Un pronóstico preciso de las ventas futuras probablemente esté en lo más alto de la lista de cosas que ayudan a un negocio a planificar mejor el futuro. Desde la perspectiva de la cadena de suministro, factores como los clientes exigentes, los largos plazos de entrega, las fluctuaciones impredecibles de la demanda, las capacidades limitadas, la necesidad de expansión, etc., impulsan la necesidad de mejores pronósticos. Otros departamentos también tienen sus propias necesidades.
Esta necesidad de mejores pronósticos ha estimulado una importante inversión en herramientas durante los últimos 30 años. Hoy en día existe una variedad de herramientas que utilizan una combinación de diferentes técnicas, siendo Arkieva una de ellas. Sin embargo, el deseo de obtener mejores resultados de precisión en los pronósticos no ha disminuido. A medida que las empresas introducen más productos, alargan su cadena de suministro y optan por disminuir las inversiones en inventario, el problema ha empeorado en lugar de mejorar.
Hay muchos factores que impulsan esto. A medida que las herramientas han avanzado con métodos y terminologías más sofisticadas, se puede crear la percepción de que toda la incertidumbre se puede modelar y que un modelo unificado podría crear un pronóstico perfecto. La velocidad de la computación, tanto a nivel local como en la nube, permite procesar números a una velocidad en la que este tipo de pronósticos se pueden calcular en segundos o minutos, lo que nos brinda pronósticos más precisos, si no completamente exactos.
La mayoría, si no todas, las empresas han acelerado la velocidad de introducción de nuevos productos, el deseo de los clientes de todo el mundo, así como el deseo de encontrar el proveedor de menor costo, incluso a costa de largos plazos de entrega y una mayor incertidumbre, están ahí fuera. para que todos lo vean. Los recientes acontecimientos globales como la pandemia y las tensiones geopolíticas actuales no han ayudado. El auge de las políticas nacionalistas y la alineación de las regulaciones con las políticas asociadas ha desestabilizado aún más las cadenas de suministro globales y amplificado las incertidumbres.
Por lo tanto, la necesidad de mejores pronósticos no va a desaparecer, es probable que las incertidumbres sigan aumentando y todavía no hay esperanzas de un modelo perfecto. En este escenario, ¿existen algunas técnicas que una empresa o un planificador de la demanda puedan utilizar para generar resultados de pronóstico más precisos? ¿Hay algo que se debe y no se debe hacer? ¿Cuánto de eso se puede codificar en una herramienta? y cuánto proviene del pronosticador humano que proporciona información informada. Si se hace bien, ¿qué podemos esperar como mejora?
Registro y únase a nosotros el miércoles 27 de marzo mientras Sujit Singh analiza cómo mejorar la precisión de los pronósticos y más.
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