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¿Por qué salen mal los pronósticos?

Goldratt Consulting — Thu, 26 Aug 2021 19:09:28 +0000

Se ha escrito mucho sobre pronósticos y la necesidad de mejorar su precisión. A pesar de nuestros mejores esfuerzos, el hecho es que mejorar la precisión del pronóstico sigue siendo un objetivo difícil de alcanzar y lograr niveles de precisión del 80% en la combinación granular de producto y geografía, sigue siendo el santo grial.

Los avances recientes en modelos estadísticos sofisticados, Big Data y aprendizaje automático (Machine Learning) definitivamente ayudarán a hacer mejores pronósticos en el futuro en un entorno prístino. Al mismo tiempo, es igualmente importante investigar por qué los pronósticos eventualmente resultan ser sustancialmente diferentes de la demanda real a pesar de nuestros mejores esfuerzos e intenciones.

Si bien las acciones de los competidores continuarán siendo impredecibles, lo que dificultará el pronóstico de la demanda real, este factor permanece fuera del control de la organización. Lo más importante es controlar los otros factores internos que nos impiden hacer pronósticos más precisos.

Razones principales que alejan los pronósticos de la realidad

En mi opinión, hay tres razones principales dentro del control de una organización que alejan los pronósticos de la realidad. Comprender estos factores nos llevará a la dirección correcta de la solución.

1. El pronóstico se realiza con poca frecuencia. Muchas compañías de bienes de consumo siguen operando con pronósticos mensuales, mientras que las nuevas señales de demanda ahora están disponibles diariamente. La práctica del pronóstico mensual comenzó cuando los datos confiables a nivel granular solo podían recopilarse una vez al mes. Hemos progresado a pasos agigantados en términos de recopilación de datos de ventas granulares confiables a una frecuencia diaria, sin embargo, el pronóstico aún se realiza mensualmente.
2. El pronóstico se hace con demasiada anticipación. Las compañías generalmente pronostican unas tres o cuatro semanas antes del comienzo del primer período de pronóstico. Producirían estimaciones para los próximos tres a seis meses e incluso lanzarían un pronóstico de doce meses a veces. Si bien ayuda en la planificación de la capacidad de corte crudo (rough cut capacity) y en el pedido de artículos con un tiempo de espera prolongado, no necesita hacerse con gran detalle. Dado que las nuevas señales y patrones de demanda ahora están disponibles a diario, definitivamente perdemos muchas señales importantes cuando pronosticamos con tanta anticipación.
3. Los pronósticos a menudo se usan para medir el desempeño de las ventas. Muchas empresas aún se centran en el logro de pronósticos, mientras que las mediciones deberían realizarse en función del crecimiento de las ventas y la cuota de mercado. Si los incentivos y la progresión profesional están vinculados al logro previsto, se convierte en un número político, negociado entre el equipo de ventas y la alta dirección. La alta gerencia busca proporcionar una extensión al equipo de ventas y lanza un pronóstico más alto que la demanda estimada. El equipo de ventas, por otro lado, quiere jugar de manera segura y quiere un pronóstico más bajo que la demanda. El pronóstico final depende de quién prevalezca al final. En cualquier caso, la pelea lo aleja de la realidad.

Si los equipos de la cadena de suministro deben utilizar los pronósticos para mover las existencias a varias ubicaciones, es imperativo que eliminemos estas tres deficiencias.

Las últimas señales de demanda deben procesarse para actualizar el pronóstico diariamente, mejorando así la frecuencia de los pronósticos. Tener en cuenta las últimas señales significaría que las señales de hoy cambiarán el pronóstico de mañana, lo que soluciona el problema de pronosticar con demasiada anticipación. Mi recomendación final sería eliminar el toque humano de la previsión y procesar las señales de demanda de una manera prístina sin ningún sesgo subjetivo. Deje que el patrón de señales de demanda decida cuál debería ser el pronóstico.

El proceso de reabastecimiento basado en la teoría de restricciones tiene estas tres recomendaciones firmemente integradas. Si la heurística diseñada adecuadamente pudiera convertir las señales de demanda en áreas de acción para los equipos de la cadena de suministro, ¿Deberíamos incluso dedicar nuestros esfuerzos a pronosticar la demanda a un nivel tan granular?

Por: Dr. Rakesh Sinha – Global Head – Supply Chain, Manufacturing & IT at Godrej Consumer Products Limited.

Traducción Libre de Javier Arévalo – Goldratt Consulting Partner Latin America

Para conocer más acerca de los casos de aplicación de teoría de restricciones lideradas por Goldratt Consulting:

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Javier Arevalo

Me apasiona trabajar con empresas y clientes para ayudarles a desbloquear su productividad mediante el aprendizaje y la aplicación de la teoría de restricciones y el enfoque de sistemas. He desarrollado mi experiencia trabajando en estrecha colaboración con el Dr. Goldratt en el pasado y mis colegas del grupo Goldratt durante más de quince años. Soy socio y miembro fundador de Goldratt Consulting, donde he desarrollado mis habilidades en TOC Estrategia & Tácticas, Procesos de Negocio, Planeación, Gerencia de Operaciones, Cadena de Suministros, Retail, Gerencia de Proyectos y Ambientes complejos.

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Pronóstico de la demanda

Bryan Salazar López — Sun, 30 Jun 2019 19:28:26 +0000

El forecasting, como se le conoce en el entorno económico al proceso de pronosticar la demanda, se define como la ciencia para predecir la demanda futura para un bien, componente o servicio en particular, con base en datos históricos, estimaciones de mercadeo e información promocional, mediante la aplicación de diversas técnicas de previsión.

¿Por qué se usan los pronósticos?

Las previsiones de la demanda han constituido históricamente una parte fundamental de los sistemas de planeación y por ende de la economía en general. Los pronósticos de la demanda ejercen una gran influencia en la determinación de factores claves de los procesos, factores como lo son la capacidad instalada (equipos, almacenes, plantas), requerimientos financieros (inventarios, flujo de caja), estructura organizativa (personas, sistemas, servicios), contratos con terceros (compras, operadores), etc.

Toda actividad requiere, por lo menos en algún nivel, algún sistema de estimación del volumen que se va a manejar dentro de ésta. Los estimados son el resultado de predicciones y pronósticos

A causa de la extensa influencia del forecasting en cualquier sistema productivo, se ha considerado que la gestión de la demanda constituye un factor fundamental para el éxito de cualquier organización. Sin embargo, muchos especialistas consideran que el pronóstico suele formar parte de un paradigma profundo de los tomadores de decisiones.

Para muchos especialistas, usar pronósticos está asociado a un tiempo largo de reposición, por lo que las restricciones de espacio y capital, estarán utilizadas casi al máximo. Se plantean, ¿cómo mejora la rentabilidad un mejor pronóstico?

Consideran que un mejor pronóstico hará que usemos mejor esas restricciones de espacio y capital, pero no logrará que las usemos menos. Es decir, si son restricciones activas, lograremos “mover un poco la aguja” con más ventas al reducir los stock outs, pero no mucho más, porque no ha cambiado el tiempo de reposición y seguiremos usando mucho de esas restricciones. Ver más: ¿Inteligencia Artificial para mejorar pronósticos de la demanda?

Horizonte de planeación del pronóstico

Uno de los interrogantes más frecuentes al generar un pronóstico corresponde a cuál es el período de la demanda que precisamos calcular. Es decir, si queremos calcular la demanda de un mes, un trimestre, un semestre, un año… Al período de tiempo que cubrirá el pronóstico se le conoce como horizonte de planeación, y su idoneidad depende de cuál sea nuestro objetivo al emplear la previsión de la demanda. Es muy común en la gestión de la demanda establecer horizontes de planeación no mayores a 18 meses, dado que se considera que según los cambios que afectan constantemente los procesos, los sistemas y los entornos, un período mayor arrojaría resultados muy poco confiables.

Implicaciones del error en el pronóstico

Aunque dentro de los errores más comunes en la gestión de la demanda se encuentra en primer lugar la fallida selección del método de previsión, existe una problemática no menor que consiste en la elaboración de diferentes pronósticos por cada órgano funcional de la organización, es decir, el pronóstico es usualmente desarrollado por el área comercial y choca contra la planificación realizada por el área de producción.

Desarrollo de un proceso de pronósticos

1. Conforme el equipo de «Planeación de la demanda»
2. Establezca la política del proceso de «Planeación de la demanda»
3. Agrupe sku’s en familias
4. Identifique patrones de la demanda de los productos
5. Identifique la etapa en el ciclo de vida de cada producto
6. Clasifique los ítems en A, B o C
7. Implemente un software de pronósticos
8. Cargue historia de la demanda de los productos
9. Examine identifique y elimine demandas irregulares
10. Corra el módulo de pronósticos
11. Obtenga el pronóstico del equipo de «Planeación de la demanda»
12. Genere pronósticos a futuro
13. Monitoree el pronóstico
14. Trabaje con el sistema de pronóstico, no contra él

Métodos de pronóstico

En la actualidad existen diversos métodos de previsión que pueden considerarse como estándar. Existen dos grandes grupos que abarcan todos los métodos estandarizados de previsión, estos son los cualitativos y cuantitativos. Otra gran categorización, dispone los métodos de previsión en tres categorías, estas son cualitativos, de proyección histórica (cuantitativos) y causales (cuantitativos).

¿Cómo mejorar el pronóstico?

Según un estudio elaborado por Marshall L.Fisher, Ananth Raman y Anna Sheen McClelland, una organización pueden mejorar de manera sustancial la precisión de sus pronósticos mediante la ejecución de las siguientes actividades:

Actualizando las previsiones en base a datos iniciales de ventas.
Analizando la precisión de sus pronósticos, identificando los errores y comprendiendo cuándo y por qué ocurren.
Probando la aceptación de los nuevos productos antes y después de su lanzamiento.
Utilizando distintos métodos de enfoque de pronósticos, de manera que permite entender las diferentes asunciones implícitas en las diferentes técnicas.

Una visión de la estimación de la demanda a través de la teoría de restricciones: ¿Por qué salen mal los pronósticos?

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