Fundamentos del pronóstico en los negocios - Parte 2.


¡Hola a todos!


En esta segunda parte de nuestra serie dedicada al pronóstico en los negocios vamos a tratar la demanda, su volatilidad de la demanda y tres indicadores fundamentales para la gestión de los pronósticos, como son: el coeficiente de variación, el sesgo y la precisión del pronóstico.


Cuando hablamos de demanda es importante reconocer si existen restricciones en el suministro que limitan nuestra capacidad de cumplir los requerimientos del mercado. Estas restricciones pueden tener origen en limitaciones de capacidad de la organización o de sus proveedores. Por ello debemos entender lo que es la demanda verdadera. Muchas veces las fuentes de demanda se identifican en forma de despachos, ventas, órdenes confirmadas, solicitudes de servicio requeridas, transacciones procesadas, etc., y están asociadas a los niveles de servicio pactados con los clientes empresariales o la promesa de valor a consumidores finales.


Las restricciones como anticipación de faltantes por limitaciones del proveedor, infraestructura logística inadecuada de la empresa, bajas eficiencias que generan pedidos pendientes, horarios de circulación restringidos, entre otras, puede cambiar nuestra visión de que es lo que consideramos como demanda verdadera. Por ello es importante definir el contexto que nos dará una medida relevante para medir la demanda. Los esfuerzos deben ser lógicos y soportados en tecnología tales como POS (Point of Sale), RFID y software de registro de consumos en formatos PaaS y SaaS de ser posible con el fin de asegurar que la información será relevante para mejorar el proceso de pronóstico.


Indicadores de desempeño del pronóstico.


Existe una gran cantidad de indicadores de gestión para el pronóstico, sin embargo considero que hay tres muy importantes, con los cuales podemos conocer muy bien el desempeño del proceso de pronóstico de una organización.


Coeficiente de variación (CV).


El coeficiente de variación indica si un patrón de demanda es suave y estable, se encuentra cerca de su valor promedio o si es altamente errática. Usted podrá observar altos valores del coeficiente de variación cuando hay mucho crecimiento o declive en la demanda, cuando hay estacionalidad, cuando la demanda es intermitente o cuando hay mucha aleatoriedad en su patrón.


El coeficiente de variación se calcula dividiendo la desviación estándar sobre la media de la demanda real.



Para dos patrones de demanda con un mismo valor de desviación estándar, es la media de la demanda lo que hará que los valores de los coeficientes difieran de forma importante o no. Si estos productos pertenecieran a una misma familia, la diferencia en volatilidad nos hará evaluar los patrones de consumos más detenidamente para hallar las causas de dichos comportamientos y entender si debemos modificar características del producto o la prestación del servicio para hacer su demanda más estable en el tiempo y asegurar mayor precisión en el pronóstico.


Lo que hace el estudio de la volatilidad (CV) del patrón de demanda tan interesante y útil es que tiende a haber una relación inversa entre la volatilidad del patrón de demanda y la habilidad para pronosticarlo de manera precisa.


La siguiente gráfica muestra el coeficiente de volatilidad para un producto que es pronosticado trimestralmente. Debo mencionar que el horizonte planteado y la unidad de tiempo establecidas para el pronóstico tendrán un impacto importante en el coeficiente de variación, así que cuanto mayor historia consideremos y la unidad de tiempo (time bucket) sea menor, en esa medida podemos esperar también valores más relevantes del coeficiente de variación.



De nuevo quiero recordar que un patrón de demanda con puntos dinámicos va a afectar el coeficiente de variación, pero también es potestad de la organización decidir si los considera o no para el cálculo del CV. Como recomendación, si los puntos dinámicos superan el 15% de los periodos considerados para el horizonte del pronóstico, considérelos para el cálculo del pronóstico y el coeficiente de variación, analizando las causas de ocurrencia de los mismos y aplicando los correctivos necesarios. Si los puntos dinámicos son menores al 15% de los periodos considerados en el horizonte de pronóstico, manténgalos en el radar, especialmente si coinciden con los periodos de mayor demanda en pronósticos estacionales, ya que el inventario tendrá que tener funciones de anticipación.



Precisión del pronóstico (FA).


Por otra parte la precisión del pronóstico (FA) guarda una relación directa con el error absoluto acumulado, ya que cuanto menor es el error acumulado, más preciso es el pronóstico. La fórmula para el cálculo es:


Siendo F el pronóstico y A la demanda real.



Para la precisión del pronóstico (FA) como en el coeficiente de variación (CV), aplica también, que la cantidad de periodos considerados en el horizonte de planeación tiene un impacto importante en su determinación.


En la siguiente gráfica, podemos ver, para una familia de 34 productos, una relación entre la precisión del pronóstico y la volatilidad de la demanda. Este tipo de relación es importante establecerla ya que con una menor volatilidad de la demanda, nuestra habilidad para pronosticar de manera más precisa aumenta.



El Sesgo de un pronóstico.


El sesgo en el pronóstico es una desviación consistente con respecto a la media en una dirección. Es una medida del desempeño del pronóstico que indica si éste se encuentra, crónicamente muy alto (lo cual representaría un sesgo positivo) o muy bajo (sesgo negativo).


Los adjetivos positivo o negativo no indican que el sesgo esté bien o mal si se comporta de una manera u otra. Lo que indica es que existe una tendencia, bien sea a ser muy optimista en el pronóstico, con lo cual obtenemos una tendencia positiva y en consecuencia exceso de inventario, o no tenemos la habilidad de leer la demanda correctamente, y tendemos a estar por debajo de los consumos reales cuando pronosticamos la demanda, lo cual trae efectos como faltantes en el inventario, estar por debajo de los niveles de seguridad del inventario, retraso en el cumplimiento de órdenes, ineficiencias de producción y en consecuencia bajos niveles de servicio.


La fórmula para calcular el sesgo es:


La siguiente tabla muestra datos para una familia de productos, en la cual podemos ver distintos patrones de demanda para cada producto dentro de ella.



Es importante resaltar que el sesgo debemos medirlo por cada SKU de producto terminado o componente sometido a demanda independiente. Si medimos el sesgo de manera agregada, podemos causar problemas de inventario en la organización y en consecuencia niveles de servicio no deseados en algunos productos.


Algunas preguntas para reflexión:

  • ¿Cuál es la utilidad de la medición del pronóstico en las organizaciones?

  • ¿Existe un reemplazo al proceso de pronóstico para planificar la demanda en las organizaciones?

  • ¿Cuál es el grado de integración tecnológica que necesita una organización para hacer que el pronóstico sea más preciso?

  • ¿Qué factores macroeconómicos inciden en el desempeño del proceso de pronóstico?

  • ¿Qué medidas pueden tomar las organizaciones para realizar análisis de comportamientos de consumidores que influencien el proceso de pronóstico?




Referencias:

The Business Forecasting Deal – Michael Gilliland


En el próximo artículo de la serie continuaremos describiendo otros indicadores y un proceso de evaluación del pronóstico.



¡Un cordial saludo!

Carlos Perozo, M.E, CPIM, CSCP

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