En el cambiante panorama empresarial actual, en el que la demanda puede cambiar en un instante y las interrupciones son la nueva normalidad, las organizaciones deben anticiparse a lo que está por venir e incluso asomarse a las esquinas para obtener una ventaja competitiva.Las interrupciones de la cadena de suministro plantean importantes retos financieros, ya que las organizaciones mundiales pierden una media de 184 millones de dólares al año, según un estudio de 2021. Las empresas que optimizan sus cadenas de suministro reducen los costes de la cadena de suministro en un 15% y experimentan ciclos de efectivo a efectivo 3 veces más rápidos. Además, la previsión precisa de la demanda es fundamental para lograr dicha optimización.
Una previsión eficaz de la gestión de la cadena de suministro (SCM) transforma el caos en claridad, ayudando a las empresas a anticiparse a las necesidades, optimizar el inventario y garantizar unas operaciones fluidas.
Pero la previsión de la cadena de suministro no consiste sólo en predecir el futuro, sino que requiere la perspicacia necesaria para convertir las incógnitas en oportunidades. Por lo tanto, es crucial mantener la resistencia de la cadena de suministro para navegar por la volatilidad del mercado actual.
En este artículo, exploramos los «entresijos» de la previsión de la cadena de suministro, incluidos los retos más comunes y las mejores prácticas. Conocerá varios métodos de previsión de la demanda dentro de las cadenas de suministro y cómo la tecnología de aprovisionamiento puede ayudarle a prever con confianza.
¿Qué es la previsión de la cadena de suministro?
La previsión de la cadena de suministro es el arte y la ciencia de predecir las necesidades futuras de su empresa para que todo funcione como una máquina bien engrasada. Imagine tener la bola de cristal para prever los picos de demanda, mantener niveles óptimos de inventario y ajustar la asignación de recursos. Al dominar este proceso con visión de futuro, las empresas pueden agilizar las operaciones, recortar los costes y frenar el despilfarro, todo ello reduciendo las ineficiencias.
Con una previsión inteligente de la cadena de suministro, no se limita a reaccionar ante los cambios, sino que se anticipa a ellos, lo que garantiza que su empresa esté siempre preparada para adaptarse y prosperar.
Un modelo de previsión de la demanda puede analizar datos de proveedores y clientes para predecir los precios futuros de los productos. Al evaluar las tendencias de los costes de los proveedores, los pedidos de los clientes y las condiciones del mercado, los equipos obtienen información sobre las posibles fluctuaciones de los precios y, de este modo, pueden tomar decisiones de compra estratégicas o negociar proactivamente mejores condiciones con los proveedores.
La gestión eficaz de la cadena de suministro y las previsiones de SCM son vitales para la planificación de la demanda, la gestión de inventarios y la asignación de recursos. Los objetivos principales son:
- Planificación de la demanda: Predecir con precisión la demanda de los clientes para evitar roturas de stock o exceso de existencias.
- Gestión del inventario: Equilibrar los niveles de inventario para reducir los costes de mantenimiento y, al mismo tiempo, mantener existencias suficientes para satisfacer la demanda.
- Asignación de recursos: Optimizar la mano de obra, los materiales y la capacidad de producción para mejorar la eficiencia y reducir los costes.
Métodos de previsión de la cadena de suministro para una planificación eficaz de la demanda
Existen tres modelos principales de previsión que puede utilizar para una gestión eficaz de la cadena de suministro: cualitativo, cuantitativo e híbrido. Analicemos cada uno de ellos en detalle.
Previsión cualitativa
La previsión cualitativa se basa en el juicio de expertos, la intuición y las percepciones subjetivas, más que en percepciones basadas en datos históricos. Suele utilizarse cuando los datos disponibles son limitados, como en el lanzamiento de nuevos productos, los cambios de mercado o la entrada en territorios desconocidos. Las previsiones cualitativas se basan en la experiencia y las opiniones de personas con conocimientos para ofrecer perspectivas que los datos numéricos por sí solos no pueden captar.
Algunos ejemplos habituales de previsión cualitativa son
- Método Delphi: Un enfoque estructurado en el que un panel de expertos comparte opiniones de forma anónima, que se agregan y refinan a través de múltiples rondas hasta que se alcanza un consenso.
- Estudio de mercado: Consiste en recopilar datos de encuestas a clientes, grupos de discusión y entrevistas para comprender las necesidades, preferencias y tendencias del mercado, lo que ayuda a las empresas a anticiparse a la demanda.
- Juicio de expertos: Consulta a profesionales con experiencia en el sector que utilizan sus conocimientos especializados para proporcionar ideas y previsiones basadas en su conocimiento de la industria.
- Redacción de escenarios: Creación de narraciones detalladas sobre posibles acontecimientos futuros o condiciones de mercado, lo que ayuda a comprender los posibles resultados y a prepararse para diversas posibilidades.
Estos métodos cualitativos son especialmente útiles en situaciones en las que escasean los datos cuantitativos.
Predicción cuantitativa
La previsión cuantitativa utiliza modelos matemáticos y datos históricos para predecir resultados futuros, por lo que es ideal para escenarios con abundantes datos numéricos. Este método se utiliza habitualmente para la previsión de la demanda, las proyecciones financieras, la gestión de inventarios y la previsión de ventas.
Algunos ejemplos de métodos cuantitativos son
- Análisis de series temporales: Análisis de puntos de datos históricos recopilados a lo largo del tiempo para identificar patrones y predecir valores futuros, especialmente cuando se pronostican ventas, precios de acciones e indicadores económicos.
- Modelización econométrica: Utiliza técnicas estadísticas para modelizar relaciones económicas, a menudo incorporando múltiples variables para pronosticar tendencias económicas, como el crecimiento del PIB o las tasas de inflación.
- Análisis de regresión: Examina la relación entre variables dependientes e independientes para predecir resultados.
- Aprendizaje automático: Se utiliza para analizar grandes conjuntos de datos, aprendiendo de los datos históricos para mejorar la precisión de las predicciones a lo largo del tiempo.
- Suavizado exponencial: Aplica medias ponderadas a observaciones pasadas, dando más importancia a los puntos de datos recientes. Es eficaz para prever la demanda en la gestión de inventarios.
Estos métodos cuantitativos proporcionan un marco sólido para realizar predicciones precisas basadas en datos.
El enfoque híbrido
Combinar enfoques de previsión cualitativos y cuantitativos proporciona una visión global. Los conocimientos cualitativos de los expertos y los estudios de mercado pueden colmar lagunas cuando faltan datos históricos, mientras que los métodos cuantitativos ofrecen previsiones objetivas basadas en datos.
El software de previsión de la cadena de suministro basado en IA integra ambos enfoques utilizando algoritmos avanzados y aprendizaje automático para analizar datos históricos junto con datos cualitativos. Esta combinación permite predicciones más precisas, una planificación adaptable y la capacidad de responder rápidamente a los cambios y las tendencias del mercado.
Estas herramientas basadas en IA aprenden continuamente de los datos, perfeccionando sus predicciones a lo largo del tiempo, lo que las hace muy eficaces para entornos de cadena de suministro complejos y dinámicos en los que los métodos tradicionales por sí solos pueden quedarse cortos.
¿Cuál es el mejor método de previsión de la cadena de suministro?
El mejor método de previsión de la cadena de suministro depende de su sector, tipo de producto y datos disponibles. Por lo general, se recomienda un enfoque híbrido que combine métodos cualitativos y cuantitativos.
Para sectores con una demanda estable y predecible, el análisis de series temporales o la modelización econométrica pueden resultar muy eficaces.
Para mercados más volátiles o lanzamientos de nuevos productos, métodos cualitativos como el juicio de expertos o la investigación de mercado deben complementar las técnicas cuantitativas. El software de previsión de la cadena de suministro basado en IA, que integra estos métodos, ofrece la capacidad de reacción y la precisión necesarias para adaptarse a las cambiantes condiciones y complejidades del mercado.
Retos de la previsión de la demanda
La previsión de la cadena de suministro está plagada de retos. Muchas organizaciones siguen dependiendo de herramientas anticuadas como Excel, correos electrónicos e incluso notas adhesivas para predecir la demanda futura. Estos métodos manuales dificultan la eficiencia y la escalabilidad, al tiempo que aumentan el riesgo de errores. En consecuencia, tanto compradores como proveedores luchan por adaptarse rápidamente a los cambios del mercado, lo que les deja un paso por detrás en el vertiginoso mundo del comercio.
Otro reto son los silos de datos y la falta de visibilidad de la cadena de suministro que dificultan la labor de los equipos de compras y de la cadena de suministro. Sin visibilidad de la cadena de suministro, es difícil formarse una imagen completa de las limitaciones de capacidad y las posibles interrupciones.
Es más, anticiparse a los problemas de la cadena de suministro y responder de forma proactiva es imposible cuando se carece de información basada en datos. Unas herramientas de colaboración deficientes pueden agravar aún más estos problemas, dando lugar a una comunicación inconexa entre proveedores y partes interesadas.
Por desgracia, la falta de colaboración eficaz puede limitar la agilidad de una organización e inhibir la toma de decisiones, lo que en última instancia repercute en la calidad y la eficacia de las operaciones de la cadena de suministro.
¿Cuáles son las ventajas de la previsión de la cadena de suministro?
A pesar de los retos, es importante no pasar por alto los beneficios de un enfoque sistemático y colaborativo de la previsión del suministro:
- Mejora de la gestión de inventarios: Una previsión precisa de la demanda ayuda a mantener niveles óptimos de inventario al predecir la demanda, reduciendo así el riesgo de ruptura de existencias y pérdida de ventas. También reduce el riesgo de situaciones de exceso de existencias que inmovilizan capital y aumentan los costes de almacenamiento.
- Reducción de costes: Al alinear el inventario con las previsiones de demanda, las empresas pueden reducir significativamente los costes asociados al exceso de inventario y a las reposiciones de emergencia. Aunque el ahorro de costes es fundamental, los responsables de compras también deben explorar formas innovadoras de añadir valor a la organización.th excess inventory and emergency stock replenishments. While cost savings are critical, procurement leaders should also explore innovative ways to add value to the organization.
Más información sobre el replanteamiento de la medición del valor en las compras - Mitigación de riesgos: La previsión permite a las empresas identificar los riesgos potenciales y prepararse para las interrupciones de la cadena de suministro, lo que permite unas operaciones más resistentes. Este enfoque proactivo ayuda a mitigar el impacto de los imprevistos. Explore nuestro blog sobre gestión de riesgos en la cadena de suministro para obtener más información.
Por supuesto, todos estos beneficios están relacionados con la capacidad de Compras para aportar valor a una organización. Lea el estudio 2023 Procurement Value Measurement Study de Hackett Group para saber qué otras métricas deberían seguir los equipos para demostrar el valor añadido.
Mejores prácticas para la previsión de la cadena de suministro
Para lograr una previsión de la demanda precisa y eficaz, siga las mejores prácticas clave que mejoran la calidad de los datos, la selección de modelos y la colaboración entre equipos:
- Analice y recopile datos: Los datos de alta calidad son la columna vertebral de una previsión SCM fiable. Asegúrese de que sus datos son limpios, precisos y completos utilizando herramientas analíticas avanzadas para filtrar y refinar las fuentes de datos.
- Elija el modelo de previsión adecuado: Seleccione un modelo de previsión de la demanda que se ajuste a su disponibilidad de datos, a las características específicas de su sector y a sus objetivos empresariales. Factores como las tendencias de los datos históricos, la estacionalidad y la dinámica del mercado deben guiar su elección para garantizar que el modelo satisface sus necesidades de previsión.
- Aproveche la tecnología: Utilice tecnologías avanzadas como la IA, el aprendizaje automático y el análisis predictivo para mejorar la precisión de las previsiones. Estas herramientas pueden procesar grandes conjuntos de datos rápidamente y descubrir perspectivas que los métodos tradicionales pueden pasar por alto. También pueden ayudar con el cumplimiento normativo y la elaboración de informes.
- Colaboración entre departamentos: La colaboración interfuncional mejora la precisión de los datos y proporciona una visión holística de la demanda del mercado. Por ejemplo, las empresas con una excelente colaboración en la cadena de suministro registran tasas de entrega a tiempo superiores al 95 %, según el Informe sobre el estado de la fabricación 2023.
- Mejorar continuamente: Revise y ajuste periódicamente los modelos de previsión de la demanda en función de las métricas de rendimiento y las condiciones cambiantes del mercado. La mejora continua garantiza que sus previsiones sigan siendo precisas y relevantes.
- Promover la colaboración con los proveedores: Involucrar a los proveedores como socios en el proceso de previsión mejora la precisión y la adaptabilidad. Una mejor comunicación y unos datos compartidos pueden dar lugar a predicciones más fiables y a operaciones más eficientes. Descargue nuestra hoja de datos para saber cómo Ivalua facilita la colaboración en las previsiones de la cadena de suministro.
Lea nuestro estudio de caso sobre cómo el grupo tecnológico internacional Korber aplicó estas mejores prácticas y utilizó el software de colaboración integral en la cadena de suministro de Ivalua para reunir a proveedores y partes interesadas internas.
Cómo la tecnología de aprovisionamiento puede ayudar con la previsión de la demanda
Las empresas que todavía confían en las hojas de cálculo de Excel para la previsión de la demanda están en una desventaja significativa en comparación con aquellas que aprovechan la IA y el aprendizaje automático.
¿Por qué? Porque Excel tiene dificultades para manejar conjuntos de datos grandes y complejos y carece de la capacidad de adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado en tiempo real. Esto a menudo se traduce en previsiones obsoletas, errores manuales y toma de decisiones reactiva.
Las soluciones basadas en IA, en cambio, pueden analizar grandes cantidades de datos, identificar patrones y hacer predicciones con un alto grado de precisión, lo que permite a las empresas responder de forma proactiva a la dinámica del mercado.
Según McKinsey & Company, el 20% de las empresas ya utilizan estas tecnologías para la previsión en las cadenas de suministro, y el 60% de las empresas encuestadas están a punto de adoptar el aprendizaje automático y la IA para crear modelos predictivos precisos.
Llevando estos beneficios aún más lejos, la IA Generativa está ayudando a los equipos de compras a mejorar sus capacidades predictivas, automatizar tareas repetitivas y proporcionar información práctica que impulse la eficiencia y el ahorro de costes. Mediante el uso de herramientas basadas en IA Generativa, las empresas pueden optimizar los niveles de inventario, anticiparse a las interrupciones y mejorar la toma de decisiones en toda la cadena de suministro.
Una de estas herramientas es el Asistente Virtual de IA Generativa (IVA) de Ivalua. IVA ayuda a agilizar la gestión de la cadena de suministro ofreciendo información en tiempo real, análisis predictivos y respuestas automatizadas a los retos de la cadena de suministro.
El IVA puede ayudar en tareas como la previsión de la cadena de suministro, la gestión de proveedores y la evaluación de riesgos, haciendo que los procesos de la cadena de suministro sean más eficientes y resistentes. Ayuda a las empresas a pasar de métodos manuales y propensos a errores a un enfoque más sofisticado y basado en datos que aprovecha todo el potencial de la IA para mejorar el rendimiento de la cadena de suministro.
Vea una demostración a la carta de la colaboración en la cadena de suministro de Ivalua.
Lleve su previsión de la cadena de suministro al siguiente nivel con Ivalua
Los métodos tradicionales de previsión de la demanda, como los que utilizan Excel, a menudo se enfrentan a limitaciones en cuanto a precisión y adaptabilidad. Por el contrario, la IA y el aprendizaje automático han revolucionado la gestión de la cadena de suministro, ofreciendo a las empresas una mayor precisión, eficiencia operativa y capacidades de toma de decisiones más proactivas. Las organizaciones que adoptan herramientas basadas en IA, como el Asistente Virtual de IA Generativa (IVA) de Ivalua, obtienen una ventaja estratégica gracias a estas innovaciones.
Ahora es el momento perfecto para renovar sus estrategias de previsión con el vanguardista software de gestión de la cadena de suministro de Ivalua. Descubra cómo IVA puede revolucionar sus operaciones, reducir costes y adelantarse a las fluctuaciones del mercado. Obtenga más información hoy mismo.
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