Cómo optimizar la previsión de la demanda: soluciones probabilísticas

Si hoy siguieras usando un ordenador o un teléfono de los años sesenta, como poco te mirarían raro. Pero muchos profesionales de la supply chain no se dan cuenta de que el enfoque más habitual de planificación de la supply chain, usar una previsión basada en la demanda como principal dato de entrada para planificar el futuro, está igual de anticuado.

Los retos de la previsión de la demanda

Mientras las empresas lidian con cambios en el comportamiento del consumidor, disrupciones del mercado e incertidumbre global, los métodos tradicionales de previsión de la demanda son cada vez menos fiables. Las empresas que dependen solo de modelos deterministas no logran seguir el ritmo de las fluctuaciones de la demanda. La creciente complejidad de las supply chains y la imprevisibilidad de los acontecimientos globales dejan claro que la precisión de la previsión ya no basta por sí sola. Un estudio reciente de McKinsey subraya que incorporar la variabilidad y la incertidumbre en los modelos de previsión es clave para desenvolverse en un entorno de negocio que cambia a gran velocidad.

Precisión de la previsión frente a incertidumbre

La previsión de la demanda orientada a la incertidumbre parte de que la precisión es un reto permanente. La clave está en medir cuánta incertidumbre puede absorber tu supply chain, en lugar de perseguir previsiones perfectas. Así puedes abordar el paso de una planificación basada en la previsión a una planificación orientada a la incertidumbre:

1. Asume que tu previsión fallará. Si tu previsión es errónea, todas las decisiones que se basen en ella también lo serán.
2. Identifica y prioriza las fuentes de incertidumbre y variabilidad de tu supply chain, y usa esos datos para mejorar tu planificación y tus decisiones.
3. Adopta la planificación probabilística en lugar de la determinista. Al evaluar rangos de resultados posibles, puedes comprobar hasta qué punto tu previsión de la demanda soporta la incertidumbre y la volatilidad.
4. Define KPI de resiliencia ante la incertidumbre, como el tiempo de supervivencia, el tiempo de recuperación y la probabilidad de ejecución en distintos escenarios.
5. Aprovecha un gemelo digital de la supply chain para modelar distintos resultados de la previsión y probar cómo responder a cambios inesperados.

 

Stop interpreting demand-driven as forecast-driven by changing the focus of your planning onto uncertainty rather than exclusively on the accuracy of your plans,”

afirma Tim Payne, analista de Gartner.

Cada vez más peso de la optimización en la previsión de la demanda

En los últimos años, la obsesión por la precisión de la previsión va dejando paso a un mayor énfasis en la optimización, con un giro hacia enfoques probabilísticos y basados en IA. Cada vez más empresas reconocen que, en el mundo imprevisible de hoy, ya no es viable depender solo de previsiones precisas. En ToolsGroup hemos visto de primera mano cómo la previsión probabilística de la demanda se ha convertido en un factor diferencial clave para las empresas. Al anticipar múltiples escenarios, las empresas ganan resiliencia en las crisis, responden a cambios inesperados de la demanda y ofrecen mejores experiencias a sus clientes, todo ello con una rentabilidad óptima para los accionistas.

Probabilistic forecasting: la clave de una planificación de la demanda resiliente

El probabilistic forecasting, que calcula distintos resultados posibles, permite a las empresas crear planes flexibles y resilientes. Al prepararse para lo inesperado, las empresas pueden alinear los objetivos de su supply chain con la realidad de un cambio constante y aumentar sus probabilidades de éxito. Mira el vídeo: What Is Probabilistic Forecasting? Las disrupciones globales de los últimos años, incluida la pandemia, han puesto de relieve los límites de los métodos tradicionales de previsión basados en la demanda. En un mundo que no deja de cambiar, saber aprovechar la incertidumbre en la previsión de la demanda es más importante que nunca. Al fin y al cabo, no es solo tu previsión la que falla. Las previsiones de todos fallan. Hoy, la clave del éxito en la previsión de la demanda está en aceptar la incertidumbre, ganar resiliencia y usar métodos de previsión avanzados que se adapten al cambio.