Se pueden obtener enormes eficiencias de ahorro de costos al optimizar los niveles de existencias de inventario utilizando las mejores predicciones de la demanda futura. La familiaridad con los conceptos básicos de pronóstico es una parte importante para ser efectivo con las herramientas de software diseñadas para explotar esta eficiencia. Esta introducción concisa (la primera de una breve serie de publicaciones de blog) ofrece al profesional ocupado una introducción a las ideas básicas que debe aplicar en la elaboración de pronósticos. ¿Cómo evalúa sus esfuerzos de pronóstico y qué tan confiables son los resultados?

Un buen pronóstico es "imparcial". Captura correctamente la estructura predecible en el historial de demanda, que incluye: tendencia (un aumento o disminución regular de la demanda); estacionalidad (variación cíclica); eventos especiales (por ejemplo, promociones de ventas) que podrían afectar la demanda o tener un efecto de canibalización en otros artículos; y otros eventos macroeconómicos.

Por “imparcial” queremos decir que el pronóstico estimado no se proyecta demasiado alto o demasiado bajo; es igualmente probable que la demanda real esté por encima o por debajo de la demanda prevista. Piense en el pronóstico como su mejor estimación de lo que podría suceder en el futuro. Si ese pronóstico es "imparcial", el panorama general mostrará que las medidas de la demanda futura real "encuadrarán" los pronósticos, distribuidos en equilibrio por encima y por debajo de las predicciones por las mismas probabilidades.

Puedes pensar en esto como si fueras un oficial de artillería y tu trabajo es destruir un objetivo con tu cañón. Apuntas tu cañón ("el pronóstico") y luego disparas y miras caer los proyectiles. Si apuntó el cañón correctamente (produciendo un pronóstico "imparcial"), esos proyectiles "encerrarán" el objetivo; algunos proyectiles caerán al frente y algunos proyectiles caerán detrás, pero algunos proyectiles darán en el blanco. Las conchas que caen pueden considerarse como la "demanda real" que ocurrirá en el futuro. Si pronosticó bien (apuntó bien su cañón), entonces esos datos reales colocarán entre paréntesis los pronósticos, cayendo igualmente por encima y por debajo del pronóstico.

Una vez que haya obtenido un pronóstico "imparcial" (en otras palabras, apuntó su cañón correctamente), la pregunta es: ¿qué tan preciso fue su pronóstico? Usando el ejemplo de la artillería, ¿qué tan amplio es el rango alrededor del objetivo en el que caen sus proyectiles? Desea tener un rango lo más estrecho posible. Un buen pronóstico será uno con la mínima “difusión” posible alrededor del objetivo.

Sin embargo, el hecho de que los valores reales estén cayendo ampliamente alrededor del pronóstico no significa que tenga un mal pronóstico. Simplemente puede indicar que tiene un historial de demanda muy "volátil". Nuevamente, usando el ejemplo de la artillería, si está comenzando a disparar en un huracán, debe esperar que los proyectiles caigan alrededor del objetivo con un amplio error.

Su objetivo es obtener un pronóstico lo más preciso posible con los datos que tiene. Si esos datos son muy volátiles (estás disparando en un huracán), entonces deberías esperar un gran error. Si sus datos son estables, debe esperar un pequeño error y sus valores reales se acercarán al pronóstico: ¡está disparando en un día despejado!

Para que pueda comprender tanto la utilidad de sus pronósticos como el grado de precaución apropiado al aplicarlos, debe poder revisar y medir qué tan bien está funcionando su pronóstico. ¿Qué tan bien está estimando lo que realmente ocurre? SmartForecasts hace esto automáticamente ejecutando su "simulación deslizante" a través del historial. Simula “pronósticos” que podrían haber ocurrido en el pasado. Una parte más antigua del historial, sin los números más recientes, se aísla y se utiliza para generar pronósticos. Debido a que estos pronósticos luego "predicen" lo que podría suceder en el pasado más reciente, un período para el cual ya tiene datos de demanda reales, los pronósticos se pueden comparar con el historial real reciente.

De esta manera, SmartForecasts puede calcular empíricamente el error de pronóstico real, y esos errores son necesarios para estimar adecuadamente el inventario de seguridad. El inventario de seguridad es la cantidad de inventario adicional que debe tener para compensar el error anticipado en sus pronósticos. En un ensayo posterior, discutiré cómo usamos nuestro error de pronóstico estimado (a través de la simulación deslizante de SmartForecasts) para estimar correctamente las existencias de seguridad.

Nelson Hartunian, PhD, cofundó Smart Software, anteriormente se desempeñó como presidente y actualmente lo supervisa como presidente de la junta. Ha dirigido, en varias ocasiones, el desarrollo de software, las ventas y el servicio al cliente.

El impacto destructivo del huracán Sandy ha sido asombroso e instructivo. Nuestros pensamientos y mejores deseos para una pronta recuperación están con todos los que han sufrido pérdidas o daños personales o económicos. Ahora, después de Sandy, nos encontramos pensando en acelerar la recuperación y planificar para el próximo evento imprevisto.

Nuestro trabajo con clientes en el sector del transporte público, muy afectado, presentó una visión aleccionadora de infraestructura dañada, equipo pesado y pérdidas de inventario esencial. Los más afectados han visto una gran cantidad de trabajo mientras los gerentes de inventario hacen un inventario de lo que tienen, lo que necesitan y obtienen una montaña de repuestos y productos. Este ciclo de reabastecimiento excepcionalmente masivo presenta todo tipo de oportunidades y consideraciones. Para aquellos que todavía están en esta fase, y para ayudar a nuestra preparación colectiva para el Próximo Gran Evento, aquí hay algunos pensamientos:

Oportunidad de inventario de "tamaño correcto" de inmediato

Es posible que esté en condiciones de recibir una gran infusión única de fondos para el inventario de reemplazo. Podría ser dinero del seguro, ayuda federal o fondos para emergencias de su propia tesorería. Utilice los fondos para establecer la mejor combinación de inventario posible. No ordene a niveles Min/Max previamente establecidos. Hacerlo puede simplemente repetir los excesos y las deficiencias del pasado.

Un evento importante como Sandy presenta una rara oportunidad para transformar su inventario. Comience con un pronóstico de demanda preciso durante el período de reabastecimiento y genere existencias de seguridad y puntos de reorden que aborden sus necesidades críticas. Esto se puede lograr en cuestión de horas o días. Por lo general, la implementación de niveles óptimos de inventario puede ocurrir durante varios años, a medida que el exceso de inventario se agota gradualmente. Ahora, sin embargo, tiene una oportunidad única de saltar a la respuesta correcta. Este cambio puede reducir sustancialmente el gasto de reabastecimiento, liberando cientos de miles de dólares para otros usos de recuperación más críticos.

Priorizar las clases a reponer

Sea claro sobre lo que necesita para operaciones cruciales y priorice su reposición. ¿Qué piezas tienen largos plazos de entrega y cuáles están fácilmente disponibles? Obviamente, los artículos con plazos de entrega cortos se pueden adquirir por etapas, obteniendo lo suficiente ahora, haciendo que los fondos estén disponibles para los artículos con plazos de entrega más largos.

Determine cuánto es "lo suficiente"

Aquí es donde entran en juego un pronóstico preciso de la demanda, las existencias de seguridad y los cálculos del punto de pedido. Considere el nivel de servicio que necesita, la probabilidad de que los productos estén en los estantes cuando los necesite, que es realmente su tolerancia al riesgo. Haga esto para cada artículo o clase de artículos. Esto le dirá cuánto stock de seguridad, además de su pronóstico de tiempo de entrega esperado, debe tener disponible. La iteración de los requisitos basados en el nivel de servicio le permitirá maximizar el valor del presupuesto de reabastecimiento disponible.

Pronóstico estadístico para demanda intermitente vs. métodos de 'regla general'

Ahora es el momento de pasar de 'la forma en que lo hemos hecho' al proceso de optimización de inventario y pronóstico de demanda más preciso disponible para usted. Una mayor precisión en los pronósticos requiere menos inventario de seguridad; nuevamente, el dinero del inventario está disponible para otros usuarios. La categoría individual más grande para la mejora es la demanda intermitente. La mayoría de las organizaciones no aplican métodos estadísticos sólidos a esto, sino que recurren a la "regla del martillo pesado": tener lotes a mano porque nadie lo sabe. Esta es un área en la que SmartForecasts es especialmente hábil, con una solución patentada para pronosticar la demanda intermitente. Las recomendaciones de existencias de seguridad resultantes alcanzaron el objetivo de nivel de servicio casi 100% del tiempo. Hacer esto correctamente ahorrará muchos gastos ahora y ayudará a minimizar el potencial de un exceso de inventario obsoleto en el futuro.

Nelson Hartunian, PhD, cofundó Smart Software, anteriormente se desempeñó como presidente y actualmente lo supervisa como presidente de la junta. Ha dirigido, en varias ocasiones, el desarrollo de software, las ventas y el servicio al cliente.