Entender y perfeccionar el supply chain forecasting es hoy más esencial que nunca para la supervivencia y el crecimiento empresarial. En un contexto donde la volatilidad global impacta desde la producción hasta la distribución, anticiparse a los cambios puede ser la diferencia entre liderar un mercado o quedar rezagado.
En este artículo, aprenderás qué es el supply chain forecasting, por qué es crucial, cuáles son sus métodos principales y qué desafíos presenta. Además, comprenderás cómo mejorar tu relación con proveedores y reservar la cantidad adecuada de carga, evitando costos innecesarios.
¿Qué es el supply chain forecasting?
El supply chain forecasting combina datos históricos del suministro con análisis de la demanda para ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas. Esto abarca desde la gestión de inventarios y la planificación presupuestaria, hasta la optimización de reservas de carga y la expansión hacia nuevos mercados.
Cuando analizamos la oferta, se examina información sobre los proveedores para determinar cuándo es necesario realizar pedidos de productos o materias primas, garantizando así el flujo continuo en la cadena de suministro.
La demanda, por su parte, requiere evaluar cuántos productos desean los clientes en un período determinado, ya sea semanal, mensual o trimestral, tomando en cuenta factores previsibles, como las temporadas y festividades, así como eventos inesperados, como desastres naturales o crisis geopolíticas. Estos eventos afectan distintas modalidades de transporte, desde el transporte marítimo hasta la logística terrestre.
¿Por qué es importante el supply chain forecasting?
La planificación efectiva de la cadena de suministro es un motor estratégico de éxito empresarial. Aquí algunas de las razones más relevantes:
Planificación estratégica
Las estrategias de expansión de mercados, planificación financiera y evaluación de riesgos se fundamentan en información sólida. El supply chain forecasting proporciona los datos necesarios para tomar decisiones inteligentes, asegurando que los proveedores puedan satisfacer la demanda en tiempo y forma.
Control eficiente del inventario
Con un conocimiento claro de la demanda en diferentes mercados, las empresas pueden colaborar estrechamente con sus proveedores para mantener niveles de inventario óptimos durante todo el año. Esto minimiza desabastecimientos, evita el exceso de stock y reduce las tarifas de almacenamiento.
Mejora de la experiencia del cliente
En el futuro, la experiencia del cliente será un factor diferenciador crucial en las cadenas de suministro. Prever la demanda permite mantener los productos disponibles, cumplir con las entregas puntuales y construir una relación de confianza con los clientes.
Métodos de supply chain forecasting
Existen dos métodos principales para realizar un supply chain forecasting efectivo: cuantitativo y cualitativo.
Forecasting cuantitativo
El método cuantitativo se basa en datos históricos y utiliza algoritmos avanzados y programas informáticos para predecir las ventas futuras. Dentro de esta categoría encontramos:
Media móvil
La media móvil es uno de los métodos más simples. Se basa en promedios históricos sin ponderar datos recientes sobre antiguos, lo cual puede ser una desventaja si las tendencias actuales son más relevantes.
Suavizado exponencial
El suavizado exponencial también utiliza datos históricos, pero otorga mayor peso a la información más reciente y considera la estacionalidad, haciéndolo ideal para pronósticos a corto plazo.
Modelo ARIMA
El método Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) es conocido por su alta precisión, aunque también por ser complejo, costoso y más adecuado para predicciones de hasta 18 meses.
Algoritmo MAPA
El Multiple Aggregation Prediction Algorithm (MAPA) es una metodología más reciente, diseñada específicamente para gestionar la estacionalidad. Es ideal para empresas con productos de venta estacional.
Forecasting cualitativo
Cuando los datos históricos son escasos o inexistentes, como ocurre al lanzar nuevos productos, el forecasting cualitativo se convierte en una herramienta valiosa. Este se apoya en la experiencia, la investigación de mercado y el juicio experto.
Analogías históricas
Esta técnica predice las ventas de nuevos productos basándose en el comportamiento de productos existentes similares. Funciona mejor a largo plazo, pero no es recomendable para proyecciones inmediatas.
Investigación de mercado
Involucra encuestas, entrevistas y sondeos a audiencias específicas. Aunque puede ser costosa y laboriosa, proporciona datos directos sobre la intención de compra y percepción del producto.
Opiniones internas
Recopilar información de los empleados con experiencia también es una opción cuando otras metodologías no son viables. Sin embargo, su nivel de precisión es limitado debido a sesgos personales.
¿Qué método de supply chain forecasting es el mejor?
No existe un método único que garantice la precisión absoluta en el supply chain forecasting. Incluso los modelos más avanzados deben operar bajo suposiciones, y siempre existirán eventos inesperados que las invaliden, como quedó evidenciado durante la pandemia.
El forecasting cuantitativo, basado en datos objetivos y técnicas estadísticas, es generalmente considerado el más confiable, ya que minimiza sesgos humanos y proporciona resultados más exactos. No obstante, en situaciones donde los datos históricos no estén disponibles o sean poco relevantes, los métodos cualitativos tienen un rol importante que cumplir.
En la práctica, muchas empresas combinan ambos enfoques para maximizar la precisión y adaptabilidad de sus predicciones.
Factores que dificultan el supply chain forecasting
Realizar un supply chain forecasting efectivo no está exento de retos. Algunos de los más comunes incluyen:
- Falta de datos de calidad: Información incompleta o desactualizada puede sesgar las proyecciones.
- Volatilidad de la demanda: Cambios abruptos en el comportamiento del consumidor o eventos externos pueden alterar patrones históricos.
- Variabilidad de los proveedores: Problemas de producción, retrasos logísticos o quiebras de proveedores afectan directamente la previsibilidad del suministro.
- Eventos impredecibles: Crisis sanitarias, conflictos bélicos y desastres naturales representan un riesgo constante para la planificación.
Estos factores refuerzan la necesidad de desarrollar modelos de forecasting flexibles y de actualizar continuamente los sistemas de monitoreo.
Cómo mejorar la planificación de la cadena de suministro
Para optimizar el supply chain forecasting y fortalecer las relaciones con los proveedores, es recomendable seguir ciertas prácticas:
- Inversión en tecnología: Incorporar herramientas de inteligencia artificial y machine learning puede aumentar la precisión y capacidad de adaptación de las predicciones.
- Colaboración con proveedores: Fomentar relaciones estratégicas y transparentes permite un mejor flujo de información sobre capacidades de producción y tiempos de entrega.
- Actualización continua de datos: Mantener bases de datos actualizadas garantiza proyecciones más acertadas.
- Escenarios de contingencia: Preparar planes alternativos ante posibles disrupciones fortalece la resiliencia de la cadena de suministro.
La implementación de estas prácticas no solo ayuda a anticiparse a problemas, sino también a capitalizar oportunidades emergentes, generando ventajas competitivas sostenibles.
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