Predicción de la demanda: tus necesidades de compra en un vistazo

Hoy en día el mundo va muy rápido, y las empresas tienen que adaptarse a las necesidades del mercado, como también tienen que hacerlo sus equipos, si se quiere ser competitivo en un complejo contexto global, acrecentado con la crisis sanitaria que vivimos, que va a seguir poniendo al tejido productivo a prueba en el nuevo despegue esperado económico para finales de este año y 2022.

En este contexto, como ya hemos comentado en otras ocasiones, la automatización de procesos es fundamental de cara a ganar en eficacia y rentabilidad. Las nuevas tecnologías nos permiten dotarnos de sistemas de ayuda para la gestión empresarial en todas las áreas de negocio y en la totalidad de los departamentos.

La evolución y democratización del big data, la inteligencia artificial y la algoritmia permiten implantar en cualquier entorno empresarial, sea del tamaño que sea, por ejemplo, sistemas de mantenimiento predictivo, visión artificial o de predicción de la demanda. En este post, vamos a centrarnos en este último para comprobar las potencialidades que ofrece, como la agilización de tareas que aporta, la simplificación de la toma de decisiones, el aumento de las cotas de eficiencia y rentabilidad, y la merma de la incertidumbre.

Predicciones de futuro

En primer lugar, para tener una visión general, partamos de que los sistemas de predicción de la demanda, gestión de inventarios y planificación de compras basados en algoritmos de inteligencia artificial pronostican como se van a comportar las ventas en el futuro. Es decir, nos muestran, como si tuviéramos una bola de cristal, cuáles de nuestras referencias se van a demandar y en qué cuantías a determinado tiempo vista.

Esta información permite trabajar sobre el contexto real al que nos vamos a enfrentar, posibilitando una gestión adecuada de almacén, evitando sobre-estocajes o falta de unidades, situaciones ambas que pueden acarrear pérdidas económicas y de clientes. La primera, un exceso de referencias, deja capital inmovilizado, incrementa los riesgos de pérdidas por obsolescencia y consume espacio en almacén. La segunda puede conllevar la pérdida de confianza de los compradores a los que no se les va a poder servir el producto que demandan, al menos en el tiempo deseado.

En el caso de nuestra herramienta propia, la que conocemos y de la que os podemos poner ejemplos concretos, AIDÓO Purchases, además de emitir pronósticos, controla los niveles de stock, el lead time de los proveedores y los pedidos en curso, sugiere compras de forma automática y planificada en base a los parámetros anteriores y la predicción de la demanda, y permite fijar alarmas parametrizables para controlar eventos clave y garantizar el nivel de servicio.

Visualización sencilla e intuitiva

Figura 1

La utilidad de toda esta información es indiscutible, sin embargo, necesita del apoyo de un entorno visual amable y sencillo, que haga del trabajo con estos parámetros algo intuitivo y rápido. Para potenciar el valor de los sistemas de predicción de la demanda es necesario poder saber, a un golpe de vista, cuáles son las necesidades de los departamentos de Compas.

En nuestro caso, la visualización con AIDÓO Purchases es flexible y se adapta a las necesidades del cliente, gracias a un estándar de organización de información que nos permite mantenernos relativamente independientes al programa de visualización elegido. Hemos implementado la herramienta con éxito acoplándola a visualizaciones en Power BI, Qlik Sense, Tableau…. aunque por precio y versatilidad, por el momento, recomendamos Power BI.

Como se muestra en la figura 1, podemos comprobar en un solo vistazo, de manera rápida y sencilla, toda la información necesaria para la gestión de un determinado producto: la evolución del consumo previsto en diferentes mercados; la evolución del estado del stock; el Consumo Medio Diario Predicho (CMD), el Real Transit Time o tiempo real de tránsito de los pedidos (RRT), el stock de maniobra, el stock de seguridad, los días que faltan para la fecha optima de pedido, y la propia fecha de pedido. Además, en el ejemplo concreto que hemos elegido aparece un aviso de rotura de stock, urgiendo a los equipos de Compras a realizar la adquisición del producto consultado.

Como vemos, contando con un sistema de predicción de la demanda y cuadros de mando ágiles, el trabajo se simplifica, gracias a que toda la información está recogida en un mismo punto y tratada para ofrecer una completa visión, no solo del estado actual del almacén, sino de las necesidades futuras, y ahí está la clave. La planificación pasa, por tanto, de basarse en la experiencia e intuición de los equipos, a asentarse sobre certezas, lo que va a permitir adecuar las operaciones a las necesidades reales minimizando tiempo, costes y posibles pérdidas, y maximizando beneficios y seguridad.

Y esta no es una afirmación baldía:

  • la reducción de stock estimada en la primera fase de implantación supera el 15%
  • se obtiene una mayor capacidad de negociación con proveedores, gracias a la previsión de necesidades
  • hace posible la implantación de estrategias de suministro directo proveedor-cliente en aquellas referencias con mayor riesgo de obsolescencia.
  • como ya hemos mencionado se reducen los niveles de obsolescencia y riesgo, puesto que estas herramientas permiten la detección de excesos de stock en referencias de baja rotación.
  • la automatización de la gestión de compras supone una considerable reducción del tiempo dedicado al análisis de la planificación y definición de las necesidades de compra, que son, además, mucho más eficientes.
  • la previsión de la demanda permite, también, adquirir artículos relacionados del mismo proveedor optimizando la red de transporte y mejorando los costes de suministro.
  • otorga capacidad de reacción frente a las variaciones de demanda
  • trabajar sobre análisis predictivos facilita información fiable (multivariable) para mejorar la toma de decisiones futuras, tanto en la negociación con proveedores, como para el lanzamiento de campañas de marketing, ofertas para reducción de los stocks de baja rotación, etc.

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