En el sector logístico se trabaja con importantes picos estacionales en los que se incrementa notablemente la demanda. Hablamos, por ejemplo, de la campaña de Navidad o de la campaña de verano. Pero también existen otras variables externas que afectan directamente al mayor o menor volumen de ventas. Pensemos, por ejemplo, en las interrupciones en la cadena de suministro que hemos vivido en los últimos años a nivel global, sobre todo a raíz de la pandemia y sus efectos posteriores.
El movimiento de las mercancías es fundamental para que la rueda del comercio y el sistema de consumo funcionen correctamente, y las empresas logísticas tienen que tener la capacidad de dar respuesta a esos picos de demanda con eficiencia. Para ello, es fundamental contar con un sistema de previsión de demanda que les ayude a planificar adecuadamente el flujo de mercancías y disponer, en cada momento, de los recursos necesarios. Normalmente se utilizan tres tipos de previsiones:
- De largo plazo, con una estimación de 6 a 9 meses. Está orientada a diseñar planes estratégicos o a planificar el lanzamiento de nuevas líneas o productos.
- De medio plazo, con una estimación de 60 a 90 días. Es de carácter táctico, con el objetivo de detectar picos de demanda y situaciones inusuales para poder anticiparse desde un punto de vista logístico.
- De corto plazo, con una estimación para las próximas dos semanas. Está enfocada a proporcionar información de primera mano para la toma de decisiones operativas en los días inmediatos.
Es importante conocer los tiempos de aprovisionamiento de la cadena de suministro para poder elegir el tipo de previsión de la demanda adecuado. Dependiendo de si los tiempos de aprovisionamiento son cortos o largos, se puede utilizar un método de previsión a corto o largo plazo. Lo más recomendable es trabajar con previsiones de corto plazo, para que los responsables operativos puedan disponer de información estratégica en su día a día, y una previsión de medio plazo que estime cómo se va a comportar la demanda en los próximos tres meses, para detectar posibles carencias en la disponibilidad de recursos o posibles disrupciones en la cadena de suministro.
Índice de temas
Tecnologías
Para poder llevar a cabo estas previsiones hace falta dotarse de la tecnología adecuada. Concretamente, de herramientas capaces de analizar los datos de ventas, producción, logística, etc., de la compañía y, a partir de ese análisis, ofrecer unas estimaciones a futuro. Aquí podemos encontrar desde los métodos más sencillos, basados en hojas de cálculo, hasta las técnicas más avanzadas que combinan herramientas de Business Intelligence e Inteligencia Artificial, con algoritmos de machine learning para procesar una enorme cantidad de datos y extraer todo su conocimiento.
También es preciso contar con personal con las competencias necesarias para configurar y utilizar adecuadamente estos sistemas. Y estas pueden ir desde conocimientos analíticos básicos en el caso de hojas de cálculo hasta conocimientos técnicos avanzados para la implementación de modelos de análisis predictivos automáticos. En general, se trata de una inversión significativa que puede incluir desde el software y la tecnología hasta la capacitación del personal y los servicios externos.
Beneficios
Poder contar con una previsión de demanda precisa tiene un impacto positivo en los costes, porque al conocer con antelación, y de forma detallada, la demanda futura, la empresa puede planificar con más eficiencia su producción, aprovisionamiento y almacenamiento, lo que se traduce en una reducción de costes en áreas como la gestión de inventario, el transporte y la logística. Además, puede ser de gran utilidad para mejorar la negociación con proveedores para asegurarse de obtener los mejores precios y condiciones de entrega.
Es difícil ponerle una cifra a esa reducción de costes que puede derivar de una adecuada previsión de la demanda, debido a la variabilidad de las industrias y las empresas, pero nos atrevemos a estimar que los costes de inventario podrían descender un 30%, y la cadena de suministro podría mejorar su eficiencia en un 15%.
Por dónde empezar
A medida que la empresa crece y su volumen de operaciones aumenta, se hace más importante contar con un sistema de previsión de la demanda preciso y eficiente. Pero también es fundamental para las pymes. Aquellas que todavía no cuenten con ninguna herramienta de este tipo pero se propongan incorporarla próximamente, deberían, en primer lugar, definir sus objetivos empresariales. Para ello, es necesario revisar su histórico de datos disponibles sobre la demanda y los patrones de consumo y estacionalidad identificados hasta ahora.
El siguiente paso sería seleccionar una herramienta de análisis y visualización adecuada, ya sea la sencilla hoja de cálculo simple o un software más avanzado, dependiendo de la complejidad de las predicciones necesarias. A continuación habría que implementar esta herramienta e integrarla en los sistemas de la empresa, un proceso que será más o menos complejo en función de la solución elegida.
La última fase sería la monitorización: es esencial evaluar el sistema para asegurarse de que está funcionando de manera efectiva y disponer de un panel de control que permita visualizar con claridad los datos. En este sentido, la clave está en ir ajustándolo para conseguir una mejora continua y la máxima precisión de las previsiones.
Tribuna de Juan Hernández, Head of Data en Ontruck
