La integración de sus procesos de planificación y previsión de la demanda con otras partes de la empresa es esencial para mejorar el rendimiento de la cadena de suministro. Durante más de 20 años, las empresas se han esforzado por mejorar la precisión de las previsiones mediante la implementación de conjuntos de herramientas, con los que han logrado diversos grados de éxito. El efecto látigo, en el que las señales de demanda se amplifican a medida que avanzan en la cadena de suministro, sigue siendo un desafío importante. Si bien la previsión tradicional desempeña un papel importante a la hora de abordar este problema, a menudo requiere un enfoque más amplio, que incluya la colaboración entre las diferentes funciones empresariales, para resolver por completo los desafíos de la previsión.

La mayoría de las empresas eligen un software que puede proporcionar información sobre 3 dimensiones clave para mejorar la precisión de las previsiones: granularidad y tiempo. La mayoría de los programas de EPM abordan directamente estos aspectos, y la mejora tradicional de las previsiones se centra en gestionar la estacionalidad y los días especiales (por ejemplo, los días festivos), las promociones y descuentos, los aumentos, el efecto canibalizador, las sustituciones de productos y los niveles de inventario, etc. La mayoría de las soluciones líderes ahora también incluyen el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Con frecuencia, una mayor granularidad de los datos y un análisis detallado no producen los resultados deseados. ¿Por qué es así y qué se puede hacer?

El rendimiento se cuantifica mediante métricas de pronóstico tradicionales, como el error porcentual absoluto medio (MAPE) y el sesgo de pronóstico, etc., que se encuentran en el software EPM. En la actualidad, muchos sistemas utilizan la IA para obtener más información sobre los procesos y los análisis y automatizarlos, lo que permite crear escenarios hipotéticos en tiempo real y alertas previas sobre problemas con soluciones sugeridas. Sin embargo, esto solo abordará algunas de las causas de la inexactitud de las previsiones.

Para obtener resultados que agreguen valor al negocio que desean las empresas, la implementación del software EPM no generará automáticamente los resultados deseados. Vincular la cadena de suministro con el proceso de planificación financiera puede ayudar a centrarse en los aspectos de su proceso de previsión que contribuyen o perjudican a su rendimiento general, pero los beneficios reales se obtendrán al vincular los departamentos y centrarse en los objetivos empresariales compartidos entre todos los departamentos que influyen en el proceso y los resultados de la cadena de suministro.

Para obtener información sobre los procesos que contribuyen a la inexactitud en la planificación de la previsión y la demanda, el software EPM puede resultar más eficaz si comprende los pasos del proceso de previsión y qué departamentos influyen en la previsión (previsión estadística, ajustes de ventas, política de inventario que impulsa el MOQ, decisiones de canal, actividades de mercado, etc.) en comparación con los objetivos de rendimiento de valor añadido definidos. Para abordar el proceso, el impacto debe capturarse como pasos en la previsión incorporada en el software EPM y, a continuación, cuantificarse el impacto. Esto se conoce como valor agregado previsto (FVA). Cuando desarrollamos un modelo segmentado de previsión de la demanda vinculado a los procesos financieros, mostramos los datos de entrada de las previsiones estadísticas, los cambios en las ventas, los cambios en el marketing, las decisiones de aumento o reducción, etc. Mostramos el impacto de los diferentes departamentos en los pasos del proceso de planificación y cómo afectan a los resultados. El valor añadido previsto (FVA) es una forma de medir y gestionar estos impactos.

Esto se puede integrar en el software de EPM en forma de cascada, pero si no lo combina con una métrica y no hace un seguimiento de la evolución del valor agregado de Forecast con el tiempo ni de cómo esto se vincula con sus objetivos generales, es posible que no obtenga los resultados deseados y que no se dé cuenta de todos los beneficios de la implementación de EPM.

En Keyrus ayudamos a las empresas a navegar por la elección del software EPM y la implementación de Soluciones S&OP e IBP garantizar que los objetivos empresariales y los resultados deseados sean los principales y que se aborden los procesos y los aspectos organizativos de la implementación. ¿Quiere saber más? Me gustaría saber de ti.

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La integración de sus procesos de planificación y previsión de la demanda con otras partes de la empresa es esencial para mejorar el rendimiento de la cadena de suministro. Durante más de 20 años, las empresas se han esforzado por mejorar la precisión de las previsiones mediante la implementación de conjuntos de herramientas, con los que han logrado diversos grados de éxito. El efecto látigo, en el que las señales de demanda se amplifican a medida que avanzan en la cadena de suministro, sigue siendo un desafío importante. Si bien la previsión tradicional desempeña un papel importante a la hora de abordar este problema, a menudo requiere un enfoque más amplio, que incluya la colaboración entre las diferentes funciones empresariales, para resolver por completo los desafíos de la previsión.

La mayoría de las empresas eligen un software que puede proporcionar información sobre 3 dimensiones clave para mejorar la precisión de las previsiones: granularidad y tiempo. La mayoría de los programas de EPM abordan directamente estos aspectos, y la mejora tradicional de las previsiones se centra en gestionar la estacionalidad y los días especiales (por ejemplo, los días festivos), las promociones y descuentos, los aumentos, el efecto canibalizador, las sustituciones de productos y los niveles de inventario, etc. La mayoría de las soluciones líderes ahora también incluyen el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Con frecuencia, una mayor granularidad de los datos y un análisis detallado no producen los resultados deseados. ¿Por qué es así y qué se puede hacer?

El rendimiento se cuantifica mediante métricas de pronóstico tradicionales, como el error porcentual absoluto medio (MAPE) y el sesgo de pronóstico, etc., que se encuentran en el software EPM. En la actualidad, muchos sistemas utilizan la IA para obtener más información sobre los procesos y los análisis y automatizarlos, lo que permite crear escenarios hipotéticos en tiempo real y alertas previas sobre problemas con soluciones sugeridas. Sin embargo, esto solo abordará algunas de las causas de la inexactitud de las previsiones.

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Para obtener información sobre los procesos que contribuyen a la inexactitud en la planificación de la previsión y la demanda, el software EPM puede resultar más eficaz si comprende los pasos del proceso de previsión y qué departamentos influyen en la previsión (previsión estadística, ajustes de ventas, política de inventario que impulsa el MOQ, decisiones de canal, actividades de mercado, etc.) en comparación con los objetivos de rendimiento de valor añadido definidos. Para abordar el proceso, el impacto debe capturarse como pasos en la previsión incorporada en el software EPM y, a continuación, cuantificarse el impacto. Esto se conoce como valor agregado previsto (FVA). Cuando desarrollamos un modelo segmentado de previsión de la demanda vinculado a los procesos financieros, mostramos los datos de entrada de las previsiones estadísticas, los cambios en las ventas, los cambios en el marketing, las decisiones de aumento o reducción, etc. Mostramos el impacto de los diferentes departamentos en los pasos del proceso de planificación y cómo afectan a los resultados. El valor añadido previsto (FVA) es una forma de medir y gestionar estos impactos.

Esto se puede integrar en el software de EPM en forma de cascada, pero si no lo combina con una métrica y no hace un seguimiento de la evolución del valor agregado de Forecast con el tiempo ni de cómo esto se vincula con sus objetivos generales, es posible que no obtenga los resultados deseados y que no se dé cuenta de todos los beneficios de la implementación de EPM.

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