Problemas Comunes al Pronósticar tu Demanda

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En la cadena de suministro, planear es fundamental. Y una de las herramientas para planear son los pronósticos, uno fundamental es el pronóstico de demanda. Éste proporciona los datos necesarios de entrada para la planeación y control en todas la áreas funcionales de la empresa incluidas marketing, logística, producción y finanzas. Planear la demanda afecta los niveles de capacidad, inventario, abastecimiento, las necesidades financieras y la estructura general del negocio. 

Un pronóstico de demanda consiste en predecir el comportamiento futuro de un producto o servicio específico. De esta forma se logra estimar cuánto producto se va a vender o va a demandar el mercado. El pronóstico de demanda predice con base en los volúmenes de ítems, en órdenes de pedido, facturación o ventas durante un período de tiempo. 

PROBLEMAS COMUNES AL PRONOSTICAR LA DEMANDA

El principal problema o reto al pronosticar la demanda, es la baja asertividad que puede tener el pronóstico que realicemos. Esta asertividad se puede medir de varias maneras, pero en general, es medida de acuerdo al error que tiene el pronóstico, es decir, se refiere a que tan cerca está el pronóstico del nivel de demanda real.  

Existen varios desafíos o problemas comunes a la hora de pronosticar la demanda, lo que puede generar un alto error en su predicción. Algunos de estas son:

  • Demanda Irregular:

Esta se da cuando existe una alta variación aleatoria en los patrones de demanda. Esto se da por pedidos esporádicos de los clientes, por introducir y retirar productos de alguna línea, por productos demandados por pocos clientes y/o que están divididos en muchas ubicaciones de inventario.

  • Pronóstico regional:

    A veces puedes tener una amplia distribución geográfica de centros de distribución y debes saber agrupar o desagrupar geográficamente el pronóstico. En el método de pronóstico que se utilice se debe decidir si se toma la demanda y se distribuye proporcionalmente o se toma la demanda total por centro de distribución.

  • Nuevos Productos:

Son un reto debido a que son difíciles de predecir por la falta de data histórica que permitan encontrar patrones. 

  • Datos de otras áreas:

Finalmente si hay mucha información de otras áreas participantes para incluir en el pronóstico, por ejemplo, marketing, operaciones logística, finanzas y compras, se empieza a volver complejo integrar todos los datos al pronóstico que quieres hacer o peor aún no se han identificado qué tanto pueden influir en tu pronóstico de demanda.

  • Variedad de productos:

Es frecuente tener problemas en los pronósticos cuando la variedad y cantidad de artículos supera el manejo racional de los sistemas, herramientas de programación y hojas de cálculo, exponiendo a la empresa al desequilibrio del nivel de inventario.

  • Evadir uso de la tecnología:

La falta de recursos para adquirir nuevas tecnologías, o la resistencia al cambio por parte de la organización o por la complejidad en herramientas que impiden la facilitación y agilización de los procesos.

ALGUNAS SOLUCIONES PARA LOS PROBLEMAS AL PRONOSTICAR LA DEMANDA

Ahora que mencionamos los problemas más comunes al pronosticar la demanda, te daremos algunos consejos para superarlos:

  1. Identificar los productos intermitentes. Para contrarrestar el error que introduce la demanda irregular en tu pronóstico de demanda, es importante  identificar los productos o SKUs que tienen esta demanda irregular. Con ayuda de tu  Ranking ABC sabes cuales son los productos que concentran el 80%, el 15% y 5% de la participación de ingresos, volúmenes o costos. Asimismo, identificas  cuales son tus productos intermitentes y puedes hacer el pronóstico teniéndolos en cuenta, usando métodos o técnicas diferentes para ellos o simplemente dependiendo de las decisiones de negocio, quitarlos de tu ejercicio.
  2. Pronosticar de lo general a lo específico, en lugar de lo específico a lo general: Para pronosticar demanda te recomendamos reconocer las categorías, familias o gamas de productos y ubicación geográfica de los centros de distribución, para pronosticar su demanda de manera controlada, en lugar de medir el todo. Asimismo,  al momento de evaluar el desempeño del pronóstico, es altamente recomendado examinar las categorías por separado.
  3. Usar Datos históricos de Productos similares: Para los nuevos productos, es importante encontrar productos similares y ver la data histórica del comportamiento de esos productos al introducirlos al mercado. De esta manera puedes usar estos comportamientos al hacer una estimación de este nuevo producto. 
  4. Reconocer variables influenciadoras externas e internas:  Para mejorar la asertividad de tu pronostico es importante empezar a incorporar la información de las otras áreas que influyen en la demanda de tu producto. Desde el punto de vista del negocio, es vital que se reconozcan cuáles son las variables que afectan nuestra operación, las que son de nuestro entero conocimiento y que pueden ser variables internas o externas a la data de la organización, para así poder incorporarlas al método de pronóstico que escojamos.
  5. Usar tecnología más robusta: Entre mayor cantidad de datos y variedad de productos se tienen, se vuelve más complejo pronosticar la demanda con herramientas cómo Excel, qué es potente, pero limitado en procesamiento de grandes cantidades de datos o variabilidad de métodos de pronóstico de demanda.

Es importante entender que cada uno de los productos o escenarios en los cuales estamos trabajando al pronosticar la demanda, tienen características y comportamientos diferentes.  Por tal razón no podemos esperar que un solo modelo de pronóstico abarque todos nuestros productos y escenarios, logrando los mejores resultados en el pronóstico para cada uno de ellos. 

Actualmente existen diversidad de modelos que se pueden adaptar perfectamente a las necesidades de cada producto y lograr los mejores resultados en los pronósticos del mismo. Para esto se requieren plataformas, servicios y herramientas robustas que permitan la simplicidad de operarlas para la agilización de los procesos. 

Aunque el panorama al realizar tus pronósticos, no parezca siempre tan alentador, la buena noticia es que existen nuevas opciones accesibles para tu empresa. Gracias a la inteligencia artificial, la computación en la nube y big data, la habilitación de estos servicios, herramientas y plataformas es más frecuente. Además, de combinarlas con técnicas de experiencia de usuario que tienen en cuenta la simplicidad y agilidad requerida dentro de tu negocio.  Por eso te invitamos a darle la oportunidad a estas nuevas tecnologías y probar por ti mismo sus bondades y beneficios que tienen para ofrecerte a ti y a tu empresa.

Te invitamos a entrar a nuestras secciones de pronóstico de cadena de suministro y big data como servicio, si tienes alguna inquietud o quieres conocer más a fondo nuestras soluciones no dudes en contactarnos!

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