Demanda Previsiones
Los pronósticos siempre serán incorrectos, lo que importa es cómo respondes. En b2wise, evitamos caer en la trampa de perseguir la perfección y, en cambio, nos centramos en lo que genera valor real. Impulsarnos por la demanda significa trabajar dentro de los rangos, lo que te permite filtrar los ajustes ruidosos de las previsiones, evitar reacciones exageradas y guiar a los equipos con barreras inteligentes e integradas. El resultado: menos ajustes y más confianza en la previsión.
A esto lo denominamos previsión impulsada por la estabilidad.
A esto lo denominamos previsión impulsada por la estabilidad.
Qué es Previsión impulsada por la estabilidad?
La previsión de la demanda basada en la estabilidad cambia el guion de la previsión estadística tradicional. En lugar de perseguir una precisión perfecta, funciona dentro de los rangos y solo destaca los cambios en la previsión de la demanda que afectan al plan. No más pérdidas de tiempo modificando números que no importan. Con herramientas como Event Orders para promociones y nuestro indicador patentado de precisión de las 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 lo hace? Previsión de la demanda impulsada por la estabilidad ¿mejorar su 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 multifuncional para una mayor credibilidad.
TFAI: pronóstico que importa
Solo cambiar una previsión afectará al plan.
Los 5 pasos de Previsión impulsada por 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 pronóstico: Es fundamental elegir el nivel de agregación correcto. La previsión de forma demasiado granular (por ejemplo, la ubicación de los productos) genera muchos errores y un esfuerzo ingente. Debe hacer previsiones a un nivel que equilibre el esfuerzo con la fiabilidad. Si invierte tiempo por adelantado en decidir cuál es el mejor nivel de agregación para la generación de previsiones, reducirá considerablemente la carga de trabajo y mejorará la precisión. La previsión a nivel de producto de ubicación generará el mayor error y la mayor carga de trabajo.
Lo que añade b2wise: b2wise utiliza agentes de IA para analizar sus datos y recomendar el mejor nivel de agregación para obtener la máxima precisión y eficiencia. Con la tecnología del confiable motor Forecast Pro, aplicamos el aprendizaje automático para crear pronósticos altamente precisos basados en datos que se desglosan según la ubicación, sin complicar demasiado el proceso.
Lo que añade b2wise: b2wise utiliza agentes de IA para analizar sus datos y recomendar el mejor nivel de agregación para obtener la máxima precisión y eficiencia. Con la tecnología del confiable motor Forecast Pro, aplicamos el aprendizaje automático para crear pronósticos altamente precisos basados en datos que se desglosan según la ubicación, sin complicar demasiado el proceso.
Qué necesita un proceso de pronóstico: 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 le permiten centrarse 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 le permiten centrarse en lo que realmente importa.
Qué necesita un proceso de pronóstico: 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 pronóstico: 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 métricas clave, como la precisión, el sesgo, el error y el TFAI (indicador de precisión de pronóstico basado en umbrales). Nuestro sistema basado en excepciones destaca las previsiones que requieren atención y utiliza códigos de motivo para facilitar el análisis de las causas fundamentales. Las interrupciones interesantes de los proveedores son actualmente la principal causa de los altos errores en las previsiones.
Lo que añade b2wise: b2wise proporciona métricas clave, como la precisión, el sesgo, el error y el TFAI (indicador de precisión de pronóstico basado en umbrales). Nuestro sistema basado en excepciones destaca las previsiones que requieren atención y utiliza códigos de motivo para facilitar el análisis de las causas fundamentales. Las interrupciones interesantes de los proveedores son actualmente la principal causa de los altos errores en las previsiones.
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