fue unir los diferentes procesos de planificación. Los gerentes de producto producen pronósticos de demanda mensuales, mientras que el equipo de operaciones pronostica los envíos y los requisitos de materiales asociados. BAF necesitaba un proceso más estricto basado en datos que combinara análisis avanzados con colaboración en equipo. Para ello sería necesario abordar la estacionalidad, un factor enorme que impulsa las fluctuaciones de la demanda, incorporar aportes de los mercados internacionales y estadounidenses, y captar el impacto de las promociones del mercado.

El director de servicio al cliente de BAF y el líder del equipo S&OP explicaron lo que esto significa. "Ahora tenemos un proceso global unificado, una visión empresarial compartida que proporciona el marco para toda nuestra planificación interempresarial". Ella lo compara con tener una fuente para la verdad. “Cada mes, todo el equipo ve los pedidos y envíos actualizados y puede comparar las previsiones con el rendimiento real. Los gerentes individuales ven los negocios a través de su lente comercial requerida: por línea de producto o servicio, región, geografía internacional, canal, cliente, lo que sea”.

"Esta es una tecnología habilitadora que nos hace mejores", continuó. “Smart IP&O es, entre otras cosas, el vehículo de nuestro proceso SIOP mensual. Revisamos nuestros propios segmentos de negocios, luego nos reunimos como grupo, consideramos los resultados hasta la fecha, el impacto de las promociones, los eventos y la estacionalidad, y acordamos nuestro plan de consenso para el futuro. Este es un proceso invaluable que permite a la fabricación adelantarse a la demanda y entregar lo que nuestros clientes necesitan, cuando lo necesitan”.

BAF Case Study SIOP planning Inventory Warehouse

"La planificación y optimización inteligente del inventario es la herramienta fundamental que utilizamos para gestionar nuestros pronósticos en un conjunto grande y dinámico de productos/piezas, sitios multinacionales y cadenas de suministro complejas", agregó el gerente de la cadena de suministro. “La capacidad del software para proporcionar un pronóstico estadístico como punto de referencia, permitir ajustes por parte de varios expertos en la materia, cada uno registrado como 'instantáneas' para la creación de consenso y su posterior uso en esfuerzos de precisión/mejora, y luego, en última instancia, alimentar los datos del pronóstico directamente en nuestro Material. El software de planificación de requisitos es fundamental para nuestro proceso S&OP”.

BAF ha perfeccionado su proceso mensual de planificación de ventas, inventario y operaciones utilizando Smart Demand Planner, la aplicación colaborativa de previsión y planificación de la demanda de Smart. La integración bidireccional basada en API de Smart con Epicor Kinetic ERP de BAF captura automáticamente todos los datos de pedidos y envíos que a su vez impulsan la creación de pronósticos estadísticos mensuales. A través de su proceso SIOP mensual, los gerentes de producto de BAF producen pronósticos iniciales, los comparten con gerentes de ventas que pueden sugerir ajustes y reúnen planes de consenso en 25 líneas de productos para revisión, ajuste y presentación mensuales al equipo ejecutivo a medida que la empresa avanza 12 años. plan mensual.

El equipo le da crédito a Smart Demand Planner por proporcionar un pronóstico exhaustivo y preciso de la demanda futura que es fundamental para el proceso SIOP mensual de BAF. BAF amplió la utilización de Smart a sus oficinas internacionales, donde los expertos en la materia gestionan sus propios pronósticos. “Dentro de Smart pueden gestionar tanto las previsiones de demanda que influyen en sus envíos a los usuarios finales locales como las previsiones de suministro basadas en su historial de compras como clientes clave de BAF-US. Esto mejora significativamente nuestra visión de la demanda global y ha mejorado la precisión de los pronósticos”.

Acerca del software inteligente:

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 y Ameren. La plataforma de optimización y planificación de inventario de Smart, Smart IP&O, proporciona 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. Obtenga más información en www.smartcorp.com.

BAF Case Study SIOP planning manufacturing

Acerca de los fanáticos del culo grande

En Big Ass Fans, nos impulsa nuestra misión de crear entornos más seguros, saludables y productivos en todo el mundo. Lo que comenzó como una gran idea en el flujo de aire se convirtió en una revolución y ahora es la mejor práctica para diseñadores, gerentes y propietarios de negocios en todas las industrias y aplicaciones imaginables. Hoy en día, nuestros productos se enorgullecen de girar y servir a más del 80 por ciento de las empresas Fortune 500 en 175 países. Desde fábricas hasta hogares y todos los lugares intermedios, Big Ass Fans ofrece comodidad, estilo y ahorro de energía para hacer la vida más placentera. Con más de 235 premios, 350 patentes, un experimento en la Estación Espacial Internacional y el único laboratorio de investigación y diseño HVLS del mundo, avanzamos a lo grande todos los días.

Operaciones irregulares

FONDO

La mayoría de los blogs, seminarios web y documentos técnicos de Smart Software describen el uso de nuestro software en "operaciones normales". Este trata sobre “operaciones irregulares”. Smart Software está en el proceso de adaptar nuestros productos para ayudarle a afrontar sus propias operaciones irregulares. Esto es una vista previa.

Escuché por primera vez el término “operaciones irregulares” cuando cumplía un período sabático en la Administración Federal de Aviación de Estados Unidos en Washington, DC. La FAA abrevia el término "IROPS" y lo utiliza para describir situaciones en las que el clima, problemas mecánicos u otros problemas interrumpen el flujo normal de la aeronave.

Smart Inventory Optimization® (“SIO”) actualmente trabaja para proporcionar lo que se conoce como políticas de “estado estable” para administrar artículos de inventario. Eso significa, por ejemplo, que SIO calcula automáticamente los valores de los puntos de reorden (ROP) y las cantidades de pedido (OQ) que deben durar en el futuro previsible. Calcula estos valores basándose en simulaciones de operaciones diarias que se extienden años en el futuro. Si sucede lo imprevisible, nuestra Cambio de regimén El método de detección reacciona eliminando datos obsoletos y permitiendo volver a calcular los ROP y OQ.

A menudo observamos la creciente velocidad de los negocios, lo que acorta la duración del “futuro previsible”. Algunos de nuestros clientes ahora están adoptando horizontes de planificación más cortos, como pasar de planes trimestrales a mensuales. Un efecto secundario de este cambio es que las IROPS se han vuelto más importantes. Si un plan se basa en tres años simulados de demanda diaria, un evento extraño, como un gran pedido sorpresa, no importa mucho en el gran esquema de las cosas. Pero si el horizonte de planificación es muy corto, una gran demanda sorpresa puede tener un efecto importante en los indicadores clave de desempeño (KPI) calculados en un intervalo más corto: no hay tiempo para “promediar”. El planificador puede verse obligado a realizar una orden de reabastecimiento de emergencia para hacer frente a la interrupción. ¿Cuándo se debe realizar el pedido para hacer el mayor bien? ¿Qué tan grande debería ser?

 

ESCENARIO: OPS NORMALES

Para concretar esto, considere el siguiente escenario. Tom's Spares, Inc. proporciona piezas de servicio críticas a sus clientes, incluido SKU723, una placa de circuito de repuesto vendida con el nombre comercial WIDGET. La demanda de WIDGET es intermitente, con menos de una unidad por día. Tom's Spares realiza pedidos de WIDGET a Acme Products, quienes tardan entre 7 y 10 días en cumplir con los pedidos de reabastecimiento.

Tom's Spares opera con un horizonte de planificación de inventario corto de 28 días. La empresa opera en un entorno competitivo con clientes impacientes que sólo aceptan de mala gana los pedidos pendientes. La política de Tom es establecer ROP y OQ para mantener el inventario reducido y al mismo tiempo mantener una tasa de cumplimiento de al menos 90%. La gerencia monitorea los KPI mensualmente. En el caso de WIDGETS, estos objetivos de KPI se cumplen actualmente utilizando un ROP=3 y un OQ=4, lo que da como resultado un promedio disponible de aproximadamente 4 unidades y una tasa de cumplimiento promedio de 96%. Tom's Spares tiene algo bastante bueno con los WIDGETS.

La Figura 1 muestra dos meses de información WIDGET. El panel superior izquierdo muestra la demanda unitaria diaria. La parte superior derecha muestra las unidades diarias disponibles. El panel inferior izquierdo muestra el momento y el tamaño de los pedidos de reabastecimiento a Acme Products. La parte inferior derecha muestra las unidades pendientes de pedido debido a desabastecimientos. En esta simulación, la demanda diaria era 0 o 1, con una demanda de 2 unidades. Las unidades disponibles comenzaron el mes en 7 y nunca cayeron por debajo de 1, aunque en el mes siguiente hubo un desabastecimiento que resultó en una sola unidad en espera. Durante los dos meses, se enviaron a Acme 4 pedidos de reabastecimiento de 4 unidades cada uno, y todos llegaron durante el período de simulación de dos meses.

Irregular Operations in Inventory Planning and Demand Forecasting 01

 

UN BUEN PROBLEMA INTERRUMPE LAS OPERACIONES NORMALES

Ahora agregamos algunos “buenos problemas” al escenario: surge un pedido inusualmente grande a mitad del período de planificación. Es “bueno” porque más demanda implica más ingresos. Pero es un “problema” porque los parámetros normales de control de inventario de operaciones (ROP=3, OQ=4) no fueron elegidos para hacer frente a esta situación. El aumento de la demanda podría ser tan grande, y en un momento tan desventajoso, como para abrumar el sistema de inventario, creando desabastecimientos y los consiguientes pedidos pendientes. El informe de KPI a la gerencia para un mes así no sería agradable.

La Figura 2 muestra un escenario en el que se produce un pico de demanda de 10 unidades en el tercer día del período de planificación. En este caso, el pico pone el inventario bajo agua durante el resto del mes y crea una cascada de pedidos pendientes que se extiende hasta el mes siguiente. Con un promedio de más de 1000 simulaciones, los KPI del mes 1 muestran un promedio disponible de 0,6 unidades y una miserable tasa de llenado de 44%.

Irregular Operations in Inventory Planning and Demand Forecasting 02

 

LUCHA CONTRA CON OPERACIONES IRREGULARES

Tom's Spares puede responder a una situación irregular con un movimiento irregular creando una orden de reabastecimiento de emergencia. Para hacerlo bien, tienen que pensar en (a) cuándo realizar el pedido (b) qué tan grande debe ser el pedido y (c) si deben acelerar el pedido.

La cuestión del momento parece obvia: reaccionar tan pronto como llegue la orden. Sin embargo, si el cliente avisara con antelación, Tom's Spares podría realizar el pedido con antelación y estar en mejor posición para limitar las interrupciones provocadas por el pico. Sin embargo, si la comunicación entre Tom's y el cliente que realiza el pedido grande es irregular, entonces el cliente podría avisar a Tom's más tarde o no avisarle en absoluto.

El tamaño del pedido especial también parece obvio: haga un pedido anticipado del número de unidades requerido. Pero eso funciona mejor si Tom's Spares sabe cuándo se producirá el pico de demanda. De lo contrario, podría ser una buena idea realizar pedidos adicionales para limitar la duración de los pedidos pendientes. En general, cuanto menos alerta temprana se proporcione, mayor será el pedido que Tom's deberá realizar. Por supuesto, esta relación podría explorarse mediante simulación.

La llegada del pedido de reposición podría dejarse a la operación habitual de Acme Products. En las simulaciones anteriores, Acme tenía las mismas probabilidades de responder en 7 o 14 días. Para un horizonte de planificación de 28 días, correr el riesgo de obtener una respuesta de 14 días podría generar problemas, por lo que puede ser especialmente valioso para Tom's pagarle a Acme por el envío acelerado. Quizás de la noche a la mañana, pero posiblemente algo más barato pero relativamente rápido.

Exploramos algunos escenarios más mediante simulación. La tabla 1 muestra los resultados. Los escenarios 1 a 4 suponen que llega una demanda adicional sorpresa de 10 unidades el día 3, lo que desencadena un pedido inmediato de reabastecimiento adicional. El tamaño y el plazo de entrega del pedido de reabastecimiento varían.

El escenario 0 muestra que no hacer nada en respuesta a la demanda sorpresa conduce a una tasa de llenado abismal de 41% para ese mes; Lo que no se muestra es que este resultado establece que el próximo mes continuará con un desempeño deficiente. Las operaciones regulares no funcionarán bien. El planificador debe hacer algo para responder a la demanda anómala.

Hacer algo en respuesta implica realizar un pedido de reabastecimiento de emergencia por única vez. El planificador debe elegir el tamaño y el momento de ese pedido. Los escenarios 1 y 3 representan reposiciones “de tamaño medio”. Los escenarios 1 y 2 representan reabastecimientos al día siguiente, mientras que los escenarios 3 y 4 representan una respuesta garantizada en una semana.

Los resultados dejan claro que la respuesta inmediata es más importante que el tamaño de la orden de reabastecimiento para restaurar la tasa de cumplimiento. El reabastecimiento nocturno produce tasas de llenado en el rango 70%, mientras que el tiempo de reabastecimiento de una semana reduce la tasa de llenado al rango medio de 50% a medio 60%.

 

Irregular Operations in Inventory Planning and Demand Forecasting 03

CONCLUSIONES

El software de gestión de inventario se está expandiendo desde su enfoque tradicional en operaciones normales a un enfoque adicional en operaciones irregulares (IROPS). Esta evolución ha sido posible gracias al desarrollo de nuevos métodos estadísticos para generar escenarios de demanda a nivel diario.

Consideramos una situación IROPS: la llegada sorpresa de una demanda anormalmente grande. Las simulaciones diarias proporcionaron orientación sobre el momento y el tamaño de una orden de reabastecimiento de emergencia. Los resultados de dicho análisis brindan a los planificadores de inventarios un respaldo crítico al estimar los resultados de intervenciones alternativas que les sugiere su experiencia.

 

 

¿Puede la aleatoriedad ser un aliado en la batalla de los pronósticos?

La perspectiva de Feynman ilumina nuestro viaje: “En sus esfuerzos por aprender todo lo posible sobre la naturaleza, la física moderna ha descubierto que ciertas cosas nunca pueden “saberse” con certeza. Gran parte de nuestro conocimiento debe permanecer siempre incierto. Lo máximo que podemos saber es en términos de probabilidades”. - Richard Feynman, Las conferencias Feynman sobre física.

Cuando intentamos comprender el complejo mundo de la logística, la aleatoriedad juega un papel fundamental. Esto introduce una paradoja interesante: en una realidad donde se valoran la precisión y la certeza, ¿podría la naturaleza impredecible de la oferta y la demanda servir realmente como un aliado estratégico?

La búsqueda de pronósticos precisos no es sólo un ejercicio académico; es un componente crítico del éxito operativo en numerosas industrias. Para los planificadores de la demanda que deben anticipar la demanda de un producto, las ramificaciones de hacerlo bien (o mal) son fundamentales. Por lo tanto, reconocer y aprovechar el poder de la aleatoriedad no es simplemente un ejercicio teórico; es una necesidad de resiliencia y adaptabilidad en un entorno en constante cambio.

Aceptando la incertidumbre: métodos dinámicos, estocásticos y de Monte Carlo

Modelado dinámico: la búsqueda de una precisión absoluta en los pronósticos ignora la imprevisibilidad intrínseca del mundo. Los métodos de pronóstico tradicionales, con sus marcos rígidos, no logran adaptarse al dinamismo de los fenómenos del mundo real. Al aceptar la incertidumbre, podemos girar hacia modelos más ágiles y dinámicos que incorporen la aleatoriedad como componente fundamental. A diferencia de sus rígidos predecesores, estos modelos están diseñados para evolucionar en respuesta a nuevos datos, garantizando resiliencia y adaptabilidad. Este cambio de paradigma de un enfoque determinista a uno probabilístico permite a las organizaciones navegar la incertidumbre con mayor confianza, tomando decisiones informadas incluso en entornos volátiles.

Los modelos estocásticos guían a los pronosticadores a través de la niebla de la imprevisibilidad con los principios de probabilidad. Lejos de intentar eliminar la aleatoriedad, los modelos estocásticos la adoptan. Estos modelos evitan la noción de un futuro singular y predeterminado, presentando en cambio una serie de resultados posibles, cada uno con su probabilidad estimada. Este enfoque ofrece una representación más matizada y realista del futuro, reconociendo la variabilidad inherente de los sistemas y procesos. Al trazar un espectro de futuros potenciales, el modelado estocástico proporciona a quienes toman decisiones una comprensión integral de la incertidumbre, lo que permite una planificación estratégica informada y flexible.

Las simulaciones de Monte Carlo, que llevan el nombre del centro histórico del azar y la fortuna, aprovechan el poder de la aleatoriedad para explorar el vasto panorama de posibles resultados. Esta técnica implica la generación de miles, si no millones, de escenarios a través de un muestreo aleatorio, cada escenario pinta una imagen diferente del futuro basada en las incertidumbres inherentes del mundo real. Los tomadores de decisiones, armados con conocimientos de las simulaciones de Monte Carlo, pueden medir el rango de posibles impactos de sus decisiones, lo que la convierte en una herramienta invaluable para la evaluación de riesgos y la planificación estratégica en entornos inciertos.

Éxitos del mundo real: aprovechar la aleatoriedad

La estrategia de integrar la aleatoriedad en los pronósticos ha demostrado ser invaluable en diversos sectores. Por ejemplo, las principales empresas de inversión y bancos dependen constantemente de modelos estocásticos para hacer frente al comportamiento volátil del mercado de valores. Un ejemplo notable es cómo los fondos de cobertura emplean estos modelos para predecir los movimientos de precios y gestionar el riesgo, lo que lleva a opciones de inversión más estratégicas.

De manera similar, en la gestión de la cadena de suministro, muchas empresas confían en las simulaciones de Monte Carlo para abordar la imprevisibilidad de la demanda, especialmente durante las temporadas altas como las vacaciones. Al simular varios escenarios, pueden prepararse para una variedad de resultados, asegurándose de tener niveles de existencias adecuados sin comprometer demasiado los recursos. Este enfoque minimiza el riesgo de desabastecimiento y exceso de inventario.

Estos éxitos del mundo real resaltan el valor de integrar la aleatoriedad en los esfuerzos de pronóstico. Lejos de ser el adversario que a menudo se percibe, la aleatoriedad emerge como un aliado indispensable en el intrincado ballet de la previsión. Al adoptar métodos que respetan la incertidumbre inherente del futuro (reforzados por herramientas avanzadas como Smart IP&O), las organizaciones pueden navegar lo impredecible con confianza y agilidad. Por lo tanto, en el gran esquema de la previsión, puede ser prudente abrazar la noción de que, si bien no podemos controlar la tirada de los dados, ciertamente podemos elaborar estrategias en torno a ella.