Los 5 mitos principales sobre las implementaciones de planificación de la demanda

El Blog de Smart

 Recomendaciones para la planificación de la demanda,

previsión y optimización de inventario

1. La configuración será sencilla.

Solo necesitamos alimentar nuestros historiales de demanda en nuestros nuevos métodos estadísticos, y podemos comenzar a planificar de manera más efectiva. No del todo: se trata de la tecnología y el proceso. Estás invirtiendo en un nuevo procesos de negocio para desarrollar pronósticos para impulsar la estrategia comercial y las decisiones de planificación de inventario. Tomará tiempo involucrar a todas las partes interesadas: ventas, marketing, compras, operaciones y mantenimiento/técnicos (para el inventario de repuestos). ¿Quién es el dueño del pronóstico? ¿Cómo será la jerarquía de previsión de sus artículos? ¿De dónde provendrá la mayor parte del conocimiento empresarial? ¿Existe un proceso de consenso que utilizará el conocimiento del negocio para personalizar los pronósticos a su situación particular? ¿Todos entienden los métodos estadísticos? ¿Hay acuerdo sobre los valores subyacentes que equilibran los costos de mantenimiento, pedido y (especialmente) escasez? ¿Está preparado para tomar decisiones a lo largo de la curva de compensación crucial que relaciona los costos de inventario con los niveles de servicio al cliente? ¿Cómo planea medir la precisión/error de pronóstico? ¿Entiende la gerencia el concepto de "valor agregado de pronóstico" mediante el cual rastrea el error con cada versión del pronóstico (error estadístico versus error de pronóstico de ventas versus error de consenso)? Sin este contexto y con la participación acordada de las partes interesadas clave, el sistema aún se implementará pero se utilizará en silo

2. Todo lo que necesito son datos históricos de demanda y luego puedo comenzar a hacer pronósticos.

Casi. Consiguiendo bueno Los datos no son fáciles. ¿Están completos y correctos los datos de su historial de demanda? ¿Los datos de su proveedor (p. ej., plazos de entrega) también están completos y son correctos? ¿Ha reconocido las necesidades especiales de los artículos nuevos y al final de su vida útil? Claro, TI podría exportar un archivo de datos de demanda agregada (semanal o mensual), pero ¿cómo sabe que es correcto? Cuando se registran pedidos y envíos, se incluyen en una variedad de códigos de transacciones diferentes. Tienes que saber cómo componer tu señal de demanda.  ¿Pedidos o envíos? ¿Incluir o excluir devoluciones? ¿Qué pasa con las transferencias de almacén? ¿Qué pasa con las devoluciones que ocurren muchos períodos después del envío inicial? ¿Cómo interpretará mi ERP el pronóstico? Pero espere... estamos usando una solución con un conector ERP que promete que los datos fluirán de un lado a otro sin problemas. Un conector ERP ciertamente cubrirá la transferencia de datos históricos y resultados de pronósticos entre sistemas, pero no mejorará la mala calidad de los datos. También debe asegurarse de que el conector ERP tenga la flexibilidad de determinar cómo componer su historial de demanda. Por ejemplo, si está codificado para extraer ciertos tipos de transacciones que quizás no desee o requiera transacciones diferentes que no incluye, necesitará personalizaciones. También existe el problema de la sustitución del producto y/o los cambios de ubicación, es decir, el Producto A se elimina gradualmente y se convierte en el Producto B, o ahora el Producto A se envía desde un almacén diferente. Suena simple, pero si esto sucede con frecuencia en miles de elementos, debe tenerse en cuenta como parte de un proceso de pronóstico automático. De lo contrario, sus usuarios deben administrar manualmente esta actualización constante. Entonces pierdes economías de escala. Más "disputas de datos" significa más problemas, más errores y plazos de decisión incumplidos. Las actualizaciones menos frecuentes pueden significar pronósticos menos precisos, lo que conduce a un exceso de inventario para algunos artículos e inventario insuficiente para otros.

3. Si obtenemos un mejor pronóstico, tendremos el inventario correcto, reduciremos los desabastecimientos y aumentaremos el servicio.

El pronóstico de la demanda es un componente de un proceso más grande. Si tiene otro departamento que aplica reservas incorrectas (demasiado o muy poco stock de seguridad), entonces gran parte del beneficio de un pronóstico más preciso se pierde. Tiene que mirar holísticamente la previsión dentro del contexto de la gestión de inventario. No puede obtener el beneficio máximo (y en algunos casos, ningún beneficio) a menos que tenga en cuenta todos componentes que incluyen niveles de reserva, como existencias de seguridad y puntos de pedido, reglas de pedido y gestión de plazos de entrega internos/de proveedores. No es raro que los compradores implementen Reglas de juego políticas de inventario, como ordenar con anticipación o inflar el pronóstico para reducir el riesgo de agotamiento. El comportamiento opuesto en el que una señal de pedido desencadenada por el pronóstico se difiere a una fecha posterior para evitar que se realice un pedido "demasiado pronto" es igualmente frecuente. Este tipo de comportamiento se basa en una respuesta de evitación del dolor eso ocurre dentro de las empresas que tienen un proceso de planificación de inventario ad-hoc que no conecta holísticamente el pronóstico con la estrategia de inventario.  

4. Cuantos más modelos de pronóstico, mejor.

 Esto es cierto en algunos casos. En un giro irónico, cuantos más modelos para elegir a veces significa que tendrá más posibilidades de elegir el equivocado. Esto ocurre incluso cuando hay un sistema automatizado que selecciona el método correcto. Esto se debe a que la mayoría de los sistemas de pronóstico automatizados aún cometen el error de seleccionar métodos basados en el mejor ajuste a la demanda pasada. Este enfoque retrospectivo generalmente da como resultado un rendimiento deficiente cuando se mira hacia adelante en el tiempo; esto se puede probar esperando un poco y luego comparando la demanda pronosticada con la real (o, si no quiere esperar, ocultando algunos de los datos recientes y pronosticándolos, en cuyo caso los reales ya están disponibles). En principio, tener más modelos podría ser útil, pero lo importante es comprender el enfoque para la selección de modelos. Además, la mayoría de los modelos de pronóstico producen un pronóstico de un solo número ("La demanda del producto A será de 17 unidades el próximo mes") sin ninguna indicación de la incertidumbre del pronóstico o el margen de error. Sin conocer el margen de error, no puede apreciar y administrar racionalmente el riesgo de pronóstico.

En nuestro software, ofrecemos una selección automatizada de series de tiempo que elige entre docenas de técnicas probadas sobre la base del rendimiento futuro estimado, no ajustado a datos pasados. También vamos más allá del pronóstico de un solo número utilizando métodos probabilísticos para generar miles de escenarios de pronóstico para evaluar la incertidumbre del pronóstico. Descubrimos que este enfoque es considerablemente más preciso para ciertos tipos de datos que la selección de torneo tradicional. Entonces, en estas situaciones, la cantidad de modelos que recomendamos usar es "¡Uno!" ¿Eso lo hace inferior? Por supuesto que no. Tómese el tiempo para ajustar sus modelos para ver qué funciona mejor para su negocio.

5. Con el software adecuado, cualquiera puede hacer bien el trabajo.

Ojalá fuera así. Sin embargo, después de nuestra participación en décadas de implementaciones, está claro que no todos deberían estar en el teclado de planificación de la demanda. El trabajo no necesita un superhéroe, pero ciertos rasgos contribuyen al éxito:

  • Tener una perspectiva de toda la empresa. Tantos problemas en la planificación de la demanda se derivan del pensamiento convencional. Un proceso de planificación adecuado pone de manifiesto la necesidad de la participación de todas las partes interesadas, por lo que un usuario incapaz de pensar más allá de su feudo anterior puede ser una responsabilidad.
  • Ser innumerable. Un usuario que no se sienta cómodo con los números tendrá dificultades.
  • Apreciando la aleatoriedad. Esto es similar a la aritmética pero va más allá. La mayor parte de la fricción en la planificación de la demanda y la optimización del inventario se deriva de la aleatoriedad: en la demanda del producto, en el tiempo de entrega del proveedor, etc. Sin una buena idea de cómo la aleatoriedad causa problemas, un usuario a menudo se sorprenderá de lo mal que resultan sus decisiones.
  • Ser indiferente. El software de primer nivel alienta a los usuarios a jugar "¿qué pasaría si?" escenarios para ver cómo modificar las soluciones calculadas automáticamente para obtener resultados aún mejores. Si el usuario nunca entra en un "¿qué pasaría si?" mentalidad, ellos tendrán un bajo rendimiento. Además, jugar con escenarios alternativos es una de las mejores maneras de crear una sensación instintiva de la aleatoriedad en el sistema.

Conclusión

Las cinco razones descritas aquí muestran por qué implementar un sistema de pronóstico, planificación de la demanda u optimización de inventario no es tan simple como encender el software, importar sus datos históricos y obtener capacitación de usuarios sobre cómo operar el software. Está implementando un nuevo proceso para planificar su negocio y determinar la política de almacenamiento que impulsará el gasto en inventario y afectará su capacidad para captar ventas. Sin embargo, el esfuerzo bien vale la pena. Según un Instituto de Previsión Empresarial (IBF) Blog, una reducción de 1% en el error por debajo del pronóstico en una empresa de $50 millones genera un ahorro de hasta $1,52M. Por el contrario, los beneficios de una reducción de 1% en el error de pronóstico excesivo fueron $1.28M, lo que arrojó un beneficio promedio de $1.4M. ¡Esto significa que puede ahorrarle a su negocio $260,000 anualmente por cada $10 millones en ingresos! 

 

 

Deja un comentario

Artículos Relacionados

The Next Frontier in Supply Chain Analytics

La próxima frontera en análisis de la cadena de suministro

Creemos que la vanguardia del análisis de la cadena de suministro es el desarrollo de gemelos digitales de sistemas de inventario. Estos gemelos toman la forma de modelos de eventos discretos que utilizan la simulación Monte Carlo para generar y optimizar toda la gama de riesgos operativos. También afirmamos que nosotros y nuestros colegas de Smart Software hemos desempeñado un papel enorme en la creación de esa vanguardia.

Overcoming Uncertainty with Service and Inventory Optimization Technology

Superar la incertidumbre con tecnología de optimización de servicio e inventario

En este blog, analizaremos el mercado impredecible y de ritmo rápido de hoy y los constantes desafíos que enfrentan las empresas para administrar su inventario y niveles de servicio de manera eficiente. El tema principal de esta discusión, arraigado en el concepto de “Optimización probabilística del inventario”, se centra en cómo se puede aprovechar la tecnología moderna para lograr objetivos óptimos de servicio e inventario en medio de la incertidumbre. Este enfoque no sólo aborda los problemas tradicionales de gestión de inventarios, sino que también ofrece una ventaja estratégica para afrontar las complejidades de las fluctuaciones de la demanda y las interrupciones de la cadena de suministro.

Centering Act: Spare Parts Timing, Pricing, and Reliability

Ley de centrado: sincronización, precio y confiabilidad de los repuestos

En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio.

Mensajes recientes

  • Managing Spare Parts Inventory: Best PracticesGestión del inventario de repuestos: mejores prácticas
    En este blog, exploraremos varias estrategias efectivas para administrar el inventario de repuestos, haciendo hincapié en la importancia de optimizar los niveles de existencias, mantener los niveles de servicio y usar herramientas inteligentes para ayudar en la toma de decisiones. La gestión del inventario de repuestos es un componente fundamental para las empresas que dependen del tiempo de funcionamiento de los equipos y la fiabilidad del servicio. A diferencia de los artículos de inventario habituales, los repuestos suelen tener patrones de demanda impredecibles, lo que hace que sea más difícil gestionarlos de forma eficaz. Un sistema de gestión de inventario de repuestos eficiente ayuda a evitar la falta de existencias que puede provocar tiempos de inactividad operativa y retrasos costosos, a la vez que evita el exceso de existencias que inmoviliza innecesariamente el capital y aumenta los costes de mantenimiento. […]
  • 5 Ways to Improve Supply Chain Decision Speed5 formas de mejorar la velocidad de toma de decisiones en la cadena de suministro
    La promesa de una cadena de suministro digital ha transformado la forma en que operan las empresas. En esencia, permite tomar decisiones rápidas basadas en datos y, al mismo tiempo, garantizar la calidad y la eficiencia en todas las operaciones. Sin embargo, no se trata solo de tener acceso a más datos. Las organizaciones necesitan las herramientas y plataformas adecuadas para convertir esos datos en información procesable. Aquí es donde la toma de decisiones se vuelve fundamental, especialmente en un panorama en el que las nuevas soluciones de cadena de suministro digital y las plataformas impulsadas por IA pueden ayudarlo a agilizar muchos procesos dentro de la matriz de decisiones. […]
  • Two employees checking inventory in temporary storage in a distribution warehouse.12 causas del exceso de stock y soluciones prácticas
    Gestionar el inventario de manera eficaz es fundamental para mantener un balance saludable y garantizar que los recursos se asignen de manera óptima. A continuación, se analizan en profundidad las principales causas del exceso de existencias, sus implicaciones y posibles soluciones. […]
  • FAQ Mastering Smart IP&O for Better Inventory ManagementPreguntas frecuentes: Cómo dominar la IP&O inteligente para una mejor gestión del inventario.
    Una gestión eficaz de la cadena de suministro y del inventario es esencial para lograr la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Este blog ofrece respuestas claras y concisas a algunas preguntas básicas y otras preguntas comunes de nuestros clientes de Smart IP&O, ofreciendo información práctica para superar los desafíos típicos y mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Centrándonos en estas áreas clave, lo ayudamos a transformar problemas complejos de inventario en acciones estratégicas y manejables que reducen los costos y mejoran el rendimiento general con Smart IP&O. […]
  • 7 Key Demand Planning Trends Shaping the Future7 tendencias clave en planificación de la demanda que están dando forma al futuro
    La planificación de la demanda va más allá de la simple previsión de las necesidades de productos; se trata de garantizar que su empresa satisfaga las demandas de los clientes con precisión, eficiencia y rentabilidad. La última tecnología de planificación de la demanda aborda desafíos clave como la precisión de las previsiones, la gestión de inventarios y la capacidad de respuesta al mercado. En este blog, presentaremos tendencias críticas de planificación de la demanda, que incluyen información basada en datos, previsión probabilística, planificación por consenso, análisis predictivo, modelado de escenarios, visibilidad en tiempo real y previsión multinivel. Estas tendencias le ayudarán a mantenerse a la vanguardia, optimizar su cadena de suministro, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente, posicionando a su empresa para el éxito a largo plazo. […]

    Optimización de inventario para fabricantes, distribuidores y MRO

    • Managing Spare Parts Inventory: Best PracticesGestión del inventario de repuestos: mejores prácticas
      En este blog, exploraremos varias estrategias efectivas para administrar el inventario de repuestos, haciendo hincapié en la importancia de optimizar los niveles de existencias, mantener los niveles de servicio y usar herramientas inteligentes para ayudar en la toma de decisiones. La gestión del inventario de repuestos es un componente fundamental para las empresas que dependen del tiempo de funcionamiento de los equipos y la fiabilidad del servicio. A diferencia de los artículos de inventario habituales, los repuestos suelen tener patrones de demanda impredecibles, lo que hace que sea más difícil gestionarlos de forma eficaz. Un sistema de gestión de inventario de repuestos eficiente ayuda a evitar la falta de existencias que puede provocar tiempos de inactividad operativa y retrasos costosos, a la vez que evita el exceso de existencias que inmoviliza innecesariamente el capital y aumenta los costes de mantenimiento. […]
    • Innovating the OEM Aftermarket with AI-Driven Inventory Optimization XLInnovando en el mercado de repuestos OEM con optimización de inventario impulsada por IA
      El sector de posventa ofrece a los fabricantes de equipos originales una ventaja decisiva al ofrecer un flujo de ingresos constante y fomentar la lealtad del cliente mediante la entrega confiable y oportuna de piezas de repuesto. Sin embargo, la gestión del inventario y la previsión de la demanda en el mercado de posventa está plagada de desafíos, incluidos patrones de demanda impredecibles, amplias gamas de productos y la necesidad de entregas rápidas. Los métodos tradicionales a menudo no son suficientes debido a la complejidad y variabilidad de la demanda en el mercado de posventa. Las últimas tecnologías pueden analizar grandes conjuntos de datos para predecir la demanda futura con mayor precisión y optimizar los niveles de inventario, lo que conduce a un mejor servicio y menores costos. […]
    • Future-Proofing Utilities. Advanced Analytics for Supply Chain OptimizationUtilidades preparadas para el futuro: análisis avanzados para la optimización de la cadena de suministro
      Los servicios públicos en los campos de la electricidad, el gas natural, el agua urbana y las telecomunicaciones requieren muchos activos y dependen de una infraestructura física que debe mantenerse, actualizarse y mejorarse adecuadamente con el tiempo. Maximizar el tiempo de actividad de los activos y la confiabilidad de la infraestructura física exige una gestión eficaz del inventario, la previsión de piezas de repuesto y la gestión de proveedores. Una empresa de servicios públicos que ejecuta estos procesos de manera efectiva superará a sus pares, brindará mejores retornos para sus inversores y mayores niveles de servicio para sus clientes, al mismo tiempo que reducirá su impacto ambiental. […]
    • Centering Act Spare Parts Timing Pricing and ReliabilityLey de centrado: sincronización, precio y confiabilidad de los repuestos
      En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio. […]

      “Elegir y lograr un nivel de servicio objetivo” por el cofundador de Smart Software presentado en la edición de primavera de 2018 de Foresight
      Belmont, Massachusetts, 17 de mayo de 2018 – Smart Software, Inc., provider of industry-leading demand forecasting, planning, and inventory optimization solutions, today announced that the Spring 2018 issue of Foresight Magazine features Dr. Thomas Willemain’s article “Choosing and Achieving a Target Service Level.”  Len Tashman, Editor of Foresight states: “Tom Willemain describes the primary considerations for setting service-level targets, explaining how software can serve as a valuable aid in this endeavor and offering a case study to illustrate a relatively simple approach – what he calls “service level wins and losses” – by which a company can evaluate how well it is achieving its service level goals.  The case study also reveals how important it is to utilize appropriate probability models rather than rely on traditional defaults such as the Normal distribution of demands.” To read the entire article and to learn more about Foresight please visit https://foresight.forecasters.org/ 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 pronóstico de demanda de Smart Software han ayudado a miles de usuarios en todo el mundo, incluidos clientes de empresas medianas y compañías Fortune 500, como Mitsubishi, Siemens, Disney, FedEx, MARS y The Home Depot. La planificación y optimización inteligente del inventario brinda 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 y se puede encontrar en la World Wide Web en www.smartcorp.com.
      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
      La planificación y optimización de inventario inteligente se exhibirá en Epicor Insights

      Belmont, Massachusetts, 14 de mayo  – Smart Software, Inc., proveedor de soluciones de optimización de inventario, planificación y pronóstico de demanda líderes en la industria, anunció hoy que Epicor Software presentará Epicor Smart IP&O, una solución conjunta para la planificación, el pronóstico y la optimización de inventario en la conferencia anual de clientes de Epicor en Nashville, TN del 21 al 24 de mayo. Smart Software también estará disponible para perfilar la solución en el stand # 5 en el Pabellón de Soluciones.

      La colaboración de Smart Software y Epicor trae el Smart IP&O (Planificación y optimización de inventario) basado en la nube a la última versión de la solución de planificación de recursos empresariales (ERP) de Epicor. El director de tecnología de Smart Software, Sree Menon, afirma que “ya no es suficiente simplemente administrar el inventario. Al integrar a la perfección la planificación estratégica con la ejecución operativa, Smart IP&O permite a los usuarios de Epicor ERP predecir, responder y planificar continuamente el inventario, lo que ayuda a reducir los costos y mejorar el servicio”.

      El equipo de Ingeniería de Ventas de Epicor demostrará Epicor Smart IP&O en dos sesiones:

      “Presentamos la planificación inteligente de la demanda y la optimización del inventario de Epicor”
      jueves, 24 de mayo a las 8:00
      Baile de Tennessee B

      “Moderniza las Operaciones de tu Cadena de Suministro con la Plataforma Epicor Smart Inventory Planning and Optimization”
      jueves 24 de mayo a las 10:20
      Estudio Ryman H/I

      Epicor Insights 2018 reunirá a más de 3000 usuarios de las soluciones ERP específicas de la industria de Epicor para las industrias de fabricación, distribución y servicios. Los clientes que asistan tendrán pistas de educación dedicadas centradas en sus productos y soluciones específicos, además de más oportunidades para establecer contactos entre productos e industrias. Para obtener más información, visite https://www.epicor.com/customers/insights/default.aspx

      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 pronóstico de demanda de Smart Software han ayudado a miles de usuarios en todo el mundo, incluidos clientes de empresas medianas y compañías Fortune 500, como Mitsubishi, Siemens, Disney, FedEx, MARS y The Home Depot. La planificación y optimización inteligente del inventario brinda 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 y se puede encontrar en la World Wide Web en www.smartcorp.com.


      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

      Revela tu política real de planificación y pronóstico de inventario respondiendo estas 10 preguntas

      El Blog de Smart

       Recomendaciones para la planificación de la demanda,

      previsión y optimización de inventario

      En nuestro último blog planteamos la pregunta: ¿Cómo puede estar seguro de que realmente tiene una política para la planificación del inventario y la previsión de la demanda? Explicamos cómo la falta de comprensión de los conceptos básicos por parte de una organización (cómo se crea un pronóstico, cómo se determinan las reservas de existencias de seguridad y cómo/por qué se ajustan estos valores) contribuye a la precisión deficiente del pronóstico, al inventario mal asignado y a la falta de confianza en el conjunto. proceso.

      En este blog, revisamos 10 preguntas específicas que puede hacer para descubrir lo que realmente está sucediendo en su empresa. Detallamos las respuestas típicas proporcionadas cuando en realidad no existe una política de previsión/planificación de inventario, explicamos cómo interpretar estas respuestas y ofrecemos algunos consejos claros sobre qué hacer al respecto.

      Empieza siempre con un simple hipotético ejemplo. Centrarse en un problema específico que acaba de experimentar provocará respuestas defensivas que ocultarán la historia completa. El objetivo es descubrir el enfoque real utilizado para planificar el inventario y los pronósticos que se ha integrado en el cálculo mental o en las hojas de cálculo. Aquí hay un ejemplo:

      Suponga que tiene 100 unidades disponibles, el tiempo de espera para reponer es de 3 meses y la demanda mensual promedio es de 20 unidades. ¿Cuándo debería pedir más? ¿Cuánto pedirías? ¿Cómo cambiará su respuesta si los recibos esperados de 10 por mes estuvieran programados para llegar? ¿Cómo cambiará su respuesta si el artículo es un artículo A, B o C, el costo del artículo es alto o bajo, el tiempo de entrega del artículo es largo o corto? En pocas palabras, cuando programa un trabajo de producción o realiza un nuevo pedido con un proveedor, ¿por qué lo hizo? ¿Qué desencadenó la decisión de obtener más? ¿Qué insumos de planificación se consideraron?

      Al obtener respuestas a la pregunta anterior, concéntrese en descubrir las respuestas a las siguientes preguntas:

      1. ¿Cuál es el enfoque de reabastecimiento subyacente? Por lo general, será uno de mínimo/máximo, previsión/stock de seguridad, punto de reorden/cantidad de pedido, revisión periódica/pedido hasta o incluso alguna combinación extraña.

      2. ¿Cómo se calculan realmente los parámetros de planificación, como los pronósticos de demanda, los puntos de reorden o Min/Max?? No es suficiente saber que usa Min/Max. Tienes que saber exactamente cómo se calculan estos valores. Respuestas como "Usamos el historial" o "Usamos un promedio" no son lo suficientemente específicas. Necesitará respuestas que describan claramente cómo se usa la historia. Por ejemplo, “Tomamos un promedio de los últimos 6 meses, lo dividimos por 30 para obtener un promedio diario y luego lo multiplicamos por el tiempo de entrega en días. Para los artículos 'A', multiplicamos el tiempo de entrega promedio por 2 y para los artículos 'B' usamos un multiplicador de 1,5". (Si bien ese no es un enfoque técnico especialmente bueno, al menos tiene una lógica clara).

      Una vez que tenga una política bien definida, puede identificar sus debilidades para mejorarla. Pero si la respuesta proporcionada no va mucho más allá de "Usamos el historial", entonces no tiene una política para empezar. Las respuestas a menudo revelarán que diferentes planificadores usan la historia de diferentes maneras. Algunos pueden considerar solo la demanda más reciente, otros pueden almacenar de acuerdo con el promedio de los períodos de mayor demanda, etc. En otras palabras, es posible que en realidad tenga múltiples "políticas" mal concebidas.

      3. ¿Se utilizan los pronósticos para impulsar la planificación del reabastecimiento y, de ser así, cómo? Muchas empresas dirán que pronostican, pero sus pronósticos se calculan y utilizan de manera diferente. ¿Se usa el pronóstico para predecir qué inventario disponible habrá en el futuro, lo que resultará en la activación de un pedido? ¿O se usa para derivar un punto de reorden pero no para predecir cuándo ordenar (es decir, predigo que venderemos 10 a la semana para ayudar a protegernos contra el desabastecimiento, ordenaré más cuando llegue a 15)? ¿Se utiliza como una guía para que el planificador ayude a determinar subjetivamente cuándo debe pedir más? ¿Se utiliza para establecer pedidos abiertos con proveedores? Algunos lo usan para impulsar MRP. Necesitará saber estos detalles. Una respuesta completa a esta pregunta podría verse así: “Mi pronóstico es 10 por semana y mi tiempo de entrega es de 3 semanas, por lo que hago que mi punto de reorden sea un múltiplo de ese pronóstico, generalmente 2 veces la demanda del tiempo de entrega o 60 unidades para artículos importantes y uso un múltiplo más pequeño para artículos menos importantes. (Nuevamente, no es un gran enfoque técnico, pero claro).

      4. ¿Qué técnica se utiliza realmente para generar el pronóstico? ¿Es un promedio, un modelo de tendencia como el suavizado exponencial doble, un modelo estacional? ¿La elección de la técnica cambia según el tipo de datos de demanda o cuando hay nuevos datos de demanda disponibles? (Las piezas de repuesto y los artículos de gran volumen tienen patrones de demanda muy diferentes). ¿Cómo selecciona el modelo de pronóstico? ¿Este proceso está automatizado? ¿Con qué frecuencia se reconsidera la elección del modelo? ¿Con qué frecuencia se recalculan los parámetros del modelo? ¿Cuál es el proceso utilizado para reconsiderar su enfoque? La respuesta aquí documenta cómo se producen los pronósticos de referencia. Una vez determinado, puede realizar un análisis para identificar si otros métodos de pronóstico mejorarían Precisión de pronóstico. Si no está documentando la precisión del pronóstico y realizando un análisis de "valor agregado del pronóstico", entonces no está en condiciones de evaluar adecuadamente si los pronósticos que se producen son los mejores que pueden ser. Perderá oportunidades para mejorar el proceso, aumentar la precisión de los pronósticos y educar a la empresa sobre qué tipo de error de pronóstico es normal y debe esperarse.

      5. ¿Cómo utiliza el stock de seguridad? Observe que la pregunta no era "¿Utiliza stock de seguridad?" En este contexto, y para simplificar, el término "stock de seguridad" significa stock utilizado para amortiguar el inventario frente a la variabilidad de la oferta y la demanda. Todas las empresas utilizan enfoques de amortiguamiento de alguna manera. Sin embargo, hay algunas excepciones. Tal vez usted es un fabricante de taller que adquiere todas las piezas a pedido y sus clientes están completamente bien esperando semanas o meses para que usted obtenga material, fabrique, control de calidad y envíe. O tal vez usted es un fabricante de gran volumen con toneladas de poder adquisitivo, por lo que sus proveedores establecieron almacenes locales que están llenos y listos para proporcionarle el inventario casi de inmediato. Si estas descripciones no describen a su empresa, definitivamente tendrá algún tipo de protección para protegerse contra la variabilidad de la oferta y la demanda. Es posible que no utilice el campo "stock de seguridad" en su ERP, pero definitivamente está almacenando en búfer.

      Se pueden proporcionar respuestas como "No usamos inventario de seguridad porque pronosticamos". Desafortunadamente, un buen pronostico tendrá una probabilidad del 50/50 de estar por encima o por debajo de la demanda real. Esto significa que incurrirá en una falta de existencias 50% del tiempo sin que se agregue una reserva de existencias de seguridad al pronóstico. Los pronósticos solo son perfectos cuando no hay aleatoriedad. Dado que siempre hay aleatoriedad, deberá almacenar en búfer si no desea tener niveles de servicio abismales.

      Si no se revela la respuesta, puede indagar un poco más sobre cómo se utilizan las diferentes palancas de reabastecimiento para agregar posibles amortiguadores, lo que lleva a las preguntas 6 y 7.

      6. ¿Alguna vez aumenta el tiempo de entrega o hace el pedido antes de lo que realmente necesita?
      En nuestro ejemplo hipotético, su proveedor normalmente tarda 4 semanas en entregar y es bastante consistente. Pero para protegerse contra los desabastecimientos, su comprador ordena rutinariamente 6 semanas en lugar de 4 semanas. El campo de existencias de seguridad en su sistema ERP puede establecerse en cero porque "no usamos existencias de seguridad", pero en realidad, el enfoque de pedido del comprador solo agregó 2 semanas de existencias de reserva.

      7. ¿Rellena el pronóstico de demanda?
      En nuestro ejemplo, el planificador espera consumir 10 unidades por mes pero “por si acaso” ingresa una previsión de 20 por mes. El campo de stock de seguridad en el sistema MRP se deja en blanco, pero el stock de reserva ahora disfrazado se ha introducido de contrabando en el pronóstico de demanda. Este es un error que introduce un "sesgo de pronóstico". No solo sus pronósticos serán menos precisos, sino que si no se tiene en cuenta el sesgo y otros departamentos agregan existencias de seguridad, tendrá un exceso de existencias.

      La naturaleza ad-hoc de los enfoques anteriores complica los problemas al no considerar la oferta o la demanda real. variabilidad del artículo Por ejemplo, el planificador puede simplemente hacer una regla general que duplique el pronóstico de tiempo de entrega para artículos importantes. Una talla única no sirve para todos cuando se trata de gestión de inventario. Este enfoque generará un exceso sustancial de existencias de los artículos predecibles, mientras que la existencia de artículos con demanda intermitente será sustancialmente insuficiente. Puedes leer "Tenga cuidado con las reglas generales simples para administrar el inventario” para obtener más información sobre por qué este tipo de enfoque es tan costoso.

      La naturaleza ad-hoc de los enfoques también ignora lo que sucede cuando la empresa se enfrenta a un gran exceso de existencias o agotamiento de existencias. Al tratar de entender lo que sucedió, se examinarán las políticas establecidas. En el caso de un exceso de existencias, el sistema mostrará cero existencias de seguridad. Los líderes empresariales supondrán que no cuentan con ningún inventario de seguridad, se rascarán la cabeza y, finalmente, simplemente culparán al pronóstico, declararán "Nuestro negocio no se puede pronosticar" y seguirán tropezando. Incluso pueden culpar al proveedor por enviar demasiado pronto y hacer que retengan más de lo necesario. En el caso de que se agoten las existencias, pensarán que no tienen suficiente y agregarán arbitrariamente más existencias en muchos artículos sin darse cuenta de que, de hecho, hay muchas existencias de seguridad adicionales incorporadas al proceso. Esto hace que sea más probable que el inventario deba cancelarse en el futuro.

      8. ¿Cuál es la terminología de inventario exacta utilizada?? Defina lo que quiere decir con stock de seguridad, mínimo, punto de reorden, EOQ, etc. Si bien hay estándares técnicos definiciones es posible que algo difiera, y la falta de comunicación aquí será problemática. Por ejemplo, algunas empresas se refieren a Min como la cantidad de inventario necesaria para satisfacer la demanda de tiempo de entrega, mientras que otras pueden definir Min como que incluye tanto la demanda de tiempo de entrega como el stock de seguridad para amortiguar la variabilidad de la demanda. Otros pueden significar la cantidad mínima de pedido.

      9. ¿El inventario disponible es consistente con la política? Cuando termine su trabajo de detección y todo esté documentado, abra su hoja de cálculo o sistema ERP y mire la cantidad disponible. Debería estar más o menos en línea con sus parámetros de planificación (es decir, si Min/Max es 20/40 y la demanda de tiempo de entrega típica es 10, entonces debería tener aproximadamente de 10 a 40 unidades disponibles en cualquier momento dado). Sorprendentemente, para muchas empresas, a menudo hay una gran inconsistencia. Hemos observado situaciones en las que la configuración Mín./Máx. es 20/40, pero el inventario disponible es de más de 300. Esto indica que cualquier política que se haya prescrito simplemente no se está siguiendo. Eso es un problema mayor

      10. ¿Qué vas a hacer a continuación?

      La previsión de la demanda y la política de almacenamiento de inventario deben ser procesos bien definidos que todos los involucrados entiendan y acepten.  Debería haber cero misterio..

      Para hacer esto correctamente, la variabilidad de la oferta y la demanda debe analizarse y utilizarse para calcular los niveles adecuados de existencias de seguridad. Agregar amortiguadores sin una comprensión implícita de lo que cada unidad adicional de reserva de reserva le está comprando en términos de servicio es como arrojar arbitrariamente un puñado de ingredientes en una receta de pastel. Un pequeño cambio en los ingredientes puede tener un gran impacto en lo que sale del horno: un bocado demasiado dulce pero el siguiente demasiado amargo. Es lo mismo con la gestión de inventario. Un poco más aquí, un poco menos allá, y muy pronto se encontrará con un exceso de inventario costoso en algunas áreas, escasez dolorosa en otras, sin idea de cómo llegó allí y con poca orientación sobre cómo mejorar las cosas.

      Moderno optimización del inventario y el software de planificación de la demanda con su análisis avanzado y su sólida base en el análisis de pronósticos puede ayudar mucho con este problema. Pero incluso el mejor software no ayudará si se usa de manera inconsistente.

      Deja un comentario

      Artículos Relacionados

      The Next Frontier in Supply Chain Analytics

      La próxima frontera en análisis de la cadena de suministro

      Creemos que la vanguardia del análisis de la cadena de suministro es el desarrollo de gemelos digitales de sistemas de inventario. Estos gemelos toman la forma de modelos de eventos discretos que utilizan la simulación Monte Carlo para generar y optimizar toda la gama de riesgos operativos. También afirmamos que nosotros y nuestros colegas de Smart Software hemos desempeñado un papel enorme en la creación de esa vanguardia.

      Overcoming Uncertainty with Service and Inventory Optimization Technology

      Superar la incertidumbre con tecnología de optimización de servicio e inventario

      En este blog, analizaremos el mercado impredecible y de ritmo rápido de hoy y los constantes desafíos que enfrentan las empresas para administrar su inventario y niveles de servicio de manera eficiente. El tema principal de esta discusión, arraigado en el concepto de “Optimización probabilística del inventario”, se centra en cómo se puede aprovechar la tecnología moderna para lograr objetivos óptimos de servicio e inventario en medio de la incertidumbre. Este enfoque no sólo aborda los problemas tradicionales de gestión de inventarios, sino que también ofrece una ventaja estratégica para afrontar las complejidades de las fluctuaciones de la demanda y las interrupciones de la cadena de suministro.

      Centering Act: Spare Parts Timing, Pricing, and Reliability

      Ley de centrado: sincronización, precio y confiabilidad de los repuestos

      En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio.

      Mensajes recientes

      • Managing Spare Parts Inventory: Best PracticesGestión del inventario de repuestos: mejores prácticas
        En este blog, exploraremos varias estrategias efectivas para administrar el inventario de repuestos, haciendo hincapié en la importancia de optimizar los niveles de existencias, mantener los niveles de servicio y usar herramientas inteligentes para ayudar en la toma de decisiones. La gestión del inventario de repuestos es un componente fundamental para las empresas que dependen del tiempo de funcionamiento de los equipos y la fiabilidad del servicio. A diferencia de los artículos de inventario habituales, los repuestos suelen tener patrones de demanda impredecibles, lo que hace que sea más difícil gestionarlos de forma eficaz. Un sistema de gestión de inventario de repuestos eficiente ayuda a evitar la falta de existencias que puede provocar tiempos de inactividad operativa y retrasos costosos, a la vez que evita el exceso de existencias que inmoviliza innecesariamente el capital y aumenta los costes de mantenimiento. […]
      • 5 Ways to Improve Supply Chain Decision Speed5 formas de mejorar la velocidad de toma de decisiones en la cadena de suministro
        La promesa de una cadena de suministro digital ha transformado la forma en que operan las empresas. En esencia, permite tomar decisiones rápidas basadas en datos y, al mismo tiempo, garantizar la calidad y la eficiencia en todas las operaciones. Sin embargo, no se trata solo de tener acceso a más datos. Las organizaciones necesitan las herramientas y plataformas adecuadas para convertir esos datos en información procesable. Aquí es donde la toma de decisiones se vuelve fundamental, especialmente en un panorama en el que las nuevas soluciones de cadena de suministro digital y las plataformas impulsadas por IA pueden ayudarlo a agilizar muchos procesos dentro de la matriz de decisiones. […]
      • Two employees checking inventory in temporary storage in a distribution warehouse.12 causas del exceso de stock y soluciones prácticas
        Gestionar el inventario de manera eficaz es fundamental para mantener un balance saludable y garantizar que los recursos se asignen de manera óptima. A continuación, se analizan en profundidad las principales causas del exceso de existencias, sus implicaciones y posibles soluciones. […]
      • FAQ Mastering Smart IP&O for Better Inventory ManagementPreguntas frecuentes: Cómo dominar la IP&O inteligente para una mejor gestión del inventario.
        Una gestión eficaz de la cadena de suministro y del inventario es esencial para lograr la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Este blog ofrece respuestas claras y concisas a algunas preguntas básicas y otras preguntas comunes de nuestros clientes de Smart IP&O, ofreciendo información práctica para superar los desafíos típicos y mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Centrándonos en estas áreas clave, lo ayudamos a transformar problemas complejos de inventario en acciones estratégicas y manejables que reducen los costos y mejoran el rendimiento general con Smart IP&O. […]
      • 7 Key Demand Planning Trends Shaping the Future7 tendencias clave en planificación de la demanda que están dando forma al futuro
        La planificación de la demanda va más allá de la simple previsión de las necesidades de productos; se trata de garantizar que su empresa satisfaga las demandas de los clientes con precisión, eficiencia y rentabilidad. La última tecnología de planificación de la demanda aborda desafíos clave como la precisión de las previsiones, la gestión de inventarios y la capacidad de respuesta al mercado. En este blog, presentaremos tendencias críticas de planificación de la demanda, que incluyen información basada en datos, previsión probabilística, planificación por consenso, análisis predictivo, modelado de escenarios, visibilidad en tiempo real y previsión multinivel. Estas tendencias le ayudarán a mantenerse a la vanguardia, optimizar su cadena de suministro, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente, posicionando a su empresa para el éxito a largo plazo. […]

        Optimización de inventario para fabricantes, distribuidores y MRO

        • Managing Spare Parts Inventory: Best PracticesGestión del inventario de repuestos: mejores prácticas
          En este blog, exploraremos varias estrategias efectivas para administrar el inventario de repuestos, haciendo hincapié en la importancia de optimizar los niveles de existencias, mantener los niveles de servicio y usar herramientas inteligentes para ayudar en la toma de decisiones. La gestión del inventario de repuestos es un componente fundamental para las empresas que dependen del tiempo de funcionamiento de los equipos y la fiabilidad del servicio. A diferencia de los artículos de inventario habituales, los repuestos suelen tener patrones de demanda impredecibles, lo que hace que sea más difícil gestionarlos de forma eficaz. Un sistema de gestión de inventario de repuestos eficiente ayuda a evitar la falta de existencias que puede provocar tiempos de inactividad operativa y retrasos costosos, a la vez que evita el exceso de existencias que inmoviliza innecesariamente el capital y aumenta los costes de mantenimiento. […]
        • Innovating the OEM Aftermarket with AI-Driven Inventory Optimization XLInnovando en el mercado de repuestos OEM con optimización de inventario impulsada por IA
          El sector de posventa ofrece a los fabricantes de equipos originales una ventaja decisiva al ofrecer un flujo de ingresos constante y fomentar la lealtad del cliente mediante la entrega confiable y oportuna de piezas de repuesto. Sin embargo, la gestión del inventario y la previsión de la demanda en el mercado de posventa está plagada de desafíos, incluidos patrones de demanda impredecibles, amplias gamas de productos y la necesidad de entregas rápidas. Los métodos tradicionales a menudo no son suficientes debido a la complejidad y variabilidad de la demanda en el mercado de posventa. Las últimas tecnologías pueden analizar grandes conjuntos de datos para predecir la demanda futura con mayor precisión y optimizar los niveles de inventario, lo que conduce a un mejor servicio y menores costos. […]
        • Future-Proofing Utilities. Advanced Analytics for Supply Chain OptimizationUtilidades preparadas para el futuro: análisis avanzados para la optimización de la cadena de suministro
          Los servicios públicos en los campos de la electricidad, el gas natural, el agua urbana y las telecomunicaciones requieren muchos activos y dependen de una infraestructura física que debe mantenerse, actualizarse y mejorarse adecuadamente con el tiempo. Maximizar el tiempo de actividad de los activos y la confiabilidad de la infraestructura física exige una gestión eficaz del inventario, la previsión de piezas de repuesto y la gestión de proveedores. Una empresa de servicios públicos que ejecuta estos procesos de manera efectiva superará a sus pares, brindará mejores retornos para sus inversores y mayores niveles de servicio para sus clientes, al mismo tiempo que reducirá su impacto ambiental. […]
        • Centering Act Spare Parts Timing Pricing and ReliabilityLey de centrado: sincronización, precio y confiabilidad de los repuestos
          En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio. […]

          3 tipos de análisis de la cadena de suministro

          El Blog de Smart

          Recomendaciones para la planificación de la demanda,

          previsión y optimización de inventario

          Hay un viejo chiste rancio: "Hay dos tipos de personas: los que creen que hay dos tipos de personas y los que no". Podemos modificar ese chiste: "Hay dos tipos de personas: los que saben que hay tres tipos de análisis de la cadena de suministro y los que aún no han leído este blog".

          Los tres tipos de análisis de la cadena de suministro son "descriptivos", "predictivos" y "prescriptivos". Cada uno juega un papel diferente para ayudarlo a administrar su inventario. El software moderno de la cadena de suministro le permite aprovechar los tres.

          Analítica descriptiva

          Los análisis descriptivos son el material de los tableros. Te dicen "lo que está pasando ahora". En esta categoría se incluyen cifras resumidas como el dinero invertido actualmente en inventario, el nivel actual de servicio al cliente y la tasa de llenado, y los plazos de entrega promedio de los proveedores. Estas estadísticas son útiles para realizar un seguimiento de sus operaciones, especialmente cuando realiza un seguimiento de los cambios en ellas de un mes a otro. Confiarás en ellos todos los días. Requieren bases de datos corporativas precisas, procesadas estadísticamente.

          Análisis predictivo

          El análisis predictivo se manifiesta más comúnmente como pronósticos de demanda, a menudo desglosados por producto y ubicación y, a veces, también por cliente. Estas estadísticas proporcionan una alerta temprana para que pueda preparar la producción, el personal y la adquisición de materias primas para satisfacer la demanda. También proporcionan predicciones del efecto de los cambios en las políticas operativas, por ejemplo, ¿qué sucede si aumentamos la cantidad de nuestro pedido del Producto X de 20 a 25 unidades? Puede confiar en Predictive Analytics periódicamente, tal vez semanal o mensualmente, cuando busca lo que está sucediendo ahora para ver qué sucederá a continuación. Predictive Analytics utiliza Descriptive Analytics como base, pero agrega más capacidad. El análisis predictivo para la previsión de la demanda requiere un procesamiento estadístico avanzado para detectar y estimar características de la demanda de productos como tendencia, estacionalidad y Cambio de regimén. El análisis predictivo para la gestión de inventario utiliza pronósticos de demanda como entradas en los modelos de funcionamiento de las políticas de inventario, que a su vez proporcionan estimaciones de métricas de rendimiento clave, como niveles de servicio, tasas de llenadoy costos de operación.

          Analítica prescriptiva

          Los análisis prescriptivos no tratan sobre lo que está sucediendo ahora o lo que sucederá a continuación, sino sobre lo que debe hacer a continuación, es decir, recomiendan decisiones destinadas a maximizar el rendimiento del sistema de inventario. Puede confiar en Prescriptive Analytics para posicionar mejor toda su política de inventario. Prescriptive Analytics utiliza Predictive Analytics como base y luego agrega capacidad de optimización. Por ejemplo, el software Prescriptive Analytics puede calcular automáticamente las mejores opciones para los valores futuros de Min's y Max's para miles de artículos de inventario. Aquí, "mejor" podría significar los valores de Min y Max para cada artículo que minimizan el costo operativo (la suma de los costos de mantenimiento, pedido y escasez) mientras se mantiene un piso 90% en la tasa de cumplimiento de artículos.

          Ejemplo

          La siguiente figura muestra cómo el análisis de la cadena de suministro puede ayudar al administrador de inventario. Las columnas muestran tres indicadores clave de rendimiento (KPI) previstos: nivel de servicio, inversión en inventario y costos operativos (costos de mantenimiento + costos de pedido + costos de escasez).

           Figura 1: Los tres tipos de análisis utilizados para evaluar escenarios de planificación

          Las filas muestran cuatro políticas de inventario alternativas, expresadas como escenarios. El escenario "En vivo" informa sobre los valores de los KPI el 1 de julio de 2018. El escenario "99% All" cambia la política actual al elevar el nivel de servicio de todos los elementos a 99%. El escenario de “75 piso/99 techo” eleva los niveles de servicio que son demasiado bajos hasta 75% y reduce los niveles de servicio muy altos (es decir, caros) hasta 95%. El escenario de "Optimización" prescribe niveles de servicio específicos del artículo que minimizan los costos operativos totales.

          El escenario "Live 07-01-2018" es un ejemplo de análisis descriptivo. Muestra el rendimiento de referencia actual. Luego, el software le permite al usuario probar cambios en la política de inventario mediante la creación de nuevos escenarios "Qué pasaría si" que luego podrían convertirse en escenarios con nombre para una mayor consideración. Los siguientes dos escenarios son ejemplos de Predictive Analytics. Ambos evalúan las consecuencias de sus políticas de control de inventario recomendadas, es decir, los valores mínimos y máximos recomendados para todos los artículos. El escenario de "Optimización" es un ejemplo de Prescriptive Analytics porque recomienda la mejor política de compromiso.

          Considere cómo se comparan los tres escenarios alternativos con el escenario de referencia "en vivo". El escenario “99% All” eleva las métricas de disponibilidad de artículos, aumentando el nivel de servicio de 88% a 99%. Sin embargo, hacerlo aumenta la inversión total en inventario de $3 millones a alrededor de $4 millones. Por el contrario, el escenario de “75 piso/99 techo” aumenta tanto el nivel de servicio como reduce el efectivo inmovilizado en el inventario en alrededor de $300,000. Finalmente, el escenario de “Optimización” logra un nivel de servicio 80%, una reducción del 88% actual, pero recorta más de $2 millones del valor del inventario y reduce los costos operativos en más de $400,000 anualmente. A partir de aquí, los gerentes podrían probar otras opciones, como devolver parte de los ahorros de $2 millones para lograr un nivel de servicio promedio más alto.

          Resumen

          Los paquetes de software modernos para la planificación y la optimización del inventario deben ofrecer tres tipos de análisis de la cadena de suministro: descriptivo, predictivo y prescriptivo. Su combinación permite a los administradores de inventario realizar un seguimiento de sus operaciones (descriptivo), pronosticar dónde estarán sus operaciones en el futuro (predictivo) y optimizar sus políticas de inventario en respuesta a la anticipación de condiciones futuras (prescriptivo).

           

           

          Deja un comentario

          Artículos Relacionados

          The Next Frontier in Supply Chain Analytics

          La próxima frontera en análisis de la cadena de suministro

          Creemos que la vanguardia del análisis de la cadena de suministro es el desarrollo de gemelos digitales de sistemas de inventario. Estos gemelos toman la forma de modelos de eventos discretos que utilizan la simulación Monte Carlo para generar y optimizar toda la gama de riesgos operativos. También afirmamos que nosotros y nuestros colegas de Smart Software hemos desempeñado un papel enorme en la creación de esa vanguardia.

          Overcoming Uncertainty with Service and Inventory Optimization Technology

          Superar la incertidumbre con tecnología de optimización de servicio e inventario

          En este blog, analizaremos el mercado impredecible y de ritmo rápido de hoy y los constantes desafíos que enfrentan las empresas para administrar su inventario y niveles de servicio de manera eficiente. El tema principal de esta discusión, arraigado en el concepto de “Optimización probabilística del inventario”, se centra en cómo se puede aprovechar la tecnología moderna para lograr objetivos óptimos de servicio e inventario en medio de la incertidumbre. Este enfoque no sólo aborda los problemas tradicionales de gestión de inventarios, sino que también ofrece una ventaja estratégica para afrontar las complejidades de las fluctuaciones de la demanda y las interrupciones de la cadena de suministro.

          Centering Act: Spare Parts Timing, Pricing, and Reliability

          Ley de centrado: sincronización, precio y confiabilidad de los repuestos

          En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio.

          Mensajes recientes

          • Managing Spare Parts Inventory: Best PracticesGestión del inventario de repuestos: mejores prácticas
            En este blog, exploraremos varias estrategias efectivas para administrar el inventario de repuestos, haciendo hincapié en la importancia de optimizar los niveles de existencias, mantener los niveles de servicio y usar herramientas inteligentes para ayudar en la toma de decisiones. La gestión del inventario de repuestos es un componente fundamental para las empresas que dependen del tiempo de funcionamiento de los equipos y la fiabilidad del servicio. A diferencia de los artículos de inventario habituales, los repuestos suelen tener patrones de demanda impredecibles, lo que hace que sea más difícil gestionarlos de forma eficaz. Un sistema de gestión de inventario de repuestos eficiente ayuda a evitar la falta de existencias que puede provocar tiempos de inactividad operativa y retrasos costosos, a la vez que evita el exceso de existencias que inmoviliza innecesariamente el capital y aumenta los costes de mantenimiento. […]
          • 5 Ways to Improve Supply Chain Decision Speed5 formas de mejorar la velocidad de toma de decisiones en la cadena de suministro
            La promesa de una cadena de suministro digital ha transformado la forma en que operan las empresas. En esencia, permite tomar decisiones rápidas basadas en datos y, al mismo tiempo, garantizar la calidad y la eficiencia en todas las operaciones. Sin embargo, no se trata solo de tener acceso a más datos. Las organizaciones necesitan las herramientas y plataformas adecuadas para convertir esos datos en información procesable. Aquí es donde la toma de decisiones se vuelve fundamental, especialmente en un panorama en el que las nuevas soluciones de cadena de suministro digital y las plataformas impulsadas por IA pueden ayudarlo a agilizar muchos procesos dentro de la matriz de decisiones. […]
          • Two employees checking inventory in temporary storage in a distribution warehouse.12 causas del exceso de stock y soluciones prácticas
            Gestionar el inventario de manera eficaz es fundamental para mantener un balance saludable y garantizar que los recursos se asignen de manera óptima. A continuación, se analizan en profundidad las principales causas del exceso de existencias, sus implicaciones y posibles soluciones. […]
          • FAQ Mastering Smart IP&O for Better Inventory ManagementPreguntas frecuentes: Cómo dominar la IP&O inteligente para una mejor gestión del inventario.
            Una gestión eficaz de la cadena de suministro y del inventario es esencial para lograr la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Este blog ofrece respuestas claras y concisas a algunas preguntas básicas y otras preguntas comunes de nuestros clientes de Smart IP&O, ofreciendo información práctica para superar los desafíos típicos y mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Centrándonos en estas áreas clave, lo ayudamos a transformar problemas complejos de inventario en acciones estratégicas y manejables que reducen los costos y mejoran el rendimiento general con Smart IP&O. […]
          • 7 Key Demand Planning Trends Shaping the Future7 tendencias clave en planificación de la demanda que están dando forma al futuro
            La planificación de la demanda va más allá de la simple previsión de las necesidades de productos; se trata de garantizar que su empresa satisfaga las demandas de los clientes con precisión, eficiencia y rentabilidad. La última tecnología de planificación de la demanda aborda desafíos clave como la precisión de las previsiones, la gestión de inventarios y la capacidad de respuesta al mercado. En este blog, presentaremos tendencias críticas de planificación de la demanda, que incluyen información basada en datos, previsión probabilística, planificación por consenso, análisis predictivo, modelado de escenarios, visibilidad en tiempo real y previsión multinivel. Estas tendencias le ayudarán a mantenerse a la vanguardia, optimizar su cadena de suministro, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente, posicionando a su empresa para el éxito a largo plazo. […]

            Optimización de inventario para fabricantes, distribuidores y MRO

            • Managing Spare Parts Inventory: Best PracticesGestión del inventario de repuestos: mejores prácticas
              En este blog, exploraremos varias estrategias efectivas para administrar el inventario de repuestos, haciendo hincapié en la importancia de optimizar los niveles de existencias, mantener los niveles de servicio y usar herramientas inteligentes para ayudar en la toma de decisiones. La gestión del inventario de repuestos es un componente fundamental para las empresas que dependen del tiempo de funcionamiento de los equipos y la fiabilidad del servicio. A diferencia de los artículos de inventario habituales, los repuestos suelen tener patrones de demanda impredecibles, lo que hace que sea más difícil gestionarlos de forma eficaz. Un sistema de gestión de inventario de repuestos eficiente ayuda a evitar la falta de existencias que puede provocar tiempos de inactividad operativa y retrasos costosos, a la vez que evita el exceso de existencias que inmoviliza innecesariamente el capital y aumenta los costes de mantenimiento. […]
            • Innovating the OEM Aftermarket with AI-Driven Inventory Optimization XLInnovando en el mercado de repuestos OEM con optimización de inventario impulsada por IA
              El sector de posventa ofrece a los fabricantes de equipos originales una ventaja decisiva al ofrecer un flujo de ingresos constante y fomentar la lealtad del cliente mediante la entrega confiable y oportuna de piezas de repuesto. Sin embargo, la gestión del inventario y la previsión de la demanda en el mercado de posventa está plagada de desafíos, incluidos patrones de demanda impredecibles, amplias gamas de productos y la necesidad de entregas rápidas. Los métodos tradicionales a menudo no son suficientes debido a la complejidad y variabilidad de la demanda en el mercado de posventa. Las últimas tecnologías pueden analizar grandes conjuntos de datos para predecir la demanda futura con mayor precisión y optimizar los niveles de inventario, lo que conduce a un mejor servicio y menores costos. […]
            • Future-Proofing Utilities. Advanced Analytics for Supply Chain OptimizationUtilidades preparadas para el futuro: análisis avanzados para la optimización de la cadena de suministro
              Los servicios públicos en los campos de la electricidad, el gas natural, el agua urbana y las telecomunicaciones requieren muchos activos y dependen de una infraestructura física que debe mantenerse, actualizarse y mejorarse adecuadamente con el tiempo. Maximizar el tiempo de actividad de los activos y la confiabilidad de la infraestructura física exige una gestión eficaz del inventario, la previsión de piezas de repuesto y la gestión de proveedores. Una empresa de servicios públicos que ejecuta estos procesos de manera efectiva superará a sus pares, brindará mejores retornos para sus inversores y mayores niveles de servicio para sus clientes, al mismo tiempo que reducirá su impacto ambiental. […]
            • Centering Act Spare Parts Timing Pricing and ReliabilityLey de centrado: sincronización, precio y confiabilidad de los repuestos
              En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio. […]