Mientras el mundo contiene la respiración para ver cómo se desarrollará el nuevo coronavirus (2019-nCOV), cruzamos los dedos por todos aquellos que actualmente están en cuarentena o bajo tratamiento y rezamos para que las autoridades sanitarias de todo el mundo pronto tomen la delantera. .

Esta breve nota trata sobre una forma en que su empresa puede desarrollar un plan para adaptarse a una de las posibles consecuencias del virus: aumentos repentinos en el tiempo que lleva obtener la reposición de inventario de los proveedores. Las cadenas de suministro en todo el mundo están siendo interrumpidas. Si esto te sucede, ¿cómo puedes reaccionar de manera sistemática?

Reacción a plazos de entrega más largos

Este es un problema que se puede resolver utilizando análisis avanzados de la cadena de suministro. Presumiblemente, es posible que ya haya utilizado esta tecnología para tomar buenas decisiones para los parámetros de control utilizados en la gestión de todos sus artículos de inventario, por ejemplo, valores para Min y Max o Punto de pedido y Cantidad de pedido. La pregunta técnica específica que se aborda aquí es cómo convertir un aumento en el tiempo de reabastecimiento en cambios en esos parámetros de control.

En general, los plazos de entrega más largos requieren inventarios más amplios si desea mantener un alto nivel de servicio al cliente. Esta regla general se traduce en valores mayores de Min y/o Max. Cuánto más grande depende críticamente de qué nuevos valores de tiempo de entrega más largos aparecerán y sus probabilidades de ocurrir.

Si bien muchos sistemas de software de planificación asumen un tiempo de entrega fijo, la realidad es que casi todos los tiempos de entrega tienen cierto grado de aleatoriedad. Por lo general, ignorar que la aleatoriedad aumenta el riesgo de desabastecimiento, por lo que es importante tener una buena estimación de la distribución de probabilidad de los tiempos de entrega. En tiempos normales, sus datos transaccionales se pueden usar para estimar esa relación. Pero las interrupciones repentinas como 2019-nCOV crean situaciones sin precedentes en las que debe hacer conjeturas informadas sobre qué nuevos retrasos verá y qué tan probables son. Supondremos aquí que puede imaginar algunos de estos escenarios y desea descubrir cómo responder mejor a ellos.

Un ejemplo utilizando software avanzado

Para ilustrar este tipo de planificación prospectiva, considere un ejemplo hipotético. Un artículo, una pieza de repuesto, tiene un patrón establecido de plazos de reposición, con retrasos de 5, 10 y 15 días con probabilidades de 15%, 70% y 15%, respectivamente. Dada esta distribución y una demanda aleatoria con un promedio de una unidad cada 5 días, los valores de Min = 5 y Max = 10 hacen un buen trabajo. La Figura 1 muestra una simulación de 10 años de operación diaria bajo este escenario. La tasa de llenado y el nivel de servicio son altos y los desabastecimientos son poco frecuentes.

Ahora suponga que las interrupciones en la cadena de suministro crean una distribución menos favorable del tiempo de entrega, con una combinación 50:50 de 15 y 30 días. La Figura 2 muestra el mal desempeño de los valores actuales de Min y Max en este nuevo escenario. La tasa de llenado y el nivel de servicio se desploman debido a los frecuentes desabastecimientos. Costos operativos más del triple debido a penalizaciones por pedidos atrasados. Solo la inversión en inventario (el valor promedio en dólares de las existencias en el estante) parece mejorar, pero esto sucede solo porque con mucha frecuencia hay pedidos pendientes y no queda nada en el estante. El cambio a plazos de entrega más largos requiere claramente nuevos valores más altos de Min y Max.

La Figura 3 muestra cómo funciona el sistema cuando el Min aumenta de 5 a 10 y el Max de 10 a 15. Este cambio compensa los plazos de entrega más largos, restaurando los altos niveles anteriores de tasa de llenado y nivel de servicio. La inversión en inventario es necesariamente mayor, pero los costos operativos en realidad son más bajos que antes.

Resumen

Los cambios en las condiciones normales de operación requieren ajustes en la forma en que se administran los artículos del inventario. Uno de esos cambios que se avecina en esta fecha es el impacto potencial del virus Corona 2019-nCOV en las cadenas de suministro, con aumentos anticipados en los plazos de reposición.

Los cambios en los plazos de entrega requieren cambios en los parámetros de control de inventario, como Min's y Max's. Estos cambios son difíciles de hacer con confianza utilizando puras conjeturas. Pero con alguna estimación del aumento en los plazos de entrega, puede usar un software avanzado para aprender cómo hacer estos ajustes con cierta confianza.

Esta nota ilustra este punto usando simulaciones de la operación diaria de un sistema de control de inventario.

Figura 1 Simulación de operaciones normales utilizando los plazos de reabastecimiento actuales, mínimo y máximo

Figura 2 Simulación de operaciones anómalas utilizando plazos de entrega más largos y Mín. y Máx. actuales

Figura 3 Simulación de operaciones anormales utilizando plazos de entrega más largos y Min y Max revisados

Este blog define y compara las tres políticas de control de inventario más utilizadas. Debería ser útil tanto para los nuevos en el campo como para las personas experimentadas que contemplan un posible cambio en la política de su empresa. El blog también considera cómo la previsión de la demanda respalda la gestión de inventario, la elección de qué política usar y el cálculo de las entradas que impulsan estas políticas. Piense en ello como una pieza abreviada del Inventario 101.

Guión

Está administrando un artículo en particular. El artículo es lo suficientemente importante para sus clientes como para que desee tener suficiente inventario para evitar que se agote. Sin embargo, el artículo también es lo suficientemente caro como para minimizar la cantidad de efectivo inmovilizado en el inventario. El proceso de pedido de stock de reposición es lo suficientemente costoso y engorroso como para minimizar la cantidad de órdenes de compra que debe generar. La demanda del artículo es impredecible. También lo es el tiempo de reabastecimiento entre el momento en que detecta la necesidad de más y el momento en que llega al estante listo para usar o enviar. 

Su pregunta es “¿Cómo administro este artículo? ¿Cómo decido cuándo pedir más y cuánto pedir?” Al tomar esta decisión, hay diferentes enfoques que puede utilizar. Este blog describe las políticas de planificación de inventario más utilizadas: orden periódica hasta (T, S), punto de pedido/cantidad de pedido (R, Q) y mín./máx. (s, S). Estos enfoques a menudo están integrados en los sistemas ERP y permiten a las empresas generar sugerencias automáticas sobre qué ordenar y cuándo. Para tomar la decisión correcta, necesitará saber cómo cada uno de estos enfoques está diseñado para funcionar y las ventajas y limitaciones de cada enfoque.    

Revisión periódica, política de pedidos actualizados

La notación abreviada de esta política es (T, S), donde T es el tiempo fijo entre órdenes y S es la orden hasta el nivel.

Cuándo ordenar: Los pedidos se realizan como un reloj cada T días. El uso de un intervalo de pedido fijo es útil para las empresas que no pueden realizar un seguimiento de su nivel de inventario en tiempo real o que prefieren emitir pedidos a los proveedores a intervalos programados.

Cuanto pedir: Se mide el nivel de inventario y se calcula la brecha entre ese nivel y el pedido hasta el nivel S. Si el nivel de inventario es de 7 unidades y S = 10, entonces se ordenan 3 unidades.

Comentario: Esta es la política más simple de implementar, pero también la menos ágil para responder a las fluctuaciones en la demanda y/o el tiempo de entrega. Además, tenga en cuenta que, si bien el tamaño del pedido sería adecuado para devolver el nivel de inventario a S si el reabastecimiento fuera inmediato, en la práctica habrá algún retraso en el reabastecimiento durante el cual el inventario seguirá cayendo, por lo que el nivel de inventario rara vez alcanzará todos los niveles. camino hacia S.

Revisión continua, política de cantidad de pedido fija (Punto de pedido, Cantidad de pedido)

La notación abreviada de esta política es (R, Q), donde R es el punto de pedido y Q es la cantidad de pedido fija.

Cuándo ordenar: Los pedidos se realizan tan pronto como el inventario cae por debajo del punto de reorden, R. En teoría, el nivel de inventario se verifica constantemente, pero en la práctica, por lo general, se verifica periódicamente al principio o al final de cada día laboral. 

Cuanto pedir: El tamaño del pedido siempre se fija en Q unidades.

Comentario: (R, Q) responde mejor que (S, T) porque reacciona más rápidamente a las señales de falta de existencias inminente. Es posible que el valor de la cantidad fija Q del pedido no dependa totalmente de usted. A menudo, los proveedores pueden dictar términos que restringen su elección de Q a valores compatibles con mínimos y múltiplos. Por ejemplo, un proveedor puede insistir en un pedido mínimo de 20 unidades y siempre ser un múltiplo de 5. Por lo tanto, los tamaños de los pedidos deben ser 20, 25, 30, 35, etc. (Este comentario también se aplica a las otras dos políticas de inventario. )

Revisión continua, política de pedido hasta (Min/Max)

La notación abreviada de esta política es (s, S), a veces llamada "pequeña s, gran S", donde s es el punto de pedido y S es el pedido hasta el nivel. Esta política se denomina más comúnmente (Min, Max).

Cuándo ordenar: Los pedidos se realizan tan pronto como el inventario cae por debajo del mínimo. Al igual que con (R, Q), se supone que el nivel de inventario se monitorea constantemente, pero en la práctica se suele verificar al final de cada jornada laboral. 

Cuanto pedir: El tamaño del pedido varía. Es igual a la brecha entre el máximo y el inventario actual en el momento en que se alcanza o se supera el mínimo.

Comentario: (Min, Max) responde incluso mejor que (R, Q) porque ajusta el tamaño del pedido para tener en cuenta cuánto ha caído el inventario por debajo del Min. Cuando la demanda es cero o una unidad, una variación común establece Min = Max -1; esto se llama la "política de existencias base".

Otra opción de política: ¿Qué sucede si me quedo sin existencias?

Como puede imaginar, es probable que cada política conduzca a una secuencia temporal diferente de niveles de inventario (consulte la Figura 1 a continuación). Hay otro factor que influye en cómo se desarrollan los eventos a lo largo del tiempo: la política que seleccione para lidiar con los desabastecimientos. En términos generales, hay dos enfoques principales.

Política de pedidos pendientes: Si se agota, realiza un seguimiento del pedido y lo completa más tarde. Bajo esta política, es sensato hablar de inventario negativo. El inventario negativo representa el número de pedidos atrasados que deben completarse. Presumiblemente, cualquier cliente obligado a esperar obtiene los primeros dibs cuando llega la reposición. Es probable que tenga una política de pedidos pendientes sobre artículos que son exclusivos de su empresa y que su cliente no puede comprar en otro lugar.

Política de pérdidas: Si se agota, el cliente recurre a otra fuente para completar su pedido. Cuando llegue el reabastecimiento, algún nuevo cliente obtendrá esas nuevas unidades. El inventario nunca puede ir por debajo de cero. Elija esta política para artículos básicos que se pueden comprar fácilmente a un competidor. Si no lo tiene en stock, su cliente seguramente se irá a otra parte. 

El papel de la previsión de la demanda en el control de inventario

La elección de los parámetros de control, como los valores de Min y Max, requiere entradas de algún tipo de proceso de previsión de la demanda.

Tradicionalmente, esto ha significado determinar la distribución de probabilidad del número de unidades que se demandarán en un intervalo de tiempo fijo, ya sea el tiempo de entrega en los sistemas (R, Q) y (Min, Max) o T + el tiempo de entrega en (T, S) sistemas. Se ha supuesto que esta distribución es Normal (la famosa “curva en forma de campana”). Los métodos tradicionales se han ampliado en los que no se supone que la distribución de la demanda sea normal, sino alguna otra distribución (es decir, Poisson, binomial negativa, etc.) 

Estas metodologías tradicionales tienen varias deficiencias.

• En primer lugar, por lo general ignora el problema del subimpulso, en el que la demanda reduce el inventario no solo hasta el punto de pedido, sino por debajo de él. Suponiendo que no La subestimación conduce a sobreestimaciones de los niveles de servicio y las tasas de llenado.

• En segundo lugar, la distribución de probabilidad de la demanda muy a menudo ni siquiera se acerca a la "forma de campana" o cualquier distribución supuesta que se seleccionó, especialmente para artículos con demanda intermitente, como repuestos y piezas de servicio.

• En tercer lugar, las estimaciones precisas de los costos operativos del inventario requieren un análisis de todo el ciclo de reposición (de una reposición a la siguiente), no solo de la parte del ciclo que comienza cuando el inventario llega al punto de reposición.

• Por último, los plazos de reposición suelen ser impredecibles o aleatorios, no fijos. Muchos modelos asumen un tiempo de entrega fijo basado en un tiempo de entrega promedio cotizado por el proveedor o un tiempo de entrega promedio + tiempo de seguridad.

Afortunadamente, existe un mejor software de planificación y optimización de inventario basado en la generación de una gama completa de escenarios de demanda aleatorios, junto con plazos de entrega aleatorios. Estos escenarios “prueban el estrés” de cualquier par propuesto de parámetros de control de inventario y evalúan su desempeño esperado. Los usuarios no solo pueden elegir entre políticas (es decir, Min, Max vs. R, Q), sino también determinar qué variación de la política propuesta es mejor (es decir, Min, Max de 10,20 vs. 15, 25, etc.). Ejemplos de estos los escenarios se dan a continuación.

El proceso de pedido de stock de reposición es lo suficientemente costoso y engorroso como para minimizar la cantidad de órdenes de compra que debe generar.

Elegir entre políticas de control de inventario

¿Qué política es adecuada para usted? Hay un claro orden jerárquico en términos de disponibilidad de artículos, con (Min, Max) primero, (R, Q) segundo y (T, S) último. Este orden se deriva de la capacidad de respuesta de la política a las fluctuaciones en la aleatoriedad de la demanda y la reposición. El orden se invierte cuando se considera la facilidad de implementación.

¿Cómo se "puntúa" el rendimiento de una política de inventario? Hay dos fuerzas opuestas que deben equilibrarse: costo y servicio.

El costo del inventario se puede expresar como inversión en inventario o como costo operativo del inventario. El primero es el valor en dólares de los artículos que esperan ser utilizados. Este último es la suma de tres componentes: costo de mantenimiento (el costo del “cuidado y alimentación de las cosas en el estante”), costo de ordenar (básicamente el costo de cortar una orden de compra y recibir esa orden) y costo de escasez (el multa que paga cuando pierde una venta u obliga a un cliente a esperar por lo que quiere).

El servicio generalmente se mide por nivel de servicio y tasa de llenado. El nivel de servicio es la probabilidad de que un artículo solicitado se envíe inmediatamente desde el almacén. La tasa de llenado es la proporción de unidades demandadas que se envían inmediatamente desde el stock. Como exprofesor, pienso en el nivel de servicio como una calificación de todo o nada: si un cliente necesita 10 unidades y solo puede proporcionar 9, eso es una F. La tasa de llenado es una calificación de crédito parcial: 9 de 10 es 90% .

Cuando decide los valores de las políticas de control de inventario, está logrando un equilibrio entre el costo y el servicio. Puede proporcionar un servicio perfecto manteniendo un inventario infinito. Puede mantener los costos a cero al no mantener inventario. Debe encontrar un lugar sensato para operar entre estos dos extremos ridículos. La generación y el análisis de escenarios de demanda pueden cuantificar las consecuencias de sus elecciones.

Una demostración de las diferencias entre dos políticas de control de inventario

Ahora mostramos cómo el inventario disponible evoluciona de manera diferente bajo dos políticas. Las dos políticas son (R, Q) y (Min, Max) con pedidos pendientes permitidos. Para que la comparación sea justa, establecemos Min = R y Max = R+Q, usamos un plazo de entrega fijo de cinco días y sometemos ambas pólizas a la misma secuencia de demandas diarias durante 365 días simulados de operación.

La Figura 1 muestra el inventario disponible diario bajo las dos pólizas sujetas al mismo patrón de demanda diaria. En este ejemplo, la política (Min, Max) tiene solo dos períodos de inventario negativo durante el año, mientras que la política (R, Q) tiene tres. La política (Min, Max) también opera con un menor número promedio de unidades disponibles. Diferentes secuencias de demanda producirán diferentes resultados, pero en general la política (Min, Max) funciona mejor.

Tenga en cuenta que los gráficos del inventario disponible contienen la información necesaria para calcular las métricas de costo y disponibilidad.

Figura 1: Comparación del inventario disponible diario bajo dos políticas de inventario

Papel del software de planificación de inventario

Los sistemas Best of Breed Inventory Planning, Forecasting, and Optimization pueden ayudarlo a determinar qué tipo de política (es mejor usar Min/Max sobre R,Q) y qué conjuntos de entradas son óptimos (es decir, qué debo ingresar para Min y Max ). Los mejores sistemas de planificación de inventario y previsión de la demanda pueden ayudarlo a desarrollar estas entradas optimizadas para que pueda completar y actualizar regularmente sus sistemas ERP con controladores de reposición precisos.

Resumen

Definimos y describimos las tres políticas de control de inventario más utilizadas: (T, S), (R, Q) y (Min, Max), junto con las dos respuestas más comunes a los desabastecimientos: pedidos atrasados o pedidos perdidos. Observamos que estas políticas requieren un esfuerzo cada vez mayor para implementarlas, pero también tienen un desempeño promedio cada vez mejor. Destacamos el papel de los pronósticos de demanda en la evaluación de las políticas de control de inventario. Finalmente, ilustramos cómo la elección de la política influye en el nivel diario del inventario disponible.

¿Dejar de comprar de todo, desde clips hasta software? No. Deberías ser un poco inteligente sobre cómo vas a sobrellevarlo.

Incluso en tiempos normales, una buena higiene del inventario sugiere que actualice continuamente sus parámetros de control de inventario: puntos de pedido, cantidades de pedidos, existencias de seguridad, mínimos, máximos, plazos de entrega. Más allá de eso, debe actualizar sus estrategias de inventario, como ajustar los niveles de servicio objetivo o las tasas de llenado para cada artículo que tiene. Ese es el "debería".

Pero en tiempos normales, es bastante fácil dejar que esos ajustes se deslicen y concentrarse en otras cosas. Luego, cuando el primer soplo de recesión está en el aire, es posible que entre en pánico y entre en acción de una manera que haga que sea más difícil sobrevivir a los tiempos bajos. Es posible que parezcas decisivo al congelarte en el lugar o incluso cerrar algunas cosas, pero corres el riesgo de parecer decisivo ahora y tonto más tarde.

Es mejor hacer un balance de toda su operación de inventario actual y hacer ese ajuste antes de que las cosas se pongan realmente mal. Es bastante común que los parámetros de inventario, como los puntos de reorden, sean establecidos en sus niveles actuales por alguien que se fue en algún momento del pasado distante por alguna razón que nadie recuerda. Con el tiempo, las condiciones cambian pero el sistema no logra adaptarse. Por lo tanto, el comienzo de una posible recesión es un momento adecuado para ejecutar su software de optimización de inventario para afinar sus operaciones.

Es posible que descubra que puede eliminar suficiente lodo en su sistema actual para compensar algunas o todas las malas noticias. Por ejemplo, es posible que sus proveedores estén completando los pedidos más rápido de lo que piensa su software, por lo que puede reducir los inventarios sin arriesgarse a más desabastecimientos al volver a calcular los puntos de pedido. Si cree que debe reducir las existencias y pedirles a sus clientes que acepten tasas de llenado más bajas, debe usar su software de optimización de inventario para identificar los mejores artículos para poner en el tajo, en lugar de, por ejemplo, ajustar la tasa de llenado de cada artículo en 5%. Si tiene miles o decenas de miles de artículos de inventario, ese tipo de ajuste centrado en el láser puede no ser humanamente posible sin un buen soporte de software. Pero con un buen soporte de software, es factible y útil.

Antes de presionar el botón de pánico, asegúrese de exprimir toda la ineficiencia de sus operaciones actuales. Si, como es común, tiene un buen software pero su gente está usando solo una fracción de sus capacidades, arréglelo y obtenga más de la inversión. Si no tiene una optimización de inventario moderna, tome una decisión anticíclica y obtenga algo.

Si desea leer más sobre la planificación de la demanda, la previsión y encontrar nuevas oportunidades de negocio en la recesión económica, lea este artículo del Journal of Business Forecasting del Institute of Business Forecasting (IBF) aquí o sigue leyendo nuestro nuevos articulos

Trabajamos con muchos clientes en muchas industrias para conectar nuestro software avanzado de análisis, pronóstico y planificación de inventario a sus sistemas ERP. A pesar de la variedad de situaciones que encontramos, algunos problemas relacionados con los datos tienden a surgir una y otra vez. Este blog enumera diez consejos que pueden ayudarlo a evitar estos problemas comunes.

Una vez que un cliente está listo para implementar el software para la planificación de la demanda y/o la optimización del inventario, debe conectar el software de análisis a su flujo de datos corporativos. En nuestro caso, introducimos los datos de transacciones directamente en el software analítico. Esto proporciona información sobre la demanda de artículos y los plazos de entrega de los proveedores, entre otras cosas. Extraemos el resto de los datos del propio sistema ERP, que proporciona metadatos como la ubicación de cada artículo, el costo unitario y el grupo de productos.

Estos consejos son importantes porque no es raro que los proyectos de implementación comiencen con gran entusiasmo pero luego se atasquen rápidamente debido a problemas con los datos que alimentan el análisis. Estos retrasos pueden reducir el entusiasmo del equipo, avergonzar a los líderes del proyecto y retrasar (y, por lo tanto, reducir) el retorno de la inversión que, en última instancia, justificó la implementación del proyecto en primer lugar.

La importancia de conectar el software de análisis al flujo de datos corporativos

Aquí está la lista de consejos, agrupados por temas generales de manejo seguro de archivos, aseguramiento de la integridad de los datos y manejo de excepciones.

Manejo de archivos de forma segura

1. Tenga un entorno de prueba para usar como un "sandbox". Copie sus datos actuales en un entorno de prueba donde pueda experimentar con seguridad con el software sin arriesgar las operaciones actuales. Además de ayudar a los usuarios a conocer los entresijos del nuevo software, tener los datos más recientes en el software permite a los usuarios finales descubrir cualquier problema con los datos.

2. Proteja sus reglas de extracción de datos. Si no está utilizando un conector preconstruido para su sistema ERP entonces debe asegurarse de que puede crear reglas de extracción guardables para mover datos de su ERP a un archivo. El orden de las columnas, los tipos de datos, los formatos de fecha, etc. no deben variar cada vez que se vuelve a ejecutar el mismo extracto. De lo contrario, el proyecto se atasca con errores manuales o confusión en las extracciones posteriores después de las correcciones de los datos o cuando se ingresan nuevos datos. Todas las reglas de extracción de datos deben guardarse y estar disponibles para TI; hemos encontrado situaciones en las que los archivos extraídos se hicieron así. en forma ad hoc resultando en formatos ligeramente diferentes con cada nuevo extracto. También hemos visto a los clientes trabajar arduamente para desarrollar una rutina de extracción de datos compleja y precisa solo para descubrir que todo su trabajo se perdió cuando no se archivó correctamente. Ambas situaciones generaron confusión y retrasos en los proyectos.

3. No utilice formatos de archivo nativos de Excel para transferencias de datos. Si su solución de planificación no tiene una integración directa con su sistema ERP, exporte los datos de ERP a un formato de archivo plano, como archivos de texto delimitados por comas (.csv) o delimitados por tabulaciones. No utilice formatos de MS Excel como .xls o .xlsx como tipo de archivo de exportación porque Excel reformatea automáticamente los valores de los campos de formas inesperadas. Muchos usuarios asumen que necesitan usar archivos .xlsx si quieren revisarlos manualmente, sin darse cuenta de que los archivos .csv o .txt se pueden abrir con la misma facilidad y no conllevan el riesgo de reformateos automáticos.

Asegurar la integridad de los datos

Problemas de datos y soluciones en la implementación de software. Aquí está la lista de consejos, agrupados por temas generales de manejo seguro de archivos, aseguramiento de la integridad de los datos y manejo de excepciones.

4. Confirme la exactitud de los datos de su catálogo. Exporte los datos de su catálogo (es decir, lista de productos, lista de clientes, lista de proveedores) y todos sus atributos relevantes. Compruebe si hay valores incorrectos o sospechosos en los atributos (especialmente los plazos de entrega y los costes de los artículos). Los valores problemáticos incluyen espacios en blanco, ceros cuando no espera cero como valor de datos y cadenas de texto cuando espera valores numéricos (o viceversa). Puede ser útil abrir cada archivo de extracción en Excel y filtrar en cada campo de atributo, mirando los valores únicos para ver qué salta como diferente a los demás (por ejemplo, "1", "2", "&&", "3" …).

5. Confirme la precisión de sus datos de agrupación. Otra actividad útil que se puede realizar mientras se visualizan los datos del catálogo de productos en Excel es verificar los principales campos de agrupación/filtrado, como la familia, categoría o clase de productos, para asegurarse de que no se haya asignado ningún producto a la categoría, clase o familia incorrecta. Del mismo modo, verifique los campos de estado del producto/ciclo de vida del producto, por ejemplo, asegúrese de haber identificado correctamente todos los productos descontinuados.

6. Compruebe si hay caracteres de control falsos en los campos de texto. Compruebe que no se hayan extraído caracteres inusuales en las descripciones de sus productos, como retornos de carro o tabulaciones dentro del valor de la descripción. Si es así, asegúrese de que puede extraer esos datos usando comillas dobles alrededor de la descripción o corrija los errores de entrada de datos en el sistema ERP directamente.

7. Verifique que los datos tengan un diseño estándar. Verifique que sus extractos de datos transaccionales (p. ej., pedidos de clientes, envíos de clientes, órdenes de compra, recibos de proveedores) no contengan filas duplicadas. Si es así, identifique qué campos deben agregarse para diferenciar las filas o, si realmente son duplicados, elimine las copias adicionales en la base de datos de ERP.

Manejo de excepciones

8. Detectar y reaccionar ante excepciones. Identifique cualquier atributo de los datos transaccionales que significaría que no deben usarse, como pedidos cancelados. Comprenda el proceso relacionado con los pedidos ingresados por error o los pedidos cancelados para asegurarse de que no se cuenten o cuenten dos veces este tipo de transacciones. Esté atento a otros atributos de datos que impliquen que ese atributo no debe usarse, como el envío directo al cliente directamente desde un proveedor en lugar de enviarlo desde su propia empresa. 

9. Codificar el manejo de transferencias internas excepcionales. Defina el registro idealizado de transferencias de existencias internas de emergencia y luego proporcione reglas para editar cualquier transacción realizada en caso de emergencia que varíe del patrón ideal. Por ejemplo, si se supone que el producto P1 debe enviarse fuera de la ubicación A, pero hubo un envío de emergencia fuera de la ubicación B, el historial de demanda de P1 en la ubicación A está secuestrado y es menor de lo que debería haber sido. Si es posible, proporcione una regla sobre la ubicación de envío preferida para cada producto para que el software de optimización de inventario pueda corregir el historial con fines de pronóstico.

10. Diseñe un procedimiento para manejar la sustitución. Las sustituciones surgen, por ejemplo, cuando se adopta un nuevo ERP que reindexa los productos, o cuando se reemplaza un producto antiguo por una versión actualizada, o cuando un producto completamente nuevo se vuelve obsoleto y antiguo. Si los identificadores de productos cambiaron en los últimos años por algún motivo, identifique una asignación del ID de producto anterior al nuevo. Estas reglas deben estar disponibles para el sistema de previsión y planificación de la demanda y pueden editarse dentro de la aplicación.

El hecho de no anticipar los problemas de datos es un impedimento importante para la implementación fluida del nuevo software analítico. Ninguna lista puede enumerar todas las cosas extrañas que pueden salir mal en la selección de datos, pero esta destaca problemas comunes y respuestas sensatas.

Nota: Para obtener más información sobre cómo los problemas de datos pueden obstaculizar la aplicación de software analítico avanzado, consulte el excelente blog de Sean Snapp sobre cómo este problema está obstruyendo la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.  https://www.brightworkresearch.com/demandplanning/2019/05/how-many-ai-projects-will-fail-due-to-a-lack-of-data/