Cómo evitar errores de previsión en la cadena de suministro
La previsión de la demanda es una ciencia intrincada con muchas partes móviles, y puede ser difícil acertar, especialmente si se está empezando. Con el continuo crecimiento del comercio electrónico, la creación de una experiencia de compra similar en todos los canales crea un nivel de demanda por parte de los clientes que puede ser muy difícil de planificar. Sin embargo, los errores de previsión en su cadena de suministro pueden ser devastadores para la productividad y los resultados de su empresa, por lo que debe evitar los errores en la medida de lo posible.
Con los procesos de planificación adecuados, es posible lograr la precisión de las previsiones de la demanda y disfrutar de las ventajas de la planificación de la demanda sin riesgos. En este artículo se analiza cómo afectan los errores de previsión de la demanda a su empresa y dónde se originan.
¿Qué es el error de previsión?
El error de previsión se produce cuando hay una diferencia entre la demanda prevista y la demanda real. Esto puede implicar varios cálculos, pero en general, cuanto más significativa sea la diferencia entre estos dos factores, mayor será el impacto en su cuenta de resultados y mayores serán los riesgos. Los peligros del error de previsión incluyen:
- Exceso de existencias, lo que aumenta considerablemente los costes
- Agotamiento de las existencias de artículos críticos, con el riesgo de que el cliente vaya a buscarlos a otro sitio.
- Aumento de los plazos de entrega de nuevos artículos con un historial de ventas más corto.
La precisión de las previsiones determina todo tipo de factores sobre la gestión de su empresa. Le ayuda a decidir qué comprar y cuándo hacerlo. También le dice qué almacenar y dónde hacerlo. Incluso puede determinar cómo contrata al personal y dónde asigna sus recursos. Al final, la precisión de las previsiones determina si puede satisfacer las necesidades de sus clientes.
Tres fuentes de error de previsión
Nº 1: Problemas de datos
Si sus datos son incorrectos, sus previsiones también lo serán. La organización, adquisición y comprobación de datos es una fuente importante de retrasos en la implantación de software de previsión, ya que muchas empresas descuidan los datos hasta que la previsión saca a la luz los problemas de datos. Por lo tanto, mantenerse al día y dominar los datos de la cadena de suministro es fundamental para prever con precisión la demanda de inventario y garantizar unos niveles de inventario adecuados.
También hay que tener en cuenta las anomalías en los datos. Incluso si sus datos de previsión están actualizados y son perfectos, los datos inexactos o incoherentes pueden desviar fácilmente las previsiones si no gestiona sus datos adecuadamente. Por eso es fundamental medir el error de las previsiones y calcular los errores.
Nº 2: Método de previsión erróneo
Existen varios métodos de previsión que las empresas utilizan para intentar calcular su demanda. Por ejemplo, las técnicas tradicionales de previsión se denominan métodos extrapolativos. Estos métodos intentan encontrar patrones en el historial de demanda de un artículo y, a continuación, proyectar ese mismo patrón hacia el futuro.
Algunos de estos métodos son el suavizado exponencial y las medias móviles. Sin embargo, estos métodos están diseñados para funcionar con datos consistentes y regulares, no con datos intermitentes. Si intenta utilizarlos con datos intermitentes, sus resultados serán inexactos. Además, con los dos últimos años de cambios en el comportamiento de la compra y la demanda, es necesario revisar cuidadosamente los datos históricos para asegurarse de que se cumplen las condiciones actuales.
Los grandes gastos y los gastos lentos suelen implicar datos intermitentes que deben calcularse de otra manera. En estos casos, puede recurrirse al análisis de regresión, también conocido como modelización causal. Estos modelos utilizan datos distintos del historial de demanda de un artículo para prever la demanda. Sin embargo, requieren más habilidad para utilizarlos.
Elegir el método de previsión adecuado para sus productos es crucial para obtener los resultados correctos. Así que conozca su producto, conozca su negocio y sabrá qué modelo elegir.
Nº 3: Fallos en el proceso de previsión
Aunque las organizaciones piensen que trabajan juntas, cada persona tendrá prioridades distintas en función de su departamento. O puede que el error consista en evaluar las previsiones de forma incorrecta. Si no se dedica tiempo a evaluar cada previsión de forma adecuada y colaborativa, la empresa corre el riesgo de equivocarse en sus estimaciones.
En un proceso de previsión hay muchas fases, y las cosas pueden salir mal. La previsión tiene un componente de equipo, y aquí es donde el proceso puede complicarse. En la planificación de ventas y operaciones suele entrar en juego el aspecto colaborativo.
Durante estas reuniones, los distintos departamentos se reúnen para determinar cuál será la previsión oficial de la empresa. Esto permite una comunicación más eficaz y colaborativa, de modo que todos los departamentos estén alineados en cuanto a objetivos y estrategias. Esto ayuda a mejorar la precisión de las previsiones, lo que contribuye a una mejor gestión del inventario y, en última instancia, a una mayor satisfacción del cliente.
Reduzca los errores en la previsión de la demanda
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