Papel del pronóstico

Papel del pronóstico

Ser capaz de estimar las necesidades de material es una actividad crucial para aquellas empresas que buscan tener stock disponible para cubrir los requisitos del cliente en lugar de fabricar productos por encargo. Al pronosticar la demanda de productos terminados / de nivel superior, los equipos de producción y planificación pueden ampliar la lista de materiales y luego utilizar los plazos de entrega para cuantificar y programar la adquisición y el suministro de componentes.

Para evitar el agotamiento de existencias o la compra / fabricación en plazos de entrega reducidos, es fundamental realizar una previsión precisa. Enfrentar la tarea de pronosticar cuánto de algo necesitará puede tener serias consecuencias comerciales, especialmente para las empresas que operan con productos que tienen largos plazos de entrega. Hacer un pronóstico incorrecto puede resultar en materiales excedentes, donde el pronóstico es más alto que la demanda real o en el otro extremo de la escala, falta de existencias o no satisfacer la demanda del cliente.

Hay varias formas en que las organizaciones pueden calcular los pronósticos. Pronósticos estadísticos y Pronósticos no estadísticos

Pronósticos estadísticos

Para muchas empresas, el proceso principal para calcular los pronósticos es utilizar herramientas de software. Si bien estas herramientas a menudo están integradas dentro del sistema de la organización, se encuentran disponibles paquetes de software de pronóstico dedicados.

Los datos se toman del sistema, incluida la demanda anterior y las transacciones actuales, luego se configura un conjunto estándar de variables (que generalmente incluye el nivel de servicio deseado y la duración del pronóstico) y luego se genera la demanda probable.

Los pronósticos estadísticos se basan en gran medida en datos reales creados a partir de transacciones del sistema. La información utilizada debe ser lo suficientemente completa para garantizar que se produzca un resultado confiable. Uno de los desafíos de este enfoque es que puede haber inteligencia de mercado que pueda influir en el pronóstico que no es transaccional, por ejemplo, la adjudicación de un nuevo contrato con un cliente o el lanzamiento de un nuevo producto, lo que puede ser difícil (si no imposible) de predecir solo sobre transacciones históricas. Esta forma de pronóstico también depende de la integridad de los datos del sistema.

Pronósticos no estadísticos

Otro método de pronóstico es sin el uso de datos estadísticos. Estos son pronósticos que se han elaborado a partir de estimaciones subjetivas de cuál podría ser la demanda. El pronóstico puede tomar una serie de datos de la demanda anterior hasta la inteligencia del mercado, pero a menudo se basa en la demanda actual o a corto plazo. Los pronósticos no estadísticos pueden tener en cuenta cambios repentinos en la producción, fluctuaciones repentinas que no se basan en estadísticas, por lo que hay momentos en los que se requieren ambos tipos de pronósticos.

pronóstico es obviamente difícil, simplemente porque no es una ciencia exacta y dado que la cadena de suministro está sujeta a cambios repentinos, dificultades y factores externos, los pronósticos deben mantenerse. La previsión proporciona a la organización una guía para la demanda futura. Sin embargo, recuerde que, a pesar de la experiencia y el conocimiento del entorno actual y futuro, ningún pronóstico será completamente exacto.

El motor de la moda es la novedad. Una marca de moda debe diseñar y presentar el producto adecuado en el momento justo, al precio correcto y con la cantidad de stock que resulta apenas necesaria para satisfacer la demanda del mercado. Luego se utilizan las promociones: al principio, para amplificar la demanda, y luego para liquidar cualquier exceso de stock remanente. Se debe ofrecer una solución de software estadístico (tecnología) que proporciona optimización predictiva en cada uno de los pasos del ciclo de vida del producto, desde la introducción hasta la liquidación. La tecnología incorpora exactamente lo que hace de la moda un sector tan increíblemente complejo: canibalizaciones y sustituciones omnipresentes, tendencias y estacionalidades erráticas, flujos constantes de nuevos productos, precios altamente dinámicos, etc.

Dentro de las opciones que tiene una empresa para controlar su inventario, la reposición en base a mínimos y máximos se constituye como una buena alternativa. La razón de su éxito se debe a que este método es efectivo cuando nos referimos a productos como repuestos, materiales, partes y componentes del sector industrial, donde los parámetros de consumo están claramente establecidos, y normalmente el pedido máximo responde al consumo promedio semanal o mensual de determinado producto. Otra forma de controlar los inventarios responde a lo estipulado en el presupuesto. Así, se compra y se consume en base a lo presupuestado. Sin embargo, esto puede generar pérdidas en las ventas por la aparición de pedidos no considerados o coyunturas comerciales donde el pico de ventas llega a su máxima expresión.

4.2 Características de los pronósticos

En una cadena de suministro se debe tener en cuenta diferentes factores para que no existan despilfarros, tiempos de espera. Por ello, en la gestión eficaz de una cadena se debe incluir un pronóstico de la futura demanda del producto o servicio. Se considera un pronóstico de demanda a todas las decisiones relacionadas con la cadena de suministro tomadas antes de que esa demanda se haya materializado, además forman la base de toda planificación de una cadena. Por lo tanto, lo que debe realizar el responsable de una cadena en primer lugar, es pronosticar la demanda.

1. Los pronósticos siempre son incorrectos y por tanto deben incluir tanto el valor esperado como una medida de error del pronóstico. Por tanto, el error de pronóstico o la incertidumbre de la demanda debe ser una información clave en la mayor parte de las decisiones de la cadena de suministro. Pero son pocas las empresas que llevan un registro del error de pronóstico.
2. Los pronósticos a largo plazo suelen ser menos precisos que los pronósticos a corto plazo, esta modalidad se usa en la planificación de nuevas inversiones, lanzamiento de productos o tecnológicos, así como en la realización de proyectos. En general, los pronósticos de largo plazo son menos precisos que los de corto plazo; es decir, los primeros tienen una mayor desviación del error en relación con la media del tiempo de planteamiento tiene vigencia por ejemplo de un año. Los pronósticos a corto plazo se usan para proyectos de abastecimiento, producción, asignación de mano de obra a las plantillas de trabajadores y planificación de los departamentos de fabricación.
3. Los pronósticos agregados suelen ser más precisos que los pronósticos desagregados ya que tienden a tener una menor desviación del error en relación con la media. La diferencia clave entre los tres pronósticos es el grado de agregación. El PIB es una agregación de muchas compañías y los ingresos de una compañía son agregaciones de diversas líneas de productos. Cuanto mayor sea la agregación, más preciso será el pronóstico.
4. En general, cuanto más avanzada está una empresa en la cadena de suministro, mayor es la distorsión de la información que recibeun ejemplo clásico de esto es el efecto de látigo. El pronóstico colaborativo basado en las ventas al cliente final ayuda a las empresas que se encuentran más lejos del consumidor a disminuir el error de pronóstico

4.3 Componentes de un pronóstico y métodos

Los factores que deben tomar en cuenta algunas compañías al momento de hacer pronósticos

• Demanda pasada: 

Conocer el comportamiento del consumo en el tiempo pasado, es decir, la Demanda del producto o servicio que hubo en años anteriores. Este análisis solo se efectúa para productos que existen en el Mercado.

• Plazo de entrega del producto:

El tiempo total que transcurre desde que un cliente solicita una factura hasta que los bienes llegan al destino. El plazo de entrega puede variar significativamente dependiendo de las circunstancias específicas de cada solicitud.

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