Previsión de la demanda: cómo no hacerlo
- On 12/30/2019
Muchos fabricantes y distribuidores se encuentran con errores comunes al formular sus previsiones de demanda y su planificación operativa
El viejo adagio dice que las previsiones siempre son erróneas. Como nadie puede ver el futuro, esto es ciertamente cierto. Sin embargo, podemos observar cómo nuestras previsiones son erróneas con el tiempo y optimizarlas en consecuencia de forma que se minimicen los costes operativos al tiempo que se maximiza el rendimiento a tiempo para el cliente. Podemos tomar medidas para garantizar que implementamos adecuadamente nuestras previsiones para impulsar mejor las compras y/o la fabricación. También hay enfoques prácticos que podemos adoptar para reducir el esfuerzo necesario para generar nuevas previsiones. De hecho, en algunos casos, los procesos de previsión pueden automatizarse parcialmente, incluso para miles de SKU.
Los detalles de cómo se generan las previsiones y la forma en que se utilizan pueden tener consecuencias drásticas para los distribuidores que deben planificar económicamente su inventario de almacén, así como para los fabricantes de productos fabricados para stock que dependen de las previsiones de ventas para impulsar la producción.
Dado que nuestro objetivo es esbozar algunos de los errores, primero debemos comprender dos términos clave relacionados con la previsión de la demanda: "exactitud" y "precisión".
El efecto del sesgo en la exactitud de la previsión
"La exactitud de la previsión" puede ser un término cargado y puede significar diferentes cosas para diferentes personas. En el contexto de la planificación de la demanda, lo que en última instancia es importante es que el error medio entre la previsión y la demanda real se minimice durante un período de tiempo especificado, normalmente 12 meses. Teóricamente, eso significa que se puede permitir que existan errores de previsión relativamente grandes, siempre y cuando se compensen entre sí a largo plazo. Desde un punto de vista práctico, queremos eliminar cualquier sesgo inherente que se haya introducido inadvertidamente en nuestras previsiones y que esté contribuyendo a aumentar el error general medio.
El ruido en una previsión a menudo puede tolerarse, pero un sesgo recurrente y persistente en la demanda prevista puede tener implicaciones financieras y de flujo de caja negativas. Esto se debe a que las previsiones de demanda que son sistemáticamente erróneas a largo plazo acabarán costándole dinero (por ejemplo, adquisiciones innecesarias, inventario elevado, horas extraordinarias) si se utilizan para impulsar el inventario, la producción o las inversiones de capital. Afortunadamente, un análisis de las previsiones pasadas y su rendimiento puede arrojar luz sobre si se han inyectado inadvertidamente sesgos en el proceso de planificación de la demanda.
Sobreprecisión de la previsión y microgestión
La cuestión de la "precisión de la previsión" entra en juego con la forma en que se sitúa la demanda futura en la línea de tiempo al formular la previsión. La previsión que se muestra a continuación ilustra una situación en la que, para la mayoría de las empresas, la demanda prevista muy probablemente ha sido microgestionada de una manera que no añade valor.
Si se tratara de una previsión de ventas, es muy poco probable que el equipo de ventas supiera con algún grado de fidelidad que los grandes pedidos se materializarán en los períodos 2, 6 y 7 y que los períodos 3, 5, 8 y 10 permanecerán completamente estériles. Este ejemplo de previsión representa una forma extrema de "timing del mercado" que, si la empresa la siguiera explícitamente, podría conducir a períodos alternos de exceso de existencias y escasez cuando descubramos que la demanda real no coincide exactamente con la previsión. Incluso si la previsión es "exacta" a largo plazo con errores compensatorios, podríamos seguir experimentando impactos en el flujo de caja debido a la falta de sincronización entre la oferta y la demanda resultante de una previsión de demanda excesivamente "precisa".
Algunos distribuidores o fabricantes pueden tener productos de temporada en los que se justifica cierto nivel de precisión. Lo importante en este caso es que los efectos de la estacionalidad se evalúen y apliquen adecuadamente utilizando un enfoque estadístico que reduzca el ruido y evite introducir una volatilidad de la demanda que no añada valor a la previsión.
Aquellos de ustedes que estén familiarizados con nuestra práctica de consultoría de la cadena de suministro y el paradigma de control de la producción Lean MRP saben que la volatilidad de la demanda gestionada incorrectamente es a menudo la causa principal del elevado inventario, los largos plazos de entrega y el escaso rendimiento a tiempo. Por lo tanto, es importante minimizar la volatilidad introducida a través de previsiones de demanda mal definidas.
Los efectos de la volatilidad de la demanda se ilustran en el siguiente vídeo de tres minutos:
La volatilidad de la demanda puede ser especialmente problemática cuando los clientes exigen a sus proveedores que se adhieran a previsiones de demanda que cambian constantemente, como ilustra el vídeo. La situación se agrava aún más cuando el cliente controla una gran parte del negocio de un proveedor. Las previsiones de demanda sobregestionadas y sobreexplotadas ponen a prueba la capacidad de los proveedores al introducir picos de demanda y dificultan los envíos a tiempo no solo para el cliente principal, sino también para los demás clientes de los proveedores, que deben competir por la capacidad del proveedor en un entorno en el que las prioridades de trabajo cambian constantemente.
Afortunadamente, existen formas de resolver los efectos de la volatilidad de las previsiones excesivamente precisas, tanto para las previsiones generadas internamente como para las impuestas externamente por los clientes.
Previsiones de demanda implementadas incorrectamente
Una vez que tenga una previsión de planificación de la demanda, ¿qué hace con ella? Si quiere que impulse su planificación de inventario, entonces puede 1) cargarla en su sistema ERP para impulsar la fabricación y/o las órdenes de compra directamente o 2) puede utilizarla para impulsar los niveles de inventario planificados. Centrémonos en esto último, ya que es un área en la que a menudo se cometen errores.
La pregunta es cómo utiliza su ERP para establecer los niveles de inventario objetivo para cada artículo. Hay una variedad de métodos que los sistemas utilizan comúnmente y por lo tanto hay diferentes maneras de hacerlo. Si la previsión se utiliza de una manera que es redundante con o no es compatible con uno de estos métodos de planificación de inventario, entonces los niveles de inventario objetivo probablemente serán exagerados, lo que aumentará el inventario innecesariamente. Los detalles técnicos de cómo resolver esto están más allá del alcance de este artículo, pero basta con decir que estos problemas son casi siempre tratables, particularmente cuando las previsiones se generan internamente.
Planificación de ventas, inventario y operaciones (SIOP)
Para los lectores que no estén familiarizados con SIOP, es un paradigma de gestión de la planificación integrada que busca alinear el inventario, la producción, la dotación de personal y la planificación del capital con la demanda de ventas. Es esencialmente un proceso corporativo formal utilizado para "regular" las operaciones e inversiones de la empresa para que puedan trabajar juntas para satisfacer eficazmente la demanda de los clientes. Dado que los plazos de entrega de la adquisición, la fabricación, la dotación de personal o la planificación del capital pueden ser en algunos casos largos, la previsión de la demanda desempeña un papel esencial que permite a los gestores "ver más allá del horizonte". Las empresas que sientan la necesidad de reforzar sus procesos de planificación estratégica deberían considerar la aplicación de un proceso SIOP formal como una forma eficaz de navegar por los mercados alcistas y bajistas.
