Un pronóstico estadístico de cero puede causar mucha confusión a los pronosticadores, especialmente cuando la demanda histórica no es cero. Claro, es obvio que la demanda tiene una tendencia a la baja, pero ¿debería tener una tendencia a cero? Cuando la demanda anterior es mucho mayor que la demanda más reciente y la demanda más reciente tiene un volumen muy bajo (es decir, 1,2,3 unidades demandadas), la respuesta es, estadísticamente hablando, sí. Sin embargo, esto podría no coincidir con el conocimiento comercial del planificador y el nivel mínimo esperado de demanda. Entonces, ¿qué debe hacer un pronosticador para corregir esto? Aquí hay tres sugerencias:

1. Limite los datos históricos alimentados al modelo. En una situación de tendencia a la baja, los datos más antiguos a menudo se mucho mayor que los datos recientes. Cuando se ignora la demanda de volumen mucho mayor anterior, la tendencia a la baja no será tan significativa. Todavía pronosticará una tendencia a la baja, pero es más probable que los resultados estén en línea con las expectativas comerciales.

2. Pruebe la amortiguación de tendencias. Smart Demand Planner tiene una función llamada "cobertura de tendencias" que permite a los usuarios definir cómo una tendencia debe desaparecer con el tiempo. Cuanto mayor sea la cobertura de tendencia porcentual (0-100%), más pronunciada será la amortiguación de tendencia. Esto significa que una tendencia pronosticada no continuará durante todo el horizonte de pronóstico. Esto significa que el pronóstico de demanda comenzará a aplanarse antes de que llegue a cero en una tendencia bajista.

3. Cambiar el modelo de pronóstico. Cambie de un método de tendencia, como Suavizado exponencial doble o Promedio móvil lineal, a un método sin tendencia, como Suavizado exponencial único o Promedio móvil simple. No pronosticará una tendencia a la baja, pero al menos su pronóstico no será cero y, por lo tanto, es más probable que la empresa lo acepte.

5 pasos para la planificación de la demanda por consenso

El objetivo de la previsión de la demanda es establecer la mejor visión posible de la demanda futura. Esto requiere que recurramos a los mejores datos e insumos que podamos obtener, estadísticas de apalancamiento para capturar patrones subyacentes, unir nuestras cabezas para aplicar anulaciones basadas en el conocimiento comercial y acordar un plan de demanda de consenso que sirva como piedra angular para el plan de demanda general de la empresa.

Paso 1: Desarrolle una señal de demanda precisa.   ¿Qué constituye la demanda? Considere cómo su organización define la demanda, por ejemplo, órdenes de venta confirmadas netas de cancelaciones o datos de envío ajustados para eliminar el impacto de los desabastecimientos históricos, y utilícelo de manera consistente. Esta es su medida de lo que el mercado le pide que entregue. No confunda esto con su capacidad de entrega, eso debe reflejarse en el plan de ingresos.

Paso 2: generar un pronóstico estadístico. Planifique para miles de artículos con una aplicación de pronóstico comprobada que extrae automáticamente sus datos y produce pronósticos precisos de manera confiable para todos de tus artículos. Revise la primera pasada de su pronóstico, luego haga los ajustes. Es posible que una huelga o un choque de trenes hayan interrumpido el envío el mes pasado; no deje que eso cambie su pronóstico. Ajuste para estos y vuelva a pronosticar. Haz lo mejor que puedas, luego invita a otros a opinar.

Paso 3: traiga a los expertos. Los gerentes de línea de productos, los líderes de ventas y los socios de distribución clave conocen sus mercados.  Comparte tu pronóstico con ellos. Smart utiliza el concepto de una "instantánea" para compartir un facsímil de su pronóstico, en cualquier nivel, para cualquier línea de productos, con personas que pueden saberlo mejor. Podría haber un pedido enorme que no ha llegado a la tubería, o un socio de canal está a punto de ejecutar su promoción anual. Ofrézcales una manera fácil de tomar su parte del pronóstico y cambiarlo. Arrastre este mes hacia arriba, ese hacia abajo...

Paso 4: Mida la precisión y pronostique el valor agregado. Algunos de sus colaboradores pueden estar en lo correcto, otros tienden a tener un sesgo alto o bajo. Utilice los informes de previsión frente a datos reales y mida el análisis de valor agregado de previsión para medir los errores de previsión y si los cambios en la previsión están perjudicando o ayudando. Al informar el proceso con esta información, su empresa mejorará su capacidad para pronosticar con mayor precisión.

Paso 5: Acordar el Pronóstico de Consenso.  Puede hacer esto una línea de productos o geografía a la vez, o negocio por negocio. Convoque al equipo, agrupe gráficamente sus entradas, revise el rendimiento de precisión anterior, discuta sus razones para aumentar o reducir el pronóstico y acuerde qué entradas usar. Esto se convierte en su plan de consenso. Finalice el plan y envíelo: cargue pronósticos en MRP, envíelos a finanzas y fabricación.  Acaba de iniciar su proceso de Ventas, Inventario y Planificación Operativa.

Puedes hacerlo. Y podemos ayudar.  Si tiene alguna pregunta sobre la planificación colaborativa de la demanda, responda a este blog, haremos un seguimiento.

Belmont, Massachusetts, diciembre de 2022 – Smart Software se complace en anunciar que el artículo del cofundador, el Dr. Thomas R. Willemain, "Gestión del inventario en medio del cambio de régimen" ganó el primer lugar en la categoría Pronóstico de los premios MVP de 2022 Supply Chain Brief.

“Cambio de régimen” es un término estadístico que significa un cambio importante en el carácter de la demanda de un artículo de inventario. El historial de demanda de un artículo es el combustible que alimenta las máquinas de previsión de los planificadores de demanda. En general, cuanto más combustible, mejor, lo que nos brinda una mejor solución en el nivel promedio, la forma de cualquier patrón de estacionalidad y el tamaño y la dirección de cualquier tendencia. Pero hay una gran excepción a la regla de que “más datos son mejores datos”. Si hay un cambio importante en su negocio y la nueva demanda no se parece a la anterior, entonces los datos antiguos se vuelven peligrosos.

Lea el artículo del ganador del premio MVP aquí  https://smartcorp.com/inventory-optimization/managing-inventory-amid-regime-change/

Resumen de la cadena de suministro reúne el mejor contenido de cientos de líderes de opinión de la industria. Este premio MVP reconoce la Publicación más valiosa según lo juzgado por la audiencia, el comité de premios y las redes sociales de Supply Chain Brief. Smart Software ha sido reconocido por brindar el mayor valor a los profesionales de la industria e información útil de naturaleza estratégica. https://www.supplychainbrief.com/mvp-awards/2022-SCB-MVP-AWARDS/forecasting

Dr. Thomas R. Willemain es cofundador y vicepresidente sénior de investigación en Smart Software. Ha sido profesor en el MIT y en la Escuela de Gobierno Kennedy de Harvard y ahora es profesor emérito de Ingeniería Industrial y de Sistemas en el Instituto Politécnico Rensselaer. Tom fue un profesor visitante distinguido en la FAA y apoyó a la comunidad de inteligencia como consultor experto en estadística (GS15) en el Grupo de Investigación de Matemáticas de la NSA y más tarde en el Centro de Ciencias de la Computación de la IDA. Tiene títulos de la Universidad de Princeton (BSE, summa cum laude) y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MS y PhD), todos en Ingeniería Eléctrica.

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 la demanda de Smart Software han ayudado a miles de usuarios en todo el mundo, incluidos clientes de empresas medianas y compañías Fortune 500, como Disney, Arizona Public Service y Ameren. 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 línea en www.smartcorp.com.

En los más de cuarenta años que Smart sirve software de predicción, en este tiempo hemos conocido a muchas personas que se han convertido en pronosticadores de demanda. Este blog está dirigido principalmente a aquellas personas afortunadas que están a punto de comenzar esta aventura (aunque los profesionales experimentados pueden disfrutar de la actualización).

¡Bienvenido al sector! Una buena previsión puede marcar una gran diferencia en el rendimiento de su empresa, ya sea que esté pronosticando para respaldar las ventas, el marketing, la producción, el inventario o las finanzas.

Hay muchas matemáticas y estadísticas subyacentes a la demanda y a los métodos de pronóstico, por lo que su tarea sugiere que usted no es una de esas personas con fobia a las matemáticas que prefieren ser poetas. Afortunadamente, si te sientes un poco inestable y aún no te has curado de la clase de geometría de la escuela secundaria, tranquilidad, ya que gran parte de las matemáticas están integradas en el software de pronóstico, por lo que tu primer trabajo obtiener una visión general y dejar las matemáticas para más tarde. De hecho, aunque sean una perspectyiva más generica, aislemos algunas de las ideas que más aportarán al éxito.

1. La previsión de la demanda es un deporte de equipo. Incluso en una empresa pequeña, el planificador de la demanda es parte de un equipo, con algunas personas que aportan los datos, otras que aportan la tecnología y otras que aportan el juicio comercial. En una empresa bien administrada, su trabajo nunca será simplemente ingresar algunos datos en un programa y enviar un informe de pronóstico. Muchas empresas han adoptado un proceso llamado Planificación de ventas y operaciones (S&OP, por sus siglas en inglés) en el que su pronóstico se utilizará para iniciar una reunión para tomar ciertas decisiones (por ejemplo, ¿debemos asumir que esta tendencia continuará? ¿Será peor pronosticar por debajo o ¿sobrepronóstico?) y combinar información adicional en el pronóstico final (p. ej., información del equipo de ventas, inteligencia empresarial sobre los movimientos de los competidores, promociones). La implicación para usted es que sus habilidades para escuchar y comunicarse serán importantes para su éxito.

2. Los motores de pronóstico estadístico necesitan buen combustible. Los datos históricos son el combustible utilizado por los programas de previsión estadística, por lo que los datos incorrectos, faltantes o retrasados pueden degradar el producto final. Su trabajo incluirá implícitamente un aspecto de control de calidad, y debe estar atento a los datos que se le proporcionan. Es una buena idea que en el camino la gente de informática se haga tu amiga.

3. Su nombre aparecerá en los pronósticos. Nos guste o no, si envío pronósticos a la cadena de mando, se etiquetan como "pronósticos de Tom". Debo estar preparado para poseer esos números. Para ganar mi asiento en la mesa, debo ser capaz de explicar en qué datos se basaron mis pronósticos, cómo se calcularon, por qué usé el Método A en lugar del Método B para hacer los cálculos y, especialmente, qué tan firmes o blandos son. Aquí la honestidad es importante. No se puede esperar razonablemente que ningún pronóstico sea perfectamente preciso, pero no se puede esperar que todos los gerentes sean perfectamente razonables. Si no tiene suerte, Dirección pensará que sus informes de incertidumbre del pronóstico sugieren ignorancia o incompetencia. Cuando en realidad, indican profesionalismo. No tengo consejos útiles sobre la mejor manera de administrar a tales gerentes, pero puedo advertirle sobre ellos. Depende de usted educar a aquellos que usan sus pronósticos. Los mejores gerentes lo apreciarán.

4. Deje sus hojas de cálculo de lado. No es raro que alguien sea ascendido a pronosticador porque era excelente con Excel. A menos que esté en una empresa inusualmente pequeña, la escala de los pronósticos corporativos modernos supera lo que puede manejar con las hojas de cálculo. La creciente velocidad de los negocios agrava el problema: el ritmo somnoliento de las reuniones de planificación anuales y trimestrales está dando paso rápidamente a re-pronósticos semanales o incluso diarios a medida que cambian las condiciones. Por lo tanto, prepárese para apoyarse en un proveedor profesional de software de pronóstico estadístico y planificación de la demanda moderno y escalable basado en la nube para capacitación y soporte.

5. Piensa visualmente. Será muy útil, tanto para decidir cómo generar pronósticos de demanda como para presentarlos a la Dirección, así que aproveche las capacidades de visualización integradas en el software de pronóstico. Como señalé anteriormente, en el mundo empresarial actual, los datos con los que trabaja pueden cambiar rápidamente, y lo que hizo el mes pasado puede no ser lo correcto para este mes. Literalmente, vigile sus datos haciendo gráficos simples, como "gráficos de tiempo" que muestran cosas como la tendencia o la estacionalidad o (especialmente) los cambios en la tendencia o la estacionalidad o las anomalías que deben tratarse. Del mismo modo, complementar las tablas de pronósticos con gráficos que comparen los pronósticos actuales con los pronósticos anteriores puede ser muy útil en un proceso de S&OP. Por ejemplo, los gráficos de tiempo que muestran valores pasados, valores pronosticados e "intervalos de pronóstico" que indican la incertidumbre objetiva en los pronósticos brindan una base sólida para que su equipo aprecie completamente el mensaje en sus pronósticos.

Con estas recomendaciones es suficiente por ahora. Como una persona que ha enseñado en universidades durante medio siglo, me inclino a comenzar con el lado estadístico de los pronósticos, pero lo dejaré para otro momento. Los cinco consejos anteriores deberían serle útiles a medida que se convierte en una parte clave de su equipo de planificación corporativa. ¡Bienvenido al juego!

Por qué la planificación basada en escenarios ayuda a los planificadores a gestionar mejor el riesgo y crear mejores resultados.

Si está leyendo esto, probablemente sea un profesional de la cadena de suministro con responsabilidades en la previsión de la demanda, la gestión de inventario o ambas. Si vives en el 21^º siglo, usa algún tipo de software que lo ayude a hacer su trabajo. Pero, fundamentalmente, ¿qué hace su software por usted?

Tradicionalmente, el software ha servido como vehículo de entrega de ecuaciones. Incluso si decidió en algún momento su vida que usted y las ecuaciones no se llevan bien, aún pueden hacer algo por usted y puede vivir con ellas, siempre que algún software mantenga todas esas matemáticas a una distancia segura.

Esto está bien, hasta donde llega. Pero en Smart Software creemos que le iría mejor cambiando sus ecuaciones por escenarios. La mayoría de las veces, el objetivo de una ecuación es dar "la respuesta", normalmente en forma de número, como "la demanda del próximo mes de SKUxxx será de 105 unidades". Resultados como estos son útiles, pero incompletos.

Se puede pensar en la previsión como un problema informático, pero es más útil pensar en ella como un ejercicio de gestión de riesgos. El pronóstico de la ecuación de 105 unidades no incluye ninguna indicación de la incertidumbre en el pronóstico, aunque siempre hay alguna. No le ayuda a pensar en contingencias plausibles: ¿y si la demanda es de más de 105 unidades? ¿Y si es por menos de 105? ¿Podría llegar tan alto como 130 o tan bajo como 80? ¿Es 80 incluso remotamente probable?

Aquí es donde el análisis basado en escenarios destaca notablemente. Una definición de "escenario" es "una secuencia postulada de eventos". Nuestra definición es más extensa: un escenario es “una secuencia postulada de eventos y sus probabilidades asociadas de que ocurran”. Los escenarios son la mejor herramienta de planificación hipotética. El pronóstico por ecuación pronosticará una demanda de 105 unidades. La previsión de escenarios produce un conjunto de posibles cifras de demanda, algunas más probables y otras menos. Si hay pocos o ningún escenario tan bajo como 80, puede dejar pasar esa contingencia.

Más o menos ¿Cuánto?

Aquellos que están mejor versados en pronósticos basados en ecuaciones podrían protestar porque el software basado en ecuaciones a veces brinda indicaciones del "más o menos" de un pronóstico, completo con una curva en forma de campana que indica la probabilidad relativa de varias contingencias. Sin embargo, cuando ve una distribución perfecta en forma de campana, sabe que se le pide que confíe en una suposición teórica que solo es válida algunas veces.

Los pronósticos de escenarios no se basan en esa suposición. De hecho, no necesitan confiar en ningún supuesto matemático preconcebido cuyo principal punto de venta es que simplifica el análisis. No necesita un análisis simplificado, necesita un análisis realista basado en hechos.

El software de última generación produce pronósticos de escenarios, no solo para la planificación de la demanda sino también para la gestión de inventario. La demanda es una entrada clave para el software de inventario, junto con el comportamiento del proveedor, como se refleja en los plazos de reposición. Tanto la demanda como la oferta deben pronosticarse si desea ver las consecuencias de, por ejemplo, elegir un punto de pedido de 15 y una cantidad de pedido de 25.

Los sistemas de inventario son lo que se denomina "sensibles a la ruta", lo que significa que cualquier secuencia particular de valores de demanda producirá un rendimiento diferente que los mismos valores de demanda en un orden diferente. Por ejemplo, si todos los períodos de mayor demanda se juntan, uno tras otro, tendrá muchas más dificultades para mantenerse abastecido que si los mismos períodos de alta demanda se espacian con tiempo para reabastecerse entre ellos. Los escenarios reflejan estas diferencias con suficiente detalle para generar métricas de rendimiento promedio que reflejen las diversas contingencias inherentes a la demanda incierta.

La Figura 1 ilustra la diferencia entre un pronóstico basado en ecuaciones y escenarios de pronóstico. Las celdas verdes contienen 10 meses de demanda de una pieza de repuesto. Las celdas azules contienen un pronóstico basado en ecuaciones que exige una demanda promedio de 1,5 unidades en los meses 11, 12 y 13. Las celdas de color pistacho contienen pronósticos de ocho escenarios, aunque en la práctica nuestro software generaría decenas de miles de escenarios. Ahora, los escenarios también promedian 1,5 unidades por mes, pero van más allá y muestran la amplia variedad de formas en que podrían desarrollarse los próximos tres meses. Por ejemplo, si se lee verticalmente, la demanda mensual podría oscilar entre 0 y 3. Si se lee horizontalmente, los totales de tres meses podrían oscilar entre 0 y 6, en comparación con la estimación basada en ecuaciones de 4,5. Continuando con este ejemplo de juguete, si tiene 5 unidades disponibles y el tiempo de reabastecimiento es mayor a 3 meses, el modelo basado en ecuaciones dice que estará bien durante los próximos 3 meses, pero los resultados basados en escenarios dicen que tiene 1 posibilidad en 8 (12.5%) posibilidad de desabastecimiento. De manera equivalente, tiene un nivel de servicio 87.5%. Si la pieza es crítica y su objetivo es un nivel de servicio 95%, corre el riesgo de perder su objetivo de disponibilidad de artículos.

Figura 1: Comparación de pronósticos basados en ecuaciones y basados en escenarios

Resumen

Recuerde, el pronóstico basado en ecuaciones le brinda información, pero información superficial. La previsión basada en escenarios puede decirle no solo qué resultado es más probable, sino también qué tan confiable es cualquiera de las predicciones que contempla, y esto le permite aplicar su criterio para equilibrar el riesgo y los gastos de almacenamiento, todo automatizado para escalar a una gran cantidad. catálogo de artículos.