Tanto las previsiones limitadas como las no limitadas pueden ser útiles a la hora de predecir la demanda para un periodo determinado. Sin embargo, cada tipo es más adecuado para aplicaciones diferentes.
Por ejemplo, como la previsión sin restricciones se centra más en la demanda real, puede utilizarla para aplicaciones como:
- Determinar la viabilidad del lanzamiento del producto.
- Identificar las diferencias entre su demanda potencial y la real.
- Mostrar la eficacia de sus estrategias de marketing actuales.
Por otro lado, la previsión restringida es mejor para aplicaciones destinadas a optimizar las operaciones, como:
- Comprender las preferencias y comportamientos de los clientes.
- Predecir los ingresos totales para un periodo de ventas determinado.
- Revelar posibles áreas de mejora presupuestaria.
Dicho esto, no tiene por qué conformarse con uno u otro. También puede utilizar ambos métodos de previsión y comparar sus resultados para obtener una visión completa de su demanda potencial.
Cómo calcular el error de previsión
Existen varias fórmulas de error de previsión que los planificadores de inventarios utilizan para tomar sus decisiones. Algunas son sencillas, mientras que otras son bastante complejas. Analizaremos dos cálculos de precisión de previsiones más comunes: el MAPE y el MAD.
Nº 1: Fórmula MAPE
MAPE son las siglas de Mean Absolute Percent Error (error medio porcentual absoluto). Esta fórmula consta de dos partes: una para obtener la media (M) y otra para obtener el error porcentual absoluto (APE).
La fórmula MAPE es:
(Demanda real - Demanda prevista) / Demanda real) x 100
Con esta fórmula, puede calcular la media de todos los errores porcentuales que se producen durante un periodo determinado. El MAPE es una medida del error, por lo que un porcentaje más bajo debería ser el resultado deseado.
Nº 2: Fórmula MAD
MAD son las siglas en inglés de Desviación Media Absoluta. La fórmula MAD muestra la diferencia entre la demanda prevista y la demanda real, medida en unidades.
Por ejemplo, si la demanda real es de 90, pero su previsión de demanda es de 95, su error absoluto (o desviación) es de 5. Calcule las desviaciones de varios periodos y, a continuación, tome la media de esos valores para obtener su previsión de errores.
Además de las fórmulas MAPE y MAD, puede utilizar muchos cálculos de error de previsión. Independientemente de cuál elija utilizar, el error de previsión es fundamental para la salud de su empresa, así que asegúrese de utilizar al menos uno.
Ventajas de mejorar la precisión de las previsiones
Los datos de errores de previsión ayudan a los planificadores de inventario a perfeccionar la compra de existencias. He aquí cómo:
- Reduzca el riesgo de futuros errores deprevisión : Sus cálculos de errores de previsión proporcionan una estimación numérica de la calidad de las previsiones pasadas, lo que puede ayudarle a factorizar el riesgo en las previsiones futuras. Estos datos revelan los ajustes necesarios en su proceso de gestión de inventario, como aumentar el colchón de existencias o ajustar los puntos de pedido para cubrir los desfases.
- Dé prioridad a las previsionesdudosas : Si encuentra un error de previsión elevado para uno de sus productos, querrá prestar especial atención a ese producto. Supervise de cerca estos productos, observe su demanda futura y ajuste los niveles de existencias según sea necesario. Los valores de error de previsión señalan qué productos necesitan esa atención.
- Perfeccione y mejore la precisión delas previsiones : si registra sistemáticamente elevados porcentajes de error en las previsiones, existe un problema subyacente. Es posible que tenga que actualizar su técnica de previsión para paliar el problema y garantizar la precisión de las previsiones futuras.
Aunque los cálculos manuales pueden dar lugar a errores, puede mejorar aún más su precisión con un software de previsión de la demanda basado en inteligencia artificial. Incluso frente a las fluctuaciones económicas, contar con una plataforma inteligente que respalde la planificación de su cadena de suministro puede ayudar a su empresa a mantenerse a flote.
