{"id":1584,"date":"2020-12-30T17:16:16","date_gmt":"2020-12-30T17:16:16","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2020\/12\/30\/prediccion-de-la-demanda-para-optimizar-la-planificacion-de-la-cadena-de-suministro\/"},"modified":"2025-08-25T14:16:36","modified_gmt":"2025-08-25T12:16:36","slug":"prediccion-de-la-demanda-para-optimizar-la-planificacion-de-la-cadena-de-suministro","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/prediccion-de-la-demanda-para-optimizar-la-planificacion-de-la-cadena-de-suministro\/","title":{"rendered":"Predicci\u00f3n de la demanda para optimizar la planificaci\u00f3n de la cadena de suministro"},"content":{"rendered":"\r\n<p>La cadena de suministro es precisamente eso, una cadena llena de eslabones interconectados unos con otros y dependientes todos ellos entre s\u00ed. Cada pieza necesita de la anterior y la posterior, pero tambi\u00e9n de aquellas m\u00e1s alejadas de su posici\u00f3n, ya que la rotura de un eslab\u00f3n provoca la rotura de la cadena.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>En consecuencia, el buen comportamiento de la supply chain,\u00a0est\u00e1 directamente relacionado con el comportamiento de todos los niveles que la componen de inicio a fin. Tienen que funcionar producci\u00f3n, almac\u00e9n, compras, distribuci\u00f3n\u2026. e incluso aquellas empresas con las que se interact\u00faa 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 gesti\u00f3n eficiente del conjunto. T\u00e9cnicamente esta acci\u00f3n-reacci\u00f3n es lo que se conoce como \u2018<strong>efecto l\u00e1tigo<\/strong>\u2019. Una peque\u00f1a variaci\u00f3n en la demanda puede llegar a generar importantes desajustes en toda la cadena de suministro.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Cualquier organizaci\u00f3n debe, por tanto, funcionar como un todo teniendo en cuenta, de manera coordinada, sus propios tiempos de producci\u00f3n o montaje, el stock de su almac\u00e9n, su red log\u00edstica de entrada y salida, los tiempos de entrega de sus proveedores, campa\u00f1as 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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Una realidad a\u00fan palpable es como el departamento de Ventas lucha por la consecuci\u00f3n de sus objetivos, sin tener en cuenta lo que sucede en Producci\u00f3n, que a su vez trabaja para alcanzar sus propias metas sin valorar la actividad de Compras o Mantenimiento. <strong>Las distintas realidades interdepartamentales de la empresa se han intentado conjugar tradicionalmente, sin altas cotas de \u00e9xito, a trav\u00e9s de largas y tediosas reuniones, hojas de c\u00e1lculo, tablas din\u00e1micas<\/strong>\u2026 que no son efectivas en un entorno voluble y exigente, con cadenas de suministro cada vez m\u00e1s complejas, marcadas por consumos r\u00e1pidos, por continuas campa\u00f1as promocionales y por los vaivenes de una econom\u00eda sometida a m\u00faltiples avatares.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-6a0615fb0ce2d\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-6a0615fb0ce2d\"  type=\"checkbox\" id=\"item-6a0615fb0ce2d\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/prediccion-de-la-demanda-para-optimizar-la-planificacion-de-la-cadena-de-suministro\/#De_la_prevision_a_la_prediccion_de_la_demanda\" title=\"De la previsi\u00f3n a la predicci\u00f3n de la demanda\">De la previsi\u00f3n a la predicci\u00f3n de la demanda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/prediccion-de-la-demanda-para-optimizar-la-planificacion-de-la-cadena-de-suministro\/#Conclusion\" title=\"Conclusi\u00f3n\">Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"De_la_prevision_a_la_prediccion_de_la_demanda\"><\/span><strong>De la previsi\u00f3n a la predicci\u00f3n de la demanda<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<p>La <strong>soluci\u00f3n<\/strong> ha llegado de la mano de la <strong>algoritmia y la Inteligencia Artificial<\/strong> dando el paso de los procesos de <strong>previsi\u00f3n de la demanda a la predicci\u00f3n<\/strong> <strong>de la demanda<\/strong>. En la era del dato, las nuevas tecnolog\u00edas disruptivas utilizan toda la informaci\u00f3n existente en las distintas organizaciones, la procesan, presentan informes en tiempo real de las necesidades presentes y las previsiones futuras, y realiza sugerencias de actuaci\u00f3n a los equipos, de cara a facilitar la toma de decisiones y aumentar las cotas de eficiencia y rentabilidad.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>En consecuencia, el primer paso de este proceso es la recopilaci\u00f3n de la materia prima, de los datos existentes, ya sean estructurados o no estructurados, procedentes de ERPs, SGA, CRM\u2026 o del empleo de sistemas basados en Internet of Things (IoT).<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Una vez compilada la informaci\u00f3n interna (registros de venta, tasas de rotaci\u00f3n, salida de referencias cruzadas, niveles de stock\u2026) y aportados datos de contexto (meteorolog\u00eda, calendarios laborales, \u00e9pocas promocionales\u2026), son tratados por algoritmos predictivos din\u00e1micos que realizan un pron\u00f3stico de la futura demanda, con la que poder llevar a cabo planificaciones adecuadas para el conjunto de la cadena de suministro, concibi\u00e9ndola como un todo y no en base a los objetivos de cada una de las partes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Es decir, los sistemas de <strong>predicci\u00f3n de la demanda<\/strong>, a diferencia de los basados en previsi\u00f3n de la demanda,<strong> otorgan una visi\u00f3n anticipada de los posibles comportamientos del mercado<\/strong>, fundamentados en el an\u00e1lisis de datos en tiempo real, lo que permite realizar una planificaci\u00f3n eficiente del conjunto de las operaciones (compras, producci\u00f3n, transporte, marketing, ventas\u2026) y reducir al m\u00e1ximo los riesgos inherentes a cualquier actividad empresarial. Se gana as\u00ed en eficacia, rentabilidad y calidad de servicio.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>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 producci\u00f3n que vamos a llevar a cabo, el stock necesario, podemos optimizar las flotas, adecuar las campa\u00f1as de marketing, ajustar recursos humanos e incluso adecuar los precios.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Adem\u00e1s, mediante el empleo en la gesti\u00f3n de negocio de sistemas de predicci\u00f3n basados en el Big Data, eliminamos los factores no objetivos de la toma de decisiones (experiencia, intuiciones\u2026), para basar la estrategia de negocio en informaci\u00f3n veraz y objetiva tratada por precisos algoritmos y exenta, en consecuencia, de percepciones particulares.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><strong>Conclusi\u00f3n<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>La cadena de suministro cuenta con altas cotas de complejidad dado que se compone de multitud de \u00e1reas empresariales que, en la mayor\u00eda de las ocasiones, funcionan de manera individual bajo percepciones, visiones y objetivos propios.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>El empleo de sistemas de predicci\u00f3n de la demanda en cualquier tipo de organizaci\u00f3n, tiene <strong>enormes beneficios para la supply chain<\/strong>. Contar con una estimaci\u00f3n del comportamiento futuro del mercado permite dise\u00f1ar una estrategia para el conjunto de la cadena de suministro, adecuada a la estimaci\u00f3n de los requerimientos reales de los clientes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Bajo un objetivo y una planificaci\u00f3n com\u00fan, 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.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La cadena de suministro es precisamente eso, una cadena llena de eslabones interconectados unos con otros y dependientes todos ellos entre s\u00ed. Cada pieza necesita de la anterior y la posterior, pero tambi\u00e9n de aquellas m\u00e1s alejadas de su posici\u00f3n, ya que la rotura de un eslab\u00f3n provoca la rotura de la cadena. 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