El error de pronostico afecta debido a la volatilidad de la demanda, aumenta a medida que se introducen más líneas de productos que atraen a consumidores de nicho; por lo que una «mejor» predicción se vuelve más difícil.
El enfoque alternativo es analizar cómo se debe administrar su inventario. Basándose en el análisis, cree una estructura de decisiones para el inventario y, por lo tanto, administre mejor las unidades de mantenimiento de existencias (SKU).
El inventario de seguridad, es el volumen transportado en exceso del inventario del ciclo requerido (punto medio del ciclo de reabastecimiento = la mitad de la cantidad del pedido). El inventario de seguridad se calcula en función del error de pronostico, un término estadístico para identificar la variación entre situaciones planificadas y reales. En la mayoría de los escenarios, esto garantiza que se puedan satisfacer las demandas de los clientes.
Previsión de ventas como rango
A menudo se proporcionan previsiones de ventas para cada grupo de productos. Luego, el sistema de planificación debe desglosar un pronóstico de grupo de productos en los SKU, en función de la combinación de productos de ventas anteriores dentro del grupo. El pronóstico para SKU particulares se ajusta luego para permitir promociones de ventas conocidas.
Este enfoque proporciona un número de ventas por período (4 semanas o mes calendario) para cada SKU. Sin embargo, reconociendo la naturaleza volátil de las ventas fuera de la categoría ESTABLECIDAS, las ventas previstas deben identificarse como un rango. Esto proporciona un pronóstico optimista y pesimista, con sus probabilidades asociadas de que ocurra cada uno. Multiplicar los pronósticos por sus probabilidades y sumar los resultados proporcionará una indicación más probable de la demanda futura.
Los pronósticos basados en una variedad de resultados pueden ayudar a las operaciones de las cadenas de suministro de una organización. Los artículos con tiempo de entrega prolongado se pueden comprar utilizando el nivel de pronóstico optimista, aceptando un posible inventario adicional. Los materiales que son fáciles de obtener en plazos cortos se pueden adquirir al nivel de pronóstico pesimista. Sin embargo, los pedidos se realizan con la condición de que los montos de los pedidos se puedan aumentar con poca antelación.
Un método de uso frecuente para medir el error de pronostico de un SKU es el error de porcentaje absoluto medio (MAPE). Los especialistas en logística definen MAPE como la diferencia entre las ventas pronosticadas y reales divididas por las ventas reales. Esta medida también se puede usar para identificar la precisión del pronóstico para todos los SKU en una categoría / clase.
Teniendo en cuenta que los pronósticos son para eventos en el futuro y nunca pueden ser ‘correctos’, ¿qué tan precisos deberían ser? Para los SKU de la categoría / clase STEADY, se espera un MAPE del 10 al 15 por ciento. En la Categoría / Clase VARIABLE y ERRÁTICA, es probable que se produzca un «error» de pronóstico del 20 al 30 por ciento. La Categoría / Clase de SKU IRREGULAR y GRANDE puede tener un ‘error’ de pronóstico de hasta el 60 por ciento, debido al sesgo en el pronóstico y las incógnitas asociadas con las ventas de un SKU.
Puede haber presiones dentro de su organización para que la situación del pronóstico se vea mejor de lo que realmente es. Dos enfoques que podrían usarse, pero no deberían, son:
- limitar las previsiones solo al nivel del grupo de productos y
- ponderar los errores, denominado error de porcentaje absoluto medio ponderado (WMAPE)
Calcule el inventario de seguridad
Estadísticamente, nunca se puede obtener un nivel de servicio al cliente del 100 por ciento. Si es necesario, puede acercarse, pero es un costo alto, dada la cantidad de inventario que se mantendrá.
Para identificar la cantidad de inventario de seguridad para una categoría / clase o un SKU, se requiere que se calcule un ‘factor de nivel de servicio’. Esto se basa en la desviación estándar de los datos históricos para cada SKU.
Factor de seguridad de inventario
El ‘factor de seguridad’ se determina a partir de una tabla de puntuación Z positiva. Esto indica que, para lograr un nivel de servicio al cliente deseado, la desviación estándar se multiplica por un factor.
Para calcular la desviación estándar, la variación de ventas de cada mes para el SKU (pronóstico-real) se eleva al cuadrado y se totalizan todas las variaciones; luego divida el total por el número de períodos. Para terminar, calcula la raíz cuadrada de la desviación estándar.
Los mayores costos de inventario y áreas asociadas, para lograr niveles más altos de servicio al cliente, ilustran que un logista debe comprender las implicaciones de costos al tomar decisiones sobre el nivel de servicio.
Además del inventario de seguridad para cubrir las variaciones en las ventas de SKU, también se requiere un inventario de seguridad para cubrir la duración y la variabilidad de los tiempos de entrega para los SKU y materiales nacionales e importados. Esto se ha vuelto más importante a través de la pandemia, ya que las salidas y llegadas de carga se han vuelto erráticas y se reportan más contenedores perdidos por la borda de los barcos.
En el tiempo que transcurre entre la realización de un pedido con un proveedor y la recepción de la mercancía, existe la posibilidad de que las ventas reales difieran de las previsiones. Si el intervalo entre la realización de pedidos del artículo es de un mes, pero el tiempo para recibir el pedido es superior a este, la desviación estándar calculada debe aumentarse con un multiplicador.
Aumento de inventario por desviación estándar
Además, se requiere un inventario de seguridad para permitir variaciones en el tiempo de entrega. Para cada pedido, identifique la variación entre el tiempo de entrega cotizado y el real. Para calcular la desviación estándar, eleve al cuadrado la varianza y totalice todas las varianzas para el SKU; luego divida el total por el número de pedidos. La raíz cuadrada de la desviación estándar proporciona el inventario de seguridad para una desviación estándar (nivel de servicio del 84 por ciento).
La señal de seguimiento ayuda con el control de inventario y la acción mediante la identificación de los SKU que tienen una variación fuera del objetivo. Se establece un límite de control por Categoría / Clase, que se calcula dividiendo la variación acumulada para el número de períodos bajo revisión por la desviación estándar.
Para los SKU en la categoría / clase STEADY, la señal de seguimiento aceptable será de hasta aproximadamente 4.0 como desencadenante de una revisión. Para las categorías inferiores, el error de pronostico para un SKU será más variado; por lo tanto, use una señal de seguimiento de más de 7.0.
Sin olvidar que un elemento crítico en el enfoque estructurado para administrar el inventario es mantener la precisión del mismo. Esto se enfatizó con la introducción de los sistemas MRP hace muchos años y no ha cambiado, incluso con la disponibilidad de lectores, RFID y códigos de barras.
El análisis del error de pronostico y su efecto sobre la inversión en inventarios ilustra que para reducir el inventario se requieren reducciones en la variabilidad a través de las cadenas de suministro. Este es un objetivo importante para los profesionales de la cadena de suministro
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