En Planificación de la Demanda, los modelos matemáticos son importantes,
pero el proceso es tan importante como el modelo, sino más
El ambiente de negocios para muchas empresas ha cambiado drásticamente en pocos años. No solamente han tenido que enfrentar un decrecimiento en la economía, mayor competencia y nivel de servicio al cliente, sino que el incremento en los precios de las materias primas, de la energía y del transporte ha generado grandes presiones sobre la rentabilidad. Tradicionalmente se ha enfrentado estas situaciones con mejoras en los programas de ventas y marketing, control de calidad, e inclusive cambios en la cultura organizacional. Sin embargo desde la perspectiva de procesos, la habilidad de predecir la demanda ante el incremento de precios de producción y menores ventas como resultado de la competencia, tiene el impacto más significativo sobre la rentabilidad.
Recientes investigaciones llevada a cabo por la Universidad de Purdue y SAS Institute demuestran que el pronóstico de la demanda (demand forecasting) es la prioridad número uno para las empresas de manufactura y de distribución. El problema radica en que generalmente no existe en las empresas un real entendimiento de cómo enfrentar su situación actual y crear una hoja de ruta viable que lleve a mejorar el proceso de pronóstico. Para resolver esta situación algunas empresas contratan expertos estadísticos, o invierten fuertes sumas en un sistema informático; lamentablemente los resultados que obtienen no llegan a los niveles esperados porque la solución debe construirse alrededor del proceso, no al contrario.
El camino correcto que varios fabricantes y distribuidores están adoptando es un proceso estructurado y colaborativo para el pronóstico de la demanda, en donde el análisis estadístico experto realizado por Forecast Pro genera la línea base a partir de la cual se determinará si existe la necesidad de que se realice un ajuste cualitativo en el pronóstico utilizando el conocimiento experto del negocio.
Generar un pronóstico estadístico tan exacto como los datos lo permitan, como fundamento para el pronóstico de la demanda, e implementar un proceso de cinco fases, que contendrán recomendaciones específicas y resultados esperados.
Diseño e implementación de un proceso para pronóstico de consenso
Mejora en la exactitud de los pronósticos
Institucionalización de la integración de datos y reportes
Implementación de un tablero de comando con los indicadores clave relacionados con el forecast