Innovación en la cadena de suministro: descubre cómo implementar previsión impulsada por el mercado con estrategias como modelado de la demanda, datos granulares y aprendizaje automático para optimizar inventarios y mejorar la precisión empresarial.
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Conociendo que el análisis de la demanda, se ha convertido en una nueva prioridad de innovación en la cadena de suministro, nos adentramos en los pasos concretos para orientarse más a la demanda e incluso a la previsión de la demanda en función del mercado.
La complejidad empresarial es cada vez mayor. Los departamentos de marketing y ventas están invirtiendo en modernas infraestructuras de datos para descubrir pistas valiosas sobre el sentimiento y el comportamiento de los clientes. Pero la mayoría de las cadenas de suministro siguen utilizando el historial de ventas agregado y algoritmos engorrosos.
En otras palabras, la mayoría de los sistemas de previsión están rodeados de un mar de datos, sin forma de aprovecharlos. «¡Mi reino por un caballo!» clama el rey Ricardo III en plena batalla, en la obra de Shakespeare. Muchos ejecutivos harían la misma súplica por una buena previsión.
Esta incapacidad para integrar, analizar y aprovechar los datos está provocando un deterioro de la precisión de las previsiones. Vemos empresas con una precisión de previsión de posición [medida por MAPE o error medio porcentual absoluto] del 70% o menos. En un ejemplo, Lora Cecere, de Supply Chain Insights, descubrió que, debido en parte a una previsión deficiente, las empresas de fabricación de alimentos que analizó «…perdieron un 1% de margen operativo y han aumentado los inventarios medios un 22% en la última década».
Pero hay un camino claro hacia la mejora de las previsiones, a través del «modelado de la demanda», que capta las causas subyacentes que impulsan la demanda. He resumido este camino en tres pasos de alto nivel:
Paso 1: Previsión de abajo arriba – La previsión estadística de abajo arriba modela las señales y patrones de demanda exclusivos de cada artículo-localización -clientes con tendencias al alza o a la baja, regiones que crecen o decrecen, unidades de mantenimiento de existencias (SKU) que muestran un comportamiento inusual- para crear una previsión más precisa y un mayor nivel de confianza. La información significativa sobre la variabilidad y la volatilidad se encuentra en este detalle granular. Al analizar la demanda en su verdadera forma de componente, no en un estado agregado blando, es mucho más fácil captar la señal de la demanda. La demanda real se encuentra en un nivel muy granular, por lo que ese es el nivel en el que hay que captarla.
Paso 2: «Outside In» – «Outside In» significa aumentar los datos de demanda más granulares del paso 1 con datos del canal descendente. A veces denominado «demand sensing», este enfoque traduce la demanda descendente en una señal de demanda para cada artículo-ubicación ascendente (SKU/L), mejorando la fiabilidad de la previsión estadística y reduciendo la latencia de la demanda.
Cecere resumió las ventajas en un artículo reciente: «… las empresas descubren que el uso de datos descendentes se amortiza en menos de seis semanas, cada seis semanas… y transforma sus cadenas de suministro 5 veces más rápido que la competencia.
Paso 3: Orientarse al mercado – La clave de una verdadera previsión orientada al mercado es empezar a explotar la riqueza de los datos de mercado para comprender el impacto de los complejos impulsores de la demanda, como los medios de comunicación, las promociones y la introducción de nuevos productos. A continuación, un motor predictivo de análisis de la demanda de la cadena de suministro o de aprendizaje automático puede traducir los datos en información procesable.
El objetivo final de la previsión basada en el mercado es captar y modelizar los atributos relevantes del mercado que influyen en la señal de demanda, generando más señal y menos ruido para anticipar la demanda real. Hay muchos pasos en el camino y muchos lugares por los que empezar. Las empresas que lo hacen se preparan para el futuro y también consiguen mejoras inmediatas en la precisión de las previsiones, los niveles de servicio y los resultados.
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