Evitar errores de previsión en la cadena de suministro

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. Determinar la diferencia 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.

Tipos de errores de previsión

Para evitar eficazmente los errores de previsión, resulta útil comprender los distintos tipos que puede encontrar. Estar preparado para los posibles problemas puede ayudarle a mitigar la imprecisión y a generar previsiones fiables que hagan que su empresa siga avanzando.

Subestimación y sobrestimación

La subestimación se produce cuando la demanda prevista es inferior a la demanda real, mientras que la sobreestimación es lo contrario. Si espera que la demanda sea inferior a la real, podría tener muchos clientes insatisfechos y pérdidas de ventas. La sobreestimación de la demanda puede dar lugar a un exceso de existencias y a posibles despilfarros. Mantenerse al día de los avances tecnológicos puede mejorar la precisión y reducir los errores.

Al azar

Los errores aleatorios son las variaciones imprevisibles entre la demanda prevista y la real. Estas variaciones pueden deberse a diversos acontecimientos incontrolables, por lo que son difíciles de eliminar por completo. Los errores aleatorios pueden minimizarse revisando los datos en tiempo real y actualizando continuamente los modelos de previsión.

Sistemática

Las imprecisiones constantes en sus procesos de previsión se conocen como errores sistemáticos. Estos errores se deben a factores como modelos de previsión obsoletos, metodologías defectuosas o inadecuadas o subestimación del impacto de un factor externo. La revisión periódica de sus técnicas y procesos de previsión puede revelar errores sistemáticos. Las herramientas de inteligencia artificial (IA) también pueden ayudar a generar previsiones precisas de la demanda con un mínimo de errores sistemáticos.

Subestimar los plazos de entrega

Predecir con exactitud los plazos de entrega es fundamental para recibir los productos y materiales que necesita justo cuando los necesita. Si subestima los plazos de entrega, se arriesga a decepcionar a los clientes y a no satisfacer sus demandas. Controlar y predecir los plazos de entrega con precisión le ayudará a minimizar los errores de previsión relacionados.

Ignorar posibles retrasos y variaciones estacionales

No tener en cuenta los efectos de los retrasos y las demandas estacionales puede conducir a errores de previsión. Los retrasos pueden deberse a varias razones, desde fenómenos meteorológicos y vacaciones hasta escasez de conductores y otros problemas específicos de la cadena de suministro. Tener en cuenta los retrasos y los aumentos de la demanda relacionados con la temporada puede ayudarle a gestionar eficazmente las necesidades de inventario.

Pasar por alto otros departamentos

La previsión debe ser un proceso de colaboración dentro de su organización. Necesita datos de todas las fuentes para tomar decisiones informadas sobre cómo satisfacer las demandas de los clientes. Todos los departamentos disponen de información valiosa para el proceso de previsión. Su equipo de ventas, por ejemplo, sabrá qué cambios se están produciendo en la demanda, mientras que su equipo de marketing puede realizar promociones que aumenten la demanda de determinados artículos.

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 imprecisos o incoherentes pueden desviar fácilmente las previsiones si no gestiona sus datos adecuadamente. Estos riesgos potenciales hacen que sea fundamental medir el error de previsión y realizar cálculos de errores.

Nº 2: Método de previsión erróneo

Las empresas utilizan diversos métodos de previsión para 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, proyectan 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. Otra posibilidad es que el error consista en evaluar las previsiones de forma incorrecta. Si no se dedica tiempo a evaluar cada previsión adecuadamente, en colaboración, la empresa corre el riesgo de equivocarse en sus estimaciones.

Hay muchas fases en un proceso de previsión, 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. Esta colaboración permite una comunicación más eficaz, de modo que todos los departamentos estén alineados en cuanto a objetivos y estrategias. Una comunicación clara entre los departamentos 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.

Cómo calcular el error de previsión

Para determinar el error de sus previsiones, puede utilizar distintos tipos de cálculos. Estos cálculos varían en complejidad y en el tipo de información que revelan, pero todos ellos pueden ayudarle a realizar los ajustes necesarios para mejorar la precisión y la fiabilidad de las previsiones. Los valores del error de previsión pueden revelar la calidad de la previsión y las oportunidades de mejora.

Dos de los cálculos de error de previsión más habituales son:

• Error porcentual absoluto medio (MAPE): En primer lugar, restará la demanda real de la demanda prevista y, a continuación, dividirá el valor por la demanda real. Para obtener el porcentaje absoluto de error, multiplique el valor de la primera ecuación por 100.
• Desviación Media Absoluta (DMA): La DMA muestra la desviación entre la demanda prevista y la demanda real. Reste la demanda prevista de la demanda real durante algunos periodos y, a continuación, obtenga la media de esos valores para determinar el error de previsión global.

Reduzca los errores en la previsión de la demanda

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