Cuatro errores comunes al planificar los objetivos de reposición

Ya sea que esté utilizando 'Mín./Máx.' o 'punto de pedido' y 'cantidad de pedido' para determinar cuándo y cuánto reabastecer, su enfoque puede generar o negar grandes eficiencias. Errores clave a evitar:

 

  1. No recalibrar regularmente
  2. Si se revisa solo el Min/Max, hay un problema
  3. El uso de métodos de pronóstico no está a la altura de la tarea
  4. Asumir que los datos son demasiado lentos o impredecibles

 

Tenemos más de 150.000 combinaciones SKU x Ubicación. Nuestra demanda es intermitente. Dado que se mueve lentamente, no necesitamos volver a calcular nuestros puntos de pedido con frecuencia. Lo hacemos tal vez una vez al año, pero revisamos los puntos de pedido cada vez que hay un problema”. – Gerente de Materiales.

 

Este enfoque reactivo conducirá a millones en exceso de existencias, roturas de existencias y mucho tiempo perdido revisando datos cuando "algo sale mal". Sin embargo, he escuchado este mismo estribillo a muchos profesionales de inventario a lo largo de los años. Claramente, necesitamos compartir porqué este pensamiento es totalmente erróneo.

Es cierto que para muchas partes, un recálculo de los puntos de pedido con datos históricos actualizados y plazos de entrega podría no cambiar mucho, especialmente si hay patrones como la tendencia o la estacionalidad. Sin embargo, muchas partes se beneficiarán de un recálculo, especialmente si los plazos de entrega o la demanda reciente han cambiado. Además, la probabilidad de un cambio significativo que requiera un nuevo cálculo aumenta cuanto más espere. Finalmente, esos meses con nula demanda también influyen en las probabilidades y no deben ser ignorados. Sin embargo, el punto clave es que es imposible saber qué cambiará o no cambiará en su pronóstico, por lo que es mejor recalibrar regularmente.

 

  Calcular el software de objetivos de reabastecimiento de planificación

Este caso de datos real ilustra un escenario donde brilla la recalibración regular y automatizada: los beneficios de las respuestas rápidas a patrones de demanda cambiantes y como estos se suman rápidamente. En el ejemplo anterior, el eje X representa los días y el eje Y representa la demanda. Si tuviera que esperar varios meses entre recalibrar sus puntos de pedido, sin duda haría el pedido demasiado pronto. Al recalibrar su punto de reorden con mucha más frecuencia, captará el cambio en la demanda y permitirá pedidos mucho más precisos.

 

En lugar de esperar hasta que tenga un problema, vuelva a recalibrar todas las piezas en cada ciclo de planificación al menos una vez al mes. Al hacerlo, aprovecha los datos más recientes y ajusta proactivamente la política de almacenamiento, evitando así problemas que causarían revisiones manuales y escasez o exceso de inventario.

La naturaleza de sus datos (potencialmente variados) también debe combinarse con las herramientas de pronóstico adecuadas. Si los registros de algunas partes muestran tendencias o patrones estacionales, el uso de métodos de pronóstico de objetivos para adaptarse a estos patrones puede marcar una gran diferencia. De manera similar, si los datos muestran valores cero frecuentes (demanda intermitente), los métodos de pronóstico que no se basan en este caso especial pueden arrojar fácilmente resultados poco confiables.

Automatice, recalibre y revise las excepciones. El software especialmente diseñado lo hará automáticamente. Piénselo de otra manera: ¿es mejor depositar una gran cantidad de dinero en el inversiones una vez al año o en el "costo promedio en euros" depositando cantidades más pequeñas en que sector en el que decida invertir en fracciones mensuales? Recalibrar las políticas con regularidad generará rendimientos máximos con el tiempo, tal como lo hará el promedio del costo en euros para su cartera de inversiones.

¿Con qué frecuencia recalibra sus políticas de almacenamiento? ¿Por qué?

 

 

Mejore la precisión del pronóstico mediante la gestión de errores

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Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio

En este video, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente sénior de investigación, habla sobre cómo mejorar la precisión de los pronósticos mediante la gestión de errores. Este video es el primero de nuestra serie sobre métodos efectivos para mejorar la precisión de los pronósticos. Comenzamos observando cómo el error de pronóstico causa dolor y el costo consecuente relacionado con él. A continuación te explicaremos los tres errores más comunes a evitar que nos pueden ayudar a aumentar los ingresos y evitar el exceso de inventario. Tom concluye revisando los métodos para mejorar la Precisión del Pronóstico, la importancia de medir el error de pronóstico y las oportunidades tecnológicas para mejorarlo.

 

El error de pronóstico puede tener consecuencias

Considere un elemento de muchos

  • Fabricar el producto X cuesta $100 y genera una ganancia neta de $50 por unidad.
  • Las ventas del Producto X resultarán ser de 1000/mes durante los próximos 12 meses.
  • Considere un elemento de muchos

¿Cuál es el costo del error de pronóstico?

  • Si el pronóstico es 10% alto, termine el año con $120,000 de exceso de inventario.
  • 100 extra/mes x 12 meses x $100/unidad
  • Si el pronóstico es 10% bajo, pierda $60,000 de ganancias.
  • 100 muy pocos/mes x 12 meses x $50/unidad

 

Tres errores a evitar

1. Ignorar el error.

  • Falta de profesionalidad, abandono del deber.
  • Desear no hará que sea así.
  • Trate la evaluación de precisión como ciencia de datos, no como un juego de culpas.

2. Tolerar más error del necesario.

  • Los métodos de pronóstico estadístico pueden mejorar la precisión a escala.
  • Mejorar las entradas de datos puede ayudar.
  • Recopilar y analizar las métricas de error de pronóstico puede identificar puntos débiles.

3. Perder tiempo y dinero yendo demasiado lejos tratando de eliminar el error.

  • Algunas combinaciones de producto/mercado son inherentemente más difíciles de pronosticar. Después de un punto, déjelos en paz (pero esté alerta a los nuevos métodos de pronóstico especializados).
  • A veces, los pasos destinados a reducir el error pueden resultar contraproducentes (por ejemplo, el ajuste).
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      Cuatro formas útiles de medir el error de pronóstico

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      Cuatro tipos generales de métricas de error 

      1. Error dependiente de la escala
      2. Error porcentual
      3. Error relativo
      4. Error sin escala

      Observación: Las métricas dependientes de la escala se expresan en las unidades de la variable pronosticada. Los otros tres se expresan como porcentajes.

       

      1. Métricas de error dependientes de la escala

      • Error absoluto medio (MAE), también conocido como desviación absoluta media (MAD)
      • Error absoluto medio (MdAE)
      • Error cuadrático medio (RMSE)
      • Estas métricas expresan el error en las unidades originales de los datos.
        • Ej: unidades, cajas, barriles, kilogramos, dólares, litros, etc.
      • Dado que los pronósticos pueden ser demasiado altos o demasiado bajos, los signos de los errores serán positivos o negativos, lo que permitirá cancelaciones no deseadas.
        • Ej: no desea que los errores de +50 y -50 se cancelen y muestren "sin error".
      • Para lidiar con el problema de la cancelación, estas métricas eliminan los signos negativos elevando al cuadrado o utilizando el valor absoluto.

       

      2. Métrica de porcentaje de error

      • Error porcentual absoluto medio (MAPE)
      • Esta métrica expresa el tamaño del error como porcentaje del valor real de la variable pronosticada.
      • La ventaja de este enfoque es que deja claro de inmediato si el error es importante o no.
      • Ej: Supongamos que el MAE es de 100 unidades. ¿Es horrible un error típico de 100 unidades? ¿OK? ¿estupendo?
      • La respuesta depende del tamaño de la variable que se pronostica. Si el valor real es 100, entonces un MAE = 100 es tan grande como lo que se pronostica. Pero si el valor real es 10,000, entonces un MAE = 100 muestra una gran precisión, ya que el MAPE es solo 1% del real.

       

      3. Métrica de error relativo

      • Error absoluto relativo mediano (MdRAE)
      • ¿Relativo a qué? A un pronóstico de referencia.
      • ¿Qué punto de referencia? Por lo general, el pronóstico "ingenuo".
      • ¿Cuál es el pronóstico ingenuo? Próximo valor de previsión = último valor real.
      • ¿Por qué utilizar el pronóstico ingenuo? Porque si no puedes vencer eso, estás en una forma difícil.

       

      4. Métrica de error sin escala

      • Error escalado relativo mediano (MdRSE)
      • Esta métrica expresa el error de pronóstico absoluto como un porcentaje del nivel natural de aleatoriedad (volatilidad) en los datos.
      • La volatilidad se mide por el tamaño promedio del cambio en la variable pronosticada de un período de tiempo al siguiente.
        • (Esto es lo mismo que el error cometido por el pronóstico ingenuo).
      • ¿En qué se diferencia esta métrica de la MdRAE anterior?
        • Ambos usan el pronóstico ingenuo, pero esta métrica usa errores al pronosticar el historial de demanda, mientras que MdRAE usa errores al pronosticar valores futuros.
        • Esto es importante porque normalmente hay muchos más valores históricos que pronósticos.
        • A su vez, eso es importante porque esta métrica "explotaría" si todos los datos fueran cero, lo que es menos probable cuando se usa el historial de demanda.

       

      Planificación de demanda intermitente y previsión de piezas

       

      El problema especial de la demanda intermitente

      • La demanda "intermitente" tiene muchas demandas cero mezcladas con demandas aleatorias distintas de cero.
      • MAPE se arruina cuando los errores se dividen por cero.
      • MdRAE también puede arruinarse.
      • Es menos probable que MdSAE se arruine.

       

      Resumen y comentarios

      • Las métricas de pronóstico son ayudas necesarias para monitorear y mejorar la precisión del pronóstico.
      • Hay dos clases principales de métricas: absolutas y relativas.
      • Las medidas absolutas (MAE, MdAE, RMSE) son opciones naturales al evaluar los pronósticos de un artículo.
      • Las medidas relativas (MAPE, MdRAE, MdSAE) son útiles al comparar la precisión entre elementos o entre pronósticos alternativos del mismo elemento o al evaluar la precisión en relación con la variabilidad natural de un elemento.
      • La demanda intermitente presenta problemas de división por cero que favorecen a MdSAE sobre MAPE.
      • Al evaluar los pronósticos de varios artículos, a menudo tiene sentido usar promedios ponderados, ponderando los artículos de manera diferente por volumen o ingresos.
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            En este blog, exploraremos varias estrategias efectivas para administrar el inventario de repuestos, haciendo hincapié en la importancia de optimizar los niveles de existencias, mantener los niveles de servicio y usar herramientas inteligentes para ayudar en la toma de decisiones. La gestión del inventario de repuestos es un componente fundamental para las empresas que dependen del tiempo de funcionamiento de los equipos y la fiabilidad del servicio. A diferencia de los artículos de inventario habituales, los repuestos suelen tener patrones de demanda impredecibles, lo que hace que sea más difícil gestionarlos de forma eficaz. Un sistema de gestión de inventario de repuestos eficiente ayuda a evitar la falta de existencias que puede provocar tiempos de inactividad operativa y retrasos costosos, a la vez que evita el exceso de existencias que inmoviliza innecesariamente el capital y aumenta los costes de mantenimiento. […]
          • 5 formas de mejorar la velocidad de toma de decisiones en la cadena de suministro5 formas de mejorar la velocidad de toma de decisiones en la cadena de suministro
            La promesa de una cadena de suministro digital ha transformado la forma en que operan las empresas. En esencia, permite tomar decisiones rápidas basadas en datos y, al mismo tiempo, garantizar la calidad y la eficiencia en todas las operaciones. Sin embargo, no se trata solo de tener acceso a más datos. Las organizaciones necesitan las herramientas y plataformas adecuadas para convertir esos datos en información procesable. Aquí es donde la toma de decisiones se vuelve fundamental, especialmente en un panorama en el que las nuevas soluciones de cadena de suministro digital y las plataformas impulsadas por IA pueden ayudarlo a agilizar muchos procesos dentro de la matriz de decisiones. […]
          • Dos empleados verifican el inventario en un almacén temporal en un almacén de distribución.12 causas del exceso de stock y soluciones prácticas
            Gestionar el inventario de manera eficaz es fundamental para mantener un balance saludable y garantizar que los recursos se asignen de manera óptima. A continuación, se analizan en profundidad las principales causas del exceso de existencias, sus implicaciones y posibles soluciones. […]
          • Preguntas frecuentes Cómo dominar la gestión inteligente de IP&O para una mejor gestión del inventarioPreguntas frecuentes: Cómo dominar la IP&O inteligente para una mejor gestión del inventario.
            Una gestión eficaz de la cadena de suministro y del inventario es esencial para lograr la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente. Este blog ofrece respuestas claras y concisas a algunas preguntas básicas y otras preguntas comunes de nuestros clientes de Smart IP&O, ofreciendo información práctica para superar los desafíos típicos y mejorar sus prácticas de gestión de inventario. Centrándonos en estas áreas clave, lo ayudamos a transformar problemas complejos de inventario en acciones estratégicas y manejables que reducen los costos y mejoran el rendimiento general con Smart IP&O. […]
          • 7 tendencias clave en planificación de la demanda que están dando forma al futuro7 tendencias clave en planificación de la demanda que están dando forma al futuro
            La planificación de la demanda va más allá de la simple previsión de las necesidades de productos; se trata de garantizar que su empresa satisfaga las demandas de los clientes con precisión, eficiencia y rentabilidad. La última tecnología de planificación de la demanda aborda desafíos clave como la precisión de las previsiones, la gestión de inventarios y la capacidad de respuesta al mercado. En este blog, presentaremos tendencias críticas de planificación de la demanda, que incluyen información basada en datos, previsión probabilística, planificación por consenso, análisis predictivo, modelado de escenarios, visibilidad en tiempo real y previsión multinivel. Estas tendencias le ayudarán a mantenerse a la vanguardia, optimizar su cadena de suministro, reducir costes y mejorar la satisfacción del cliente, posicionando a su empresa para el éxito a largo plazo. […]

            Optimización de inventario para fabricantes, distribuidores y MRO

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            • Innovando en el mercado de repuestos OEM con optimización de inventario XL impulsada por IAInnovando en el mercado de repuestos OEM con optimización de inventario impulsada por IA
              El sector de posventa ofrece a los fabricantes de equipos originales una ventaja decisiva al ofrecer un flujo de ingresos constante y fomentar la lealtad del cliente mediante la entrega confiable y oportuna de piezas de repuesto. Sin embargo, la gestión del inventario y la previsión de la demanda en el mercado de posventa está plagada de desafíos, incluidos patrones de demanda impredecibles, amplias gamas de productos y la necesidad de entregas rápidas. Los métodos tradicionales a menudo no son suficientes debido a la complejidad y variabilidad de la demanda en el mercado de posventa. Las últimas tecnologías pueden analizar grandes conjuntos de datos para predecir la demanda futura con mayor precisión y optimizar los niveles de inventario, lo que conduce a un mejor servicio y menores costos. […]
            • Servicios públicos preparados para el futuro. Análisis avanzado para la optimización de la cadena de suministroUtilidades preparadas para el futuro: análisis avanzados para la optimización de la cadena de suministro
              Los servicios públicos en los campos de la electricidad, el gas natural, el agua urbana y las telecomunicaciones requieren muchos activos y dependen de una infraestructura física que debe mantenerse, actualizarse y mejorarse adecuadamente con el tiempo. Maximizar el tiempo de actividad de los activos y la confiabilidad de la infraestructura física exige una gestión eficaz del inventario, la previsión de piezas de repuesto y la gestión de proveedores. Una empresa de servicios públicos que ejecuta estos procesos de manera efectiva superará a sus pares, brindará mejores retornos para sus inversores y mayores niveles de servicio para sus clientes, al mismo tiempo que reducirá su impacto ambiental. […]
            • Ley de centrado Piezas de repuesto Sincronización Precios y confiabilidadLey de centrado: sincronización, precio y confiabilidad de los repuestos
              En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio. […]

              Pronóstico automático para proyecciones de demanda de series temporales

              El Blog de Smart

               Recomendaciones para la planificación de la demanda,

              previsión y optimización de inventario

              Mejore la precisión de la prediccion, optimice el inventario y maximice los niveles de servicio

              En este video tutorial, el Dr. Thomas Willemain, cofundador y vicepresidente sénior de investigación de Smart Software, presenta Pronósticos automáticos para proyecciones de demanda de series temporales, un torneo algorítmico especializado para determinar un modelo de serie temporal apropiado y estimar los parámetros para calcular los mejores métodos de pronóstico. Los pronósticos automáticos de un gran número de series de tiempo se usan con frecuencia en los negocios, algunos tienen una tendencia al alza o a la baja y otros tienen estacionalidad, por lo que son cíclicos, y cada uno de esos patrones específicos requiere un enfoque técnico adecuado y un método de pronóstico estadístico apropiado. Tom explica cómo el torneo calcula los mejores métodos de pronóstico y funciona a través de un ejemplo práctico.

              PRONÓSTICO AUTOMÁTICO COMPLETO-VIDEO-2
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