Previsiones de demanda
Las previsiones siempre serán erróneas, lo que importa es cómo reaccionas ante ellas. En b2wise evitamos caer en la trampa de buscar la perfección y en cambio, nos centramos en lo que genera valor real. Para centrarse en la demanda, hay que trabajar con rangos, permitiendo así absorber los cambios que puedan surgir, evitando reacciones exageradas y guiando a los equipos mediante soluciones inteligentes e integradas. El resultado: menos ajustes y más confianza en las previsiones.
¿Qué son las previsiones basadas en la estabilidad?
La previsión de la demanda centrada en la estabilidad invierte el escenario de las previsiones estadísticas tradicionales. En lugar de buscar una precisión perfecta, funciona con rangos, destacando únicamente los cambios en la previsión de la demanda que tienen un impacto en el plan. No pierdas más tiempo perfeccionando cifras que no importan. Gracias a herramientas como Event Orders (para promociones) y nuestro indicador patentado de precisión de previsiones TFAI, basado en umbrales para determinar la relevancia de las previsiones, los planificadores se centran únicamente en lo que genera valor.
Hable con un experto
No pierdas el tiempo modificando el pronóstico. Actualiza únicamente las previsiones que realmente importan.
Cuando implementamos el DDMRP, nos sorprendió la cantidad de variabilidad de la demanda que el modelo absorbía de forma natural. En algunos casos, hasta en un 80%. Imagina que tu pronóstico es incorrecto en un 80% y aun así lograr un cumplimiento de pedidos de más del 97%. Y con un 30% menos de inventario.
Brian Poole, gerente de mejora de procesos empresariales de la cadena de suministro -
¿Cómo funciona la previsión de la demanda basada en la estabilidad para mejorar tu proceso de planificación?
Estabilidad frente a la reactividad
Reduce el ruido al bloquear los cambios innecesarios en las previsiones.
Deja de perseguir la precisión
Ahorra tiempo y dinero en soluciones de IA sobrediseñadas.
Agregación inteligente
Está demostrado matemáticamente. Los pronósticos a nivel agregado son más precisos.
Previsión colaborativa
Aporta información interdisciplinaria para una mayor credibilidad.
TFAI: pronóstico que importa
Solo cambiar una previsión afectará al plan.
Las 5 etapas de las previsiones centradas en la estabilidad
Cómo b2wise mantiene sus señales de demanda precisas y estables
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Qué necesita un proceso de pronóstico: Su pronóstico es tan bueno como los datos que introduce en él. Limpiar tu historial de ventas es fundamental para eliminar los errores, el ruido y los valores atípicos que podrían distorsionar tus modelos estadísticos.
Lo que añade b2wise: b2wise utiliza agentes de inteligencia artificial para limpiar y transformar rápidamente sus datos de ventas en un formato listo para las previsiones, al tiempo que conserva las señales esenciales. Es lo suficientemente inteligente como para identificar perfiles de demanda erráticos y esporádicos y no eliminar los picos, que son una parte clave de este conjunto de datos.
Lo que añade b2wise: b2wise utiliza agentes de inteligencia artificial para limpiar y transformar rápidamente sus datos de ventas en un formato listo para las previsiones, al tiempo que conserva las señales esenciales. Es lo suficientemente inteligente como para identificar perfiles de demanda erráticos y esporádicos y no eliminar los picos, que son una parte clave de este conjunto de datos.
Qué necesita un proceso de previsión: Es fundamental elegir el nivel adecuado de agregación. Las previsiones demasiado precisas (por ejemplo, la ubicación de los productos) dan lugar a numerosos errores y requieren un esfuerzo considerable. Debes establecer previsiones a un nivel que concilie el esfuerzo y la fiabilidad. Si inviertes tiempo por adelantado en elegir el mejor nivel de agregación para la generación de previsiones, reducirás considerablemente la carga de trabajo y mejorarás la precisión. Las previsiones a nivel de producto de un sitio darán lugar al mayor error y a la mayor carga de trabajo.
Lo que añade b2wise: b2wise utiliza agentes de IA para analizar tus datos y recomendar el mejor nivel de agregación para obtener la máxima precisión y eficacia. Impulsados por el motor Forecast Pro, aplicamos el aprendizaje automático para crear previsiones extremadamente precisas, basadas en datos, desglosadas por zonas geográficas, sin complicar demasiado el proceso.
Lo que añade b2wise: b2wise utiliza agentes de IA para analizar tus datos y recomendar el mejor nivel de agregación para obtener la máxima precisión y eficacia. Impulsados por el motor Forecast Pro, aplicamos el aprendizaje automático para crear previsiones extremadamente precisas, basadas en datos, desglosadas por zonas geográficas, sin complicar demasiado el proceso.
Qué necesita un proceso de previsión: Debe visualizar las previsiones con claridad para comprender las tendencias, detectar anomalías y generar confianza. La previsión es tanto un arte como una ciencia, y las tablas de datos por sí solas no muestran la historia completa. El dicho «una imagen vale más que mil palabras» no podría ser más preciso a la hora de pronosticar la demanda. Los gráficos visuales revelan tendencias, problemas e información que no encontrará en las tablas.
Lo que añade b2wise: b2wise ofrece potentes visualizaciones de previsiones en vistas diarias, semanales y mensuales. Puede comparar el historial de ventas, las previsiones y los presupuestos. Nuestras consultas de nodos, nuestros gráficos de cascada, los gráficos de rendimiento más adecuados y un indicador de precisión de las previsiones te permiten centrarte en lo que realmente importa.
Lo que añade b2wise: b2wise ofrece potentes visualizaciones de previsiones en vistas diarias, semanales y mensuales. Puede comparar el historial de ventas, las previsiones y los presupuestos. Nuestras consultas de nodos, nuestros gráficos de cascada, los gráficos de rendimiento más adecuados y un indicador de precisión de las previsiones te permiten centrarte en lo que realmente importa.
Qué necesita un proceso de previsión: Todos deben trabajar a partir de una versión de la verdad. Necesitas una forma sencilla para que las partes interesadas actualicen la previsión y expliquen por qué utilizan unidades de medida que tengan sentido para ellas, sin crear un caos para los demás.
Lo que añade b2wise: b2wise permite a su equipo actualizar las previsiones utilizando la unidad de medida que más les convenga. Se realiza un seguimiento de todas las actualizaciones para mostrar quién hizo los cambios y por qué antes de que se acepten. Esto crea transparencia y garantiza que todos enriquezcan la misma previsión, no la dupliquen.
Lo que añade b2wise: b2wise permite a su equipo actualizar las previsiones utilizando la unidad de medida que más les convenga. Se realiza un seguimiento de todas las actualizaciones para mostrar quién hizo los cambios y por qué antes de que se acepten. Esto crea transparencia y garantiza que todos enriquezcan la misma previsión, no la dupliquen.
Qué necesita un proceso de previsión: Debe medir el rendimiento y hacer un seguimiento de lo que importa; de lo contrario, los errores pasan desapercibidos y las mejoras se estancan. Las alertas y los diagnósticos son esenciales. Si no se mide el rendimiento, no se puede mejorar. Y sin alertas, los valores atípicos y los problemas pasan desapercibidos.
Lo que añade b2wise: b2wise proporciona indicadores clave, como precisión, sesgo, error y TFAI (indicador de precisión de previsión basado en umbrales). Nuestro sistema basado en excepciones destaca las previsiones que requieren especial atención y utiliza códigos de motivos para facilitar el análisis de las causas profundas. Las fluctuaciones de los proveedores son actualmente la principal razón de errores de previsión.
Lo que añade b2wise: b2wise proporciona indicadores clave, como precisión, sesgo, error y TFAI (indicador de precisión de previsión basado en umbrales). Nuestro sistema basado en excepciones destaca las previsiones que requieren especial atención y utiliza códigos de motivos para facilitar el análisis de las causas profundas. Las fluctuaciones de los proveedores son actualmente la principal razón de errores de previsión.
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