A continuación, encontrarán una referencia detallada de los cubos y los campos que componen la clasificación de items (Items Ranking) y pronóstico (Forecast AI); con el fin de facilitar a los usuarios su interpretación y aprovechamiento en el mejoramiento continuo de los procesos de planeación de la demanda, en términos de precisión y automatización.
Consolida la clasificación de cada item según los ranking ABC, FSN y XYZ. El primero se refiere a la rentabilidad o ingresos del item; el segundo al nivel de movimiento y el tercero a la estabilidad del item para un proceso de pronóstico.
| Columna | Columna | Descripción | Parámetros |
|---|---|---|---|
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Ítem |
Ítem |
Identificación única de los items o referencias que componen el portafolio de productos |
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Revenue |
Ingreso |
Sumatoria de ingresos o rentabilidad relacionados con el item |
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RevenuePercent |
Porcentaje Ingresos |
Porcentaje de ingreso o rentabilidad relacionados con el item |
Valores entre 0 y 1 (0-100%). A mayor valor, mayor ingreso y rentabilidad del item |
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ABC |
ABC |
Clasificación ABC del item |
Los items A representan hasta el 80% de los ingresos o rentabilidades. Los items B y C representan el 15% y 5%, respectivamente. |
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Frequency |
Frecuencia |
Porcentaje de períodos (fechas) con movimientos de venta o demanda del item |
Valores entre 0 y 1 (0-100%). A mayor valor, mayor moviemiento del item |
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FSN |
FSN |
Clasificación FSN del item |
Los items F tienen movimientos al menos el 75% de los períodos analizados. Los items S y N tienen máximo 50% y 25% de fechas con actividad, respectivamente |
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Stability |
Variación |
Indice de variación de los históricos de ventas y demanda con la estabilidad del item para pronóstico |
Valores desde 0. A mayor valor, mayor dificultad de pronóstico |
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XYZ |
XYZ |
Clasificación XYZ del item |
Los items X son de alta estabilidad y por ende favorece su predicción. Los items Y y Z son de estabilidad media y baja |
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Ranking |
Ranking |
Unión de clasificaciones ABC, FSN y XYZ, según los criterios de ingreso/rentabilidad, movimiento y estabilidad |
Los items de mayor valor para el negocio son los AFX, AFY y AFZ. Los items de menor valor para el negocio son CNX, CNY y CNZ |
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Otras Variables |
Otras Variables |
Atributos adicionales del item. Por ejemplo descripción, categoría, línea, marca, subcategoría, etc. |
Permiten el filtrado o agregación por criterios de mayor jerarquía al item
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Reune los pronósticos y backtests (evaluaciones de las datos históricos contra las predicciones del modelo) por cada item y fechas del período a predecir, sugiriendo las cantidades de venta o demanda más probables para los procesos de operación, fabricación, abastecimiento o S&OP.
| Columna | Columna | Descripción | Interpretación |
|---|---|---|---|
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Date |
Fecha |
Fecha del histórico y predicción |
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Week |
Semana |
Número de la semana del año |
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Ítem |
Ítem |
Identificación única de los items o referencias que componen el portafolio de productos |
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Target |
Demanda Real |
Observación real o comportamiento histórico real de un item particular para una fecha específica |
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SuggestedForecast |
Pronostico Sugerido |
Cantidad de unidades pronosticadas para un item particular y fecha específica |
Se debe tomar este valor como la cantidad más probable de venta o demanda a observarse en el período o fecha pronosticada |
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SuggestedInterval |
Intervalo Sugerido |
Intervalo de pronóstico asociado a la cantidad de unidades pronosticadas |
Permite identificar si la cantidad más probable de venta o demanda es mas cercana a un subpronóstico (Up60, Up80, Up95) o a un sobrepronóstico (Lo60, Lo80, Lo95) |
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NextSuggestedForecast |
Pronóstico Sugerido Sup |
Cantidad de unidades sobrepronosticadas para un item particular y fecha específica |
En las sesiones de S&OP permite proponer un valor mayor de pronóstico más probable, al considerar que el SuggestedForecast es conservador |
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NextSuggestedInterval |
Intervalo Sugerido Sup |
Intervalo de pronóstico asociado a la cantidad de unidades sobrepronosticadas |
Permite identificar si la cantidad más probable de venta o demanda, por encima, es mas cercana a un subpronóstico (Up60, Up80, Up95) o a un sobrepronóstico (Lo60, Lo80, Lo95) |
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BackSuggestedForecast |
Pronóstico Sugerido Inf |
Cantidad de unidades subpronosticadas para un item particular y fecha específica |
En las sesiones de S&OP permite proponer un valor menor de pronóstico más probable, al considerar que el SuggestedForecast es optimista |
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BackSuggestedInterval |
Intervalo Sugerido Inf |
Intervalo de pronóstico asociado a la cantidad de unidades subpronosticadas |
Permite identificar si la cantidad más probable de venta o demanda, por debajo, es mas cercana a un subpronóstico (Up60, Up80, Up95) o a un sobrepronóstico (Lo60, Lo80, Lo95) |
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ForecastNaive |
Pronóstico Ingenuo |
Cantidad de unidades pronosticadas, según el pronóstico ingenuo. Es decir, la predicción es igual a la última observación real |
Pronóstico de respaldo para que aquellos items y fechas con errores superiores al valor de control (e.g. 50%) y la medida de error comparativa MASE es mayor a 1 |
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ForecastPoint |
Pronóstico Intervalo Punto |
Cantidad de unidades pronosticadas estimadas por el modelo para el intervalo punto |
Valor de pronóstico central generado por el modelo para un item y fecha específica. El pronóstico tiene 50% de probabilidad de ubicarse en el Forecast Point
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ForecastLo95 |
Pronóstico Inf 95 |
Cantidad de unidades pronosticadas estimadas por el modelo para el intervalo Lo95 |
Valor de pronóstico más bajo posible, generado por el modelo para un item o fecha específica. El pronóstico tiene 95% de probabilidad de ubicarse entre el Lo95 y el Forecast Point |
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ForecastLo80 |
Pronostico Inf 80 |
Cantidad de unidades pronosticadas estimadas por el modelo para el intervalo Lo80 |
Segundo valor de pronóstico más bajo posible, generado por el modelo para un item o fecha específica. El pronóstico tiene 80% de probabilidad de ubicarse entre el Lo80 y el Forecast Point |
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ForecastLo60 |
Pronóstico Inf 60 |
Cantidad de unidades pronosticadas estimadas por el modelo para el intervalo Lo60 |
Tercer valor de pronóstico más bajo posible, generado por el modelo para un item o fecha específica. El pronóstico tiene 60% de probabilidad de ubicarse entre el Lo60 y el Forecast Point |
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ForecastUp60 |
Pronóstico Sup 60 |
Cantidad de unidades pronosticadas estimadas por el modelo para el intervalo Up60 |
Tercer valor de pronóstico más alto posible, generado por el modelo para un item o fecha específica. El pronóstico tiene 60% de probabilidad de ubicarse entre el Forecast Point y el Up60 |
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ForecastUp80 |
Pronóstico Sup 80 |
Cantidad de unidades pronosticadas estimadas por el modelo para el intervalo Up80 |
Segundo valor de pronóstico más alto posible, generado por el modelo para un item o fecha específica. El pronóstico tiene 80% de probabilidad de ubicarse entre el Forecast Point y el Up80 |
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ForecastUp95 |
Pronóstico Sup 95 |
Cantidad de unidades pronosticadas estimadas por el modelo para el intervalo Up95 |
Valor de pronóstico más alto posible, generado por el modelo para un item o fecha específica. El pronóstico tiene 95% de probabilidad de ubicarse entre el Forecast Point y el Up95 |
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WMAPE |
WMAPE |
Medida de error de pronóstico, Weighted Mean Absolute Percentage Error |
Permite evaluar el desempeño de la predicción del modelo para cada item. Por lo general, se evalúa en franjas de control: 0-30% (excelente), 30-50% (aceptable), +50% (deficiente) |
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MASE |
MASE |
Medida de error de pronóstico comparativo, Mean Absolute Scaled Error |
Permita evaluar el desempeño de la predicción del modelo para cada item, comparando el error del modelo propuesta contra el error del pronóstico ingenuo (Forecast Naive). Los errores menores a 1 demuestran que el modelo propuesto tiene mejor desempeño |
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sMAPE |
sMAPE |
Medida de error de pronóstico, symmetric Mean Absolute Percentage Error |
Permite evaluar el desempeño de la predicción del modelo para cada item. Por lo general, se evalúa en franjas de control: 0-30% (excelente), 30-50% (aceptable), +50% (deficiente). Es recomendable usar medidas de error ponderadas (e.g. WMAPE). |
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Ranking |
Ranking |
Unión de clasificaciones ABC, FSN y XYZ, según los criterios de ingreso/rentabilidad, movimiento y estabilidad |
Los items de mayor valor para el negocio son los AFX, AFY y AFZ. Los items de menor valor para el negocio son CNX, CNY y CNZ |
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Otras Variables |
Otras Variables |
Atributos adicionales del item. Por ejemplo descripción, categoría, línea, marca, subcategoría, etc. |
Permiten el filtrado o agregación por criterios de mayor jerarquía al item |
Los intervalos de pronóstico son las zonas de impacto de los pronósticos, medidos como la desviación de los pronósticos con respecto a la observación real. Estas zonas estan delimitadas por: Forecast Point, Forecast Lo95, Forecast Lo80, Forecast Lo60, Forecast Up60, Forecast Up80 y Forecast Up95.
Resume los resultados más relevantes del pronóstico por cada ítem para guiar los procesos de mejoramiento continuo de planeación de la demanda. En primer lugar, permite identificar los ítems de mayor, los ítems por encima de un valor de error de control (e.g. 50%), los items con mejor rendimiento por un pronóstico ingenuo o modelo propuesto, y el intervalo de pronóstico que mejor describe un sub o sobre-pronóstico recurrente.
| Columna | Descripción | Interpretación |
|---|---|---|
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Ítem |
Identificación única de los items o referencias que componen el portafolio de productos |
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Ranking |
Unión de clasificaciones ABC, FSN y XYZ, según los criterios de ingreso/rentabilidad, movimiento y estabilidad |
Los items de mayor valor para el negocio son los AFX, AFY y AFZ. Los items de menor valor para el negocio son CNX, CNY y CNZ |
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WAPE |
Medida de error de pronóstico, Weighted Mean Absolute Percentage Error |
Permite evaluar el desempeño de la predicción del modelo para cada item. Por lo general, se evalúa en franjas de control: 0-30% (excelente), 30-50% (aceptable), +50% (deficiente) |
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MASE |
Medida de error de pronóstico comparativo, Mean Absolute Scaled Error |
Permita evaluar el desempeño de la predicción del modelo para cada item, comparando el error del modelo propuesta contra el error del pronóstico ingenuo (Forecast Naive). Los errores menores a 1 demuestran que el modelo propuesto tiene mejor desempeño |
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SuggestedInterval |
Intervalo de pronóstico asociado a la cantidad de unidades pronosticadas |
Permite identificar si la cantidad más probable de venta o demanda es mas cercana a un subpronóstico (Up60, Up80, Up95) o a un sobrepronóstico (Lo60, Lo80, Lo95) |
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Otras Variables |
Atributos adicionales del item. Por ejemplo descripción, categoría, línea, marca, subcategoría, etc. |
Permiten el filtrado o agregación por criterios de mayor jerarquía al item |