UNIDAD VI

 Pronostico de los requerimientos de la cadena de suministraos

Naturaleza y metodos de los pronosticos, problemas derivados de la prediccion para los responsables de la logistica. Pronosticos de colaboracion. Flexibiliodad y rapidez ejemplos.

La planeación y el control de las actividades de logística y de la cadena de suministros requieren estimados precisos de los volúmenes producto y de servicio que serán manejados por la cadena de suministros. Estos estimados de ordinario se presentan en la forma de pronósticos predicciones. Sin embargo, por lo regular no es responsabilidad única de quien está al frente de la logística el generar los pronósticos generales para la empresa, Es más probable que esta tarea se asigne a marketing, planeación económica o a un grupo especialmente conformado.

(1)Bajo ciertas circunstancias, en particular en la planeación de corto plazo, como el control de inventarios, la magnitud de los pedidos o la programación del transporte, el responsable de la logística con frecuencia enfrenta la necesidad de asumir la labor de generar este tipo de información.

El análisis está dirigido principalmente al pronóstico de la demanda. La necesidad de proyecciones de la demanda es un requerimiento general a lo largo del proceso de planeación y control. Sin embargo, también podrían necesitarse ciertos tipos de problemas de planeación, como control de inventarios, compras económicas y control de costos, pronósticos

de los tiempos de espera, precios y costos.

NATURALEZA DE LOS PRONÓSTICOS

El pronóstico de los niveles de demanda es vital para la firma como un todo, ya que proporciona los datos de entrada para la planeación y control de todas las áreas funcionales, incluyendo logística, marketing, producción y finanzas. Los niveles de demanda y su programación afectan en gran medida los niveles de capacidad, las necesidades financieras y la estructura general del negocio. Cada área funcional tiene sus propios problemas especiales de pronóstico. Los pronósticos en logística se relacionan con la naturaleza espacial así como temporal de la demanda, el grado de variabilidad y su aleatoriedad Demanda espacial versus demanda temporal Tiempo o temporal se refiere a los niveles de demanda comunes en los pronósticos(. 2)La variación de la demanda en el tiempo es resultado del crecimiento o declinación de los índices de ventas, variación estacional del patrón de demanda, así como de las fluctuaciones generales ocasionadas por múltiples factores. La mayor parte de los métodos de pronóstico a corto plazo se relacionan con este tipo de variación temporal, a menudo denominada como series de tiempo.

La logística tiene tanto dimensiones de espacio como de tiempo. Es decir, el responsable de la logística deberá saber dónde tendrá lugar el volumen de demanda y cuándo lo hará. Se necesita localización espacial de la demanda para planear la ubicación del almacén, equilibrar los niveles de inventario a través de la red de logística y asignar geográficamente recursos de transportación. Las técnicas de pronóstico deberán seleccionarse para reflejar las diferencias geográficas que puedan afectar los patrones de demanda. Las técnicas también pueden diferir, dependiendo de que toda la demanda sea pronosticada y luego desagrupada por ubicación geográfica (pronóstico de arriba hacia abajo), o si cada ubicación geográfica es pronosticada en forma individual y luego agrupada, si es necesario (pronóstico de abajo hacia arriba).

Demanda irregular versus demanda regular Los responsables de la logística acomodan los productos en grupos para diferenciar niveles de servicio entre ellos o simplemente para manejarlos de forma distinta. Estos grupos y los artículos individuales dentro de ellos forman distintos patrones de demanda en el tiempo.

(3)Cuando la demanda para los artículos es intermitente, debido a un bajo volumen general y a un alto grado de incertidumbre en cuanto al momento y la cantidad en que se presentará el nivel de demanda, se dice que la serie de tiempo es desproporcionada o irregular,

 Este patrón a menudo se encuentra en los productos que se están introduciendo o retirándose de la línea de productos, demandados por relativamente pocos clientes, divididos entre muchas ubicaciones de inventario y de manera que la demanda en cada ubicación es baja o es derivada de la demanda por otros artículos. Tales patrones de demanda son particularmente difíciles de pronosticar utilizando las técnicas más populares. Sin embargo, debido a que tales artículos representan hasta 50% de los productos que las empresas manejan, representan un problema especial de pronóstico de la demanda para el responsable de la logística.

Demanda derivada versus demanda independiente

La naturaleza de la demanda puede diferir en gran medida, dependiendo de la operación de la empresa para la cual el responsable de la logística debe planear.

1.      Demanda es independiente: Por un lado, la demanda es generada por parte de muchos clientes, la mayoría de los cuales adquieren en forma individual solo una fracción del volumen total distribuido por la empresa. Se dice que esta demanda es independiente. Por otro lado,

2.      la demanda es derivada a partir de los requerimientos especificados en un programa de producción, y se dice que esta demanda es dependiente.

Por ejemplo, el número de llantas nuevas que se ordenaran a un proveedor será un múltiplo del número de automóviles nuevos que el fabricante construirá. Esta diferencia fundamental ocasiona formas alternativas en las que los requerimientos se pronostican.

Cuando la demanda es independiente, los procedimientos de pronósticos estadísticos funcionan bien. La mayoría de los modelos de pronósticos de corto plazo están basados en condiciones de independencia o aleatoriedad en la demanda. En contraste, los patrones de demanda derivada son altamente sesgados y no aleatorios. El entendimiento de estos sesgos reemplaza la necesidad de pronosticar, ya que la demanda se conoce con certeza.

El pronóstico de los requerimientos mediante el procedimiento de demanda derivada da por resultado pronósticos perfectos en la medida en que la demanda del producto final se conozca con certeza. Este tipo de procedimiento es un buen ejemplo de la forma como el pronóstico se mejora mediante el reconocimiento de sesgos, regularidades y patrones

sistemáticos que se presentan en la demanda en el tiempo. Cuando las causas para la variación de la demanda se desconocen y son resultado de muchos factores, se presenta la aleatoriedad. Los procedimientos de pronóstico estadístico tratan de manera efectiva con este último caso, y serán el enfoque central del resto de este capítulo.

MÉTODOS DE PRONÓSTICO

Se dispone de varios métodos de pronóstico estandarizados. se han dispuesto en tres grupos: cualitativos, de proyección histórica, y causales. Cada grupo difiere en términos de la precisión relativa en el pronóstico sobre el largo plazo y el corto plazo, en el nivel de sofisticación cuantitativa utilizada y en la base lógica (información histórica, opinión

experta o encuestas) de la que se deriva el pronóstico.

1.     Métodos cualitativos:

 utilizan el juicio, la intuición, las encuestas o técnicas comparativas para generar estimados cuantitativos acerca del futuro. La información relacionada con los factores que afectan el pronóstico por lo general es no cuantitativa, intangible y subjetiva. La información histórica tal vez esté disponible o quizá no sea muy relevante para el pronóstico. La naturaleza no científica de los métodos los hacen difíciles de estandarizar y de validar su precisión. Sin embargo, estos métodos pueden ser los únicos disponibles cuando se intenta predecir el éxito de nuevos productos, cambios en la política gubernamental o el impacto de una nueva tecnología. Son métodos más bien adecuados para pronósticos de mediano a largo plazo.

2.     Métodos de proyección histórica

 Cuando se dispone de una cantidad razonable de información histórica y las variaciones de tendencia y estacionales en las series de tiempo son estables y bien definidas, la proyección de esta información al futuro puede ser una forma efectiva de pronóstico para el corto plazo. La premisa básica es que el patrón del tiempo futuro será una réplica del pasado, al menos en gran parte. La naturaleza cuantitativa de las series de tiempo estimula el uso de modelos matemáticos y estadísticos como las principales herramientas de pronóstico. La precisión que puede lograrse para periodos de pronóstico menores a seis meses por lo general es buena. Estos modelos trabajan en forma adecuada simplemente debido a la estabilidad inherente de las series de tiempo en el corto plazo.

 Estos modelos rastrean los cambios al ser actualizados a medida que se dispone de nueva información, característica que les permite adaptarse a los cambios en los patrones de tendencia y estacionales. Sin embargo, si el cambio es rápido, los modelos no emiten una señal  del cambios fundamentales en las series de tiempo, y que son débiles para señalar los puntos críticos antes de que se presenten. Esta no es necesariamente una limitación notable cuando los pronósticos se realizan sobre horizontes de tiempo cortos, a menos que los cambios sean particularmente espectaculares.

3.     Métodos Causales:

la premisa básica sobre la que se construyen los métodos causales para pronósticos es que el nivel de la variable pronosticada se deriva del nivel de otras variables relacionadas. Por ejemplo, si se sabe que el servicio al cliente tiene un efecto positivo sobre las ventas, entonces al conocer el nivel proporcionado del servicio al cliente  podrá proyectarse el nivel de las ventas. Podríamos  decir  que el servicio “causa” las ventas.