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3 Formas sencillas de medir la precision de las

3 simple ways to measure forecast accuracy
Jin Hyun

By Jin Hyun

La prevision de la demanda y la planificacion de la demanda son terminos que a menudo se utilizan indistintamente. Sin embargo, son dos conceptos completamente diferentes que se alimentan el uno del otro.

En el contexto del negocio, un pronostico de la demanda es una prediccion de la demanda futura, generalmente basada en una combinacion de datos historicos, estimaciones de la actividad de ventas futuras, acciones de marketing, habitos de los clientes (piense en dias festivos como el Viernes Negro y Navidad), e incluso el clima. En pocas palabras, un pronostico busca determinar que demanda habra de un producto o servicio en el futuro.

La planificacion de la demanda, por otro lado, cubre todo el panorama. Los planificadores de la demanda convierten el pronostico en accion de la cadena de suministro, asegurando que los clientes reciban los productos cuando y donde lo necesiten, y que un numero suficiente de empleados esten disponibles para que esto ocurra sin problemas.

Importancia de la precision de las previsiones de demanda

the importance of demand forecast accuracy 1595909391 5755

Sin embargo, para que los planificadores y la administracion hagan sus trabajos de manera efectiva, las previsiones con las que trabajen deben ser precisas. La precision de las previsiones tiene efectos de largo alcance, lo que respalda aspectos tales como -

  • Satisfaccion del cliente - La precision de las previsiones previene el almacenamiento insuficiente, asegurando que los clientes obtengan sus productos cuando y donde lo necesiten.
  • Niveles de inventario- predecir con precision la demanda evita el exceso de inventario e insuficiente, reduciendo el desperdicio y reduciendo los eventos agotados.
  • Plazos de entrega de proveedores- la precision de las previsiones tambien ayuda a los proveedores a ser mas eficaces en el cumplimiento de los plazos de entrega en funcion de los niveles de inventario anuales previstos.
  • Ingresos - Por ultimo, las predicciones precisas de la demanda ayudan a mantener niveles optimos de existencias y numeros de personal durante todo el ano, reduciendo la probabilidad de perdidas de ventas.

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    Pasos para realizar una prevision de demanda

    steps for conducting a demand forecast 1595909391 5739

    El gran numero de variables que entran en la prevision de demanda significa que sera dificil alcanzar una precision del 100% de las previsiones. Sin embargo, hay pasos que las empresas pueden tomar para asegurarse de que las previsiones sean tan fiables como pueden ser.

    1. Establecer objetivos claros

    Ser especifico sobre los objetivos de la prevision. Cual es el producto o categoria de producto involucrado? Cual es el periodo de tiempo? Cual es el alcance de la prevision?

    2. Recopilar los datos correctos

    Los conjuntos de datos basicos a cubrir incluyen la hora y la fecha de los pedidos, los SKU, los canales de venta, el volumen de ventas y las devoluciones de productos, entre otros. Cuantos mas datos se recogen y registran, mas granular puede ser el pronostico.

    3. Analizar la

    medicion de datos y analizar los datos debe revelar patrones repetitivos en demanda y salida. Aunque existen diferentes enfoques y herramientas utilizadas en el analisis de datos, su objetivo principal sigue siendo el mismo- comparar el pronostico con el rendimiento de ventas y mejorar la proxima prediccion.

    4. Presupuestar y planificar en consecuencia

    Despues de crear un sistema recurrente de analisis y prevision de demanda, el siguiente paso es realizar ajustes para reducir los costes de transporte de inventario, optimizar la dotacion de personal y programar las entregas de los proveedores.

    5. Utilice la tecnologia de prevision de la demanda

    A medida que las cadenas de suministro modernas siguen siendo mas complejas, los metodos manuales para manipular e interpretar la demanda de prevision estan resultando demasiado lentos e ineficientes. Es aqui donde entra en juego la tecnologia de prevision de la demanda, que proporciona visibilidad en tiempo real de toda la cadena de suministro y reduce automaticamente los numeros para detectar patrones de demanda y produccion.

    3 Metodos para calcular la precision de las previsiones y errores La

    3 methods for calculating forecast accuracy and error 1595909391 2271

    realizacion de previsiones de demanda es solo la mitad de la ecuacion. La otra es determinar cuan exactas son estas previsiones y hacer ajustes cuando sea necesario. La lista de metricas para medir la precision y el error de las previsiones es practicamente interminable, pero generalmente hay tres metricas principales para elegir.

    1. sesgode

    prevision El sesgo de prevision es simplemente la diferencia entre la demanda prevista y la demanda real.

    Previsiones de Previsiones = S (Prevision - Demanda Real)

    Esta cifra busca determinar si sus previsiones tienen una tendencia a sobre-pronostico (es decir, el pronostico es mayor que el real) o infrarpronostico (es decir, el pronostico es menor). Esta metrica tambien se puede calcular como un porcentaje utilizando la formula -

    Porcentaje de sesgo de prevision = sPronostico/(S Demanda real)

    El sesgo de prevision es unico porque muestra especificamente si las previsiones son sistematicamente excesivas o insuficientes, lo que permite correcciones como necesario.

    2. Desviacion media media (

    MAD) MAD muestra cuanto, en promedio, sus previsiones se han desviado de la demanda real.

    Dado que la metrica MAD calcula la desviacion o el error en unidades, es ideal para comparar los resultados de dos o mas modelos de prevision aplicados a la misma variable (por ejemplo, producto, categoria de producto, mano de obra). Sin embargo, no es adecuado para comparar diferentes conjuntos de datos ya que las desviaciones medias pueden ser subjetivas.

    MAD = 1/n S|Prevision - Demanda real|

    Por ejemplo, un error de prevision de 1.000 unidades puede ser problematico para los bienes de alto valor que venden un promedio de 3.000 unidades al ano, pero no para los bienes de consumo de rapido movimiento que se venden en cientos de miles en el mismo periodo.

    3. Media Absolute Porcentaje Error (MAPE)

    Por ultimo, MAPE es muy similar a MAD, excepto que expresa el error de prevision como un porcentaje (en lugar de unidades) relativo a la demanda real. Basicamente, MAPE mide los puntos porcentuales medios por los que sus previsiones estan desactivadas, por lo que es una forma rapida y facil de entender de representar el error de pronostico.

    MAPE = 1/n S| (Prevision - Demanda real)/(Demanda real) | 100

    Sin embargo, la desventaja de MAPE es que no proporciona informacion alguna sobre si la prevision esta excesivamente o bajo pronostico.

    Por que es crucial mejorar la precision de las previsiones

    why improving forecast accuracy is crucial 1595909391 8107

    Debido a que siempre hay un grado de error en la exactitud de las previsiones de demanda, las empresas deben asumir la tarea de reelaborar y repensar como se llevan a cabo las previsiones. Sin embargo, esto es mas facil decirlo que hacerlo. Segun una encuesta sobre la cadena de suministro realizada por Gartner y SCDigest, la precision de las previsiones y la variabilidad de la demanda fueron citadas como las principales barreras que impiden a las empresas alcanzar sus objetivos en la cadena de suministro.

    Para obtener los resultados mas rapidos y precisos de las previsiones, las empresas deben invertir en software de prevision de la demanda. Como se menciono anteriormente, los enfoques manuales de medicion y analisis de datos se estan volviendo rapidamente obsoletos. No solo eso, sino que las herramientas de pronostico tambien eliminan el error humano del proceso de prediccion y estan disenadas para incluir variables impredecibles al pronosticar la demanda, como la estacionalidad.

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