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.

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.

1. ¿Qué es la demanda de tiempo de entrega?
Se espera que la demanda se produzca durante el plazo de reposición. La demanda del plazo de reposición se determina por Métodos de previsión de Smart. 

2. ¿Qué es el Min y cómo se calcula?
El Min se muestra en la sección de controladores de S.I.O. es el punto de reorden y es la suma de la demanda del tiempo de entrega y el stock de seguridad. Cuando el inventario disponible cae por debajo del mínimo debido a la demanda, deberá pedir más. Smart también tiene un “mínimo” en el campo de “reglas de pedido” de S.I.O., que es la cantidad mínima de pedido que puede realizar a un proveedor. 

3. ¿Qué es el Max y cómo se calcula?
El máximo es la mayor cantidad de inventario que estará en el estante si se adhiere a la política de pedidos. El máximo es la suma del mínimo (punto de reorden) más el OQ definido. 

4. ¿Cómo se determina la cantidad del pedido (OQ)?
La cantidad del pedido se importa inicialmente desde su sistema ERP. Puede modificarse en función de una serie de opciones definidas por el usuario, entre las que se incluyen:

Demanda de múltiples plazos de entrega
Demanda múltiple mensual o semanal
OQ recomendado por Smart

5. ¿Qué es la cantidad económica de pedido?
Es la orden cantidad que minimizará los costos totales, considerando el costo de mantenimiento y los costos de pedido de inventario. 

6. ¿Cuál es el “OQ recomendado” que calcula Smart?
Es la cantidad económica del pedido más un ajuste si es necesario para asegurar que el tamaño del pedido sea mayor o igual a la demanda durante el tiempo de entrega.

7. ¿Por qué el sistema predice que tendremos un clima bajo? nivel de servicio?
Smart predice el nivel de servicio que resultará de la política de inventario especificada (Mín./Máx. o Punto de reorden/Cantidad de pedido), suponiendo que se cumpla esa política. Cuando el nivel de servicio previsto es bajo, puede significar que la demanda esperada durante el tiempo de entrega es mayor que el punto de reorden (Mín.). Cuando la demanda durante el tiempo de entrega de reposición es mayor que el punto de reorden, la probabilidad de que se agote el stock es mayor, lo que da como resultado un nivel de servicio bajo. También puede ser que el tiempo de entrega para la reposición no se haya ingresado con precisión. Si el tiempo de entrega ingresado es mayor que la realidad, el punto de reorden puede no cubrir la demanda durante el tiempo de entrega. Verifique sus entradas de tiempo de entrega.

8. ¿Por qué el nivel de servicio se muestra como cero cuando el punto de reorden (o mínimo) no es cero?
Smart predice el nivel de servicio que resultará de la política de inventario especificada (Mín/Máx o Punto de reorden/Cantidad de pedido), suponiendo que se respete esa política. Cuando el nivel de servicio previsto es bajo, puede significar que la demanda esperada durante el tiempo de entrega es mayor que el punto de reorden (Mín), a veces muchas veces mayor, lo que prácticamente garantizaría un desabastecimiento. Cuando la demanda durante el tiempo de entrega de reposición es mayor que el punto de reorden, la probabilidad de desabastecimiento es mayor, lo que da como resultado un bajo nivel de servicio. También puede ser que su tiempo de entrega para la reposición no se haya ingresado con precisión. Si el tiempo de entrega ingresado es más largo que la realidad, el punto de reorden puede no cubrir la demanda durante el tiempo de entrega. Verifique sus entradas de tiempo de entrega.

9. Pero mis niveles de servicio reales no son tan bajos como los que predice Smart, ¿por qué?
Eso puede ser cierto porque Smart predice su nivel de servicio si usted cumple con la política. Es posible que no esté cumpliendo con la política. la política en la que se basa la predicción del nivel de servicio.  Si su inventario disponible es mayor que la cantidad máxima, no está cumpliendo con la política. Verifique los supuestos ingresados para el tiempo de entrega. Los tiempos de entrega reales pueden ser mucho más cortos que los ingresados, lo que da como resultado un nivel de servicio previsto que es menor al esperado.

10. Smart parece recomendar demasiado inventario, o al menos más de lo que esperaba; ¿por qué?
Debe considerar la posibilidad de evaluar los datos de entrada, como el nivel de servicio y los plazos de entrega. Tal vez sus plazos de entrega reales no sean tan largos como el plazo de entrega que utiliza Smart. Hemos visto situaciones en las que los proveedores inflan artificialmente sus plazos de entrega cotizados para asegurarse de que siempre lleguen a tiempo. Si utiliza ese plazo de entrega al calcular sus existencias de seguridad, inevitablemente acumulará un exceso de existencias. Por lo tanto, revise su historial de plazos de entrega reales (Smart proporciona el informe de rendimiento del proveedor para esto) para tener una idea de los plazos de entrega reales y ajustarlos en consecuencia. O es posible que esté pidiendo un nivel de servicio muy alto que puede verse agravado aún más por un artículo muy volátil que tiene varios picos significativos en la demanda. Cuando la demanda fluctúa significativamente con respecto a la media, el uso de un objetivo de nivel de servicio alto (98%+) dará como resultado políticas de almacenamiento diseñadas para cubrir incluso picos muy grandes. Pruebe con un objetivo de nivel de servicio más bajo o reduzca el plazo de entrega (suponiendo que el plazo de entrega especificado ya no sea realista) y su inventario disminuirá, a veces de manera muy sustancial.

11. Smart está utilizando picos de demanda que no quiero que tenga en cuenta y está inflando el inventario. ¿Cómo puedo corregir esto?
Si está seguro de que el pico no volverá a ocurrir, puede eliminarlo de los datos históricos mediante una anulación con Smart Demand Planner. Deberá abrir el proyecto de pronóstico que contiene ese artículo, ajustar el historial y guardar el historial ajustado. Puede comunicarse con el soporte técnico para que lo ayude a configurarlo. Si los picos son parte de la aleatoriedad normal que a veces puede ocurrir, es mejor dejarlo así. En su lugar, considere un objetivo de nivel de servicio más bajo. El objetivo más bajo significa que los puntos de reorden no necesitan cubrir los valores extremos con tanta frecuencia, lo que da como resultado un inventario más bajo.

12. Cuando cambio la Cantidad de pedido o Máxima, mis niveles de servicio de ciclo no cambian, ¿por qué?
Smart informa sobre el “nivel de servicio del ciclo” y el “nivel de servicio”. Cuando cambia las cantidades de su pedido y las cantidades máximas, esto no afectará el “nivel de servicio del ciclo” porque los niveles de servicio del ciclo informan sobre el rendimiento solo durante el período de reposición. Esto se debe a que todo lo que lo protege de la falta de existencias después de que se realiza el pedido (y debe esperar hasta que llegue el pedido para la reposición) es el punto de reorden o el nivel mínimo. Cambiar el tamaño de la cantidad del pedido o el nivel máximo disponible (hasta niveles) no afectará sus niveles de servicio del ciclo. El nivel de servicio del ciclo solo se ve afectado por el tamaño de los puntos de reorden y la cantidad de stock de seguridad que se agrega, mientras que el “nivel de servicio” de Smart cambiará cuando modifique tanto los puntos de reorden como las cantidades del pedido.

13. Mi pronóstico parece inexacto. No muestra ninguno de los altibajos observados en el historial. ¿Por qué?
Un buen pronóstico es el número que se acerca más al real en comparación con otros números que podrían haberse predicho. Cuando los altibajos históricos no ocurren en intervalos predecibles, el mejor pronóstico es el que promedia o suaviza esos altibajos históricos. Un pronóstico que predice altibajos futuros que no ocurren en patrones obvios históricamente es más probable que sea menos preciso que uno que se pronostica solo en línea recta o de tendencia.

14. ¿Qué es la optimización? ¿Cómo funciona?
La optimización es una opción para establecer políticas de almacenamiento de existencias en las que el software elige la política de almacenamiento de existencias que genere el menor costo operativo total. Por ejemplo, si un artículo es muy costoso de mantener, una política que tenga más faltantes de existencias, pero menos inventario, generará costos totales más bajos que una política que tenga menos faltantes de existencias y más inventario. Por otro lado, si el artículo tiene un alto costo de faltante de existencias, entonces una política que genere menos faltantes de existencias pero requiera más inventario generará más beneficios financieros que una política que tenga menos inventario pero más faltantes de existencias. Al utilizar la función de optimización, el usuario debe especificar el nivel de servicio mínimo. El software decidirá entonces si un nivel de servicio más alto generará un mejor retorno. Si es así, las políticas de reordenamiento apuntarán al nivel de servicio más alto. Si no es así, las políticas de reordenamiento se basarán de manera predeterminada en el nivel de servicio mínimo definido por el usuario. Este seminario web proporciona detalles y explicaciones sobre las matemáticas detrás de la optimización.  https://www.screencast.com/t/3CfKJoMe2Uj

15. ¿Qué es un escenario hipotético?
Los escenarios hipotéticos le permiten probar distintas opciones de políticas de inventario definidas por el usuario y evaluar el impacto previsto en métricas como niveles de servicio, tasas de llenado y valor del inventario. Para explorar estos escenarios, haga clic en la pestaña Impulsores, ya sea en el nivel de resumen o en el nivel de “Artículos”, e ingrese los ajustes deseados. Luego, puede volver a calcular para ver cómo estos cambios afectarían el rendimiento general de su inventario. Esto le permite comparar varias estrategias y seleccionar el enfoque más rentable y eficiente para su cadena de suministro.

Al abordar preguntas y desafíos comunes, brindamos información útil para ayudarlo a mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Con Smart IP&O, tiene las herramientas que necesita para tomar decisiones informadas sobre el inventario, reducir costos y mejorar el rendimiento general.

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.

En este blog, analizaremos el pronóstico automático para proyecciones de demanda de series temporales, centrándonos en técnicas, desafíos y mejores prácticas clave. Existen múltiples métodos para predecir la demanda futura de un artículo, y esto se vuelve complejo cuando se trata de miles de artículos, cada uno de los cuales requiere una técnica de pronóstico diferente debido a sus patrones de demanda únicos. Algunos artículos tienen una demanda estable, otros tienen una tendencia al alza o a la baja y algunos presentan estacionalidad. Seleccionar el método correcto para cada elemento puede resultar abrumador. Aquí exploraremos cómo la previsión automática simplifica este proceso.

La previsión automática se vuelve fundamental en la gestión de proyecciones de demanda a gran escala. Con miles de elementos, no resulta práctico seleccionar manualmente un método de pronóstico para cada uno. La previsión automática utiliza software para tomar estas decisiones, garantizando precisión y eficiencia en el proceso de previsión. Su importancia radica en su capacidad para manejar de manera eficiente necesidades de pronóstico complejas y a gran escala. Elimina la necesidad de selección manual, ahorrando tiempo y reduciendo errores. Este enfoque es particularmente beneficioso en entornos con diversos patrones de demanda, donde cada artículo puede requerir un método de pronóstico diferente.

Consideraciones clave para una previsión eficaz

1. Desafíos de la previsión manual:
   • Inviabilidad: Elegir manualmente métodos de pronóstico para miles de artículos es inmanejable.
   • Inconsistencia: el error humano puede generar pronósticos inconsistentes e inexactos.
2. Criterios para la selección del método:
   • Medición de errores: el criterio principal para seleccionar un método de pronóstico es el error de pronóstico típico, definido como la diferencia entre los valores previstos y reales. Este error se promedia a lo largo del horizonte de pronóstico (por ejemplo, pronósticos mensuales durante un año).
   • Análisis de reserva: esta técnica simula el proceso de esperar a que transcurra un año ocultando algunos datos históricos, haciendo pronósticos y luego revelando los datos ocultos para calcular errores. Esto ayuda a elegir el mejor método en tiempo real.
3. Torneo de pronóstico:
   • Comparación de métodos: diferentes métodos compiten para pronosticar cada elemento, ganando el método que produce el error promedio más bajo.
   • Ajuste de parámetros: cada método se prueba con varios parámetros para encontrar la configuración óptima. Por ejemplo, se puede intentar un suavizado exponencial simple con diferentes factores de ponderación.

Los algoritmos detrás de la previsión automática eficaz

La previsión automática es altamente computacional pero factible con tecnología moderna. El proceso implica:

• Segmentación de datos: Dividir los datos históricos en segmentos ayuda a gestionar y aprovechar diferentes aspectos de los datos históricos para realizar pronósticos más precisos. Por ejemplo, para un producto con demanda estacional, los datos pueden segmentarse por temporadas para capturar tendencias y patrones específicos de cada temporada. Esta segmentación permite a los pronosticadores hacer y probar pronósticos de manera más efectiva.
• Simulaciones repetidas: El uso de simulaciones deslizantes implica probar y refinar pronósticos repetidamente durante diferentes períodos. Este método valida la precisión de los métodos de pronóstico aplicándolos a diferentes segmentos de datos. Un ejemplo es el método de ventana deslizante, donde una ventana de tamaño fijo se mueve a través de los datos de la serie temporal, generando pronósticos para cada posición para evaluar el desempeño.
• Optimización de parámetros: La optimización de parámetros implica probar múltiples variantes de cada método de pronóstico para encontrar el que tenga mejor rendimiento. Al ajustar parámetros, como el factor de suavizado en los métodos de suavizado exponencial o el número de observaciones pasadas en los modelos ARIMA, los pronosticadores pueden ajustar los modelos para mejorar el rendimiento.

Por ejemplo, en nuestro software permitimos que varios métodos de pronóstico compitan por el mejor desempeño en un elemento determinado. El conocimiento de la previsión automática se traslada inmediatamente a la media móvil simple, la media móvil lineal, el suavizado exponencial único, el suavizado exponencial doble, el suavizado exponencial de Winters y el pronóstico promocional. Esta competencia garantiza que se seleccione el método más adecuado basándose en evidencia empírica, no en juicios subjetivos. El ganador del torneo es el método más cercano a predecir valores de datos nuevos a partir de los antiguos. La precisión se mide mediante el error absoluto promedio (es decir, el error promedio, ignorando los signos menos). El promedio se calcula sobre un conjunto de pronósticos, cada uno usando una porción de los datos, en un proceso conocido como simulación deslizante, que hemos explicado anteriormente en un blog anterior.

Métodos utilizados en la previsión automática

Normalmente, hay seis métodos de pronóstico extrapolativo que compiten en el torneo de pronóstico automático:

• media móvil simple
• Media móvil lineal
• Suavizado exponencial simple
• Suavizado exponencial doble
• Versión aditiva del suavizado exponencial de Winters
• Versión multiplicativa del suavizado exponencial de Winters

Los dos últimos métodos son apropiados para series estacionales; sin embargo, quedan automáticamente excluidos del torneo si hay menos de dos ciclos estacionales completos de datos (por ejemplo, menos de 24 períodos de datos mensuales u ocho períodos de datos trimestrales). Estos seis métodos clásicos basados en suavizado han demostrado ser fáciles de entender, fáciles de calcular y precisos. Puedes excluir cualquiera de estos métodos del torneo si tienes preferencia por algunos de los competidores y no por otros.

La previsión automática de datos de series temporales es esencial para gestionar proyecciones de demanda a gran escala de manera eficiente y precisa. Las empresas pueden lograr una mayor precisión de los pronósticos y optimizar sus procesos de planificación automatizando la selección de métodos de pronóstico y utilizando técnicas como el análisis de reservas y los torneos de pronóstico. Adoptar estas técnicas avanzadas de pronóstico garantiza que las empresas se mantengan a la vanguardia en entornos de mercado dinámicos y tomen decisiones informadas basadas en proyecciones de datos confiables.

El software de optimización de inventario que respalda el análisis hipotético expondrá el equilibrio entre los desabastecimientos y los costos excesivos de los distintos objetivos de nivel de servicio. Pero primero es importante identificar cómo se interpretan, miden y reportan los “niveles de servicio”. Esto evitará la falta de comunicación y la falsa sensación de seguridad que puede desarrollarse cuando se utilizan definiciones menos estrictas. Definir claramente cómo se calcula el nivel de servicio pone a todas las partes interesadas en la misma página. Esto facilita una mejor toma de decisiones.

Hay muchas diferencias en lo que quieren decir las empresas cuando mencionan sus "niveles de servicio". Esto puede variar de una empresa a otra e incluso de un departamento a otro dentro de una empresa. Aquí hay dos ejemplos:

1. Nivel de servicio medido "desde el estante" versus un plazo de entrega cotizado por el cliente.
   El nivel de servicio medido "desde el estante" significa el porcentaje de unidades solicitadas que están inmediatamente disponibles en stock. Sin embargo, cuando un cliente realiza un pedido, a menudo no se envía de inmediato. El servicio de atención al cliente o ventas cotizarán cuándo se enviará el pedido. Si el cliente está de acuerdo con la fecha de envío prometida y el pedido se envía antes de esa fecha, se considera que se ha cumplido el nivel de servicio. Los niveles de servicio serán claramente más altos cuando se calculen según el tiempo de entrega cotizado por el cliente en comparación con "disponible en el estante".

2. Nivel de servicio medido sobre el tiempo de entrega fijo versus variable cotizado por el cliente.
   Los altos niveles de servicio a menudo están sesgados porque los plazos de entrega cotizados por el cliente se ajustan posteriormente para permitir que casi todos los pedidos se surtan “a tiempo y en su totalidad”. Esto sucede cuando no se puede cumplir con el tiempo de entrega inicial, pero el cliente acepta tomar el pedido más tarde, y el campo de tiempo de entrega cotizado por el cliente que se utiliza para rastrear el nivel de servicio es ajustado por ventas o servicio al cliente.

Aclarar cómo se definen, miden y reportan los “niveles de servicio” es esencial para alinear las organizaciones y mejorar la toma de decisiones, lo que resulta en prácticas de gestión de inventario más efectivas.