¿Qué es una previsión de inventario?
Los pronósticos de inventario lo ayudarán a estimar la demanda futura de sus productos a corto, mediano o largo plazo y es una parte fundamental de cualquier operación exitosa de planificación de inventario.
Conocer esos pronósticos por adelantado le permitirá mejorar el servicio al cliente, el control de inventario y la gestión de la capacidad.
Podríamos pronosticar las cifras de costos en un modelo de control de inventario; estos son pronósticos de los costos que se aplicarán en el futuro cuando sea el momento de realizar un pedido. Otra área para pronosticar es el tiempo de entrega, que generalmente se está acortando. Independientemente de lo que decidamos pronosticar, recuerde estos principios básicos:
- El pronóstico será más preciso a corto plazo. Cuanto más avanza, menos preciso es.
- El pronóstico será incorrecto. Habrá un error de previsión, y es fundamental conocer ese porcentaje.
- El pronóstico no reemplaza la demanda real.
Tipo de pronósticos
Hay tantas formas de pronosticar, y diferentes cosas para pronosticar, que ningún método de pronóstico único es siempre el mejor. Tenemos que elegir un método que se adapte a nuestras necesidades. En cualquier caso, tenemos que elegir uno en función del tiempo:
- Los pronósticos a largo plazo miran hacia adelante varios años
- Las previsiones a medio plazo contemplan entre tres meses y un año
- Las previsiones a corto plazo miran hacia las próximas semanas
Hay varias formas de basar el pronóstico. Podrían basarse en datos históricos o estimaciones de juicio. El método de pronóstico utilizado dependerá de las fuentes de datos disponibles. Si existe un historial de demanda confiable de un producto, puede ser la fuente de pronóstico.
Técnicas de pronóstico
Como he dicho antes, existen varias técnicas para calcular los pronósticos. Ya hemos cubierto la técnica de cantidad económica de pedido en gran detalle en el pasado, que determinará cuántos productos necesita comprar en un momento dado. Este post analizará brevemente los más utilizados que utilizan datos históricos.
Los tres métodos que se describen a continuación utilizarán los mismos datos históricos de los últimos tres meses (octubre, noviembre y diciembre de 2022) para pronosticar los próximos tres en 2023.
Veamos el primer método…
Promedio móvil
El método del promedio móvil es un cálculo promedio simple. Esta técnica promedia un número de meses especificado por el usuario para proyectar la demanda del próximo mes.
| Octubre de 2022 | 114 |
| Noviembre de 2022 | 119 |
| Diciembre de 2022 | 137 |
| Enero de 2023 | ? 114 + 119 + 137 = 370, 370 / 3 = 123 |
| Febrero de 2023 | ? 119 + 137 + 123 = 379, 379 / 3 = 126 |
| Marzo de 2023 | ? 137 + 123 + 126 = 379, 386 / 3 = 129 |
Promedio móvil ponderado
El promedio móvil ponderado le permite asignar pesos a los datos históricos. Este método funciona mejor para pronósticos a corto plazo de productos maduros.
Nota: Los pesos asignados deben sumar 1,00, y los datos más recientes reciben el mayor peso. En este ejemplo, supongamos que los pesos son: 0,6, 03 y 0,1
| Octubre de 2022 | 114 |
| Noviembre de 2022 | 119 |
| Diciembre de 2022 | 137 |
| Enero de 2023 | ? 137 * 0,6 + 119 * 0,3 + 114 * 0,1 = 129 |
| Febrero de 2023 | ? 129 * 0,6 + 137 * 0,3 + 119 * 0,1 = 131 |
| Marzo de 2023 | ? 131 * 0,6 + 129 * 0,3 + 137 * 0,1 = 131 |
Alisamiento lineal
Este método es similar al promedio móvil ponderado. Sin embargo, se usa una fórmula en lugar de asignar pesos manualmente y ahora los pesos disminuyen linealmente. Este método funciona mejor para pronósticos a corto plazo de productos maduros.
Peso de un período anterior = 3/(n^2 + n)/2 = 3/(3^2 + 3)/2 = 3/6 = 0,5
Peso de los dos períodos anteriores = 2/(n^2 + n)/2 = 2/(3^2 + 3)/2 = 2/6 = 0,3
Peso de los tres períodos anteriores = 1/(n^2 + n)/2 = 1/(3^2 + 3)/2 = 1/6 = 0,16
| Octubre de 2022 | 114 |
| Noviembre de 2022 | 119 |
| Diciembre de 2022 | 137 |
| Enero de 2023 | ? 137 * 0,5 + 119 * 0,3 + 114 * 0,16 = 127 |
| Febrero de 2023 | ? 127 * 0,5 + 137 * 0,3 * 119 * 0,16 = 129 |
| Marzo de 2023 | ? 129 * 0,5 + 127 * 0,3 * 137 * 0,16 = 130 |
Conclusión
Los pronósticos se basan en datos y modelos históricos. No son perfectos; contendrán errores que pueden ser causados por modelos, datos o la interpretación de los resultados, pero una estimación sólida es mejor que ninguna estimación.
En publicaciones futuras, profundizaremos en los métodos de pronóstico más avanzados (como el alisamiento exponencial, la regresión de mínimos cuadrados y otros), analizaremos sus ventajas y desventajas y cómo se pueden generar automáticamente utilizando sistemas de gestión de inventario.