Cuatro pilares de la excelencia en la planificación de la demanda

Cuatro pilares de la excelencia en la planificación de la demanda

Lograr un mayor rendimiento de la cadena de suministro con una demanda más potente y precisa Planificación

Descripción Ejecutiva: La estimación de la demanda futura es uno de los desafíos más valiosos, pero difíciles en la optimización de la cadena de suministro. Cualquier discusión de este tema observará siempre que las previsiones son siempre incorrectas, pero absolutamente esenciales para planear el negocio con eficacia. La predicción de la demanda proporciona la imagen crucial hacia el futuro que configura cómo una compañía desplegará su cadena de suministro para aprovechar al máximo las oportunidades de los clientes. "Planificación de la demanda" es el esfuerzo para aumentar la exactitud de los pronósticos y los niveles de servicio al cliente a través de una mejor percepción, predicción y configuración de toda la gama de factores que determinan cuán bien satisface las necesidades del mercado.

Ningún otro aspecto de la optimización de la cadena de suministro tiene mayor impacto en la rentabilidad del negocio. Proporcionar el mejor pronóstico de "un número" requiere capturar la demanda cerca de su fuente y predecir con exactitud la demanda real con suficiente tiempo y confianza para asegurar el máximo rendimiento de ventas y operaciones a un costo mínimo.

En este documento se describen cuatro elementos clave que apoyan la planificación eficaz de la demanda y establecen parámetros fundamentales para niveles de servicio más altos y menores costos de inventario. Estos son los "pilares" en los que se construyen ventajas competitivas y rentabilidad:

• Modelado de pronósticos
• Agregación de la demanda (y desagregación)
• Gestión por excepción
• Colaboración entre las partes interesadas de la cadena de suministro interna y externa

Pilar # 1: Más allá de la predicción simple

El software de planificación de la demanda aplica la ciencia para ofrecer un pronóstico mejor (una predicción que resulta ser más cercana a la demanda real). Mientras que las previsiones han sido ejecutadas a largo utilizando no mucho más que una "hoja de cálculo y un presentimiento", las principales organizaciones de planificación se esfuerzan por un enfoque de múltiples capas que emplea una variedad de modelos estadísticos de manera imparcial para comprender los muchos factores que influyen en la demanda de productos En el mercado con el tiempo.

Según un reciente estudio de Gartner sobre la mejora de la planificación de la demanda, los encuestados indicaron que "la falta de responsabilidad por la exactitud del pronóstico" era el mayor reto. Las empresas pueden beneficiarse de definir claramente el equilibrio entre el modelado estadístico y los métodos de predicción colaborativa.

• Introducción del nuevo producto

El proceso de desarrollar y traer un nuevo producto o servicio al mercado puede ser un viaje agotador que abarca la generación de ideas a través del desarrollo de conceptos, análisis de negocios, pruebas de mercado, implementación y finalmente comercialización. Los algoritmos de predicción cuantitativa, basados ​​en datos duros existentes, sólo pueden utilizarse para productos con un historial de demanda existente. Para los nuevos productos, los modelos más cualitativos que incluyen insumos subjetivos como los atributos del producto, el conocimiento del mercado y la experiencia pueden proporcionar la mejor guía disponible.

El primer pilar de una mejor planificación de la demanda es llevar el poder de un enfoque de predicción estadística híbrida a las ISFL, las extensiones de marca y las iniciativas de retiro de productos. La tecnología avanzada de planificación de la demanda supera los esfuerzos basados ​​en hojas de cálculo calculando la mejor predicción de demanda posible basada en varios insumos, incluyendo el desempeño pasado de productos relacionados o no relacionados que comparten los atributos clave además de los datos generados por las pruebas de mercado previo al lanzamiento.

Según Gartner, "el pronóstico del lanzamiento de nuevos productos depende excesivamente de las ventas y la comercialización de los insumos de la demanda. Existen oportunidades para eliminar el sesgo de predicción mediante la utilización de técnicas de modelado de atributos y soluciones que usan introducciones de productos similares para comprender las pruebas y repeticiones de consumidor / cliente, así como los supuestos de construcción de volumen, para mejorar el pronóstico ".

• Vender, vender y madurar

El perfil de demanda se incrementa a medida que las promociones introductorias, el apoyo publicitario y el boca a boca se combinan para crear una fuerte demanda inicial, y luego se sumergen a medida que el período de venta da paso a la fase de maduración, con sus propias promociones y programas de marketing intentando Con el tiempo.

A medida que se despliega el ciclo de vida del producto, la solución de planificación de la demanda compara la demanda real con la previsión. Los algoritmos de correspondencia estadística pueden usarse para determinar cuán significativamente la demanda real se ha desviado de la predicción. La precisión predictiva de otros perfiles de demanda se puede comparar, y cuando un perfil diferente proporciona una mejor coincidencia con la señal de demanda real, se intercambia en juego.

[pic 1]

[pic 2]

Los productos que experimentan una demanda de bajo nivel, "irregular" o períodos de demanda cero-requieren tratamiento estadístico específico para generar una previsión pertinente. Los modelos estadísticos de los sistemas de planificación deben ser capaces de acomodar intervalos de demanda bajos o nulos en el pronóstico de tiempo.

Según Gartner, el error promedio por porcentaje absoluto (MAPE) es la medida principal de error de pronóstico utilizada por el 92% de los encuestados. Los sistemas de planificación deben soportar medidas de exactitud incluyendo MAPE, Mean Absolute Deviation (MAD) y Smoothed MAD (SMAD). Éstos se pueden utilizar conjuntamente para proporcionar pantallas estandarizadas del tablero de instrumentos e indicadores clave de rendimiento.

• Estacionalidad y eventos promocionales

Las señales de demanda de producto se ven interrumpidas por los efectos de promociones (descuentos, ofertas de buy-one-get-one, cupones, descuentos, etc.) y manipulaciones de precios que alteran temporalmente la demanda del mercado. Además, la curva de demanda de muchos productos se enciende y disminuye alternativamente con el ciclo de las estaciones. Según Gartner, "... la capacidad de entender los volúmenes de línea base de los volúmenes promocionales, así como mezclar y cambiar dentro de las carteras, es una ... tarea desalentadora". En cada paso del proceso, los planificadores deben incorporar y acumular los efectos de estos factores en el pronóstico base + estacional, ya que estos factores impulsan la señal de reabastecimiento. Una encuesta reciente de Gartner indica que el 65% de las empresas emplean técnicas de configuración de la demanda para "influir en la demanda de los clientes hacia categorías más rentables o productos específicos".

...