Las previsiones de la demanda orientan algunas de las decisiones más importantes de la cadena de suministro, como cuánta materia prima comprar o cuántos productos fabricar.
Cuando esas predicciones no son correctas, las empresas corren el riesgo de producir en exceso e inmovilizar efectivo en un exceso de existencias, o de producir en defecto y perder ventas por falta de existencias.
Por supuesto, es imposible predecir el futuro con un 100% de precisión. Pero tus previsiones deben ser lo más precisas posible para dirigir el negocio en la dirección correcta. Por eso es importante saber cómo medir y mejorar la precisión de tus previsiones.
¿Qué es la precisión de las previsiones en la planificación de la cadena de suministro?
La precisión de las previsiones en la cadena de suministro mide lo cerca que están tus predicciones de demanda de la demanda real. Medir y mejorar la precisión de tus previsiones puede ayudarte a mantener la cantidad justa de existencias para satisfacer la demanda: no incurrirás en costes innecesarios por tener un exceso de existencias.
Pero la importancia de la previsión en la gestión de la cadena de suministro va más allá de la optimización del inventario.
Las predicciones precisas promueven la toma de decisiones basada en datos. En lugar de confiar en conjeturas o corazonadas, utilizas predicciones de la demanda precisas y basadas en datos para planificar las operaciones de tu cadena de suministro.
Métricas clave para medir la precisión de las previsiones
¿Te preguntas cómo de precisas son tus previsiones de demanda? Utiliza una de las siguientes métricas de precisión de las previsiones para averiguarlo.
Error porcentual absoluto medio (MAPE)
El MAPE te indica, por término medio, lo alejadas que están tus previsiones en porcentaje, independientemente de si has sobrestimado o infravalorado tu demanda real.
Fórmula de la precisión de la previsión MAPE = 1/n x ∑[( |real – previsión| ) / |real| ] x 100%
n = número de periodos de previsión
∑ = suma de los errores porcentuales individuales
∣…∣ = valor absoluto («absoluto» significa que ignoras el signo negativo de un número)
[( |real – previsión| ) / |real| ] x 100% = error porcentual absoluto
Ejemplo: Sam quiere medir la precisión de las previsiones de demanda de su empresa en los últimos cuatro meses. Así que organiza sus datos de la siguiente manera:
| Mes | Demanda real | Demanda prevista | Error porcentual absoluto para cada mes [( |real – previsión| ) / |real| ] x 100% |
| Marzo | 1,000 | 950 | 5% |
| Abril | 1,200 | 1,300 | 8.33% |
| Mayo | 1,100 | 1,050 | 4.55% |
| Junio | 900 | 990 | 10% |
Después suma todos los errores porcentuales absolutos:
∑[( |real – previsión| ) / |real| ] x 100% = 5 + 8,33 + 4,55 + 10 = 27,88%.
A continuación, divide los resultados por cuatro (n = el número de periodos de previsión) para calcular su MAPE:
MAPE = 27,88% / 4 = 6,97%.
Esto significa que sus previsiones se equivocaron una media del 6,97% en los últimos cuatro meses.
Utiliza el MAPE cuando:
- Necesitas una medida porcentual de la precisión de tu previsión.
- Tus valores reales no incluyen el cero: si tus valores reales incluyen el cero, no puedes calcular el error porcentual absoluto con MAPE (la división por cero es matemáticamente indefinida).
Error medio absoluto (MAE)
MAE mide la diferencia media entre tus valores previstos y reales, expresada en las mismas unidades que tus datos en lugar de en porcentaje.
Fórmula MAE = 1/n x ∑ ( |real – previsto| )
Dónde:
n = número de periodos de previsión
∑ ( |real – previsión| ) = suma de los errores absolutos en cada periodo de previsión
Ejemplo: Las ventas unitarias previstas y reales de una empresa en tres meses fueron las siguientes:
| Mes | Unidades reales vendidas | Unidades previstas | Error absoluto para cada mes (|real – previsión|) |
| Enero | 110 | 100 | 10 |
| Febrero | 180 | 160 | 20 |
| Marzo | 150 | 180 | 30 |
Para calcular el MAE, primero debes hallar la suma de los errores absolutos:
∑ ( |real – previsión| ) = 10 + 20 + 30 = 60 unidades
A continuación, determina el número de periodos de previsión:
n = 3 (tres meses)
Por último, divide la suma de los errores absolutos por el número de periodos de previsión:
MAE = 60 / 3 = 20 unidades
Eso significa que las previsiones de la empresa se desviaron una media de 20 unidades en esos tres meses.
Utiliza el MAE cuando quieras una medida directa del tamaño del error en las previsiones de tu cadena de suministro.
Error cuadrático medio (RMSE)
El RMSE consiste en hallar la diferencia entre los valores previstos y los reales, elevar al cuadrado esos errores para eliminar los signos negativos y calcular la media de los errores elevados al cuadrado. A continuación, se determina la raíz cuadrada de esa media para obtener el RMSE.
RMSE = √[1/n∑(real – previsión)2]
Dónde:
n = número de periodos de previsión
∑ (real – previsión)2 = suma de errores al cuadrado
Ejemplo: Los valores reales y previstos de las ventas unitarias de una empresa en enero y febrero fueron los siguientes:
| Mes | Unidades reales vendidas | Unidades previstas | Error (real – previsto) | Error al cuadrado |
| Enero | 200 | 150 | 50 | 2,500 |
| Febrero | 160 | 180 | -20 | 400 |
He aquí cómo calcular el RMSE:
n = 2 (dos meses)
∑ (real – previsión)2 = 2.500 + 400 = 2.900
Suma media de errores al cuadrado = 2.900 / 2 = 1.450
RMSE = √1.450 = 38,08 unidades
Como el RMSE eleva los errores al cuadrado, los grandes errores de previsión tienen un gran impacto en la puntuación final. Esto hace que la métrica sea adecuada cuando las grandes desviaciones entre los valores reales y los previstos sean especialmente costosas o arriesgadas en tu cadena de suministro.
Factores que influyen en la precisión de las previsiones
¿Tus estrategias de planificación de la cadena de suministro dependen de las previsiones? Los siguientes elementos influirán en la precisión de tus previsiones.
Calidad y disponibilidad de los datos
La previsión de la demanda implica múltiples puntos de datos, como las ventas históricas, las tendencias del mercado y los comportamientos de los clientes. Para que tus predicciones sean fiables, estos datos deben ser precisos, completos y estar actualizados. También deben ser suficientes para revelar patrones y correlaciones significativos.
Variabilidad y estacionalidad de la demanda
La fluctuación de la demanda, causada por la estacionalidad, los cambios en las preferencias de los clientes u otros factores, puede dificultar la identificación de tendencias y pautas fiables.
Complejidad de la cadena de suministro
Cuantos más proveedores intervienen en una cadena de suministro, más difícil es prever con precisión: los actores adicionales introducen nuevas variables a tener en cuenta.
Perturbaciones externas
Las catástrofes naturales, los disturbios políticos, las pandemias y otros acontecimientos inesperados pueden alterar repentinamente las pautas de la demanda, lo que puede sesgar considerablemente tus previsiones.
Cómo mejorar la precisión de las previsiones en la cadena de suministro
¿Qué puedes hacer para que tus previsiones sean más precisas?
- Utiliza datos fiables en tus predicciones: Asegúrate de que los datos de tu cadena de suministro son precisos, completos, coherentes y están actualizados. Las herramientas de preparación de datos pueden ayudarte a conseguirlo. La precisión de tus predicciones depende en gran medida de la calidad de los datos que utilices.
- Revisa regularmente tus previsiones: La variabilidad de la demanda y las interrupciones repentinas pueden cambiar los patrones de la demanda. Revisa continuamente tus previsiones y procesos para mantenerte al día de estos cambios.
- Utiliza datos en tiempo real: Los datos históricos no bastan para planificar correctamente la demanda. Utiliza las actualizaciones en tiempo real de tu software de cadena de suministro para ajustar tus previsiones sobre la marcha y adelantarte a las interrupciones.
Utiliza la IA y el aprendizaje automático para hacer previsiones más inteligentes
Predecir tu demanda utilizando hojas de cálculo y otras herramientas de la vieja escuela es lento y propenso a errores. Prever tu demanda con IA puede ayudarte a superar estos problemas. McKinsey informó de que el uso de la IA en la previsión de la cadena de suministro puede reducir los errores hasta en un 50%.
Los métodos tradicionales de previsión se basan principalmente en datos históricos. Las plataformas basadas en IA y algoritmos de aprendizaje automático no sólo analizan las tendencias de ventas pasadas, sino que también tienen en cuenta variables en tiempo real como el tiempo, las vacaciones, los cambios económicos e incluso el sentimiento de las redes sociales. De este modo, puedes ajustar tus predicciones de demanda en tiempo real.
Sin embargo, no todas las herramientas de previsión basadas en IA están diseñadas para las operaciones de la cadena de suministro.
La plataforma impulsada por IA de Surgere proporciona visibilidad de la cadena de suministro en tiempo real y análisis avanzados, lo que te permite predecir tu demanda, optimizar tu inventario y adaptarte a las necesidades cambiantes de los clientes. Ponte en contacto con nosotros hoy mismo para ver cómo nuestra plataforma impulsada por IA puede ayudarte a mejorar la precisión de tus previsiones.
