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Cómo hacer una buena previsión de demanda

Posted by C. Lorenzo on 3 octubre 2017
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Las compañías deben hacer frente día a día a un entorno muy competitivo donde la demanda es cada vez más exigente, los clientes solicitan productos cada vez más personalizados y exigen plazos de entrega mucho más cortos. Estos cambios en el mercado obligan a las empresas a reaccionar y adaptar sus modelos productivos. Hace tiempo que ya no es válido el antiguo modelo de fabricación en serie de largas tiradas y stocks de seguridad elevados. Las empresas que quieren no solo sobrevivir, sino destacar en este entorno competitivo, deben disponer de herramientas que les permitan hacer una eficaz planificación y previsión de demanda.

Ya a principios de 2016, Gartner indicó que “En el plazo de cinco años, una gran mayoría de las empresas generarán la mitad de sus ingresos en negocios digitales, lo que significará satisfacer la demanda en un entorno excepcionalmente dinámico. A día de hoy esto se ha convertido ya en una realidad que nos obliga no solo a adoptar herramientas que nos ayuden a preveer la demanda, sino que estas herramientas estén además preparadas para entornos altamente conectados, IoT, y disponer de algoritmos de aprendizaje tipo machine learning

De cara a la prevision de demanda, hay que tener en consideración que vamos a tener siempre dos tipos de demanda: la demanda independiente y la demanda dependiente; y que para cada tipo debo usar distintas herramientas a la hora de preveer y planificar dicha demanda. 

 

Para destacar en un entorno competitivo las empresas disponen de herramientas para la planificación y previsión de demanda. 

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Demanda independiente

La demanda independiente es aquella que tiene su origen en el mercado, basicamente los pedidos de los clientes.

Sobre dicha demanda podemos influir con acciones comerciales y de marketing, pero no podemos fijarla    con certeza.

Para poder anticiparnos a esta demanda necesitamos usar herramientas de planificación de demanda (Demand planning o demand forecasting).  

Estas herramientas se basan en modelos de análisis estadístico, de forma que, a partir de datos históricos,  de modelos de mercado y de variaciones en factores aleatorios y configurables como promociones, canibalización de productos, etc., se puedan modelar y ajustar dichas previsiones. 

  Prevision de la demanda para la cadena de valor - Neteris

Estas herramientas nos permiten realizar diversas simulaciones y comparaciones entre dichos modelos y los datos reales de forma que podemos ir ajustandolas. 

Finalmente, los resultados generados se pueden integrar como una previsión de demanda en las herramientas de planificación del software ERP de la compañía. 

 

 Demanda dependiente

Por otra parte, la demanda dependiente es aquella que se genera a consecuencia tanto de la demanda independiente como de cualquier otra. Por lo tanto, cualquier empresa de fabricación va a tener como demanda dependiente, por ejemplo, los componentes necesarios para la fabricación de sus productos. 

Para preveer la demanda dependiente, tenemos que partir siempre de una fuente de demanda independiente, real o combinada. La herramienta a usar ya no es la misma que en el caso anterior, sino que se usan herramientas basadas en motor MRP / MPS / DRP.

Estas herramientas lo que hacen es explosionar la composición de los productos en base a la definición estándar de los mismos (Listas de Piezas y Rutas de Fabricación), de forma que son capaces de proyectar sobre un horizonte temporal la demanda de cada componente, y en base a dicha demanda y otros parámetros como cantidades mínimas, múltiples, o períodos de evaluación, generan propuestas que satisfacen dicha demanda.

Estas propuestas se pueden concretar de diversas formas, dando origen a distintos tipos de órdenes, como órdenes de fabricación, órdenes de compra, órdenes de distribución entre almacenes de una misma compañía, órdenes intercompañía, etc. Las posibilidades son múltiples y deben ajustarse a las peculiaridades de gestión de cada compañía.

Los beneficios de implantar soluciones de previsión de demanda son numerosos e impactan directamente en la cuenta de resultados de las compañías:

  • Reducción de stocks de seguridad
  • Reducción de plazos de entrega
  • Optimización en la entrega de los suministros, etc.

Y todo ello redunda en el incremento de la rotación de los stocks, el aumento del flujo de tesorería y el alineamiento de las operaciones de la compañía con la demanda de los clientes.

 

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Topics: Business Applications - ERP, Operaciones y Produccion, Logistica