{"id":14932,"date":"2020-05-28T18:28:21","date_gmt":"2020-05-28T18:28:21","guid":{"rendered":"http:\/\/www.felana.com.mx\/2020\/05\/28\/analiticos-y-gestion-de-la-demanda\/"},"modified":"2020-05-28T18:28:21","modified_gmt":"2020-05-28T18:28:21","slug":"analiticos-y-gestion-de-la-demanda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.flx-logistics.com\/en\/analiticos-y-gestion-de-la-demanda\/","title":{"rendered":"Anal\u00edticos y gesti\u00f3n de la demanda"},"content":{"rendered":"<p>Las empresas tienen que adaptarse r\u00e1pidamente a los cambios en el entorno que se aplican en puntos de venta para administrar y modificar, de ser necesario, el suministro de productos.<\/p>\n<div>Cuando las <b>cadenas de suministro<\/b> aceptamos que \u00e9ramos guiados por la <b>demanda<\/b>, dimos un paso gigante en la direcci\u00f3n correcta. Desde que se empez\u00f3 a utilizar el t\u00e9rmino de &#8220;cadena de suministro&#8221;, era claro que hab\u00eda problemas con su enfoque. El primero es que no es una cadena sino una<i> red<\/i>, ya que en cada nodo se conectan m\u00faltiples empresas; el segundo es que el \u00e9nfasis no deb\u00eda estar en el suministro, sino en la <i>demanda<\/i> que genera estas necesidades.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Sin embargo, claramente un cambio de nombre no es la soluci\u00f3n al problema. La demanda ha demostrado ser un reto enorme para las organizaciones, ya que todos quieren tener el control de ella, pero nadie se quiere hacer responsable de su exactitud. Esta falta de apropiamiento nos conduce a diferentes escenarios, el m\u00e1s com\u00fan es que diferentes \u00e1reas tienen sus propios n\u00fameros para trabajar y la organizaci\u00f3n se rompe en<i> silos <\/i>que defienden su n\u00famero como el \u00fanico verdadero.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Otro escenario que ha ido creciendo en los \u00faltimos meses es que pensamos que comprar software especializados en la <b>gesti\u00f3n de la demanda<\/b> es como tener una varita m\u00e1gica que resolver\u00e1 todos nuestros problemas sin ning\u00fan esfuerzo por nuestra parte. Un escenario m\u00e1s realista y adecuado corresponde a entender la complejidad de la <i>administraci\u00f3n del suministro <\/i>necesario y lograr la mayor colaboraci\u00f3n posible entre todos los participantes del proceso.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Te puede interesar:\u00a0<b><a href=\"http:\/\/www.logisticamx.enfasis.com\/articulos\/77558-6-errores-que-se-cometen-los-pronosticos-demanda-\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\">6 errores que se cometen en los pron\u00f3sticos de demanda<\/a><\/b><\/div>\n<div><\/div>\n<div>Hace muchos a\u00f1os tuve el gusto de escribir un art\u00edculo para explicar a la comunidad que el <b>pron\u00f3stico y la gesti\u00f3n de la demanda no son sin\u00f3nimos<\/b>, que mantienen una estrecha relaci\u00f3n, pero son diferentes tareas. Explicado de una forma muy simple, el pron\u00f3stico es una proyecci\u00f3n del pasado mediante modelos que identifican elementos clave como tendencias y estacionalidad; sin embargo, estos modelos resultan de poca utilidad ante entornos muy complejos y con constantes cambios, lo que ocurre cada vez m\u00e1s en un mundo din\u00e1mico.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>La <b>planeaci\u00f3n de la demanda<\/b> se define (en t\u00e9rminos simples) como lo que pasar\u00e1 con base en el pron\u00f3stico y las acciones que nosotros tomaremos para darle forma a la solicitud de productos de acuerdo con nuestras metas y estrategias. Finalmente, es definida como el conjunto de acciones que se toman para asegurar que la organizaci\u00f3n tenga disponibles los recursos para satisfacer esa demanda planeada.<\/div>\n<div><\/div>\n<div><b>De la probabilidad a la realidad<\/b><\/div>\n<div><\/div>\n<div>Si analizamos un ciclo completo de administraci\u00f3n de la demanda de un producto, ser\u00eda algo as\u00ed: nuestro modelo de pron\u00f3stico indica que venderemos 100; con base en las nuevas condiciones del mercado y nuestras acciones para influir en la demanda establecemos que tenemos 85% de probabilidad de que sea entre 110 y 120, por lo que hacemos todos los <i>ajustes <\/i>necesarios para garantizar que podremos satisfacer cualquiera de estas cantidades.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Pasamos de un mundo determin\u00edstico a uno probabil\u00edstico; de generar pron\u00f3sticos que nos daban un n\u00famero, a <b>modelos predictivos<\/b> que no solo nos indican diferentes escenarios, sino que para cada uno nos define su probabilidad y una lista de los factores que contribuyen a que ocurra, para que a partir de ah\u00ed entendamos qu\u00e9 es lo que podemos hacer para influir y lograr los resultados que deseamos.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>\n<div class=\"embed_cont\" rel=\"freetext\" id=\"embed17_wrap\" onmousedown=\"return false;\">\n<div class=\"embed_options\" rel=\"opt\" id=\"embed17_opts\" onmousedown=\"return false;\"><span id=\"embed17_colapse\" class=\"embed_colapse less\" onclick=\"preview_embed('embed17')\">\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0<\/span>\u00a0Embed<\/div>\n<div id=\"embed17_content\" class=\"embed_content\">\n<div id=\"embed17_embed\"><iframe loading=\"lazy\" width=\"560\" height=\"315\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/OR3Pvq-IHWk\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen=\"\"><\/iframe><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><\/div>\n<div>Cada escenario que se genera est\u00e1 basado en variables y para cada una de ellas hacemos supuestos, cada uno con un diferente grado de confianza, de c\u00f3mo se encontrar\u00e1, lo que nos permite construir <b>planes de contingencia <\/b>que se pueden ejecutar r\u00e1pidamente ya que nos hemos preparado con anticipaci\u00f3n.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Una vez que entendemos algunos conceptos b\u00e1sicos tenemos que analizar los medios para gestionar los pron\u00f3sticos y la demanda. Aqu\u00ed es donde nos encontramos con los principales retos, ya que al menos tenemos que considerar 5 variables:<\/div>\n<div><\/div>\n<div>\n<ol>\n<li>Los conocimientos del negocio.<\/li>\n<li>Los datos internos y externos.<\/li>\n<li>La tecnolog\u00eda para el procesamiento de la informaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Los conocimientos matem\u00e1ticos para construir los algoritmos.<\/li>\n<li>Los procesos de toma de decisiones.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Aunque puede parecer un poco extra\u00f1o (porque para muchos la mejora en la gesti\u00f3n de la demanda es un proyecto de \u201cfierros y bytes\u201d), lo m\u00e1s importante es el conocimiento del negocio, que se puede resumir en responder claramente las siguientes preguntas:<\/div>\n<div><\/div>\n<div>\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 estrategias se desean utilizar para lograr los objetivos del negocio?<\/li>\n<li>\u00bfCu\u00e1l es el mercado objetivo del negocio?<\/li>\n<li>\u00bfCu\u00e1les son las mayores restricciones del lado de suministro?<\/li>\n<li>\u00bfC\u00f3mo se conectan las diferentes variables del entorno para influir en la demanda?<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Los algoritmos inteligentes encontrar\u00e1n correlaciones y escenarios que seguramente nunca se hab\u00edan considerado, pero es un hecho que muchos de estos instrumentos ser\u00e1n il\u00f3gicos desde una perspectiva de negocio, por lo cual los datos deben ser validados por alguien que entienda a detalle las particularidades de la demanda analizada.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Los datos son la base para evolucionar a nuevos tipos de an\u00e1lisis y decisiones; se requiere que est\u00e9n disponibles en el momento correcto, en la cantidad correcta y con una alta confiabilidad. Bajo los<i> nuevos modelos de gesti\u00f3n de la demanda <\/i>se espera tener disponibles datos en tiempo real de lo que est\u00e1 ocurriendo en el mercado, el llamado <b>demand sensing<\/b>.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Para una buena anal\u00edtica de la demanda aspectos fundamentales a considerar son:<\/div>\n<div><\/div>\n<div>\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 datos m\u00ednimos se requieren para predecir la demanda?<\/li>\n<li>\u00bfC\u00f3mo se pueden obtener?<\/li>\n<li>\u00bfCu\u00e1ndo se les necesita?<\/li>\n<li>\u00bfC\u00f3mo se puede comprobar su validez?<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Tengamos presente que algunos datos deber\u00e1n ser comprados de socios de cadena o de empresas altamente especializadas en los comportamientos de los mercados y esto puede ser una inversi\u00f3n recurrente importante.<\/div>\n<div><\/div>\n<div><b>Comunicaciones en el ecosistema<\/b><\/div>\n<div><\/div>\n<div>La<b> tecnolog\u00eda de informaci\u00f3n<\/b> representa a estos sistemas que se usar\u00e1n para la generaci\u00f3n, recolecci\u00f3n, distribuci\u00f3n, almacenamiento, an\u00e1lisis y disposici\u00f3n final de los datos asociados con la demanda. Hoy en d\u00eda resulta relativamente simple intercambiar datos entre plataformas, pero los procesos y tiempos asociados disminuyen la disponibilidad de esta informaci\u00f3n. Es por esto que las empresas deben tener una clara pol\u00edtica sobre la<i> gesti\u00f3n de los datos<\/i> a lo largo de toda su cadena de suministro.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Es ahora el momento de usar la ciencia de los n\u00fameros para crear algoritmos que procesen los datos, los conviertan en informaci\u00f3n y presenten a los<b> tomadores de decisiones <\/b>los diferentes escenarios bajo las restricciones de capacidad y recursos financieros marcados por las condiciones y estrategias de la organizaci\u00f3n.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Aunque esto puede parecer f\u00e1cil, es claro que existe una escasez de talento especializado en el dise\u00f1o de estos modelos, y m\u00e1s cuando se desea trabajar con enfoques tipo <b>machine learning<\/b>. Es posible que la empresa tenga que invertir tiempo y dinero en el desarrollo de estos recursos y posteriormente en la retenci\u00f3n de un talento altamente demandado en el mercado.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Un buen ejemplo de modelos que se integran a la administraci\u00f3n de la demanda son los<b> sistemas de gesti\u00f3n de inventario multiescalones<\/b> (MEIO), que optimizan los inventarios en los diferentes escalones de una cadena para satisfacer la demanda al menor costo y con el menor capital de trabajo.\u00a0<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Te puede interesar:\u00a0<b><a href=\"http:\/\/www.logisticamx.enfasis.com\/articulos\/77754-evolucion-las-cadenas-suministro-como-responder-la-demanda\" target=\"_new\" rel=\"noopener noreferrer\">Evoluci\u00f3n de las cadenas de suministro: \u00bfc\u00f3mo responder a la demanda?<\/a><\/b><\/div>\n<div><\/div>\n<div>Todo lo anterior permitir\u00e1 llegar al objetivo relevante: mejorar la calidad de las decisiones y la posibilidad de tomarlas lo m\u00e1s cercano al tiempo real para poder alcanzar los objetivos de la gesti\u00f3n de la demanda y las estrategias del negocio. En este tema se identifica el uso de conceptos como el demand shaping que se relaciona con decisiones que se toman sobre precios, promociones o puntos de venta que influyen de forma inmediata en el consumo de cierto producto.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>Es posible que todo este camino parezca muy complejo y pesado, y es porque de hecho s\u00ed lo es, pero el beneficio que se obtiene al estar preparado para los diferentes escenarios lo justifica ampliamente. Tener un sistema integral para la gesti\u00f3n de la demanda es la clave para la rentabilidad del negocio.<\/div>\n<div><\/div>\n<div>*Presidente del Cap\u00edtulo M\u00e9xico de la APICS.\u00a0<\/div>\n<div><\/div>\n<div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Las empresas tienen que adaptarse r\u00e1pidamente a los cambios en el entorno que se aplican en puntos de venta para administrar y modificar, de ser necesario, el suministro de productos. 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