Previsiones en la cadena de suministro: cómo lograr un equilibrio ideal entre la oferta y la demanda

Si la cadena de suministro es el camino de las mercancías desde la materia prima hasta el consumidor final, entonces la eficacia con que se complete este camino dependerá de la precisión de la previsión de la demanda de los consumidores.

Esto significa que todos los participantes de la cadena, desde las empresas fabricantes hasta los minoristas, podrán utilizar sus recursos para maximizar los beneficios y optimizar los costes.

En realidad, la previsión de la demanda es el punto de partida de toda la cadena de suministro. Es la que determina la carga de trabajo y el «calendario laboral» de todos sus componentes. A partir de ella comienza la planificación de la producción, y en ella se orientan los distribuidores y las tiendas minoristas a la hora de comprar y transportar las mercancías.

Aquí los errores pueden costar muy caro. La escasez de los productos fabricados o adquiridos cuando hay demanda significa pérdidas de ventas o costes adicionales por la urgente reposición de existencias. Según los datos de RetailDive, las empresas pierden aproximadamente 1 billón de dólares al año por no poder satisfacer oportunamente la demanda de los clientes.

El exceso del inventario es un fenómeno igualmente desafortunado. Un inventario excesivo requiere fondos adicionales para almacenar los productos para los que no hay demanda y, en caso de los productos con vida útil limitada, se necesitan fondos para amortizarlos.

Con nuestra calculadora interactiva puede contar fácilmente cómo una previsión precisa afectará las ventas de su empresa.

Por eso, las empresas innovadoras están implementando cada vez más soluciones modernas para las previsiones con la inteligencia artificial, una de las cuales es SMART Demand Forecast. Estas soluciones permiten realizar previsiones lo más precisas posible, teniendo en cuenta una gran cantidad de datos dispares e identificando tendencias no evidentes.

Según una investigación realizada por McKinsey&Company, el 20% de las empresas ya están utilizando las últimas tecnologías de planificación y previsión de la demanda en la cadena de suministro basadas en la IA. Y el 60% de las organizaciones ya han programado la implementación de dichas tecnologías.

Los demás siguen confiando meramente en el análisis de expertos, teniendo en cuenta las tendencias del historial de ventas y las opiniones de los analistas empresariales. Sin embargo, la experiencia demuestra que la precisión de estos cálculos suele ser muy inferior a la de los resultados proporcionados por las herramientas con algoritmos de la inteligencia artificial correctamente seleccionados y configurados. Existen diferentes tipos de previsión de la demanda en la gestión de la cadena de suministro: cuantitativa, cualitativa, etc. Pero las mejores prácticas suelen incluir algoritmos de la IA y análisis avanzados.

Beneficios de la previsión precisa de la demanda en la gestión de la cadena de suministro

Las herramientas de las previsiones como SMART Demand Forecast pueden reducir significativamente los riesgos mencionados y mejorar la eficiencia de la gestión de la cadena de suministro. Veamos en detalle los beneficios que obtienen las empresas de una previsión precisa de la demanda.

Minimización de las ventas perdidas

Según las mencionadas estadísticas, las empresas pierden importantes cantidades de dinero por su incapacidad para satisfacer la demanda de los consumidores. Esto sucede porque los analistas no han tenido en cuenta o han subestimado factores o tendencias ocultas que han provocado un aumento de la demanda de determinados grupos de productos más intenso de lo previsto. En consecuencia, el suministro de los productos no se ha organizado debidamente.

Las empresas se encuentran en una situación en la que simplemente no pueden vender un producto popular debido a su indisponibilidad. O se ven obligadas a hacer esfuerzos e inversiones adicionales para reponer las existencias lo antes posible, pagando de más por la urgencia en el cumplimiento de los pedidos.

Aumento de fidelidad del cliente

Si un cliente o comprador tiene dificultades periódicas con la compra de productos que necesita, esto puede causar un impacto significativo en la imagen del proveedor o de la tienda y de la cadena en general. Un mal servicio llevará, como mínimo, a la pérdida de la fidelidad de los clientes y, con mayor frecuencia, a la pérdida total de los mismos. Al mismo tiempo, la captación de nuevos clientes es mucho más costosa que la retención de los existentes. Además, debido a la falta de productos para los que hay demanda, estará perdiendo ingresos. Una previsión precisa le ayuda a mantener el nivel de existencias requerido en todo momento, especialmente durante las campañas promocionales.

Capacidad de reaccionar rápidamente a las fluctuaciones de la demanda

Una de las dificultades en la previsión de la oferta y la demanda es la volatilidad del comportamiento de consumidores, que puede verse influida por muchos factores, desde las tendencias publicitarias hasta las actividades de competidores e incluso el clima. Está claro que ni siquiera la inteligencia artificial puede tener en cuenta los factores imprevisibles, ya que sólo procesa los datos que se le facilitan. Sin embargo, no cabe duda de que podrá abarcar todos los factores necesarios para una previsión más precisa y oportuna de las fluctuaciones de la demanda, lo que ayudará a gestionar la cadena de suministro de forma más eficiente y flexible.

Reducción de los costes logísticos

Una previsión imprecisa de la demanda en la cadena de suministro también se traduce en unos costes logísticos innecesarios. Por ejemplo, si una previsión para una cadena de tiendas se realiza únicamente a partir de las estimaciones y suposiciones de los analistas, eso lleva al hecho de que:

• tal previsión a menudo será menos precisa y más pesimista de lo realista
• normalmente se hará para toda la cadena con una distribución posterior aproximada entre los puntos de venta.

El resultado es que algunas tiendas suelen tener un exceso de inventario, mientras que en otras habrá escasez. Para superar este desequilibrio, las empresas tienen que redistribuir el volumen de mercancías entre los puntos de venta, lo que, a su vez, se traduce en unos costes logísticos adicionales. Estos gastos aumentan los costes de producción y merman el margen de beneficio.

Las herramientas modernas nos permiten pronosticar la demanda de productos individuales a nivel de cada punto de venta. Esto permite garantizar unas existencias óptimas en todas las tiendas de la cadena.

Reducción de los costes de almacenamiento

Una previsión de la demanda erróneamente sobreestimada lleva a que una parte de los productos quede sin vender. Hay que conservarlos en almacenes, convirtiéndose en lo que se llama “capital congelado” de la organización, lo que requiere gastos adicionales en el alquiler de espacios de almacenamiento.

Minimización de la cantidad de productos amortizados

El exceso de productos no vendidos con una vida útil limitada a menudo lleva a que, en cierto momento, simplemente tengan que ser amortizados. Es decir, todo el dinero invertido en su compra, entrega y almacenamiento simplemente se desperdicia.

Además, el mismo proceso de amortización conlleva ciertos costes. Para evitar, al menos en parte, las amortizaciones, las empresas se ven obligadas a vender sus productos a precios bastante reducidos, gastando además un presupuesto adicional en las actividades de marketing.

Promociones más eficaces

Las herramientas de previsión de la oferta y de la demanda permiten hacer que las promociones sean más eficientes y manejables. Pero para ello se necesitan sistemas que puedan calcular tanto los volúmenes de ventas regulares como los promocionales. SMART Demand Forecast es uno de esos sistemas.

Por ejemplo, el sistema le ayuda a determinar el descuento óptimo para específicos productos. Supongamos que usted quiere reducir el precio de un producto en un 30%. El sistema puede identificar que al aplicar este descuento la demanda será tan alta que los proveedores no podrán satisfacerla. Y, digamos, que con un descuento del 15%, usted venderá menos, pero ganará más debido al precio más alto. Basándose en la previsión del sistema, el gestor de la cadena de suministro podrá tomar una decisión argumentada: cuántos productos hay que comprar con el descuento óptimo.

Además, las herramientas con funcionalidad de previsión de ventas promocionales pueden tener en cuenta la llamada canibalización, lo cual es muy importante. Cuando se aplica un descuento a un producto específico, la mayor demanda de este “devora” las ventas de productos análogos que no están en promoción.

Algunas empresas sólo pronostican las ventas regulares y, sin embargo, estas previsiones siempre son erróneas porque no consideran el factor de canibalización. Los sistemas como SMART Demand Forecast reducen automáticamente y con precisión la previsión de la demanda para productos sin descuentos y la aumentan para productos análogos con descuentos.

Política de precios más eficaz

Una previsión precisa de las fluctuaciones de la demanda para distintas partidas también ayuda a fijar los precios óptimos para ellos. Por ejemplo, si el sistema “ve” que se espera un aumento de la demanda de un producto específico, esto proporciona una razón para establecer un precio más alto, y viceversa. Además, las soluciones de previsión ayudan a determinar a qué precio las ventas serán más eficientes.

Peculiaridades de previsiones para la producción y los distribuidores

La previsión de la demanda es el punto de partida para todos los participantes de la cadena de suministro, incluida la producción y los distribuidores. También la previsión es el punto de partida de la planificación de la producción. Se utiliza para calcular la cantidad necesaria de materias primas y las capacidades de producción para satisfacer la demanda prevista. Con eso se considera el nivel de existencias de productos terminados y los procesos de producción ya iniciados.

Y aunque estas empresas suelen obtener ingresos de las llamadas ventas iniciales a los distribuidores, es importante tener en cuenta las ventas secundarias para hacer una previsión correcta: qué cantidad de sus productos enviará el distribuidor a los minoristas.

Por ejemplo, si un distribuidor planifica realizar una promoción de determinados productos para las tiendas, significa que comprará más productos del fabricante para satisfacer la mayor demanda de los minoristas.

También puede ocurrir que el distribuidor haya suministrado más productos a las tiendas en un determinado período contable de los que ha comprado. El coeficiente de correlación entre los productos comprados y vendidos por los distribuidores le ayudará a determinar qué cantidad de productos se comprará en el siguiente periodo contable.

Los distribuidores que se dedican a las ventas secundarias elaboran sus propias previsiones basándose en la información interna de los minoristas (promociones previstas en las tiendas, sus previsiones de las ventas, etc.). Pero dado que esa información no siempre está disponible, los distribuidores se ven obligados a mantener un margen de seguridad, que se determina en función de las desviaciones de las previsiones anteriores.

Por un lado, para ellos es crucial mantener esta reserva que no sean excesiva y, por otro lado, que esta reserva garantice la disponibilidad permanente de los productos necesarios. Si en algún momento el distribuidor no dispone de suficientes productos para el minorista, éste recurrirá a otro proveedor o firmará un contrato directo con el fabricante. De este modo, el distribuidor simplemente sale de la cadena de suministro.

Cómo la inteligencia artificial ayuda a elaborar previsiones precisas la de demanda

Las soluciones de previsión de la demanda en la cadena de suministro basadas en la IA simplifican considerablemente los cálculos analíticos y los hacen más precisos. Veamos en detalle las ventajas de utilizar este tipo de herramientas.

Ahorro de mano de obra

Si una empresa no utiliza herramientas modernas para pronosticar la demanda, se ve obligada a mantener un gran equipo de analistas para ello. Pero incluso todo un departamento analítico necesita mucho tiempo para agregar la información, realizar cálculos complejos, procesar grandes volúmenes de datos e identificar distintas dependencias y tendencias.

Con una solución de previsión de la demanda basada en la IA, un analista sólo tiene que cargar los datos correctos y exhaustivos en el sistema, iniciar el proceso de cálculo y obtener una previsión ya generada. Lo único que queda por hacer es mostrar el resultado a la dirección, explicar por qué el resultado es así y sugerir medidas que acerquen la previsión a los planes empresariales de la organización.

Así, el analista se libera de un gran volumen de trabajo molesto y complejo, y dispone de más tiempo para participar activamente en la toma de decisiones administrativas. De ser un «operador de PC» de rutina interminable, se convierte en un experto en previsiones.

Minimización de los errores humanos

Las soluciones para la previsión de la oferta y la demanda también minimizan la posibilidad de errores humanos, el cual puede resultar muy costoso para las empresas. El analista no tiene que hacer ningún cálculo. Todas las fórmulas y algoritmos necesarios ya están introducidos en el sistema. El usuario comprende cómo se calcula la previsión, pero el proceso es automático, rápido y correcto.

Base de datos única

Con herramientas como SMART Demand Forecast, toda la información se almacena en una sola base de datos unificada. En las empresas que no utilizan este tipo de soluciones para la previsión, los analistas suelen tener que combinar la información procedente de dispares sistemas. Necesitan obtener datos maestros de un sistema, un informe de ventas de otro, datos sobre campañas promocionales de un tercero, etc.

Con SMART Demand Forecast, todos los departamentos y todos los empleados trabajan con un sistema unificado, en un solo formato, en una sola interfaz. Los venatjas de esta herramienta son especialmente notables cuando un determinado empleado abandona el flujo de trabajo por alguna razón: se va de vacaciones, pide la baja por enfermedad o renuncia.

Otro empleado puede seguir trabajando fácilmente con la información introducida en un único sistema. En ausencia de la unificación que proporcionan las soluciones de previsión modernas, puede resultar muy difícil para un empleado entender los cálculos de otro, lo que pone en peligro la continuidad de los procesos empresariales.

Consideración de todos los factores necesarios

Una de las principales dificultades de la previsión de la demanda en la cadena de suministro es que hay que considerar una gran cantidad de factores, tanto internos como externos. Esto es bastante difícil de hacer, incluso si un equipo de expertos experimentados está trabajando en las previsiones. Las soluciones con la inteligencia artificial pueden hacerlo con rapidez y sin errores, siempre que, por supuesto, se hayan introducido en el sistema todos los datos necesarios. La lista de factores que pueden ser considerados por la inteligencia artificial es bastante larga. Estos son algunos de ellos:

– resultados de las investigaciones;

– datos sobre los competidores;

– tendencias macroeconómicas;

– promociones del proveedor;

– promociones propias;

– canibalización;

– datos de redes sociales;

– previsiones meteorológicas;

– datos de terminales de pago;

– acontecimientos en el país …

La inteligencia artificial es capaz de considerar y comparar estos y otros factores, encontrar patrones, interdependencias y tendencias ocultas que no son evidentes para los analistas. Así, la previsión será más precisa y bien argumentada.

Reacción en cadena

Se ha comprobado estadísticamente que los gastos innecesarios relacionados con una mala previsión en la cadena de suministro suponen una media del 2% del coste de las ventas. Si el analista se equivoca, las pérdidas de la empresa por una previsión de este tipo pueden ser mucho mayores. Los sistemas que utilizan tecnologías de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, como SMART Demand Forecast, son capaces de minimizar estas pérdidas mediante cálculos más precisos. Por eso, la gran mayoría de las empresas del mundo ya utilizan este tipo de soluciones o se preparan para implementarlas.

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