fbpx

A continuación, demostramos cómo sacar el mayor provecho de los pronósticos de Datup para aumentar los niveles de precisión y disminuir los tiempos de entrega en la planeación de la demanda. Para ello, se describirán los journey y escenarios de uso básico, intermedio y avanzado.

Estos usos le permitirán al analista tomar en consideración diversos campos de los cubos de resultados, que orienten de mejor manera la toma de decisiones, con respecto al comportamiento de la venta, demanda, abastecimiento o similares.

Uso Básico: Pronósticos Sugeridos

Este uso orienta la toma de mejores decisiones para:

  • Conocer el volumen de demanda requerido por los clientes por cada ítem para uno o más meses futuros.

  • Proponer en sesiones de S&OP volúmenes de demanda acordes a condiciones optimistas, conservadores o pesimistas de ventas.

  • Evaluar el margen de certeza o incertidumbre de los pronósticos de demanda.

  • Priorizar el pronóstico del portafolio por los ítems de mayor venta, rotación y variación en la demanda.

Este escenario se centra en los pronósticos sugeridos, generados y seleccionados automáticamente por la plataforma. En primer lugar, se debe ubicar la fecha y el ítem de interés, por medio de las columnas Date e Item, respectivamente. La columna SuggestedForecast muestra el pronóstico sugerido para la fecha y el ítem bajo análisis, con base en el comportamiento histórico de la demanda (Target); considerando estacionalidades, niveles, tendencias e incluso relaciones con otros ítems del portafolio.

Adicionalmente, se incluye la columna NextSuggestedForecast, la cual presenta un escenario alternativo al pronóstico sugerido cuando existen indicios o se anticipa un alza sustancial en demanda del ítem para el período específico. El NextSuggestedForecast suele ser de gran utilidad para las sesiones de S&OP, donde la contraparte de comercial suele concertar valores más altos para los pronósticos de ciertos ítems, sujetos a campañas de marketing o estrategias de mayor consumo. En lugar, de abrir el espacio a la especulación para esa posible demanda de mayor nivel, la plataforma ofrece un valor alternativo que contempla ese escenario de sobredemanda. Por otro lado, la solución también presenta un valor alternativo para el escenario de subdemanda, donde la contraparte comercial preve una destimulación en el consumo del ítem para los períodos futuros. El campo BackSuggestedForecast contiene la cantidad de demanda a considerar.

El campo WMAPE, permite conocer el error esperado para el período pronosticado, con base en los errores obtenidos al realizar pruebas de backtests, es decir, de simular el pronóstico de la demanda para períodos anteriores, donde se conoce el comportamiento real, por ende es posible medir el desempeño. Por defecto, en Datup se realizan 5 de estas simulaciones o backtests en cada iteración de los modelos.

Por último, se sugiere tener en cuenta la columna Ranking, la cual permite determinar los ítems de mayor, consumo, rotación y estabilidad en demanda. En otras palabras, permite identificar cuales son los ítems de mayor y menor valor para el negocio.

 

Uso Intermedio: Intervalos Sugeridos

Este uso orienta la toma de mejores decisiones para:

  • Todas las ventajas del journey básico.

  • Conocer los ítems sobrepronosticados de forma recurrente con respecto a su histórico de demanda para prevenir pérdidas por inventario excesivo.

  • Conocer los ítems subpronosticados de forma recurrente con respecto a su histórico de demanda para prevenir pérdidas por agotados o quiebres de inventario.

El segundo escenario acompaña los pronósticos sugeridos con los intervalos sugeridos, permitiendo al analista de la demanda conocer los ítems con sub o sobrepronósticos consistentes en el pasado. La columna SuggestedInterval indica el intervalo de pronóstico asociado con el pronóstico sugerido en la columna SuggestedForecast. En consecuencia, los pronósticos sugeridos al alza (NextSuggestedForecast) y a la baja (BackSuggestedForecast) también estan acompañados por sus intervalos sugeridos NextSuggestedIntervaly BackSuggestedInterval, respectivamente.

Los intervalos de pronóstico SuggestedInterval, NextSuggestedInterval y BackSuggestedInterval, no solo son calculados para los períodos a pronosticar, sino también para cada período de backtest o simulación. Es precisamente de esta manera como es posible determinar cuál es el intervalo de pronóstico, y por ende, el pronóstico sugerido más probable, según su repetición en la historia de demanda observada.

De manera práctica, el analista o planeador de la demanda puede determinar si un ítem es susceptible de sobredemanda, si el intervalo sugerido SuggestedInterval tiene uno de los siguientes valores: Lo95, Lo80 o Lo60. Por el contrario, el ítem es susceptible de subredemanda si el SuggestedInterval presenta bien sea Up60, Up80 o Up95. En ambos casos, la subo sobredemanda se establece con respecto al pronóstico punto o ForecastPoint que se ubica en la mitad de todos los intervalos de pronóstico.

Usar los intervalos de pronóstico permite al proceso de planeación de la demanda anticipar y evitar eventos de sobreproducción o sobrebastecimiento, así como agotados o quiebres de inventario.

Uso Avanzado: Pronóstico Ingenuo e Intervalos de Pronóstico

Este uso orienta la toma de mejores decisiones para:

  • Todas las ventajas del journey intermedio.

  • Examinar los pronósticos ingenuos, es decir promedios o últimas observaciones, para planear la demanda en ítems de alta variación o intermitencia y aumentar su precisión.

  • Examinar los pronósticos sugeridos por cada ítem y período para conocer que tan alto o bajo puede comportarse la demanda ante diferentes circunstancias del mercado

  • Evaluar el error MASE para determinar en qué casos es aconsejable utilizar pronósticos ingenuos para aumentar la precisión de la planeación.

El tercer y último escenario involucra el pronóstico ingenuo y todos los pronósticos asociados los intervalos de pronóstico estimados por Datup. Esta colección de valores permiten al analista conocer todos los posibles escenarios de altos y bajos en la demanda pronosticada.

Los pronósticos punto ForecastPoint, inferior 95 ForecastLo95, inferior 80 ForecastLo80, inferior 60ForecastLo60, superior 60 ForecastUp60, superior 80 ForecastUp80 y superior 95 ForecastUp95 componen la totalidad de puntos que estima Datup por cada fecha e ítem para considerar los diferentes escenarios de alta, media y baja demanda. El algoritmo se encarga de seleccionar automáticamente el escenario, y a su vez el valor más probable. Sin embargo, en el cubo de resultados se presentan de forma abierta al analista para habilitar posibles ejercicios adicionales.

Por su parte, el pronóstico ingenuo en la columnaForecastNaive calcula el valor del pronóstico por medio de un promedio por ventana movible. El tamaño de la ventana coincide con el número de períodos a pronosticar. Por ejemplo si se desea pronosticar 4 semanas, la ventana movible calcula el pronóstico ingenuo tomando el promedio de 4 semanas a la vez de la historia. Datup compara el desempeño de su modelo contra el pronóstico ingenuo, ya que existen ítems cuya estabilidad en la historia de la demanda sufre de altas intermitencias y/o compartamientos aleatorios que impiden su pronóstico a través de métodos estadísticos tradicionales o avanzados. El valor de la columna MASE muestra el resultado esta comparación. Los valores cercanos a 1 (por encima o por debajo) confirman el rendimiento superior del modelo de Datup, mientras valores muy superiores a 1, favorecen el uso del pronóstico ingenuo ForecastNaive. Si este es el escenario, en el cubo, el pronóstico ingenuo será el valor sugerido como pronóstico para el periodo evaluado.

¿Te resultó útil este artículo?

¿Te resultó útil este artículo?