Previsión de inventario:tipos,

Mejores prácticas, y Beneficios

Un pronóstico de inventario preciso es invaluable, especialmente en tiempos en que las cadenas de suministro y la demanda de los consumidores están cambiando rápidamente. Obtener pronósticos correctos requiere una combinación de análisis de datos estadísticos y matemáticos, experiencia con el negocio, información de los clientes y una pequeña mirada a la bola de cristal para predecir los factores que podrían causar una caída o un aumento en la demanda futura.

Después de todo, es la era de Tik-Tok. Una colocación de producto sorpresa por parte de un influencer podría liquidar su stock en segundos.

Algunos factores son importantes algunos periféricos. Algunos podrían hacer una temporada completa mientras que algunos tienen solo un efecto leve. Los elementos de datos esenciales requeridos para una previsión de inventario precisa incluyen:niveles de inventario actuales, órdenes de compra pendientes, líneas de tendencia históricas, requisitos del período de previsión, demanda esperada y estacionalidad, niveles máximos de existencias posibles, tendencias y velocidad de ventas y respuesta del cliente a productos específicos.

A nivel estratégico, los pronosticadores necesitan conocimientos sobre los objetivos de la organización, desafíos de la cadena de suministro local o global, campañas y campañas de marketing planificadas, las posibles influencias de los medios, como el respaldo de las celebridades, y el panorama competitivo.

¿Qué es la previsión de inventario?

Previsión de inventario, también conocido como planificación de la demanda, es la práctica de utilizar datos pasados, tendencias y próximos eventos conocidos para predecir los niveles de inventario necesarios para un período futuro. La previsión precisa garantiza que las empresas tengan suficiente producto para cumplir con los pedidos de los clientes y no gasten demasiado o poco en inventario.

Tenga en cuenta que esto no es lo mismo que decidir cuándo reordenar.

Previsión de inventario frente a reabastecimiento: La previsión de inventario consiste en calcular la cantidad de inventario necesaria para períodos futuros. Tiene en cuenta los datos de reabastecimiento, como el tiempo, disponibilidad y velocidad de entrega, también conocida como tiempo de entrega. El reabastecimiento es el stock necesario para cumplir con los pronósticos de inventario basados ​​en los objetivos de inventario, oferta y demanda.

¿Cuáles son los tipos de pronóstico de inventario?

Aunque, hasta cierto grado, Las "intuiciones" y la experiencia juegan un papel, todos los pronósticos son formulados en algún momento. La pregunta es, ¿Qué método se adapta mejor a sus necesidades?

Los principales métodos de fórmulas para una previsión de inventario exitosa son tendencias, gráfico, cualitativo y cuantitativo. El experto encargado de la previsión elige el mejor método en función de los problemas de almacenamiento conocidos, percepciones personales, comentarios de ventas, entrada del cliente, análisis matemático e investigación de mercado.

Cada uno de los siguientes métodos de previsión utiliza una fórmula diferente:

Pronóstico de tendencias: Las tendencias son cambios en la demanda de un producto a lo largo del tiempo. Este método proyecta posibles tendencias y excluye los efectos estacionales y las irregularidades utilizando datos de crecimiento y ventas anteriores. Los datos de ventas más detallados ayudan a esta técnica de pronóstico al mostrar cómo es probable que clientes específicos, así como los tipos de clientes, compren en el futuro. Los analistas pueden encontrar nuevas formas de comercializar y ofrecer ventas a partir de estos datos.

Pronóstico gráfico: Los mismos datos que un pronosticador observa matemáticamente en el pronóstico de tendencias se pueden graficar para mostrar picos y valles de ventas. Algunos pronosticadores prefieren el método gráfico porque es visual. Pueden discernir patrones a partir de una serie de puntos de datos y agregar líneas de tendencia inclinadas a los gráficos para examinar posibles direcciones que de otro modo podrían perderse.

Pronóstico cualitativo: Cuando carecen de datos históricos, algunas empresas van directamente a la fuente:sus clientes. El pronóstico cualitativo a menudo implica una recopilación de datos compleja, como grupos focales e investigación de mercado. Luego, los pronosticadores desarrollan modelos a partir de este tipo de datos.

Pronóstico cuantitativo: Considerada más precisa que la investigación cualitativa por sí sola, El pronóstico cuantitativo utiliza datos numéricos pasados. Cuantos más datos pasados ​​tenga una empresa, cuanto más preciso suele ser el pronóstico. Un ejemplo de pronóstico cuantitativo es el pronóstico de series de tiempo, que utiliza datos cuantitativos temporales para hacer un modelo. Este modelo ayuda a predecir tendencias futuras.

Cómo elegir el método de pronóstico adecuado

Primero, considere qué datos tiene disponibles y qué puede recopilar. El proceso no será el mismo para todas las organizaciones:las empresas establecidas deben comenzar con datos históricos y utilizar el enfoque cuantitativo. Para empresas más nuevas, Empiece por recopilar información de mercado cualitativa.

El mejor pronóstico utiliza una combinación de métodos y tipos de datos. Los datos cuantitativos brindan a los modeladores un lugar para comenzar. La adición de datos cualitativos da cuerpo al modelo. Utilice entradas específicas de la industria para completar la previsión.

El truco está en asegurarse de que el modelo refleje los comodines:esas tendencias y trastornos del mercado en constante cambio y, a menudo, impredecibles que pueden cambiar la demanda en un instante. En pequeños puntos como cambios en las modas, la investigación de mercado puede ayudar a impulsar la oferta. Para abordar desafíos más importantes, como una pandemia mundial, los estadísticos deben desarrollar múltiples modelos basados ​​en información histórica y diferentes escenarios plausibles, posiblemente trabajando con equipos de planificación de escenarios.

Los pronosticadores también pueden incorporar escenarios de necesidad extrema para determinar la posible demanda.

Beneficios de la previsión de inventario

La previsión de inventario puede significar la diferencia entre la rentabilidad y las pilas de bienes sin vender. Cuando se usa correctamente, las empresas pueden planificar mejor las posibles tendencias, ahorre dinero en almacenamiento y mantenga contentos a sus clientes.

12 mejores recompensas

Si bien lanzar una práctica de pronóstico requiere un esfuerzo en torno a la recopilación de datos y la planificación de escenarios, Vale la pena de varias formas.

AHORRO DE COSTES

SATISFACCIÓN DEL CLIENTE Y PROVEEDOR

• Menos dinero invertido en el inventario general, así como en la retención de inventario.
• Mantiene el stock de seguridad en un umbral realista
• Pedido de "cantidad correcta en el momento correcto"

• Minimiza el número de artículos agotados
• El análisis de tendencias produce clientes más felices a medida que se encuentran disponibles nuevos artículos "calientes"
• Mejores relaciones con los proveedores a través de menos solicitudes de reabastecimiento de stock o material

MEJORAS FINALES

PERSPECTIVAS ESTRATÉGICAS

• Automatización mejorada y menor trabajo manual
• Mejor gestión de la cadena de suministro
• Mejor gestión del ciclo productivo

• Alinea los niveles de stock con los objetivos comerciales y la misión de la empresa.
• Márgenes y rentabilidad mejorados
• Informes y datos de inventario más precisos

¿Cómo funciona la previsión de inventario?

La previsión de inventario funciona al ayudar a las empresas a lograr un equilibrio entre tener demasiado efectivo inmovilizado en el inventario y tener suficiente stock para satisfacer la demanda. Las tres piezas principales de este cálculo son período de pronóstico, demanda base y aplicación de variables y tendencias .

Para el período de pronóstico, cuanto más lejos va una empresa, menos probable es que el pronóstico sea realista. Esta incertidumbre se debe a las fluctuaciones del mercado, actualidad y riesgo científico. Los intervalos estándar incluyen 30 días, 90 días y un año. Un intervalo de pronóstico de un año tiene en cuenta las fluctuaciones estacionales. Revise cualquier pronóstico que cubra más de un mes. Ajuste para tener en cuenta las diferencias en las ventas y las tendencias del mercado.

La demanda base es la necesidad conocida del cliente cuando un estadístico desarrolla un pronóstico. Generalmente, utiliza los 30 días anteriores de ventas o cualquier preventa.

La aplicación de variables y tendencias es la parte más blanda del pronóstico. Algunos analistas tienen una receta para esto; pueden mirar las influencias globales o incluso locales y los impulsos de marketing. Estos incluyen velocidad de ventas, desafíos de la cadena de suministro y estacionalidad. Cada industria tiene variables únicas que los analistas deben tener en cuenta al planificar la demanda.

16 pasos para tener éxito en la previsión de inventario

Siga estos pasos básicos para realizar una previsión de inventario:

1. Decidir sobre un período de pronóstico futuro, como 30 días, 90 días o un año.
2. Revise la demanda base para el período. Por ejemplo, si la empresa vendió 500 unidades en el último período, el punto de datos inicial será de 500 unidades para el modelo de pronóstico.
3. Decidir sobre tendencias y variables y su efecto en un aumento o disminución de las ventas, como cualquier promoción o actividad de marketing periférica que pueda haber afectado la demanda de referencia.
4. Revise la velocidad de ventas. La velocidad de ventas es la rapidez con la que se mueven las ventas a través de la tubería de la empresa. Se basa en la cantidad de clientes potenciales, valor medio de la oferta, tasa de conversión y duración del ciclo de ventas.

Calcule la velocidad de ventas con esta fórmula:

Velocidad de ventas (SV) =[(número de clientes potenciales) x (valor medio de la oferta) x (porcentaje de conversión)] / (duración del ciclo de ventas)

Por ejemplo, Imagine un escenario en el que su empresa tiene 20 oportunidades para vender un producto. El porcentaje de estas oportunidades que normalmente se convierte en una venta es de aproximadamente el 50%. El tamaño medio de la oferta es de $ 5, 000, con un ciclo de ventas de tres meses. La velocidad de ventas es [(20 x .50 x $ 5, 000) / 90 días] =$ 555,56. Este número significa que el producto genera alrededor de $ 556 por día en ingresos.

5. Revise la actividad de marketing. Los eventos de marketing planificados pueden dar un impulso temporal a las ventas de productos.
6. Revise las fuerzas pertinentes de la industria, como nuevos competidores en el mercado, problemas de proveedores, comportamiento comercial del comprador, amenazas de sustitutos de productos menos costosos y otras rivalidades competitivas.
7. Revise la estacionalidad que afecta a cada producto. Hay muchas formas de determinar la estacionalidad, incluido el cálculo de un índice estacional para cada mes, repartiendo la demanda a lo largo de 12 meses o utilizando métodos estadísticos más complejos.
8. Incluir la posibilidad de modas pasajeras o publicidad no remunerada, incluyendo social. Dado que estos pueden suceder al azar o sin una razón aparente, muchos expertos en suministro de inventario no pueden predecir estos saltos en las ventas. Trabajar con personal de marketing que pueda tener conocimientos puede ayudarlo a planificar existencias adicionales.
9. Crea los modelos. A menudo, esta ciencia es más un arte que se basa en todas las tendencias recopiladas y el conocimiento histórico. Utilizará esta información para crear los modelos de pronóstico. Hay muchas técnicas estadísticas, como discutimos. Lo que elija depende de la estabilidad de la demanda del producto.
10. Limpie los datos eliminando puntos de datos inusuales o atípicos y decidiendo si falta información. Si es así, puedes conseguirlo, ¿O está bien continuar de todos modos?
11. Identifique un enfoque estadístico paramétrico o no paramétrico.
12. Procese los datos cargándolos o organizándolos en una hoja de datos apropiada para el algoritmo.
13. Estime los parámetros del modelo:¿cuál es el mejor y el peor caso para los puntos de datos?
14. Valide los modelos. Utilice datos diferentes a los que utilizó para calibrar el modelo.
15. Ajuste el modelo con regularidad o cuando los eventos lo requieran. Recordar, este es un pronóstico basado en supuestos. La vida real puede demostrar que está fuera de lugar por lo que es posible que deba ajustar los parámetros.
16. Reprevisión.

Tendencias y variables

Algunas tendencias y variables son comunes en la previsión. Por ejemplo, cuando una celebridad viste una prenda, la industria de la moda espera aumentos en la demanda de productos similares. Este evento no es un caso atípico sino anticipado, ya menudo viene con un plan. Esto coincide con el lanzamiento de productos y la reposición de existencias.

Un valor atípico en la industria de la moda fue una demanda extrema inesperada de ropa casual durante la cuarentena de 2020, en respuesta al número de personas que trabajan desde casa. Muchas empresas tuvieron que reaccionar rápidamente para suministrar camisetas adecuadas para videollamadas y pantalones con cinturilla elástica. Mientras tanto, la demanda de zapatos de vestir se desplomó.

Glosario:jerga de pronóstico de inventario

Hay algunos términos que debe conocer para comprender la previsión de inventario, incluido el punto de reorden, desabastecimientos, stock de seguridad y demandas de tiempo de entrega.

¿Qué es el punto de reorden? El punto de reorden (ROP) es el nivel de stock que activa el reabastecimiento en un sistema de gestión de inventario. Los contables pueden planificar manualmente los puntos de pedido. El software de planificación de la demanda es particularmente útil para evitar el desabastecimiento al pedir los artículos correctos en el momento adecuado.

Fórmula de punto de reorden: La fórmula del punto de pedido es un detonante para que las empresas repongan un producto. Es el uso diario en unidades, combinado con los días de tiempo de entrega necesarios para el reemplazo, combinado con las unidades de stock de seguridad.

Utilice esta fórmula para calcular el punto de reorden:

Punto de pedido =(# unidades usadas diariamente x # días de tiempo de entrega) + # unidades de stock de seguridad

Por ejemplo, imagina un escenario con 100 unidades vendidas o utilizadas por día, una entrega de pedido de cinco días y un nivel de stock de seguridad de 75 unidades. ROP =(100 x 5) + 75 =575. Cuando el inventario cae por debajo de 575 unidades, la empresa llega al punto de reorden y debe reordenar stock. Para una estimación más conservadora, ignore el stock de seguridad en el cálculo.

Cómo determinar el punto de pedido óptimo: Determine el punto de reorden óptimo mediante el cálculo de ROP. Esto asegura que su empresa se mantenga al tanto de los eventos mundiales y de la industria. Estas situaciones pueden cambiar cómo y cuándo los clientes solicitan productos. Verifique y ajuste los pronósticos y el ROP a intervalos específicos.

Desabastecimientos: Los desabastecimientos ocurren cuando la demanda del cliente por un producto específico excede el inventario que una empresa tiene disponible. El peligro de los desabastecimientos es que las empresas pueden perder clientes a largo plazo que de otra manera serían fieles a la competencia.

Stock de seguridad: El stock de seguridad es un inventario de producto adicional que se mantiene almacenado como un amortiguador contra los desabastecimientos. Calcule las existencias de seguridad restando los datos históricos sobre el uso máximo y el uso diario promedio. Algunos analistas también incluyen de forma conservadora el nivel de servicio deseado por la empresa.

Demanda de plazo de entrega: La demanda de tiempo de entrega es el tiempo que tardan los proveedores y fabricantes en entregar los productos en comparación con el momento en que lo solicitaron. Las empresas tienen en cuenta el retraso del tiempo de entrega en sus fórmulas de puntos de reorden.

Obtenga más información sobre las fórmulas que necesita para obtener métricas procesables.

Fórmulas de pronóstico de inventario

Las fórmulas de pronóstico de inventario también se enfocan en garantizar que las empresas tengan la cantidad correcta de existencias. Hay fórmulas simplistas, como la rotación de inventario. También existen fórmulas y métodos más complejos en la previsión, como el uso de análisis de regresión y modelos multifactoriales.

Las fórmulas son una parte importante de la previsión. Ejemplos de fórmulas incluyen EOQ, ROP, tiempo de espera, inventario promedio y stock de seguridad. Estos son conceptos importantes que se deben comprender para construir modelos más complejos de pronóstico.

Por ejemplo, EOQ es la fórmula de planificación inicial, y las cuentas ROP para la reposición de existencias.

EOQ es la cantidad de pedido ideal durante tiempos regulares. Utilice esta fórmula para calcular EOQ:

Fórmula EOQ

La fórmula de EOQ es:

Fórmula EQQ

EOQ =√2DS / H, dónde

• D =Demanda en unidades por año
• S =Costo de pedido por compra
• H =costo de mantenimiento por unidad, por año

Por ejemplo, Imagine un escenario en el que una tienda minorista vende 500 juegos de guantes cada año en promedio. Los guantes son artículos pequeños, por lo que solo le cuesta a la tienda $ 1 por año mantener cada juego de guantes en stock. El costo fijo para pedir más guantes es de $ 4. EOQ =√ [(2 x 500 x $ 4) / $ 1] =63,2. El tamaño de pedido ideal es un poco más de 63 juegos de guantes.

Establecer límites de pronóstico

Establezca límites de pronóstico para garantizar que los analistas utilicen una lógica razonable y probable. Los límites de pronóstico deben tener en cuenta los valores atípicos, pero minimice aquellos con una probabilidad muy baja de que ocurran, ya que a menudo tienen impactos financieros significativos.

De hecho, Las tendencias estacionales pueden ser algunas de las más difíciles de tener en cuenta. Pero los productos nuevos y las reposiciones también suponen un desafío.

Previsión de productos de temporada: La previsión de productos de temporada es el tipo de planificación más desafiante. Los analistas utilizan datos históricos de demanda y cifras de ventas. También agregan datos más oportunos y subjetivos a sus modelos, como el clima esperado y las tendencias del mercado.

Una forma de tener en cuenta la estacionalidad es utilizar la fórmula del índice estacional. La fórmula del índice estacional es una medida de la variación estacional en comparación con esa temporada en promedio. El índice estacional elimina la estacionalidad y suaviza los datos. Existen varios métodos para calcular el índice estacional.

Un método para calcular el índice estacional es utilizar el método de promedios simples. Los pasos son los siguientes:

Paso 1: Organizar los datos en temporadas (intervalos de 3 meses, es decir., Q1, Q2, Q3, Q4 o otoño, Invierno, Primavera, Meses de verano).

Paso 2: Calcule los totales de la temporada y los promedios de la temporada. En el siguiente ejemplo, el total de la temporada para el primer trimestre es la suma de todos los trimestres para los años 2015-2018. El promedio de la temporada para el primer trimestre es el total de la temporada / 4.

Paso 3: Calcula el gran promedio. En el siguiente ejemplo, el gran promedio es la suma de los promedios de la temporada Q1-Q4.

Paso 4: Calcula el índice de temporada. En el siguiente ejemplo, Calcule el índice estacional para cada temporada mediante:

Índice estacional (%) =(promedio estacional / gran promedio) x 100

Utilice los índices estacionales en un gráfico o análisis de series de tiempo para proyectar una línea de tendencia para pronosticar.

Ventas anuales organizadas por temporada para el análisis de índices estacionales

Q1 Q2 Tercer trimestre Cuarto trimestre 2015 $ 4, 520 $ 2, 300 $ 2, 270 $ 3, 400 2016 $ 5, 230 $ 2, 100 $ 2, 900 $ 3, 700 2017 $ 5, 340 $ 2, 700 $ 2, 500 $ 4, 010 2018 $ 5, 020 $ 3, 000 $ 2, 600 $ 4, 600 totales de temporada $ 20, 110 $ 10, 100 $ 10, 270 $ 15, 710 Gran Promedio

Promedio de temporada $ 5, 028 $ 2, 525 $ 2, 568 $ 3, 928 $ 3, 512 Índice de temporadas 143% 72% 73% 112%

Pronóstico de nuevos productos: La demanda de nuevos productos también puede ser difícil de predecir. Los analistas incluyen datos sobre productos existentes similares, así como datos cualitativos y modelos personalizados para reflejar grupos de productos con curvas de ciclo de vida similares a partir de los cuales extraer suposiciones.

Los modelos de pronóstico de inventario también deben tener en cuenta los eventos promocionales. Algunos sistemas de software crean promociones, como la temporada de impuestos o el regreso a clases, en su pronóstico. También pueden utilizar el historial de ventas pasado, modelado estacional y las fechas de las promociones.

Planificación y reposición de inventarios: Puede reordenar o reponer el inventario de forma automática o manual. Las fórmulas y modelos anteriores pueden informar la cantidad óptima de stock que se debe tener a mano, así como la cantidad de artículos a pedir y con qué frecuencia. Como se discutio, fallos del proveedor, Los problemas de transporte y las variaciones estacionales pueden retrasar las reposiciones. Decida si el reordenamiento debe ser manual o automatizado con un sistema de control de inventario que coloque los pedidos en un horario predeterminado. Si es un proceso manual, ¿Quién será el responsable de realizar el pedido?

Ejemplos de pronóstico de inventario

Hay varios ejemplos de modelos sólidos de pronóstico de inventario. Las fórmulas más destacadas son EOQ y ROP. Excel también incluye una función de pronóstico que calcula el valor estadístico de un pronóstico utilizando datos históricos, supuestos de tendencia y estacionalidad.

Dan Sloan, Gerente de consultoría de tecnología de NetSuite para la firma contable Eide Bailly, describe un ejemplo de pronóstico que realizó en 2014 para una empresa de bienes de consumo en la que trabajaba.

"Traían productos para las ventas de la temporada alta del cuarto trimestre, " él dijo. “El CEO y el director de la cadena de suministro estaban prestando mucha atención a la situación laboral en el puerto de Long Beach y se dieron cuenta de que una huelga era inminente. Aceleraron los pedidos para traer el producto antes. Dado que contamos con un sofisticado motor de planificación de la demanda, fue fácil extender los plazos de entrega de esos envíos y ordenarlos a tiempo para superar la huelga anticipada.

"Estas acciones condujeron a una gran victoria, ya que los contenedores de sus competidores fueron retenidos en el puerto y se perdieron los dos fines de semana cruciales antes de Navidad. Esto no solo generó ventas récord, pero proporcionó una ventaja competitiva en términos de participación de mercado para el próximo año ".

El modelo de Sloan para esta empresa incluía datos cualitativos, por lo que el conocimiento de las noticias locales era importante. La plataforma que utilizó la empresa también les permitió cambiar rápidamente y pedir productos adicionales.

Otro ejemplo es el de una empresa de electrónica que quería ganar más cuota de mercado para su dispositivo móvil. Antes de esto, la empresa utilizó solo datos de ventas de la industria de otras empresas y realizó poca investigación de mercado para pronosticar las necesidades de inventario. Por lo general, terminaba con muy poco o demasiado inventario, y no en las regiones geográficas correctas. Los clientes se frustraron cuando hubo desabastecimientos, creando el potencial de que los compradores descontentos se decanten hacia la competencia. Cuando la empresa tenía demasiado inventario, tuvo un impacto financiero cuando el producto se volvió obsoleto.

Una mejor previsión para esta empresa vino en forma de datos de grupos focales cualitativos y demanda base (para esta empresa específica) distribuida por región. La empresa también comenzó a comunicarse con marketing sobre eventos planificados, lo que permitió al equipo considerar factores como las tasas de empleo y las tendencias de la vivienda por región para la identificación específica del mercado.

Una tienda de conveniencia es un ejemplo a menor escala. Los nuevos propietarios querían un mejor pronóstico de sus productos para evitar el deterioro excesivo que experimentaron los propietarios anteriores. Evitar que la leche pase de su fecha de caducidad y no quedarse sin Chunky Monkey ayuda al resultado final.

Cada categoría de producto que ofrece la tienda de conveniencia tiene datos de ventas pasadas:cuánto se vendió, cuando ocurrieron desabastecimientos, tendencias de ventas estacionales y demanda nacional. Los propietarios inteligentes incluyeron factores locales, como eventos locales (desfile de verano cerca de ellos), clima local pronosticado (olas de calor), empleo y costo de vida. También encuestaron a sus clientes para conocer sus preferencias de productos. Usaron los datos para construir un pronóstico que mejor abasteció sus estantes.

Prácticas recomendadas para la previsión de inventarios

"La primera clave es tener la mayor cantidad de datos sobre sus compras, consumo y venta de artículos como sea posible, —Dijo Sloan. "Seis meses de transacciones detalladas son el mínimo, pero sin dos años de tendencias estacionales, es difícil tener una buena idea de su verdadera demanda mensual. También, asegúrese de obtener datos precisos de sus proveedores y de hacerlos responsables de esa precisión. Basura en, la basura siempre será verdad ".

Existen mejores prácticas que puede utilizar en todos los aspectos de la previsión de inventario, que van desde asegurarse de que está utilizando datos de calidad hasta atraer a los miembros del equipo de marketing. A continuación, se incluye una lista útil de prácticas recomendadas que puede incorporar a su proceso:

• Construya un equipo que colabore en el desarrollo del pronóstico.
• Utilice un programa de gestión de inventario que funcione bien y proporcione procesos documentados.
• Esté atento a la rotación de inventario y si cumple con los puntos de referencia. Obtenga más información sobre la rotación de inventarios con la “Introducción a la rotación de inventarios:cálculos, Tarifas y análisis ".
• Utilice información cualitativa para impulsar la previsión.
• Utilice todos los datos históricos de oferta y demanda disponibles.
• Calcule todos los márgenes y beneficios pasados ​​y los objetivos futuros. como el margen de beneficio bruto.
• Utilice la fórmula del punto de reorden.
• Mide las tendencias de ventas con precisión.
• Utilice el plazo de entrega para la demanda.
• Calcule el stock de seguridad.
• Utilice software que respalde sus necesidades de pronóstico.

Otro consejo de Sloan:“Asegúrese de que su motor de planificación de la demanda observe desde dónde completó el inventario y también a dónde lo envió. Por ejemplo, si envió un artículo voluminoso desde su almacén de Los Ángeles a un cliente en Florida, desea asegurarse de almacenar ese artículo la próxima vez en su almacén de Carolina del Norte ".

Aprenda de la demanda pasada, e implementar periódicamente nuevas prácticas para respaldar estas lecciones.

Herramientas para la previsión de inventario

Las herramientas de apoyo para la previsión de inventario incluyen hojas de cálculo básicas y sistemas de software de gestión de inventario. Las hojas de cálculo básicas no son dinámicas, pero pueden funcionar para empresas con inventarios limitados.

Estas son las principales herramientas para ayudar a calcular la demanda:

• Hojas de cálculo: En empresas que tienen solo unos pocos productos, las hojas de cálculo básicas pueden funcionar. Úselos para cargar fórmulas y suposiciones y realizar cálculos básicos.
• Gráficos: Los gráficos simples con datos de series de tiempo pueden mostrar proyecciones futuras en un formato que las personas con orientación visual agradecerán.
• 3PL: La planificación de la logística de subcontratación es sin duda una opción. Muchas empresas de logística cuentan con expertos en modelos estadísticos en su personal para satisfacer las necesidades de las empresas en crecimiento.
• Modelos: El objetivo de la previsión es crear un modelo que sea mejor para su negocio. De este modo, puede cargar cambios en los datos y nuevos escenarios en el modelo para ver cómo deben cambiar las cantidades de existencias.
• Software de gestión de inventario: Para las empresas que prefieren una solución interna que también rastrea su inventario, algunas plataformas también ofrecen herramientas de pronóstico. Para obtener consejos sobre cómo seleccionar una solución, lea nuestra guía sobre cómo elegir el sistema de gestión de inventario adecuado para su negocio.

Previsión de inventario automatizada

Algunos paquetes de software incluyen una previsión de inventario automatizada que aprovecha el aprendizaje automático para mejorar constantemente el proceso de proyección. De esa manera, en lugar de realizar un seguimiento de su inventario, puede pronosticar niveles óptimos de existencias, teniendo en cuenta los objetivos comerciales y los procesos de la empresa.

Los sistemas de aprendizaje automático reducen los errores en las redes de la cadena de suministro y disminuyen los desabastecimientos al entrenar el algoritmo para aprender de los datos entrantes y hacer ajustes.

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Lograr un equilibrio entre tener suficiente pero no demasiado inventario puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso de una empresa. Desarrollar un pronóstico de inventario puede ayudar. Los responsables de la toma de decisiones saben que necesitan las herramientas adecuadas para poder gestionar y planificar su inventario de forma eficaz. NetSuite ofrece un conjunto de herramientas nativas para rastrear el inventario en múltiples ubicaciones, determinar los puntos de reorden, gestión de inventarios de seguridad y recuentos de ciclos y previsión. Desarrolle el pronóstico de inventario de su empresa utilizando las funciones de planificación de la demanda de NetSuite.

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