El exceso de inventario puede perjudicar tanto la estabilidad financiera como la eficiencia operativa. Cuando una organización tiene exceso de inventario, inmoviliza capital en un exceso de inventario que podría no venderse, lo que aumenta los costos de almacenamiento y el riesgo de obsolescencia del inventario. Además, los fondos utilizados para comprar el exceso de inventario podrían haberse invertido mejor en otras áreas de la empresa, como marketing o investigación y desarrollo. El exceso de inventario también obstaculiza el flujo de efectivo, ya que el dinero queda bloqueado en el inventario en lugar de estar disponible para las necesidades operativas inmediatas. Gestionar el inventario de manera eficaz es fundamental para mantener un balance general saludable y garantizar que los recursos se asignen de manera óptima. A continuación, se analizan en profundidad las principales causas del exceso de inventario, sus implicaciones y posibles soluciones.

1 Pronóstico inexacto de la demanda

Una de las principales causas del exceso de existencias es la previsión incorrecta de la demanda. Cuando las empresas se basan en métodos de previsión obsoletos o en datos insuficientes, pueden sobreestimar fácilmente la demanda, lo que da lugar a un exceso de existencias. Un claro ejemplo es la industria de la confección, donde las tendencias de la moda pueden cambiar rápidamente. Una conocida marca de moda se enfrentó recientemente a problemas tras sobreestimar la demanda de una nueva línea de ropa basándose en un análisis de datos erróneo, lo que dio lugar a un inventario sin vender.

Para abordar este problema, las empresas pueden implementar nuevas tecnologías que seleccionen automáticamente los mejores métodos de pronóstico para los datos, incorporando tendencias y patrones estacionales para garantizar la precisión. Al mejorar la precisión de los pronósticos, las empresas pueden alinear mejor su inventario con la demanda real, lo que conduce a una gestión de inventario más precisa y menos escenarios de exceso de existencias. Por ejemplo, un minorista de hardware que utiliza Smart Demand Planner redujo los errores de pronóstico en 15%, lo que demuestra el potencial para una mejora significativa en la gestión de inventario.

2 Gestión inadecuada del inventario

Una gestión eficaz del inventario es fundamental para evitar el exceso de existencias. Sin sistemas precisos para hacer un seguimiento de los niveles de inventario, las empresas pueden pedir un exceso de existencias e incurrir en mayores gastos. Este problema suele deberse a la dependencia de hojas de cálculo o sistemas ERP ineficientes que carecen de integración de datos en tiempo real.

Las tecnologías de vanguardia brindan visibilidad en tiempo real de los niveles de inventario, lo que permite a las empresas automatizar y optimizar los procesos de reabastecimiento. Una gran empresa de servicios eléctricos enfrentó desafíos para mantener la disponibilidad de piezas de repuesto sin sobreabastecerse, administrando más de 250 000 números de piezas en una red diversa de instalaciones de generación y distribución de energía. La empresa reemplazó su sistema obsoleto con Smart IP&O y lo integró en tiempo real con su sistema de gestión de activos empresariales (EAM). Smart IP&O le permitió a la empresa de servicios públicos utilizar escenarios hipotéticos, creando gemelos digitales de políticas de almacenamiento alternativas y simulando el rendimiento en indicadores clave de rendimiento, como el valor del inventario, los niveles de servicio, las tasas de llenado y los costos de faltante. Esto le permitió a la empresa de servicios públicos realizar ajustes específicos a sus parámetros de almacenamiento, que luego se implementaron en su sistema EAM, lo que impulsó la reposición óptima de repuestos.

El resultado fue significativo: una reducción de $9 millones en inventario, liberando efectivo y valioso espacio de almacenamiento mientras se mantenían los niveles de servicio objetivo de más de 99%.

3 proyecciones de ventas demasiado optimistas

Las empresas, especialmente las que se encuentran en fases de crecimiento, pueden predecir mayores ventas de las que logran, lo que genera un exceso de inventario destinado a satisfacer una demanda anticipada que nunca se materializa. Un ejemplo de esto es el caso reciente de un fabricante de vehículos eléctricos que proyectó altas ventas para su camión, pero enfrentó retrasos en la producción y una demanda menor a la esperada, lo que resultó en un exceso de existencias de componentes y piezas. Este error de cálculo provocó un aumento de los costos de almacenamiento y una tensión en los recursos financieros.

Otra empresa del mercado de repuestos de automoción tuvo dificultades para pronosticar con precisión las piezas que se demandaban de forma intermitente, lo que a menudo daba lugar a un exceso de existencias y a la falta de existencias. El uso de tecnología basada en IA permitió a la empresa reducir significativamente los pedidos pendientes y las ventas perdidas, y las tasas de cumplimiento mejoraron de 93% a 96% en tan solo tres meses. Al aprovechar las tecnologías de previsión de Smart IP&O, la empresa pudo generar estimaciones precisas de la demanda acumulada durante los plazos de entrega, lo que proporcionó una mejor visibilidad de los posibles escenarios de demanda. Esto permitió optimizar los niveles de inventario, reducir los costos de almacenamiento y mejorar la eficiencia financiera al alinear el inventario con la demanda real.

4 Descuentos por compras al por mayor

El atractivo de los ahorros de costos que ofrecen las compras al por mayor puede impulsar a las empresas a comprar más de lo necesario, lo que inmoviliza el capital y el espacio de almacenamiento. Esto suele generar problemas de almacenamiento cuando se piden existencias excedentes para obtener un descuento.

Para abordar este desafío, las empresas deben sopesar los beneficios de los descuentos por volumen frente a los costos de mantener un exceso de inventario. La tecnología de última generación puede ayudar a identificar la estrategia de compra más rentable al equilibrar los ahorros inmediatos con los costos de almacenamiento a largo plazo. Al implementar Smart IP&O, MNR pudo pronosticar con precisión los requisitos de inventario y optimizar sus procesos de gestión de inventario. Esto llevó a una reducción de 8% en el inventario de piezas, alcanzando un alto nivel de servicio al cliente de 98,7% y reduciendo el crecimiento del inventario de nuevos equipos de un estimado de 10% a solo 6%.

5 Fluctuaciones estacionales de la demanda

La dificultad para alinear el inventario con la demanda estacional puede generar un excedente de existencias una vez que finaliza el período pico de ventas. Los fabricantes de juguetes, por ejemplo, pueden producir demasiados juguetes con temas navideños y luego enfrentar una demanda baja después de las fiestas. La industria de la moda a menudo experimenta desafíos similares, ya que ciertos estilos se vuelven obsoletos a medida que cambian las estaciones. Las últimas tecnologías pueden ayudar a las empresas a anticipar los cambios de la demanda estacional y ajustar los niveles de inventario en consecuencia. Al analizar los datos de ventas anteriores y predecir las tendencias futuras, las empresas pueden prepararse mejor para las fluctuaciones estacionales, minimizar el riesgo de exceso de existencias y mejorar la rotación del inventario.

6 Variabilidad del tiempo de entrega del proveedor

Los plazos de entrega poco fiables de los proveedores pueden dar lugar a un exceso de existencias como protección contra los retrasos. Si los plazos de entrega mejoran o la demanda disminuye inesperadamente, las empresas pueden tener un exceso de inventario. Por ejemplo, un distribuidor de piezas de automóviles puede acumular componentes para mitigar los retrasos de los proveedores, pero de repente descubre que los plazos de entrega mejoran.

La tecnología avanzada puede ayudar proporcionando datos en tiempo real y análisis predictivos para gestionar mejor la variabilidad de los plazos de entrega. Estas herramientas permiten a las empresas ajustar dinámicamente sus pedidos, lo que reduce la necesidad de contar con un stock de seguridad excesivo.

7 Políticas de inventario inadecuadas

Las políticas de inventario obsoletas o incorrectas, como configuraciones de mínimos y máximos defectuosas, pueden provocar pedidos excesivos. Sin embargo, el uso de tecnología moderna para revisar y actualizar periódicamente las políticas de inventario garantiza que se ajusten a las necesidades comerciales y las condiciones del mercado actuales. Al mantener las políticas actualizadas, las empresas pueden reducir el riesgo de exceso de existencias debido a errores de procedimiento. Un estudio de caso reciente demostró cómo un importante minorista utilizó Smart IP&O para revisar las políticas de inventario, lo que resultó en una reducción de 15% en el exceso de existencias.

8 Promociones y campañas de marketing

La falta de alineación entre las iniciativas de marketing y la demanda real de los clientes puede hacer que las empresas sobreestimen el impacto de las promociones, lo que da como resultado inventario sin vender. Por ejemplo, una empresa de cosméticos puede producir en exceso un producto de edición limitada, esperando una gran demanda que no se materialice. Aprovechar Smart IP&O puede ayudar a alinear las iniciativas de marketing con las expectativas de demanda realistas, evitando el exceso de existencias. Al integrar los planes de marketing con las previsiones de demanda, las empresas pueden optimizar sus estrategias promocionales para que se adapten mejor a los intereses reales de los clientes.

9. Miedo a los desabastecimientos

Las empresas suelen mantener niveles de inventario más altos para evitar desabastecimientos, lo que puede provocar pérdidas de ventas y clientes insatisfechos. Este temor puede llevar a las empresas a acumular un exceso de existencias como red de seguridad, especialmente en sectores en los que la satisfacción y la retención del cliente son cruciales. Un ejemplo notable es el de una gran cadena minorista que aumentó significativamente su inventario de artículos para el hogar para evitar desabastecimientos. Si bien esta estrategia inicialmente ayudó a satisfacer la demanda de los clientes, más tarde resultó en un exceso de inventario a medida que los patrones de compra de los consumidores se estabilizaron. Este exceso de existencias contribuyó a una caída de las ganancias de casi 90% en el segundo trimestre, en gran parte debido a las rebajas y la liquidación del exceso de existencias.

Para mitigar estas situaciones, las empresas pueden utilizar herramientas avanzadas de planificación y optimización de inventario para proporcionar previsiones precisas de la demanda. Por ejemplo, un importante fabricante de productos electrónicos utilizó la solución Smart IP&O para reducir los niveles de inventario en 20% sin afectar a los niveles de servicio, lo que redujo los costes de forma eficaz y mantuvo la satisfacción del cliente al garantizar que tuvieran la cantidad adecuada de existencias a mano.

10 Compensación excesiva por problemas en la cadena de suministro

Las empresas pueden acumular un exceso de existencias para protegerse contra las interrupciones constantes de la cadena de suministro, pero esto puede generar problemas de almacenamiento. Por ejemplo, una empresa de tecnología puede acumular componentes para evitar posibles contratiempos en la cadena de suministro, lo que da como resultado un exceso de inventario y un aumento de los costos. Los sistemas avanzados pueden ayudar a las empresas a anticipar y responder mejor a los desafíos de la cadena de suministro, equilibrando la necesidad de existencias de seguridad con el riesgo de exceso de existencias. Una empresa de tecnología utilizó Smart IP&O para optimizar su estrategia de inventario, reduciendo el exceso de existencias en 20% y manteniendo la resiliencia de la cadena de suministro.

11 Plazos de entrega largos y proveedores poco fiables

Los plazos de entrega prolongados y los proveedores poco fiables pueden hacer que las empresas pidan más existencias de las necesarias para cubrir posibles déficits de suministro. Sin embargo, los artículos menos críticos que se prevé que alcancen niveles de servicio muy altos representan oportunidades para reducir el inventario. Al apuntar a niveles de servicio más bajos en artículos menos críticos, el inventario tendrá el "tamaño adecuado" con el tiempo para alcanzar el nuevo equilibrio, lo que reducirá los costos de mantenimiento y el valor del inventario disponible. Un importante sistema de transporte público redujo el inventario en más de $4,000,000 mientras mejoraba los niveles de servicio utilizando nuestra tecnología de vanguardia.

12 Falta de visibilidad del inventario en tiempo real

Sin información en tiempo real sobre el inventario, las empresas suelen pedir más existencias de las necesarias, lo que genera ineficiencias y mayores costos. Smart IP&O permitió a las empresas de Seneca modelar la demanda en cada ubicación de almacenamiento y, mediante una planificación basada en el nivel de servicio, determinar cuánto almacenar para lograr el nivel de servicio requerido. Al ejecutar y comparar diferentes escenarios, pueden definir y actualizar fácilmente las políticas de almacenamiento óptimas para cada representante de soporte técnico y cada almacén.

El software ha proporcionado a los técnicos de campo evidencia que no tenían antes, mostrándoles su consumo real, la frecuencia de uso de piezas y la justificación de las políticas de almacenamiento, utilizando 90% como la norma de nivel de servicio objetivo. Los técnicos de campo han adoptado su uso, con resultados significativos: el inventario de "Zero Turns" se ha reducido de $400K a menos de $100K, la "tasa de primera solución" supera los 90% y la inversión total en inventario ha disminuido en más de 25%, de $11 millones a $ 8 millones .

En conclusión, el exceso de existencias amenaza seriamente la rentabilidad y la eficiencia de las empresas, lo que genera mayores costos de almacenamiento, capital inmovilizado y posible obsolescencia de los productos. Estos problemas pueden agotar los recursos y limitar la capacidad de una empresa para responder a los cambios del mercado. Sin embargo, el exceso de existencias se puede gestionar de manera eficaz si se comprenden sus causas, como una previsión de la demanda inexacta, plazos de entrega prolongados y proveedores poco fiables. La implementación de soluciones sólidas impulsadas por IA como Smart IP&O puede ayudar a las empresas a optimizar los niveles de inventario, reducir el exceso de existencias y mejorar la eficiencia operativa. Al aprovechar las herramientas avanzadas de previsión y optimización de inventario, las empresas pueden encontrar el equilibrio adecuado para satisfacer la demanda de los clientes y minimizar los costos relacionados con el inventario.

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.

Perspectivas basadas en datos

La analítica avanzada, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) se están convirtiendo en elementos fundamentales de la planificación de la demanda. Tecnologías como Smart UP&O permiten a las empresas analizar conjuntos de datos complejos, identificar patrones y realizar predicciones más precisas. Este cambio hacia información basada en datos ayuda a las empresas a responder rápidamente a los cambios del mercado, lo que minimiza los desabastecimientos y reduce el exceso de inventario.

Predicción Probabilística

La previsión probabilística se centra en predecir una variedad de resultados posibles en lugar de una sola cifra. Esta tendencia es particularmente importante para gestionar la incertidumbre y el riesgo en la planificación de la demanda. Ayuda a las empresas a prepararse para diversos escenarios de demanda, mejorando la gestión del inventario y reduciendo la probabilidad de desabastecimiento o exceso de existencias.

Pronóstico por consenso

La fabricación moderna está avanzando hacia un enfoque integrado en el que los departamentos y las partes interesadas colaboran más estrechamente. La previsión colaborativa implica compartir información a lo largo de la cadena de suministro, desde los proveedores hasta los distribuidores y los equipos internos. Este enfoque elimina los silos y garantiza que todos trabajen hacia un objetivo común, lo que conduce a una cadena de suministro más sincronizada y eficiente.

Análisis predictivo y prescriptivo

El análisis predictivo pronostica resultados futuros en función de datos históricos y tendencias, lo que ayuda a las empresas a anticipar las fluctuaciones de la demanda. Por ejemplo, Smart Demand Planner (SDP) automatiza la previsión para ajustar los niveles de inventario y producción en consecuencia.

El análisis prescriptivo va más allá y ofrece recomendaciones prácticas. Por ejemplo, Smart Inventory Planning and Optimization (IP&O) prescribe políticas de inventario óptimas en función de los niveles de servicio, los costos y los riesgos. En conjunto, estas herramientas permiten tomar decisiones proactivas, lo que permite a las empresas predecir y optimizar sus respuestas a los desafíos futuros.

Modelado de escenarios

El modelado de escenarios se está convirtiendo en una parte clave de la planificación de la demanda, ya que permite a las empresas simular diferentes escenarios y evaluar su impacto en las operaciones. Este método ayuda a las empresas a crear estrategias adaptables para gestionar las incertidumbres de manera eficaz. Smart IP&O mejora esta capacidad al ofrecer ¿Qué pasaría si…? Escenarios que permiten a los usuarios probar diferentes políticas de inventario antes de implementarlas. Al ajustar variables como los niveles de servicio o las cantidades de pedidos, las empresas pueden visualizar los efectos en los costos y los niveles de servicio, lo que les permite seleccionar la estrategia óptima para minimizar los riesgos y controlar los costos.

Visibilidad en tiempo real

A medida que las cadenas de suministro se vuelven más globales e interconectadas, la visibilidad en tiempo real de los inventarios y las actividades de la cadena de suministro es crucial. Una mejor colaboración con proveedores y distribuidores, combinada con datos en tiempo real, permite a las empresas tomar decisiones más rápidas e informadas. Esto ayuda a optimizar los niveles de inventario, reducir los plazos de entrega y mejorar la resiliencia general de la cadena de suministro.

Pronóstico multinivel

Esto implica realizar previsiones en diferentes niveles de la jerarquía de productos, como artículos individuales, familias de productos o incluso líneas de productos completas. La previsión multinivel es vital para las empresas con carteras de productos complejas, ya que garantiza que las previsiones sean precisas tanto a nivel micro como macro.

La planificación de la demanda es un aspecto decisivo de la gestión moderna de la cadena de suministro, que ofrece a las empresas la capacidad de mejorar la eficiencia operativa, reducir los costes y satisfacer mejor las demandas de los clientes. El uso de plataformas avanzadas como Smart IP&O mejora significativamente la precisión de las previsiones y la gestión del inventario, lo que permite responder con rapidez a las fluctuaciones del mercado. Las previsiones estadísticas automatizadas, combinadas con funciones como la previsión jerárquica y las anulaciones de previsiones, garantizan que las previsiones sean precisas y adaptables, lo que conduce a decisiones de planificación más realistas. Además, con herramientas como el modelado de escenarios, las empresas pueden explorar varios escenarios de demanda en toda su jerarquía de productos, lo que facilita la toma de decisiones informada al proporcionar información sobre los posibles resultados y riesgos. Este enfoque permite a las empresas anticipar el impacto de los cambios de políticas, tomar mejores decisiones y, en última instancia, optimizar su inventario y la gestión general de la cadena de suministro, manteniéndose a la vanguardia de las tendencias clave en el proceso.

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

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

Contabilidad indirecta del tiempo

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

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

Contabilidad directa del clima

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

Mientras tanto, no olvides tu paraguas.

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

Planificacion de la Demanda

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

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

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

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

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

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

Planificación del Suministro

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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