CUATRO PILARES DE LA EXCELENCIA EN LA PLANIFICACIÓN DE LA DEMANDA

CUATRO PILARES DE LA EXCELENCIA EN LA PLANIFICACIÓN DE LA DEMANDA

Lograr un mayor rendimiento de la cadena de suministro con una planificación de la demanda más potente y precisa[pic 1].

Un papel blanco ejecutivo

Cuatro pilares de la excelencia en la planificación de la demanda

Lograr un mayor rendimiento de la cadena de suministro con una planificación de la demanda más potente y precisa

Resumen ejecutivo

Estimar la demanda futura es uno de los desafíos más valiosos, pero difíciles en la optimización de la cadena de suministro. Cualquier discusión sobre este tema notará invariablemente que los pronósticos siempre son incorrectos, pero absolutamente esenciales para planificar negocios de manera efectiva. El pronóstico de la demanda proporciona la imagen de futuro crucial que determina la forma en que una compañía implementará su cadena de suministro para aprovechar al máximo la oportunidad del cliente. La "planificación de la demanda" es el esfuerzo por aumentar la precisión de los pronósticos y los niveles de servicio al cliente a través de una mejor percepción, predicción y configuración de la gama completa de factores que determinan qué tan bien su cartera de productos satisface las necesidades del mercado.

Ningún otro aspecto de la optimización de la cadena de suministro tiene mayor impacto en la rentabilidad del negocio. Proporcionar el mejor pronóstico de "un número" requiere capturar la demanda cerca de su fuente y predecir con precisión la demanda real con suficiente tiempo de entrega y confianza para garantizar el máximo rendimiento de las ventas y las operaciones a un costo mínimo.

Este documento describe cuatro elementos clave que respaldan la planificación efectiva de la demanda y establecen parámetros fundamentales para niveles de servicio más altos y menor costo de inventario. Estos son los “pilares” sobre los cuales se construyen la ventaja competitiva y la rentabilidad:

• Modelado de pronósticos
• Agregación de la demanda (y desagregación)
• Gestión por excepción
• Colaboración entre los interesados ​​internos y externos de la cadena de suministro.

Pilar # 1: Ir más allá del pronóstico simple

El software de planificación de la demanda aplica la ciencia para brindar un mejor pronóstico (una predicción que resulta estar más cerca de la demanda real). Si bien los pronósticos se han ejecutado durante mucho tiempo utilizando no mucho más que una "hoja de cálculo y una corazonada", las principales organizaciones de planificación se esfuerzan por lograr un enfoque de múltiples capas que emplee una variedad de modelos estadísticos de manera imparcial para comprender los muchos factores que influyen en la demanda de productos. En el mercado a lo largo del tiempo.

Según una reciente encuesta de Gartner sobre la mejora de la planificación de la demanda, los encuestados indicaron que "la falta de responsabilidad para la precisión del pronóstico" fue el mayor desafío. Las empresas pueden beneficiarse de la definición clara del equilibrio entre el modelado estadístico y los métodos de pronóstico colaborativo.

Introducción del nuevo producto

El proceso de desarrollar y traer un nuevo producto o servicio al mercado puede ser un viaje agotador que abarca la generación de ideas a través del desarrollo de conceptos, análisis de negocios, pruebas de mercado, implementación y, finalmente, comercialización. Los algoritmos de pronóstico cuantitativo, basados en datos duros existentes, solo se pueden utilizar para productos con un historial de demanda existente. Para los nuevos productos, los modelos más cualitativos que incluyen entradas subjetivas como atributos del producto, conocimiento del mercado y experiencia pueden proporcionar la mejor orientación disponible.

El primer pilar de una mejor planificación de la demanda es llevar el poder de un enfoque de pronóstico estadístico híbrido a las NPI, extensiones de marca e iniciativas de retiro de productos. La tecnología avanzada de planificación de la demanda supera los esfuerzos basados en hojas de cálculo al calcular la mejor predicción de demanda posible basada en varios insumos, incluido el desempeño anterior de productos relacionados o no relacionados que comparten atributos clave además de cualquier información generada por las pruebas de mercado previas al lanzamiento.

Según Gartner, “la previsión de lanzamiento de nuevos productos depende excesivamente de las ventas y el marketing para los insumos de demanda. "Existen oportunidades para eliminar el sesgo de pronóstico mediante el uso de técnicas de modelado de atributos y soluciones que utilizan introducciones de productos similares para comprender la prueba y repetición de clientes / clientes, así como suposiciones de creación de volumen, para mejorar el pronóstico".

Vender, vender y madurar

El perfil de la demanda se incrementa a medida que las promociones introductorias, el soporte publicitario y el boca a boca se combinan para crear una fuerte demanda inicial, luego desciende a medida que el período de venta se abre paso a la fase de maduración, con sus propias promociones y programas de marketing que intentan dar forma a la demanda a través del tiempo.

A medida que se desarrolla el ciclo de vida del producto, la solución de planificación de la demanda compara la demanda real con el pronóstico. Los algoritmos de comparación estadística se pueden usar para determinar cuán significativamente se ha desviado la demanda real de la predicción. La precisión predictiva de otros perfiles de demanda se puede comparar, y cuando un perfil diferente proporciona una mejor coincidencia con la señal de demanda real, se cambia a juego.

“La principal forma en que las organizaciones administran la planificación de la demanda para la introducción de nuevos productos es confiar en los pronósticos de ventas y marketing (34%), analizar datos históricos sobre productos similares (21%) y utilizar proveedores de datos sindicados u otros terceros como insumos (12%) . ”

- Gartner

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Los productos que experimentan un nivel bajo, demanda “irregular” (o períodos de demanda cero) requieren un tratamiento estadístico específico para generar un pronóstico pertinente. Los modelos estadísticos de los sistemas de planificación deben ser capaces de adaptarse a intervalos de demanda bajos o nulos en el pronóstico por fases.

Según Gartner, el error porcentual absoluto medio (MAPE) es la medida de error de pronóstico principal utilizada por el 92% de los encuestados. Los sistemas de planificación deben admitir medidas de precisión que incluyen MAPE, Desviación absoluta media (MAD) y MAD suavizada (SMAD). Se pueden usar juntos para proporcionar pantallas de tablero de instrumentos estandarizadas e indicadores clave de rendimiento.

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