Como ya sabemos los sistemas de predicción de la demanda son una herramienta de gran ayuda para la planificación de recursos a lo largo de la cadena de suministro. Nos ayudan a paliar la incertidumbre y la volatilidad de demanda, asegurando la cobertura en todo momento. Por eso, en este artículo explicaremos cómo se aplica un modelo de predicción de demanda para incluirlo en los diferentes horizontes de planificación, y los beneficios que aporta a lo largo de la cadena de suministro.
Aplicando un modelo de predicción para la planificación de la demanda
La aplicación de un modelo de predicción para planificar la demanda futura es un proceso circular de mejora continua. Eso significa que el modelo es enriquecido constantemente con datos en tiempo real para realizar predicciones más precisas y generar una planificación más acorde a la realidad.
Veamos las distintas fases de la planificación predictiva de la demanda:
1. Recolección, verificación y corrección de datos: en primer lugar y como en cualquier modelo analítico, se debe hacer una recolección de datos que puedan ser interesantes aplicar al modelo, como histórico de ventas, histórico de visitas al punto de venta, tendencias del mercado, etc. Por otro lado también es importante verificar la fiabilidad de los datos y corregirlos en caso de ser necesario, pues la calidad del modelo dependerá en cierta medida de la calidad de los datos.
2. Generación de la predicción de demanda futura: el siguiente paso sería ajustar los períodos de demanda que se quiere pronosticar (demanda a corto, medio o largo plazo), introducir los datos en el modelo de predicción elegido, comprobar el buen funcionamiento del modelo y recoger las predicciones de demanda futura.
3. Aplicación de inteligencia de negocio: una vez tengamos las predicciones de demanda en nuestra mano, podremos aplicar la inteligencia de negocio para poder incluir este nuevo conocimiento y soporte a la decisión a nuestros procesos de negocio, y asegurar la cobertura de nuestros servicios en todo momento.
4. Generación del plan de demanda: ahora podremos generar una programación de demanda óptima, y aplicarla a los diferentes horizontes de planificación a lo largo de toda la cadena de suministro. Por ejemplo, una predicción de la demanda a corto plazo puede ayudarnos a planificar semanalmente las operaciones y los recursos críticos del día adía. La predicción de la demanda a medio plazo puede ayudarnos a conocer las capacidades que necesitaremos con meses de antelación, y compararlas con las actuales para detectar posibles necesidades. Y la predicción a largo plazo puede ayudarnos a simular y comparar diferentes escenarios hipotéticos de demanda y anticiparnos a los cambios del mercado planificando la contratación futura de recursos.
5. Medición y análisis de resultados: por último, se deben medir los resultados, ¿acertó el modelo de predicción de demanda? ¿En qué momentos se desvió? ¿De cuanto fue la desviación? Estos datos comparativos junto con los KPIs obtenidos, se pueden introducir en el modelo para enriquecerlo y hacerlo cada vez más preciso.
Beneficios de la predicción de la demanda a lo largo de la cadena de suministro
Aplicar modelos de predicción de demanda a lo largo de la cadena de suministro pueden ayudarnos a:
- Tener una planificación integral óptima de la cadena.
- Alinear el flujo de ventas y de las operaciones de producción
- Automatizar los pedidos a proveedores
- Tener un mayor control del stock y reducir el inventario
- Ofrecer un mejor servicio y lograr una mayor satisfacción de los clientes
- Minimizar los costes y aumentar la rentabilidad de las operaciones
¿Interesado en implantar un modelo de predicción de la demanda en tu compañía?
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