Predicción de la demanda para optimizar la planificación de la cadena de suministro

La cadena de suministro es precisamente eso, una cadena llena de eslabones interconectados unos con otros y dependientes todos ellos entre sí. Cada pieza necesita de la anterior y la posterior, pero también de aquellas más alejadas de su posición, ya que la rotura de un eslabón provoca la rotura de la cadena.

En consecuencia, el buen comportamiento de la supply chain, está directamente relacionado con el comportamiento de todos los niveles que la componen de inicio a fin. Tienen que funcionar producción, almacén, compras, distribución…. e incluso aquellas empresas con las que se interactúa como proveedores o clientes (cadena de suministro extendida), en lo que es un flujo de actividad continua. En este escenario un error en cualquier punto se traslada linealmente al resto, al igual que cuando zarandeamos el extremo de una cuerda, impidiendo una gestión eficiente del conjunto. Técnicamente esta acción-reacción es lo que se conoce como ‘efecto látigo’. Una pequeña variación en la demanda puede llegar a generar importantes desajustes en toda la cadena de suministro.

Cualquier organización debe, por tanto, funcionar como un todo teniendo en cuenta, de manera coordinada, sus propios tiempos de producción o montaje, el stock de su almacén, su red logística de entrada y salida, los tiempos de entrega de sus proveedores, campañas promocionales y muchos otros inputs, que obligan a uso de planificadores para alinear las acciones de todos los departamentos implicados en la supply chain, cada uno con sus propios intereses y objetivos.

Una realidad aún palpable es como el departamento de Ventas lucha por la consecución de sus objetivos, sin tener en cuenta lo que sucede en Producción, que a su vez trabaja para alcanzar sus propias metas sin valorar la actividad de Compras o Mantenimiento. Las distintas realidades interdepartamentales de la empresa se han intentado conjugar tradicionalmente, sin altas cotas de éxito, a través de largas y tediosas reuniones, hojas de cálculo, tablas dinámicas… que no son efectivas en un entorno voluble y exigente, con cadenas de suministro cada vez más complejas, marcadas por consumos rápidos, por continuas campañas promocionales y por los vaivenes de una economía sometida a múltiples avatares.

De la previsión a la predicción de la demanda

Imagen obtenida en Freepik.es

La solución ha llegado de la mano de la algoritmia y la Inteligencia Artificial dando el paso de los procesos de previsión de la demanda a la predicción de la demanda. En la era del dato, las nuevas tecnologías disruptivas utilizan toda la información existente en las distintas organizaciones, la procesan, presentan informes en tiempo real de las necesidades presentes y las previsiones futuras, y realiza sugerencias de actuación a los equipos, de cara a facilitar la toma de decisiones y aumentar las cotas de eficiencia y rentabilidad.

En consecuencia, el primer paso de este proceso es la recopilación de la materia prima, de los datos existentes, ya sean estructurados o no estructurados, procedentes de ERPs, SGA, CRM… o del empleo de sistemas basados en Internet of Things (IoT).

Una vez compilada la información interna (registros de venta, tasas de rotación, salida de referencias cruzadas, niveles de stock…) y aportados datos de contexto (meteorología, calendarios laborales, épocas promocionales…), son tratados por algoritmos predictivos dinámicos que realizan un pronóstico de la futura demanda, con la que poder llevar a cabo planificaciones adecuadas para el conjunto de la cadena de suministro, concibiéndola como un todo y no en base a los objetivos de cada una de las partes.

Es decir, los sistemas de predicción de la demanda, a diferencia de los basados en previsión de la demanda, otorgan una visión anticipada de los posibles comportamientos del mercado, fundamentados en el análisis de datos en tiempo real, lo que permite realizar una planificación eficiente del conjunto de las operaciones (compras, producción, transporte, marketing, ventas…) y reducir al máximo los riesgos inherentes a cualquier actividad empresarial. Se gana así en eficacia, rentabilidad y calidad de servicio.

Si sabemos que vamos a vender N unidades de una determinada referencia, X de otra e Y de una tercera, es posible determinar la materia prima requerida, la producción que vamos a llevar a cabo, el stock necesario, podemos optimizar las flotas, adecuar las campañas de marketing, ajustar recursos humanos e incluso adecuar los precios.

Además, mediante el empleo en la gestión de negocio de sistemas de predicción basados en el Big Data, eliminamos los factores no objetivos de la toma de decisiones (experiencia, intuiciones…), para basar la estrategia de negocio en información veraz y objetiva tratada por precisos algoritmos y exenta, en consecuencia, de percepciones particulares.

Conclusión

La cadena de suministro cuenta con altas cotas de complejidad dado que se compone de multitud de áreas empresariales que, en la mayoría de las ocasiones, funcionan de manera individual bajo percepciones, visiones y objetivos propios.

El empleo de sistemas de predicción de la demanda en cualquier tipo de organización, tiene enormes beneficios para la supply chain. Contar con una estimación del comportamiento futuro del mercado permite diseñar una estrategia para el conjunto de la cadena de suministro, adecuada a la estimación de los requerimientos reales de los clientes.

Bajo un objetivo y una planificación común, se pasa de las partes al todo, con el consiguiente aumento de eficacia, rentabilidad, calidad, servicio al cliente y operatividad, mientras se minimizan, por ejemplo, costes, riesgos o tiempo improductivo.

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