Notas editoriales

Pronosticar la demanda es una actividad central para las organizaciones y crítica para el proceso de planeación empresarial y operativo, ya que considera todas las fuentes de variación e incertidumbre. Cuando el pronóstico de la demanda se optimiza, puede impactar en todos los eslabones de la cadena de suministro, así como en los ingresos, los costos, las ganancias, la satisfacción de los clientes y el capital de trabajo. En otras palabras, cuando se logra pronosticar la demanda correctamente, el más beneficiado es el negocio.

Pronosticar y planear la demanda, sin embargo, no es tan sencillo como parece. Hay retos a los que se enfrentan fabricantes, distribuidores y minoristas, entre otros, todos los días. Por un lado, muchas organizaciones siguen gestionando los procesos de sus cadenas de suministro más importantes mediante hojas de cálculo. No tienen visibilidad de las ventas ni del inventario, lo que les dificulta identificar los patrones de demanda y preparar un modelo de respuesta acorde.

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Asimismo, muchas de las empresas que han implementado procesos de planeación de ventas y operaciones (S&OP) tienen capacidades tecnológicas limitadas que se enfocan principalmente en la parte del suministro.

Sin un proceso de S&OP robusto y la capacidad de combinar los datos sobre ventas y del mercado, es bastante complicado sincronizar la oferta y la demanda.

A estos desafíos se suma la reciente pandemia, con patrones de consumo fluctuando rápidamente y los clientes demandando productos más personalizados y alineados a sus necesidades. Los fabricantes y socios de sus cadenas de suministro necesitan tomar decisiones expeditas y eficaces sobre los insumos que requieren para producir mercancías específicas que satisfagan dichas necesidades y la demanda.

Optimización y planeación

Al aprovechar desarrollos tecnológicos como la analítica avanzada, machine learning, la inteligencia artificial y Big Data, la planeación y optimización basadas en la demanda permite que desde los fabricantes hasta los minoristas lleven a cabo procesos críticos como:

• Visualizar de manera rápida y sencilla las señales y los datos del mercado para predecir resultados. Es posible tener acceso a datos del mercado en casi tiempo real para entender los cambios en la demanda de productos, así como simular la demanda futura al variar los valores para los precios, las promociones, los eventos de marketing y otros factores relacionados utilizando análisis de escenarios hipotéticos (what-ifs).
• Soportar la planeación empresarial integrada. Se suma una suite de planeación que genera un pronóstico de la demanda más preciso, soporte de procesos estructurado, planeación colaborativa, visualización, analítica avanzada y optimización.
• Automatizar y optimizar la gestión de inventarios. Se crea una jerarquía de negocio/productos para acceder automáticamente a todos los niveles de dicha jerarquía para determinar el modelo de distribución más adecuado a partir de estadísticas, reglas de negocio y previsiones.
• Pronosticar con exactitud los lanzamientos de nuevos productos. Usando técnicas de Data Mining, es posible predecir con precisión la demanda que tendrán los nuevos productos.

¿Cómo se puede responder mejor a las señales que emanan de la demanda? Una metodología de modelado basado en excepciones ayuda a acelerar de manera considerable el proceso de pronóstico y la reducción de costos al centrar la atención en los artículos que serán mejor recibidos por el mercado. Y como se mencionó, la pandemia fue un evento excepcional que ha generado cambios importantes en la demanda y el comportamiento de los compradores.

Es por ello que la planeación de la demanda integra las herramientas que le da a los usuarios la capacidad de explicar y modelar eventos estrechamente relacionados como el clima, las interrupciones en la cadena de suministro, las olas de infecciones, los cierres de plantas e incluso los días festivos con el propósito de crear predicciones más acertadas para eventos futuros.

Por su parte, el análisis de escenarios permite evaluar las excepciones del historial de ventas y planear el lanzamiento de nuevos productos, la apertura de puntos de venta y la introducción de nuevos canales.

Realizar análisis hipotéticos utilizando modelos estadísticos contribuye a identificar el escenario de pronóstico óptimo a partir de las estrategias de inversión en marketing.

Por último y no menos importante, las organizaciones pueden calcular los niveles de inventario idóneos y las políticas de resurtido de acuerdo con requerimientos específicos de los usuarios como los tiempos de entrega, costos y niveles de servicio. Además, pueden identificar los artículos que han alcanzado nuevos niveles de pedidos y generar las cantidades recomendadas para cada artículo a partir del costo y las metas de nivel de servicio.

La planeación de la demanda, por tanto, reafirma su rol estratégico en un entorno donde la volatilidad, la incertidumbre, la complejidad y la ambigüedad son la constante, y que influyen directamente en la demanda, manufactura de productos, y los patrones de compra de millones de consumidores en el mundo.