Aspectos clave de selección de un proveedor. Elegimos el mejor sistema de previsión de la demanda

Las previsiones de la demanda repercuten en toda la cadena de suministro. Con la planificación de las ventas y teniendo una idea de la demanda futura, no sólo puede garantizar la cantidad necesaria de mercancías en las estanterías, sino también comprender qué actividades deben llevarse a cabo con artículos específicos para generar beneficios adicionales. Además, esto permite mantener un alto nivel de disponibilidad de productos con un inventario mínimo.

Existen muchos métodos de previsión de la demanda. Sin embargo, hoy en día, los analistas y los propietarios de empresas reconocen que los procesos manuales que utilizan las hojas de cálculo ya no son eficaces. En su lugar, crece el interés por los últimos métodos basados en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial que se utilizan en las mejores soluciones de previsión de la demanda. Pero ¿cómo saber si le conviene implementar un sistema de este tipo y qué necesita saber a la hora de elegir uno? Se lo contamos en este artículo.

Complejidades de previsión de la demanda

Procesar una gran cantidad de información dispar es una dificultad clave a la hora de pronosticar la demanda. Así, cuanto más tiempo lleva una empresa operando en el mercado, más datos relacionados con la demanda conserva. En una determinada etapa de negocio, resulta lógico sistematizar toda la información y definir enfoques en la previsión de la demanda. En la mayoría de los casos, esto es responsabilidad de un equipo especializado de analistas y otros profesionales que se basan en su experiencia y utilizan herramientas adicionales, como hojas de cálculo. Este enfoque es claro y accesible, pero tiene una serie de desventajas:

Factor de error humano

Es muy probable que las personas cometan errores a la hora de realizar las tareas rutinarias. A menudo provocan pérdidas o lucro cesante.

Subjetividad y dependencia de proceso de los profesionales específicos

El enfoque al trabajo con los datos de previsiones puede variar en función de un especialista concreto. Suele ocurrir que, cuando entra una nueva persona, surgen dificultades para entender los procesos. Esto da lugar a errores en los cálculos y hace que el proceso dependa de los empleados específicos.

Otra situación familiar para todos es cuando los gestores asignados a determinadas SKU tienen dificultades para irse de vacaciones. A la hora de transferir las tareas, aumenta la carga de trabajo del resto del equipo, y a la hora de aprovisionarse para el periodo de su ausencia, el almacén queda sobreabastecido./p>

Necesidad en la actualización manual de datos

El enfoque de usar las hojas de cálculo requiere la actualización manual periódica de los datos por parte de profesionales específicos. Y esto aumenta el coste global de la mano de obra.

Los propietarios de empresas suelen recurrir a empresas analíticas especializadas para obtener la mejor previsión posible. Sin embargo, esto requiere mucho tiempo para procesar una gran cantidad de información y crea el riesgo de recibir datos de salida poco actualizados. La razón son los cambios dinámicos en los factores externos.

La mejor opción es implementar un sistema separado de previsión de la demanda que mejorará la calidad de las previsiones utilizando los algoritmos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Este tipo de soluciones son capaces de considerar no solo los factores externos e internos que afectan la demanda, sino también de realizar la previsión con la mayor rapidez posible, lo que es sumamente importante en un entorno tan cambiante como el actual.

Qué hay que tener en cuenta la hora de elegir una solución de previsión de la demanda

Entonces, ¿cómo elegir el mejor software de previsión de la demanda entre las numerosas opciones que hay en el mercado? Le sugerimos que tenga en cuenta los siguientes puntos:

• Experiencia del vendedor
  Es importante que el proveedor de la solución tenga una amplia experiencia en su implementación, incluidos los casos ilustrativos de su sector. Independientemente de la complejidad del proyecto, el proveedor debe proporcionarle un soporte de calidad en todas las fases de despliegue y uso del sistema.
• Flexibilidad de los plazos de previsión
  En el contexto de los periodos, la previsión puede ser a corto, medio o largo plazo. En función de las necesidades de cada momento, una empresa puede necesitar diferentes previsiones: de una semana a un trimestre para las compras planificadas, y de seis meses a un año para desarrollar una estrategia. Sin embargo, no todos los proveedores pueden garantizar un enfoque con previsiones simultáneas para distintos periodos, por lo tanto, es importante elegir un sistema que no sólo pueda adaptarse a los procesos existentes, sino también ajustarse rápidamente a los cambios que se produzcan en ellos. Por ejemplo, la apertura de los puntos de venta adicionales o la aparición de nuevos artículos no deben crear dificultades para la previsión.

Los factores mencionados ya están incorporados en el sistema SMART Demand Forecast. Para obtener más información sobre las capacidades de la solución, rellene el formulario.

Integración con sistemas afines
La capacidad del software para la previsión de la demanda de integrarse con su sistema de contabilidad es uno de los puntos clave. De esta manera, los datos actuales para la previsión se obtienen automáticamente de la base de datos, sin requerir la intervención manual.

Seguridad de datos
Puesto que usted confía al proveedor la información más importante, es decir, sus datos, es imprescindible mitigar todos los riesgos en un acuerdo de confidencialidad (ADC). Y dado que Ucrania se está integrando activamente en Europa, un criterio importante para elegir cualquier sistema empresarial moderno es su conformidad con el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos).

Equilibrio del sistema
Más no siempre significa mejor. Este principio también se refiere a la cantidad de algoritmos de una solución para la previsión de la demanda. Existe un término llamado «modelo sobreentrenado», cuando la solución analiza datos redundantes que no afectan la demanda. Además, al considerar estos factores, se puede reducir la precisión de la previsión. Un proveedor experimentado sabe qué algoritmos y cuántos factores son óptimos. Este enfoque individual mejorará considerablemente la calidad y la precisión de la previsión.

La previsión de la demanda mediante el uso de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático es un proceso laborioso que implica el procesamiento de una cantidad significativa de datos. Si tiene dudas sobre la viabilidad de utilizar un sistema basado en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, rellene una solicitud para obtener una consulta detallada de nuestros expertos.

Informes analíticos
Además de las previsiones, un sistema fiable debería proporcionarle informes analíticos en función de sus necesidades. Por ejemplo, SMART Demand Forecast tiene integrado el sistema Power BI, que le permite adaptar el bloque de analíticas a sus necesidades y crea las siguientes capacidades:

• Análisis de ventas históricas basado en diferentes niveles de granularidad;
• Análisis de ventas extremas y ayuda a investigarlas mediante el filtrado de dichos informes;
• Capacidad de comparar la calidad de la previsión mediante los datos históricos del periodo anterior, controlando de esta manera la mejora o el empeoramiento de calidad de la previsión;
• Análisis de ventas compensadas. Los algoritmos matemáticos del sistema modelan el nivel de ventas, considerando out of stock

Disponibilidad de un proyecto de prueba (piloto)
La disponibilidad de un proyecto piloto es clave a la hora de elegir un socio de implementación. La posibilidad de probar el sistema le permitirá conocer sus capacidades y, lo que es más importante, responderá a la pregunta de si necesita una herramienta de previsión de la demanda. Si la respuesta es negativa, al menos conocerá qué debe mejorar para crear una previsión precisa.
Por ejemplo, al interesarse por SMART Demand Forecast, recibirá primero de nuestros especialistas un análisis experto de su situación y un plan de acción detallado. Sólo entonces lanzamos el proyecto piloto, análisis de su eficacia e implementación completa. Así, los proyectos piloto le permiten comparar varias soluciones y elegir la mejor. Lo importante es no olvidarse de la seguridad de sus datos y asegurarse firmando un ADC.

Soporte futuro
Antes de implementar las herramientas de previsión de la demanda, asegúrese de que su socio puede ofrecerle un soporte técnico apropiado, no solamente durante la implementación de la solución, sino también en el futuro.

Puntos clave del procedimiento de implementación que merecen ser destacados

En la fase inicial de selección del proveedor, pregunte cómo se organizará el proceso de implementación de la solución, cómo se definirán las áreas de responsabilidad, etc. Así podrá preparar a sus especialistas y determinar sus propias expectativas del proyecto. Utilizando el ejemplo del procedimiento de implementación de SMART Demand Forecast, analicemos y aclaremos las características de todas las etapas:

1. El objetivo de la primera fase es analizar y recopilar los datos necesarios. La tarea del proveedor consiste en indicarle qué tipo de datos necesita el sistema para hacer mejores previsiones. En función de sus necesidades, usted y su contratista determinarán si puede empezar la implementación ahora o si se necesita una preparación adicional en forma de recopilación de datos históricos.
2. La segunda fase consiste en preparar los datos para introducirlos en el sistema y lanzar la versión piloto.
3. El siguiente paso es la prueba del sistema por parte de los usuarios. Los especialistas del proveedor formarán a los usuarios finales según sus roles.
4. En el futuro, el proyecto prevé el seguimiento y el soporte técnico.

Puede obtener más información sobre las fases de implementación del sistema en una consulta con un especialista de SMART Demand Forecast.

3 consejos principales

Para concluir, resumamos los puntos clave que son de especial importancia:

Analítica y procesamiento de datos. La previsión debe basarse en los datos obtenidos a través de la integración, y el cálculo en sí debe llevarse a cabo de manera oportuna.

Automatización. Para garantizar la transparencia del proceso, el papel de las personas en la creación de previsiones debe reducirse al mínimo.

Flexibilidad. El sistema elegido debe adaptarse a las solicitudes fiscales que surgen. Tanto si se trata de la apertura de nuevos puntos de venta como de la necesidad de una previsión a más largo plazo, necesita una garantía de que no tendrá que modificar su sistema debido a los cambios o a la ampliación de la empresa.

¿Tiene preguntas sobre SMART Demand Forecast? Escríbanos: sales@smart-it.com.