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La Previsión de la Demanda sustenta la Cadena de Valor en Industria

Posted by R. Presa on 27 junio 2016
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Previsión de la demanda, Neteris

Si las rupturas de stock, faltas de servicio, penalizaciones por retrasos en las entregas son tu día a día, no dudes en continuar leyendo. Una correcta gestión de la previsión de la demanda será la solución a todos tus problemas.

El principal objetivo de este artículo es intentar aportar luz sobre 5 acciones y procesos de negocio que,  en mayor o menor medida todas las compañías acometen con el objetivo de poder anticipar qué van a vender, y partir de ahí, alinear los procesos de la cadena de suministro para poder cubrir esa demanda de la forma más óptima posible.

1. Análisis de datos históricos

Este es sin duda el punto de partida. Es necesario analizar la evolución pasada de las ventas de mis productos con el objetivo de aprender a predecir cómo se comportará en el futuro. Tenemos que abordar esta fase desde dos prismas:

  • Depuración del dato base: En este análisis de datos inicial de un periodo concreto, con el ánimo de obtener un dato lo más objetivo posible, trataremos de eliminar todas las posibles fluctuaciones derivadas de acciones puntuales que hayan podido tener influencia en el comportamiento de las ventas. Es decir, campañas de publicidad, promociones realizadas por nosotros o por nuestra competencia, lanzamiento de productos similares o complementarios, incidencias en la cadena de suministro que tuvieran repercusión en la disponibilidad de producto para su venta, etc.
  • Análisis estadístico: A partir del dato base obtenido, aplicaremos formulas estadísticas con el objetivo de poder detectar los patrones de comportamiento de los diferentes artículos.
Existen varias opciones según la información de la que dispongas. En el caso de partir de información histórica, lo óptimo es aplicar métodos cuantitativos, usando las series de tiempo, que se basan en la hipótesis de que el comportamiento en el pasado se repetirá en el futuro. Pero si analizamos los datos en función de tendencias, estacionalidad, tendremos que seleccionar el algoritmo matemático que mejor se adapte a cada artículo. CIO_RED.png

2. Inteligencia empresarial

La inteligencia empresarial es un apartado básico en la obtención de una previsión de la demanda lo más ajustada posible. En este paso trataremos de aportar todos aquellos eventos que puedan influir en la demanda real de los productos.

Si recuerdas, en el paso anterior intentamos eliminar la influencia de este tipo de eventos para poder obtener un dato base limpio. Ahora es el momento de recopilar todas las posibles acciones que pensemos que se van a acometer en el futuro.

Promociones, campañas de marketing, posible “canibalización” de lanzamientos de productos propios o de la competencia, desviación de recursos, y toda clase de eventos que puedan influir de alguna manera en nuestra planificación de demanda y podamos anticipar. 

3. Reunión de consenso

En este punto debe definirse y aprobarse la planificación de la demanda de la compañía. Por lo cual, idealmente debería ser una reunión transversal en la que se implique a todos aquellos actores que de alguna forma estén relacionados o puedan influir en el proceso.

Cada una de las áreas implicadas aportará su visión y necesidades logrando, por tanto, un plan coordinado entre todas ellas.

En esta reunión, como mínimo, deberían estar los responsables de los siguientes departamentos: Compras de MMPP, Ventas, Fabricación, Logística y Finanzas.

4. Comunicación

Una vez consensuado el plan de demanda debe ser comunicado a todas las áreas de la compañía. Pero no a todos el mismo plan, lo óptimo es que cada responsable reciba el nivel de detalle que necesite para poder monitorizar y tomar decisiones dentro de su área.

5. Medición

No se puede mejorar aquello que no se mide. Todos lo sabemos, pero la realidad es que no tan a menudo contamos con la información estructurada que facilita el análisis de datos y detección de oportunidades de mejora.

El objetivo principal de medir es poder comparar la previsión de la demanda calculada contra la demanda real, analizar dónde están las desviaciones y el porqué de las mismas, y añadir esa información como dato para mejorar nuestras previsiones de demanda futura.

La forma ideal de recoger y ordenar esa información es hacerlo a través de un cuadro de mando general de compañía, que a su vez recoge los indicadores o KPIs más representativos del conjunto de los existentes para cada área de actividad.

Los principiales indicadores en el caso de la logística estarían recogidos en cuatro grandes apartados:

  Prevision de la demanda para la cadena de valor - Neteris

A continuación, os propongo un modelo de indicadores, si bien no todos ellos están relacionados con la planificación de la demanda únicamente, afectan a la cadena de suministro y por lo tanto he considerado que incluirlos enriquecería el análisis. 

Las fórmulas, valores objetivos y frecuencia de análisis son aspectos propios de cada compañía que se deben definir en función de las problemáticas propias.

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Topics: Transformación Digital, Business Applications - ERP