Pronostico de la demanda en la cadena de suministro

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La previsión de la demanda es un medio para estimar cómo será la demanda de los clientes en el futuro y cómo afectará a la cadena de suministro de una empresa. Es esencial para la salud, la continuidad y el crecimiento del negocio, asegurando que los líderes tomen las decisiones correctas en el momento adecuado.

Si es la primera vez que se enfrenta a la previsión de la demanda y quiere convertirla en un elemento fijo de su empresa, nuestra guía puede ayudarle. Aquí trataremos qué es la previsión de la demanda, por qué es importante y cómo implementarla junto con su estrategia de gestión de la cadena de suministro.

Tal y como indica el término, la previsión de la demanda es el proceso de determinar los picos y las caídas de la demanda futura. Para ello, las empresas deben analizar todos los factores internos y externos que repercuten en su infraestructura de suministro, lo que les permite tener una visión clara de los patrones y problemas que podrían afectar a sus previsiones de demanda.

La previsión de la demanda desempeña un papel importante en la gestión eficaz de la cadena de suministro, ya que garantiza la reposición oportuna de las existencias, una mejor gestión de la capacidad y unas ventas e ingresos óptimos. También mejora la toma de decisiones y la gestión, al tiempo que acelera los planes de crecimiento y expansión.

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Hemos creado esta guía como una herramienta para ayudar a los minoristas y a las empresas de bienes de consumo empaquetados (CPG) a establecer una base sólida para las mejores prácticas de previsión de la demanda en el entorno de la cadena de suministro. Puede consultar la guía completa o pasar directamente a un tema específico en el índice que aparece a continuación.

La previsión de la demanda es, en esencia, el desarrollo de la mejor comprensión posible de la demanda futura. En la práctica, esto significa analizar el impacto de una serie de variables que afectan a la demanda -desde los patrones de demanda históricos hasta las decisiones empresariales internas e incluso los factores externos- para aumentar la precisión de estas predicciones. Las previsiones precisas de la demanda pueden aprovecharse en toda la cadena de suministro para mejorar la toma de decisiones y los resultados en áreas como el reabastecimiento de las tiendas y los centros de distribución, la planificación de la capacidad y la planificación de los recursos.

Las previsiones de la demanda pueden desarrollarse con diferentes niveles de granularidad -mensual, semanal, diaria o incluso horaria- para apoyar diferentes procesos de planificación y decisiones empresariales, pero las previsiones muy granulares son siempre extremadamente valiosas. Las ventajas de una previsión granular son evidentes si se piensa en los productos alimentarios frescos, cuya corta vida útil exige a veces previsiones intradiarias a nivel de ubicación del producto para evitar su deterioro.

Toma de decisiones

La capacidad de las empresas para prever la demanda y determinar cómo satisfacerla se ha visto aún más afectada por el alcance cada vez más global de las cadenas de suministro. Y los responsables de la cadena de suministro no se han hecho ningún favor a sí mismos aferrándose a sistemas manuales y a software anticuado, incluida una aplicación muy utilizada que es tan antigua que el proveedor pronto dejará de darle soporte.

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Los innovadores han empezado a adoptar sistemas de nueva generación, y el resto del sector está empezando a seguirlos. Las nuevas aplicaciones incorporan IA, aprendizaje automático y análisis de datos para acelerar la toma de decisiones y allanar el camino hacia la planificación autónoma. En nuestra encuesta a docenas de ejecutivos de la cadena de suministro, el 90 por ciento dijo que espera revisar la TI de planificación en los próximos cinco años. Cuatro de cada cinco esperan utilizar, o ya lo hacen, la IA y el aprendizaje automático en la planificación, un factor clave para la implementación de TI en la cadena de suministro.

La modernización puede hacer que las cadenas de suministro sean más resistentes y eficientes. Pero es una inversión importante y el éxito no está garantizado. Según los ejecutivos encuestados, el 60% de las implementaciones de TI de planificación de la cadena de suministro llevan más tiempo o dinero de lo esperado o no logran los resultados empresariales previstos.

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La previsión de la demanda es una tarea difícil que podría beneficiarse de datos y procesos adicionales relevantes. El objetivo de este artículo es examinar cómo el análisis de grandes datos (BDA) mejora la precisión de las previsiones.

Se aplica una estructura conceptual basada en el paradigma de la ciencia del diseño para crear categorías para BDA. Los enfoques existentes en la literatura científica se sintetizan con el conocimiento de la industria a través de la experiencia y la intuición. En consecuencia, se desarrolla un marco de referencia mediante tres pasos: descripción de los elementos conceptuales utilizando conocimientos justificativos, especificación de los principios para explicar la interacción entre los elementos y creación de una correspondencia mediante la realización de investigaciones en el sector minorista.

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El marco desarrollado podría servir de guía para iniciativas significativas de BDA en la cadena de suministro. El documento ilustra que la integración de diferentes fuentes de datos en la previsión de la demanda es factible, pero requiere que los científicos de datos realicen el trabajo, una base tecnológica adecuada e inversiones en tecnología.

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