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Cómo mejorar sus previsiones logísticas

La previsión logística requiere un modelo informático robusto. Para lograr esto, es importante enfocar el esfuerzo en tres áreas principales.
by 02/02/2022
Resumen

Equilibrar con precisión la gestión de la oferta y la demanda, optimizar los niveles de inventario y pronosticar las necesidades futuras es un desafío. Los clientes esperan velocidad, flexibilidad, transparencia y fiabilidad de las marcas. Pronosticas y organizar el inventario de manera efectiva es fundamental, y contribuye a una excelente visión de los requisitos de inventario actuales y futuros. Ya hemos examinado cómo las previsiones logísticas fiables pueden ser un acelerador del crecimiento empresarial. Ahora analizaremos las estrategias y los pasos comunes que los gerentes de las cadenas de suministro pueden usar para mejorar significativamente la velocidad y precisión de las previsiones.

La previsión logística requiere un modelo informático robusto. Para lograrlo, es importante enfocar el esfuerzo en tres áreas principales:

  • Mejoras en la previsión basada en procesos
  • Mejoras en la previsión basada en datos
  • Mejoras en la previsión basada en tecnología

Hay muchos facilitadores en cada una de estas áreas, que dependen de su sector, industria y mercado. A continuación, le proporcionamos puntos de partida útiles.

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Mejoras en la previsión basada en procesos

Las mejoras basadas en procesos se centran en la creación de canales de comunicación eficientes y protocolos de intercambio de información en toda la cadena de suministro para garantizar que la previsión logística pueda tener en cuenta factores internos y externos.

Estos factores se incorporarán a un modelo de previsiones logísticas para generar escenarios que representen una variedad de disruptores y cambios del mundo real.

  • Integrarse con equipos internos como ventas y marketing, operaciones y desarrollo de productos para tener una visión temprana de las actividades promocionales y de otro tipo que podrían influir en la demanda de determinados artículos.
     
  • Interactuar con los equipos de gestión de riesgos para comprender la planificación de acontecimientos del «cisne negro» (como el bloqueo del Canal de Suez o la pandemia de COVID-19) y otros disruptores de la cadena de suministro. Diseñar y proporcionar un marco de previsión basado en la resiliencia de la cadena de suministro de una organización y alinear con las prioridades de gestión de riesgos.
     
  • Establecer qué contingencias y alternativas ya se han implantado con sus socios de cadena de suministro, como proveedores, fabricantes y proveedores de transporte. Acordar los criterios de presentación de información y de toma de decisiones con las partes interesadas internas y externas para que las previsiones logísticas sean procesables.
     
  • Comprender los imperativos estratégicos para agregar o modificar canales de distribución, como el comercio electrónico, mercados de terceros o el omnicanal.
     
  • Crear canales fiables para compartir y presentar información con los socios de la cadena de suministro para la recopilación eficiente de datos. Comprender las posibles limitaciones de la cadena de suministro y su impacto en la previsión. Asegurarse de que usted y sus partes interesadas tienen el nivel de visibilidad necesario para tomar decisiones.
     
  • Priorizar una gama de escenarios de previsión y creación de modelos basados en actividades de promoción, necesidades operativas, análisis de riesgo, contingencias, limitaciones de la cadena de suministro y otros factores.

 

Mejoras en la previsión basada en datos

Las mejoras basadas en datos se enfocan en medir, compartir y usar datos precisos y oportunos para garantizar que disponga de insumos de alta calidad para la previsión, que son sinónimo de resultados de alta calidad.

  • Comprender y auditar la supervisión de la cadena de suministro existente de los niveles de existencias, los plazos de entrega, los tiempos de entrega y otras áreas para asegurarse de que está cuantificando con precisión los elementos correctos.
  • Desarrollar datos de análisis de mercado en planificación de la demanda para tener una visión temprana de los cambios en los comportamientos y preferencias de los consumidores, y el impacto de esos cambios en la demanda para productos específicos.
  • Asignar datos de tendencias históricas y estacionales en su modelo de previsión para permitir cambios predecibles a lo largo del tiempo.
  • Establecer plazos de entrega contractuales (acordados) y reales (en el mundo real) para realizar pedidos, suministrar y fabricar productos con los socios de la cadena de suministro para poder comprender las demoras entre el pedido y la recepción de productos.

 

Mejoras en la previsión basada en tecnología

Las mejoras basadas en la tecnología se centran en las aplicaciones y los sistemas que utiliza para generar pronósticos logísticos. Esto le garantiza integración adecuada, datos centralizados y escenarios procesables.

  • Utilizar una plataforma centralizada para recopilar, analizar, racionalizar e informar sobre los datos de todos los socios de la cadena de suministro. Esto le brinda "una fuente de veracidad" que genera insumos y resultados sólidos para la previsión logística.
  • Realizar una integración con fuentes de datos de socios internos como ventas y marketing, desarrollo de productos, planificación de operaciones y otras áreas.
  • Realizar una integración con fuentes de datos de todos los socios externos a lo largo de la cadena de suministro, incluidos los sistemas heredados, compartimentados y dispares.
  • Aprovechar los últimos modelos de aprendizaje automático para crear algoritmos de pronóstico precisos que se pueden probar y perfeccionar con datos del mundo real.
  • Crear múltiples escenarios de previsión y resultados basados en necesidades operativas, actividades promocionales, desarrollo de productos, análisis de riesgos y contingencias, restricciones de la cadena de suministro y otros factores.
  • Generar reactividad y flexibilidad en los modelos de previsión para permitir un recálculo y una predicción rápidos basados en datos del mundo real que cambian rápidamente.
  • Comprobar y perfeccionar los resultados de la previsión para garantizar predicciones precisas en las que las partes interesadas puedan basar sus acciones.
  • Utilizar los datos disponibles para crear análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos para perfeccionar los procesos de la cadena de suministro existentes.

 

Conclusión sobre estrategia empresarial

La estrategia comercial se basa en pronósticos sólidos de la oferta y la demanda futuras probables. Un buen modelo respalda una planificación y una estrategia más sólidas y seguras. Describimos tres áreas principales en las que puede optimizar el proceso de previsión de su cadena de suministro, satisfaciendo así las necesidades del cliente al tiempo que mitiga el riesgo y se prepara para la demanda futura.

 


¿Quiere profundizar en una previsión eficaz y fiable o necesita un marco para comenzar a realizar previsiones?

Obtenga más información en este estudio:

Reliable Logistics forecasting guide

 

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