Mejore la precisión del pronóstico mediante la gestión de errores

El Blog de Smart

Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio

En este video, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente sénior de investigación, habla sobre cómo mejorar la precisión de los pronósticos mediante la gestión de errores. Este video es el primero de nuestra serie sobre métodos efectivos para mejorar la precisión de los pronósticos. Comenzamos observando cómo el error de pronóstico causa dolor y el costo consecuente relacionado con él. A continuación te explicaremos los tres errores más comunes a evitar que nos pueden ayudar a aumentar los ingresos y evitar el exceso de inventario. Tom concluye revisando los métodos para mejorar la Precisión del Pronóstico, la importancia de medir el error de pronóstico y las oportunidades tecnológicas para mejorarlo.

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El error de pronóstico puede tener consecuencias

Considere un elemento de muchos

Fabricar el producto X cuesta $100 y genera una ganancia neta de $50 por unidad.
Las ventas del Producto X resultarán ser de 1000/mes durante los próximos 12 meses.
Considere un elemento de muchos

¿Cuál es el costo del error de pronóstico?

Si el pronóstico es 10% alto, termine el año con $120,000 de exceso de inventario.
100 extra/mes x 12 meses x $100/unidad
Si el pronóstico es 10% bajo, pierda $60,000 de ganancias.
100 muy pocos/mes x 12 meses x $50/unidad

Tres errores a evitar

1. Ignorar el error.

Falta de profesionalidad, abandono del deber.
Desear no hará que sea así.
Trate la evaluación de precisión como ciencia de datos, no como un juego de culpas.

2. Tolerar más error del necesario.

Los métodos de pronóstico estadístico pueden mejorar la precisión a escala.
Mejorar las entradas de datos puede ayudar.
Recopilar y analizar las métricas de error de pronóstico puede identificar puntos débiles.

3. Perder tiempo y dinero yendo demasiado lejos tratando de eliminar el error.

Algunas combinaciones de producto/mercado son inherentemente más difíciles de pronosticar. Después de un punto, déjelos en paz (pero esté alerta a los nuevos métodos de pronóstico especializados).
A veces, los pasos destinados a reducir el error pueden resultar contraproducentes (por ejemplo, el ajuste).

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La planificación del inventario se vuelve más interesante

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Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Taiichi Ohno of Toyota is credited with inventing Just-In-Time (JIT) manufacturing in the 1950s. JIT ensures that a manufacturer produces only what is needed, only when required, and only in the necessary amount. That innovation has since had major impacts, some good, some less so.

A recent New York Times article “How the World Ran out of Everything” describes some of the “less so” impacts. For example, JIT has kept inventory costs very low improving return on assets. This in turn is rewarded by Wall Street, so many companies have spent the last few decades reducing their inventories dramatically. Focused as they were on financials, many companies ignored the risks inherent in reducing inventories to the point that “lean” began to border on “emaciated.” Combined with increased globalization and new risks of supply interruption, stock-outs have abounded.

Some industries have gone too far, leaving them exposed to disruption. In a competition to get to the lowest cost, companies have inadvertently concentrated their risk, been interrupted by shortages of raw materials or components, and sometimes forced to halt assembly lines. Wall Street does not look kindly on production halts.

We all know that random events have added to the problem. First among them has been the Covid pandemic. As the pandemic has hindered factory operations and spread disarray in global shipping, many economies worldwide have been tormented by shortages of an immense range of goods — from computer chips to lumber to clothing.

The damage is compounded when more unexpected things go wrong. The Suez Canal Blockage is a prime example, obstructing the main trade route between Europe and Asia. Recently, cyberattacks have added another layer of disruption.

The reaction creates its own problems, just as the cyberattack on the Colonial Pipeline created gas shortages through panic buying. Suppliers start filling orders more slowly than usual. Manufacturers and distributors reverse course and increase inventories and diversify their suppliers to avoid future stockouts. Simply expanding warehouses may not deliver the solution, and the need to determine how much inventory to keep is more urgent every day.

Entonces, ¿cómo puede ejecutar un plan del mundo real para el inventario JIT en medio de todo este riesgo e incertidumbre? La base de su respuesta son sus datos corporativos. La incertidumbre tiene dos fuentes: la oferta y la demanda. Necesitas los hechos para ambos.

Por el lado de la oferta, aproveche los datos que tiene sobre los plazos de entrega recientes de los proveedores, que reflejan la turbulencia actual. No use valores promedio cuando pueda usar distribuciones de probabilidad que reflejen el rango completo de contingencias. Considere esta comparación. El proveedor A ahora está completando pedidos de manera confiable en exactamente 10 días. El proveedor B también promedia 10 días, pero lo hace con una combinación de 78%/22% de 7 y 21 días. Tanto A como B tienen un retraso de reposición promedio de 10 días, pero los resultados operativos que brinden serán muy diferentes. Solo puede reconocer esto si utiliza modelos de probabilidad del rendimiento del inventario.

Por el lado de la demanda, se aplican consideraciones similares. Primero, reconozca que puede haber habido un cambio importante en el carácter de la demanda de artículos (los estadísticos llaman a esto un "cambio de régimen"), por lo tanto, elimine de su análisis cualquier dato que represente los "buenos viejos tiempos". Entonces, de nuevo, deja de pensar en términos de promedios. Si bien la demanda promedio es importante, no es una descripción suficiente del problema al que se enfrenta. Igualmente importante es la volatilidad de la demanda. La volatilidad es la razón por la que mantiene el inventario en primer lugar. Si la demanda fuera completamente predecible, no tendría faltantes ni exceso de inventario. Así como necesita estimar la distribución de probabilidad completa de los plazos de reabastecimiento, necesita la distribución completa de los valores de demanda.

Una vez que comprenda el rango de variabilidad tanto en la oferta como en la demanda, el pronóstico probabilístico le permitirá tener en cuenta las interrupciones y los eventos inusuales. El software convertirá sus datos bajo demanda y los plazos de entrega en una gran cantidad de escenarios que representan cómo podría desarrollarse su próximo período de planificación. Dados esos escenarios, el software puede determinar la mejor manera de cumplir sus objetivos para métricas como costos de inventario y tasas de desabastecimiento. Al utilizar soluciones como la Optimización de inventario inteligente, planificará con confianza en función de su riesgo de desabastecimiento objetivo con un costo mínimo de mantenimiento de inventario. También puede considerar dejar que la solución prescriba objetivos de nivel de servicio óptimos mediante la evaluación de los costos de inventario adicional frente al costo de falta de existencias.

En la planificación de inventarios, como en la ciencia, no podemos escapar de la realidad de la incertidumbre y el impacto de eventos inusuales. Debemos planificar en consecuencia: el uso de software de optimización de inventario lo ayuda a identificar el nivel de servicio de menor costo. Esto crea un esfuerzo coherente en toda la empresa que combina la visibilidad de las operaciones actuales con evaluaciones matemáticamente correctas de los riesgos y condiciones futuras.

La planificación del inventario se ha vuelto más “interesante” y requiere un mayor grado de conciencia del riesgo y agilidad. El software adecuado puede ayudar.

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Directo al cerebro del jefe: análisis e informes de inventario

En este blog, la atención se centra en el software que crea informes para la gestión, el héroe silencioso que traduce la belleza de los cálculos furiosos en informes procesables. Observe cómo los cálculos, intrincadamente guiados por los planificadores que utilizan nuestro software, convergen sin problemas en informes de Smart Operational Analytics (SOA), dividiendo cinco áreas clave: análisis de inventario, rendimiento del inventario, tendencias del inventario, rendimiento de los proveedores y anomalías de la demanda.

¿Cómo vamos? KPI y KPP

Lidiar con el día a día de la gestión de inventario puede mantenerle ocupado. Pero sabes que tienes que levantar la cabeza de vez en cuando para ver hacia dónde te diriges. Para eso, su software de inventario debe mostrarle métricas (y no solo una, sino un conjunto completo de métricas o KPI): indicadores clave de rendimiento.

¿Confundido acerca de la IA y el aprendizaje automático?

¿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.

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Cuatro formas útiles de medir el error de pronóstico

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Cuatro tipos generales de métricas de error

1. Error dependiente de la escala

2. Error porcentual

3. Error relativo

4. Error sin escala

Observación: Las métricas dependientes de la escala se expresan en las unidades de la variable pronosticada. Los otros tres se expresan como porcentajes.

1. Métricas de error dependientes de la escala

Error absoluto medio (MAE), también conocido como desviación absoluta media (MAD)
Error absoluto medio (MdAE)
Error cuadrático medio (RMSE)

Estas métricas expresan el error en las unidades originales de los datos.
- Ej: unidades, cajas, barriles, kilogramos, dólares, litros, etc.
Dado que los pronósticos pueden ser demasiado altos o demasiado bajos, los signos de los errores serán positivos o negativos, lo que permitirá cancelaciones no deseadas.
- Ej: no desea que los errores de +50 y -50 se cancelen y muestren "sin error".
Para lidiar con el problema de la cancelación, estas métricas eliminan los signos negativos elevando al cuadrado o utilizando el valor absoluto.

2. Métrica de porcentaje de error

Error porcentual absoluto medio (MAPE)

Esta métrica expresa el tamaño del error como porcentaje del valor real de la variable pronosticada.
La ventaja de este enfoque es que deja claro de inmediato si el error es importante o no.
Ej: Supongamos que el MAE es de 100 unidades. ¿Es horrible un error típico de 100 unidades? ¿OK? ¿estupendo?
La respuesta depende del tamaño de la variable que se pronostica. Si el valor real es 100, entonces un MAE = 100 es tan grande como lo que se pronostica. Pero si el valor real es 10,000, entonces un MAE = 100 muestra una gran precisión, ya que el MAPE es solo 1% del real.

3. Métrica de error relativo

Error absoluto relativo mediano (MdRAE)

¿Relativo a qué? A un pronóstico de referencia.
¿Qué punto de referencia? Por lo general, el pronóstico "ingenuo".
¿Cuál es el pronóstico ingenuo? Próximo valor de previsión = último valor real.
¿Por qué utilizar el pronóstico ingenuo? Porque si no puedes vencer eso, estás en una forma difícil.

4. Métrica de error sin escala

Error escalado relativo mediano (MdRSE)

Esta métrica expresa el error de pronóstico absoluto como un porcentaje del nivel natural de aleatoriedad (volatilidad) en los datos.
La volatilidad se mide por el tamaño promedio del cambio en la variable pronosticada de un período de tiempo al siguiente.
- (Esto es lo mismo que el error cometido por el pronóstico ingenuo).
¿En qué se diferencia esta métrica de la MdRAE anterior?
- Ambos usan el pronóstico ingenuo, pero esta métrica usa errores al pronosticar el historial de demanda, mientras que MdRAE usa errores al pronosticar valores futuros.
- Esto es importante porque normalmente hay muchos más valores históricos que pronósticos.
- A su vez, eso es importante porque esta métrica "explotaría" si todos los datos fueran cero, lo que es menos probable cuando se usa el historial de demanda.

El problema especial de la demanda intermitente

La demanda "intermitente" tiene muchas demandas cero mezcladas con demandas aleatorias distintas de cero.
MAPE se arruina cuando los errores se dividen por cero.
MdRAE también puede arruinarse.
Es menos probable que MdSAE se arruine.

Resumen y comentarios

Las métricas de pronóstico son ayudas necesarias para monitorear y mejorar la precisión del pronóstico.
Hay dos clases principales de métricas: absolutas y relativas.
Las medidas absolutas (MAE, MdAE, RMSE) son opciones naturales al evaluar los pronósticos de un artículo.
Las medidas relativas (MAPE, MdRAE, MdSAE) son útiles al comparar la precisión entre elementos o entre pronósticos alternativos del mismo elemento o al evaluar la precisión en relación con la variabilidad natural de un elemento.
La demanda intermitente presenta problemas de división por cero que favorecen a MdSAE sobre MAPE.
Al evaluar los pronósticos de varios artículos, a menudo tiene sentido usar promedios ponderados, ponderando los artículos de manera diferente por volumen o ingresos.

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Reconsidere las excepciones y afine la planificación para abordar la incertidumbre

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Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Inventory Planning from the Perspective of a Physicist

In a perfect world, Just in Time (JIT) would be the appropriate solution for inventory management. If you can exactly predict what you need and where you need it and your suppliers can get what you need without delay, then you do not need to maintain much inventory locally. But as the saying goes from famous pugilist Mike Tyson, “everyone has a plan until they get punched in the mouth.” And the latest punch in the mouth for the global supply chain was last week’s Suez Canal Blockage that held up $9.6B in trade costing an estimated $6.7M per minute[1]. Disruptions from these and similar events should be modeled and accounted for in your planning.

The assumption that you can exactly predict the future was apparent in Isaac Newton’s laws. Since the 1920’s with the introduction of quantum physics, uncertainty became fundamental to our understanding of nature. Uncertainty is built into fundamental reality. So too should it be built into Supply and Demand Planning processes. Yet too often, black swan events such as the Suez Canal blockage are often thought of as anomalies and as a result, discounted when planning. It is not enough to look back in hindsight and proclaim that it should have been expected. Something needs to be done about addressing the occurrence of other such events in the future and planning stocking levels accordingly.

We must move beyond the “thin tailed distribution” thinking where extreme outcomes are discounted and plan for “fat tails.” So how do we execute a real-world JIT plan when it comes to planning inventory? To do this, the first step is to estimate the realistic lead time to obtain an item. However, estimation is difficult due to lead time uncertainty. Using actual supplier lead times in your company database and external data, you can develop a distribution of possible future lead times and demands within those lead times. Probabilistic forecasting will allow you to account for disruptions and unusual events by not limiting your estimates to what has been observed solely on your own short-term demand and lead time data. You’ll be able to generate possible outcomes with associated probabilities for each occurrence.

Once you have an estimate of the lead time and demand distribution, you can then specify the service level you need to have for that part. Using solutions such as Smart Inventory Optimization (SIO), you will be able confidently stock based on the targeted stock-out risk with minimal inventory carrying cost. You may also consider letting the solution prescribe optimal service level targets by assessing the costs of additional inventory vs. cost of stockout.

Finalmente, como ya he señalado, debemos aceptar que nunca podremos eliminar toda la incertidumbre. Como físico, siempre me ha intrigado el hecho de que, incluso en los niveles más básicos de la realidad tal como la entendemos hoy, todavía hay incertidumbre. Albert Einstein creía en la certeza (determinismo) de la ley física. Si fuera gerente de inventario, podría haber abogado por JIT porque creía que las leyes físicas deberían permitir una previsibilidad perfecta. Él dijo célebremente: “Dios no juega con los dados”. ¿O podría ser posible que el universo en el que existimos fuera un evento de "cisne negro" en un "verso múltiple" anterior que produjo un tipo particular de universo que nos permitió existir?

En la planificación de inventarios, como en la ciencia, no podemos escapar de la realidad de la incertidumbre y el impacto de eventos inusuales. Debemos planificar en consecuencia.

[1] https://www.bbc.com/news/business-56559073#:~:text=Looking%20at%20the%20bigger%20picture,0.2%20to%200.4%20percentage%20points.

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Hacer frente a la creciente demanda durante el rebote económico

El Blog de Smart

Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

Many of our customers that saw demand dry up during the pandemic are now seeing demand return. Some are seeing a significant demand surge. Other customers in critical industries like plastics, biotech, semiconductors and electronics saw demand surges starting as far back as last April. For suggestions about how to cope with these situations, please read on.

Surging demand usually creates two problems: inability to fill orders and inability to get replenishment due to supplier overload. This situation requires changes in the way you use your advanced planning software. Here are three tips to help you cope.

Tip #1: Narrow your temporal focus

In normal times (remember those?), more data implied better results. Nowadays, old data poison your calculations, since they represent conditions that no longer apply. You should base forecasts and other calculations on data from the current situation. Where to cut off past data may be obvious from a plot of the data, or you may decide to set a “reasonable” cutoff date based on a consensus of colleagues. Smart Software has developed machine learning algorithms that automatically identify how much historical data should be optimally fed to the forecast model. Be on the lookout for these enhancements to the software that will be rolling out soon. In the meantime, conduct accuracy tests using held-out actuals using different historical start dates. Smart’s forecast vs. actual feature will support this automatically.

Smart Demand Planner forecasts vs. actual report

Tip #2: Increase your planning tempo

When operations are stable, you can set your inventory policies and trust them to be appropriate for a long time. When times are turbulent, it is important to increase the frequency of your planning cycles to keep old policy settings from drifting too far away from optimality. More frequent recalibration of your stocking policies and forecasts means that you’ll be quicker to catch trends that will surprise your competition and always keep you steps ahead. With software capable of automatically selecting optimal values, all that work can be done in one shot by the software. You should review those changes and possibly tweak them, but it makes sense to let the software do the bulk of the work.

Sugerencia #3: haga más planificación hipotética

En tiempos turbulentos, es posible que espere aún más turbulencias en el futuro. El uso de su software para la planificación hipotética lo ayuda a prepararse para los cambios que se avecinan. Por ejemplo, suponga que ha estado en contacto con un proveedor clave que insinúa que puede estar subiendo los precios o que puede tener que retrasar los plazos de entrega. Al alimentar el software con diferentes entradas, puede hacer una planificación de contingencia. Si los precios suben, puede ver cómo responder cambiando las cantidades de los pedidos afectaría sus costos operativos de inventario y su inversión en inventario. Si aumentan los plazos de entrega, puede ver cuál sería el impacto en la disponibilidad del artículo. Este conocimiento previo lo ayuda a descubrir cuáles serían sus contraataques antes de que llegue la crisis.

Si alguna vez hubo un momento en el que pudimos navegar con el piloto automático, es en el espejo retrovisor. Su organización, que se enfrenta a un crecimiento explosivo, tiene muchos desafíos. Las respuestas antiguas están obsoletas; las nuevas respuestas tienen que venir de alguna parte, rápido. Software avanzado que aprovecha de pronóstico probabilístico puede ayudar, junto con cambios en los procesos de planificación.

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