Es probable que las personas nuevas en los trabajos de “planificador de demanda” o “planificador de suministro” tengan preguntas sobre los diversos términos y métodos de pronóstico utilizados en sus trabajos. Esta nota puede ayudar a explicar estos términos y mostrar cómo se relacionan.

Planificacion de la Demanda

La planificación de la demanda se refiere a qué cantidad de lo que tiene para vender saldrá por la puerta en el futuro, por ejemplo, cuánto venderá el próximo trimestre. A continuación se presentan seis metodologías que se utilizan a menudo en la planificación de la demanda.

• Pronóstico Estadístico
  • Estos métodos utilizan el historial de demanda para pronosticar valores futuros. Los dos métodos más comunes son el ajuste de curvas y el suavizado de datos.
  • El ajuste de curvas coincide con una función matemática simple, como la ecuación de una línea recta (y= a +b∙t) o una curva tipo tasa de interés (y=a∙b^t), al historial de demanda. Luego extiende esa línea o curva hacia adelante en el tiempo según el pronóstico.
  • Por el contrario, el suavizado de datos no da como resultado una ecuación. En lugar de eso, recorre el historial de demanda, promediando valores a lo largo del camino, para crear una versión más fluida del historial. Estos métodos se denominan suavizado exponencial y media móvil. En el caso más simple (es decir, en ausencia de tendencia o estacionalidad, para lo cual existen variantes), el objetivo es estimar el nivel promedio actual de demanda y utilizarlo como pronóstico.
  • Estos métodos producen “pronósticos puntuales”, que son estimaciones de un solo número para cada período futuro (por ejemplo, “Las ventas en marzo serán 218 unidades”). A veces vienen con estimaciones de posibles errores de pronóstico combinadas con modelos separados de variabilidad de la demanda (“Las ventas en marzo serán de 218 ± 120 unidades”).

• Predicción Probabilística
  • Este enfoque se centra en la aleatoriedad de la demanda y trabaja intensamente para estimar la incertidumbre del pronóstico. Considera que las previsiones son menos un ejercicio de obtención de cifras específicas y más un ejercicio de gestión de riesgos.
  • Modela explícitamente la variabilidad de la demanda y la utiliza para presentar resultados en forma de un gran número de escenarios construidos para mostrar la gama completa de posibles secuencias de demanda. Son especialmente útiles en tareas tácticas de planificación de suministros, como establecer puntos de reorden y cantidades de pedidos.

• Pronóstico causal
  • Los modelos de pronóstico estadístico utilizan como datos de entrada únicamente el historial de demanda del artículo en cuestión. Consideran que los altibajos en el gráfico de la demanda son el resultado final de innumerables factores no identificados (las tasas de interés, el precio del té en China, las fases de la luna, lo que sea). El pronóstico causal identifica explícitamente una o más influencias (tasas de interés, inversión en publicidad, precios de la competencia,...) que podrían influir de manera plausible en las ventas. Luego construye una ecuación que relaciona los valores numéricos de estos “impulsores” o “factores causales” con las ventas de artículos. Los coeficientes de la ecuación se estiman mediante “análisis de regresión”.

• Pronóstico crítico
  • Tripa Dorada. A pesar de la disponibilidad general de grandes cantidades de datos, algunas empresas prestan poca atención a los números y dan mayor peso a los juicios subjetivos de un ejecutivo al que se considera que tiene un "instinto dorado", que le permite utilizar su "instinto" para predecir. cuál será la demanda futura. Si esa persona tiene una gran experiencia, ha dedicado una carrera a analizar los números y no es propensa a hacer ilusiones u otras formas de sesgo cognitivo, el Golden Gut puede ser una forma rápida y económica de planificar. Pero hay buena evidencia de estudios de empresas administradas de esta manera de que confiar en Golden Gut es riesgoso.
  • Consenso de grupo. Más común es un proceso que utiliza una reunión periódica para crear un pronóstico de consenso grupal. El grupo tendrá acceso a pronósticos y datos objetivos compartidos, pero los miembros también tendrán conocimiento de factores que pueden no medirse bien o no medirse en absoluto, como el sentimiento del consumidor o las historias transmitidas por los representantes de ventas. Es útil tener un punto de partida objetivo y compartido para estas discusiones que consista en algún tipo de análisis estadístico objetivo. Entonces el grupo puede considerar ajustar el pronóstico estadístico. Este proceso ancla el pronóstico en la realidad objetiva pero explota toda la demás información disponible fuera de la base de datos de pronóstico.
  • Generación de escenarios. A veces, varias personas se reúnen y discuten preguntas estratégicas sobre qué pasaría si. "¿Qué pasa si perdemos a nuestros clientes australianos?" "¿Qué pasa si el lanzamiento de nuestro nuevo producto se retrasa seis meses?" “¿Qué pasa si nuestro gerente de ventas para el medio oeste recurre a un competidor?” Estas preguntas más amplias pueden tener implicaciones para los pronósticos de elementos específicos y podrían agregarse a cualquier reunión de pronóstico de consenso del grupo.

• Previsión de nuevos productos.
  • Los productos nuevos, por definición, no tienen un historial de ventas que respalde pronósticos estadísticos, probabilísticos o causales. Aquí siempre se pueden utilizar métodos de previsión subjetivos, pero a menudo se basan en una peligrosa proporción entre esperanzas y hechos. Afortunadamente, existe al menos un apoyo parcial para la previsión objetiva en forma de ajuste de curvas.
  • Un gráfico de las ventas acumuladas de un artículo a menudo describe una especie de “curva en S”, es decir, un gráfico que comienza en cero, aumenta y luego se nivela hasta alcanzar las ventas totales finales de por vida. La curva recibe su nombre porque parece una letra S de alguna manera manchada y estirada hacia la derecha. Ahora hay un número infinito de curvas S, por lo que los pronosticadores normalmente eligen una ecuación y especifican subjetivamente algunos valores de parámetros clave, como cuándo las ventas alcanzarán 25%, 50% y 75% de ventas totales de por vida y cuál será ese nivel final. Esto también es abiertamente subjetivo, pero produce pronósticos detallados período por período que pueden actualizarse a medida que se acumula experiencia. Finalmente, las curvas en S a veces tienen forma para coincidir con la historia conocida de un producto predecesor similar (“Las ventas de nuestro último artilugio se veían así, así que usémoslo como plantilla”).

Planificación del Suministro

La planificación de la demanda alimenta la planificación de la oferta al predecir las ventas futuras (por ejemplo, de productos terminados) o el uso (por ejemplo, de repuestos). Luego, depende de la planificación del suministro asegurarse de que los artículos en cuestión estén disponibles para su venta o uso.

• Demanda dependiente
  • La demanda dependiente es la demanda que puede determinarse por su relación con la demanda de otro artículo. Por ejemplo, una lista de materiales puede mostrar que un pequeño carro rojo consta de una carrocería, una barra de tracción, cuatro ruedas, dos ejes y varios sujetadores para mantener las ruedas en los ejes y conectar la barra de tracción a la carrocería. Entonces, si espera vender 10 vagones rojos, será mejor que fabrique 10, lo que significa que necesita 10×2 = 20 ejes, 10×4 = 40 ruedas, etc. La demanda dependiente rige la compra de materias primas, la compra de componentes y subsistemas. incluso contratación de personal (10 vagones necesitan un chico de secundaria para armarlos en un turno de 1 hora).
  • Si tiene varios productos con listas de materiales parcialmente superpuestas, puede elegir entre dos enfoques de previsión. Supongamos que usted vende no sólo carritos rojos sino también carritos de bebé azules y que ambos utilizan los mismos ejes. Para predecir la cantidad de ejes que necesita, puede (1) predecir la demanda dependiente de ejes de cada producto y agregar los pronósticos o (2) observar el historial de demanda total de ejes como su propia serie de tiempo y pronosticarlo por separado. Cuál funciona mejor es una cuestión empírica que puede comprobarse.

• La gestión del inventario
  • La gestión de inventario implica muchas tareas diferentes. Estos incluyen establecer parámetros de control de inventario, como puntos de reorden y cantidades de pedidos, reaccionar ante contingencias como desabastecimientos y aceleración de pedidos, establecer niveles de personal y seleccionar proveedores.

• La previsión juega un papel en los tres primeros. El número de pedidos de reabastecimiento que se realizarán en un año para cada producto determina cuántas personas se necesitan para reducir las órdenes de compra. El número y la gravedad de los desabastecimientos en un año determinan el número de contingencias que deben manejarse. El número de órdenes de compra y desabastecimientos en un año será aleatorio pero se regirá por la elección de los parámetros de control de inventario. Las implicaciones de cualquiera de estas elecciones pueden modelarse mediante simulaciones de inventario. Estas simulaciones estarán impulsadas por escenarios de demanda detallados generados por pronósticos probabilísticos.

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¿Está confundido acerca de qué es la IA y qué es el aprendizaje automático? ¿No está seguro de por qué saber más le ayudará con su trabajo de planificación de inventario? No te desesperes. Estarás bien y te mostraremos cómo algo de lo que sea puede ser útil.

¿Qué es y qué no es?

¿Qué es la IA y en qué se diferencia del ML? Bueno, ¿qué hace alguien hoy en día cuando quiere saber algo? Lo buscan en Google. Y cuando lo hacen, comienza la confusión.

Una fuente dice que la metodología de la red neuronal llamada aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, que es un subconjunto de la IA. Pero otra fuente dice que el aprendizaje profundo ya es parte de la IA porque en cierto modo imita la forma en que funciona la mente humana, mientras que el aprendizaje automático no intenta hacer eso.

Una fuente dice que hay dos tipos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado. Otro dice que hay cuatro: supervisada, no supervisada, semisupervisada y de refuerzo.

Algunos dicen que el aprendizaje por refuerzo es aprendizaje automático; otros lo llaman IA.

Algunos de nosotros, los tradicionalistas, llamamos a muchas de ellas “estadísticas”, aunque no todas lo son.

Al nombrar los métodos, hay mucho espacio tanto para la emoción como para el arte de vender. Si un proveedor de software cree que usted quiere escuchar la frase "IA", es posible que la diga por usted sólo para hacerlo feliz.

Mejor centrarse en lo que sale al final.

Puede evitar algunas exageraciones confusas si se concentra en el resultado final que obtiene de alguna tecnología analítica, independientemente de su etiqueta. Hay varias tareas analíticas que son relevantes para los planificadores de inventario y los planificadores de demanda. Estos incluyen agrupamiento, detección de anomalías, detección de cambios de régimen y análisis de regresión. Los cuatro métodos suelen, aunque no siempre, clasificarse como métodos de aprendizaje automático. Pero sus algoritmos pueden surgir directamente de la estadística clásica.

Agrupación

Agrupar significa agrupar cosas que son similares y distanciarlas de cosas que son diferentes. A veces, agrupar es fácil: para separar geográficamente a sus clientes, simplemente ordénelos por estado o región de ventas. Cuando el problema no es tan obvio, puede utilizar datos y algoritmos de agrupamiento para realizar el trabajo automáticamente, incluso cuando se trata de conjuntos de datos masivos.

Por ejemplo, la Figura 1 ilustra un grupo de “perfiles de demanda”, que en este caso divide todos los artículos de un cliente en nueve grupos según la forma de sus curvas de demanda acumuladas. El grupo 1.1 en la parte superior izquierda contiene artículos cuya demanda se ha ido agotando, mientras que el grupo 3.1 en la parte inferior izquierda contiene artículos cuya demanda se ha acelerado. La agrupación también se puede realizar con proveedores. La elección del número de clústeres normalmente se deja a criterio del usuario, pero ML puede guiar esa elección. Por ejemplo, un usuario puede indicarle al software que "divida mis partes en 4 grupos", pero el uso de ML puede revelar que en realidad hay 6 grupos distintos que el usuario debe analizar. 

Figura 1: Agrupación de artículos según las formas de su demanda acumulada

Detección de anomalías

La previsión de la demanda se realiza tradicionalmente mediante la extrapolación de series temporales. Por ejemplo, el suavizado exponencial simple funciona para encontrar el “medio” de la distribución de la demanda en cualquier momento y proyectar ese nivel hacia adelante. Sin embargo, si ha habido un aumento o disminución repentino y único en la demanda en el pasado reciente, ese valor anómalo puede tener un efecto significativo pero no deseado en el pronóstico a corto plazo. Igual de grave para la planificación de inventarios, la anomalía puede tener un efecto enorme en la estimación de la variabilidad de la demanda, que va directamente al cálculo de los requisitos de existencias de seguridad.

Es posible que los planificadores prefieran encontrar y eliminar dichas anomalías (y tal vez hacer un seguimiento fuera de línea para descubrir el motivo de la rareza). Pero nadie que tenga un gran trabajo que hacer querrá escanear visualmente miles de gráficos de demanda para detectar valores atípicos, eliminarlos del historial de demanda y luego volver a calcular todo. La inteligencia humana podría hacer eso, pero la paciencia humana pronto fallaría. Los algoritmos de detección de anomalías podrían hacer el trabajo automáticamente utilizando métodos estadísticos relativamente sencillos. Podrías llamar a esto “inteligencia artificial” si lo deseas.

Detección de cambio de régimen

La detección de cambios de régimen es como el hermano mayor de la detección de anomalías. El cambio de régimen es un cambio sostenido, más que temporal, en uno o más aspectos del carácter de una serie temporal. Si bien la detección de anomalías suele centrarse en cambios repentinos de la demanda media, el cambio de régimen podría implicar cambios en otras características de la demanda, como su volatilidad o su forma distributiva.  

La Figura 2 ilustra un ejemplo extremo de cambio de régimen. La demanda de este artículo tocó fondo alrededor del día 120. Las políticas de control de inventario y los pronósticos de demanda basados en datos más antiguos estarían tremendamente fuera de lugar al final del historial de demanda.

Figura 2: Un ejemplo de cambio de régimen extremo en un artículo con demanda intermitente

También en este caso se pueden desarrollar algoritmos estadísticos para resolver este problema, y sería justo llamarlos “aprendizaje automático” o “inteligencia artificial” si así estuviera motivado. El uso de ML o AI para identificar cambios de régimen en el historial de la demanda permite que el software de planificación de la demanda utilice automáticamente solo el historial relevante al realizar pronósticos en lugar de tener que seleccionar manualmente la cantidad de historial para introducirlo en el modelo. 

Análisis de regresión

El análisis de regresión relaciona una variable con otra mediante una ecuación. Por ejemplo, las ventas de marcos de ventanas en un mes pueden predecirse a partir de los permisos de construcción expedidos unos meses antes. El análisis de regresión se ha considerado parte de la estadística durante más de un siglo, pero podemos decir que es "aprendizaje automático", ya que un algoritmo encuentra la manera precisa de convertir el conocimiento de una variable en una predicción del valor de otra.

Resumen

Es razonable estar interesado en lo que sucede en las áreas de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Si bien la atención prestada a ChatGPT y sus competidores es interesante, no es relevante para el aspecto numérico de la planificación de la demanda o la gestión de inventario. Los aspectos numéricos del ML y la IA son potencialmente relevantes, pero hay que intentar ver a través de la nube de publicidad que rodea a estos métodos y centrarse en lo que pueden hacer. Si puede hacer el trabajo con métodos estadísticos clásicos, puede hacerlo y luego ejercer su opción de pegar la etiqueta ML a cualquier cosa que se mueva.

La previsión de las necesidades de inventario es una variante especializada de la previsión que se centra en el extremo superior del rango de posible demanda futura.

Para simplificar, considere el problema de pronosticar las necesidades de inventario para un solo período de anticipación, digamos un día antes. Por lo general, el trabajo de pronóstico consiste en estimar el nivel más probable o promedio de demanda del producto. Sin embargo, si el inventario disponible es igual a la demanda promedio, existe una probabilidad de aproximadamente 50% de que la demanda exceda el inventario y resulte en pérdida de ventas y/o pérdida de buena voluntad. Fijar el nivel de inventario en, digamos, diez veces la demanda promedio probablemente eliminará el problema de los desabastecimientos, pero con la misma seguridad 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, a menudo se puede estimar 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 "existencia de seguridad" porque protege contra la posibilidad de desabastecimiento.

Cuando se trata de demanda intermitente, la curva en forma de campana es una aproximación muy pobre a la distribución estadística de la demanda. En este caso especial, Smart aprovecha la tecnología patentada para la demanda intermitente que está diseñada para pronosticar con precisión los rangos y producir una mejor estimación del stock de seguridad necesario para lograr el nivel de servicio de inventario requerido.

Cada campo, incluido el pronóstico, acumula sabiduría popular que eventualmente comienza a disfrazarse de “mejores prácticas”. Estas mejores prácticas suelen ser acertadas, al menos en parte, pero a menudo carecen de contexto y pueden no ser apropiadas para determinados clientes, industrias o situaciones comerciales. A menudo hay un problema, un “Sí, pero”. Esta nota trata sobre seis preceptos de pronóstico generalmente verdaderos que, sin embargo, tienen sus salvedades.

1. Organice su empresa en torno a una previsión de un número. Esto suena sensato: es bueno tener una visión compartida. Pero cada parte de la empresa tendrá su propia idea sobre qué número es el número. Finanzas puede querer ingresos trimestrales, Marketing puede querer visitas al sitio web, Ventas puede querer rotación, Mantenimiento puede querer tiempo medio hasta el fracaso. De hecho, cada unidad probablemente tenga un puñado de métricas clave. No necesitas un eslogan: necesitas hacer tu trabajo.

2. Incorporar el conocimiento empresarial en un proceso de previsión colaborativo. Esta es una buena regla general, pero si su proceso de colaboración tiene fallas, alterar un pronóstico estadístico mediante anulaciones de gestión puede disminuir la precisión. No necesita un eslogan: necesita medir y comparar la precisión de todos y cada uno de los métodos e ir con los ganadores.

3. Previsión mediante modelos causales. Los métodos de pronóstico extrapolativos no tienen en cuenta las fuerzas subyacentes que impulsan sus ventas, simplemente trabajan con los resultados. El modelado causal profundiza en los factores fundamentales y puede mejorar tanto la precisión como el conocimiento. Sin embargo, los modelos causales (implementados mediante análisis de regresión) pueden ser menos precisos, especialmente cuando requieren pronósticos de los factores determinantes (“predicciones de los predictores”) en lugar de simplemente ingresar valores registrados de variables predictoras rezagadas. No necesitas un eslogan: necesitas una comparación directa.

4. Pronosticar la demanda en lugar de los envíos. Lo que realmente se desea es demanda, pero “componer una señal de demanda” puede ser complicado: ¿qué se hace con las transferencias internas? ¿Únicos? ¿Ventas perdidas? Además, los datos de la demanda pueden manipularse. Por ejemplo, si los clientes intencionalmente no realizan pedidos o intentan manipular sus pedidos haciendo pedidos con demasiada anticipación, entonces el historial de pedidos no será mejor que el historial de envíos. al menos con historial de envíos, es exacto: sabes lo que enviaste. Las previsiones de envíos no son previsiones de “demanda”, pero son un sólido punto de partida.

5. Utilice métodos de aprendizaje automático. En primer lugar, el “aprendizaje automático” es un concepto elástico que incluye un conjunto cada vez mayor de alternativas. Debajo del capó de muchos modelos anunciados por ML hay solo una selección automática un método de pronóstico extrapolativo (es decir, mejor ajuste) que, si bien es excelente para pronosticar la demanda normal, existe desde la década de 1980 (Smart Software fue la primera compañía en lanzar un método de selección automática para PC). Los modelos de aprendizaje automático acaparan datos y requieren conjuntos de datos más grandes de los que puede tener disponibles. Elegir adecuadamente y luego entrenar un modelo de ML requiere un nivel de experiencia estadística que es poco común en muchas empresas de fabricación y distribución. Es posible que desees encontrar a alguien que te tome de la mano antes de comenzar a jugar este juego.

6. Eliminar los valores atípicos crea mejores pronósticos. Si bien es cierto que picos o caídas muy inusuales en la demanda enmascararán patrones de demanda subyacentes como la tendencia o la estacionalidad, no siempre es cierto que se deban eliminar los picos. A menudo, estos aumentos repentinos de la demanda reflejan la incertidumbre que puede interferir aleatoriamente con su negocio y, por lo tanto, es necesario tenerlo en cuenta. Eliminar este tipo de datos de su modelo de pronóstico de demanda puede hacer que los datos sean más predecibles en papel, pero lo dejará sorprendido cuando vuelva a suceder. Por lo tanto, tenga cuidado al eliminar los valores atípicos, especialmente en masa.

Descubra cómo se utilizan los pronósticos con estas 4 preguntas.

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

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

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

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

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

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

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

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