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El Pronóstico de la Demanda (Entrega I)
El pronóstico de ventas es una información crítica en la toma de dediciones de mercado y en otras áreas funcionales como producción, finanzas y personal. Las predicciones deficientes pueden generar un excesivo inventario, gastos inútiles en la fuerza de ventas, reducciones costosas de precio, pérdida de ventas, programas ineficientes de producción y planeación inadecuada del flujo de caja e inversiones de capital.
Los pronósticos de ventas son estimaciones numéricas de las ventas futuras de productos o servicios de una empresa o industria. Es necesario reconocer que los pronósticos de ventas siempre serán imprecisos, es decir los estimados numéricos siempre difieren de los resultados reales de los negocios.
Es consecuencia, el tema de la exactitud está relacionado con qué tan cerca está el pronóstico de las ventas reales informadas. Pero esta medida de exactitud siempre llega demasiado tarde, es decir llega después de que se han registrado las ventas; por tanto no hay una medida directa de la exactitud del pronóstico antes del periodo del pronóstico. Si la exactitud de un pronóstico no puede determinarse hasta después de que ha expirado el periodo de tiempo del pronóstico… ¿Cómo puede juzgarse la calidad de un pronóstico antes de que este ocurra? La respuesta se encuentra en la evaluación de las características del proceso de pronóstico. La predicción exacta – al igual que cualquier proyecto de investigación de mercados – debe:
1.Emplear procedimientos sistemáticos y objetivos que sean sensibles a las fuentes de error estadísticas y no estadísticas.
2.Utilizar fuentes de datos válidas y que proporcionen información actualizada con suficiente detalle para satisfacer las necesidades de quien toma las decisiones.
El nivel de exactitud del pronóstico de la demanda es vital para toda la compañía, éste provee los inputs básicos para la planeación y control de todas las áreas funcionales (incluyendo logística, mercadeo, producción y finanzas). El nivel y la oportunidad de la demanda afectan notablemente los márgenes de capacidad, las necesidades financieras y la estructura general del negocio. Cada área funcional tiene sus problemas específicos de pronósticos; en lo que concierne a logística estos tienen que ver con la naturaleza tanto espacial como temporal de la demanda, la amplitud de la variabilidad y su grado de aleatoriedad.
La variación de la demanda con el tiempo es el resultado del incremento o la disminución en las ventas, estacionalidad en los patrones de la demanda y en general por fluctuaciones causadas por una multitud de factores. La mayoría de los métodos de pronóstico de corto plazo sugieren tratamientos para este tipo de variación temporal.
La logística tiene dos dimensiones: una espacial y una temporal. Esto quiere decir que el logístico debe conocer dónde tomará lugar el volumen de demanda así como también cuándo tomará lugar. La localización espacial de la demanda es necesaria para planear el almacenamiento, balancear los niveles de inventario a través de la red logística y asignar geográficamente los recursos de transporte. Las técnicas de pronóstico deben seleccionarse para reflejar las diferencias geográficas que posiblemente afectan los patrones de la demanda. Además las técnicas posiblemente difieran dependiendo si la demanda se pronostica y luego se desagrega por localización geográfica (top-down forecasting) o si cada localización geográfica se pronostica separadamente y se agrega si es necesario (bottom-up forecasting).
La naturaleza de la demanda puede diferir ampliamente dependiendo del tipo de operación de la firma para la que el logístico debe planear. En un caso la demanda es generada a partir de muchos clientes, la mayoría de los cuales sólo compran individualmente una pequeña fracción del volumen distribuido por la firma. En este caso la demanda se denomina independiente. En otro caso si la demanda es derivada – por ejemplo – de los requerimientos especificados en un programa de producción, la demanda se denomina dependiente. Así el número de llantas nuevas ordenadas a un proveedor es un múltiplo del número de carros nuevos que ensamblará el constructor. Esta diferencia fundamental incrementa las alternativas que deben contemplarse para el pronóstico de la demanda.
Cuando la demanda es independiente, los procedimientos estadísticos para pronósticos funcionan bien. La mayoría de los modelos de pronósticos de corto plazo están basados en condiciones de independencia y aleatoriedad de la demanda. En contraste los patrones de demanda dependiente son altamente influenciados y no aleatorios.
Es un proceso que recoge, almacena, procesa y representa una previsión de la demanda futura con la mayor exactitud posible utilizando métodos estadísticos y datos del pasado. El pronóstico es la parte más importante de la administración de la demanda y sabemos que el manejo y planeación de la demanda es el principal motivador de las estrategias de SCM (Supply Chain Management).
Sabemos que la demanda puede ser influenciada y distorsionada por los diferentes actores del mercado y por variables tales como: historia de ventas, pedidos a futuro, días de fiesta, estacionalidades, indicadores económicos (inflación, crecimiento económico, devaluación etc.) y factores de seguridad de un país, ya que todos estos elementos actúan directamente y condicionan el comportamiento de la demanda.
La demanda no puede ser manejada pero sí influenciada por los departamentos de ventas y mercadeo vía promociones, descuentos, lanzamiento de nuevos productos, concursos, presión a fuerza de ventas e incentivos a fuerza de ventas etc. Además la demanda puede ser distorsionada por factores externos; un ejemplo claro de esto y que todos recordamos es el agotamiento en el mercado norteamericano de las máscaras para protección contra químicos, demanda desencadenada por los hechos ocurridos en las torres gemelas de New York el pasado 11 de septiembre de 2001 que hicieron pensar a las personas que estaban expuestas a ataques con agentes biológicos.
El pronosticador tendrá que saber que es imposible tener una proyección de la demanda perfecta (por tantos factores que no permiten proyectar datos con certeza) y más bien tendrá que acostumbrarse a convivir con predicciones inexactas y tratar de mejorar y ajustar los modelos utilizados hasta lograr niveles de confianza adecuados.
Si miramos el negocio de fabricación y venta de montacargas y suponemos ventas de 30 unidades en un periodo, se necesitarían 60 llantas delanteras y 30 traseras giratorias (3 llantas por equipo), 30 volantes y 30 bocinas para ensamblar estos equipos demandados. Una vez sabemos que se deben fabricar 30 unidades de producto terminado, las llantas, las bocinas y volantes se convierten en demanda dependiente (es causada por la demanda de los productos terminados a fabricar). La demanda de 30 unidades de producto terminado es de tipo independiente, generada por el mercado y debe proyectarse empleando alguna de las técnicas que veremos a lo largo de varias entregas.
Los pronósticos pueden ser cualitativos (basados en opiniones y estimaciones) y cuantitativos, en los cuales se agrupan el análisis de series de tiempo, las relaciones causales y la simulación.
En el Gráfico No.1 aparecen los diferentes métodos de pronóstico.
Gráfico No.1
Las siguientes son simples guías que se recomiendan para emprender la tarea de la elaboración de pronósticos:
1.Definir el propósito para el cual se está realizando un pronóstico. Es necesario determinar si esta predicción se empleará para determinar las cuotas de ventas, fijar niveles de producción o establecer presupuestos de promoción.
2.Definir los productos y segmentos de productos que se quieren pronosticar.
3.Preparar un pronóstico inicial.
4.Relacionar el pronóstico con las capacidades y objetivos de la empresa. El pronóstico final debe ser consecuente con los objetivos corporativos y capacidades logísticas (especialmente almacenamiento), financieras, de mercadeo y de producción.
5.Revisión de las tendencias del entorno económico. El pronóstico debe reflejar las nuevas variables o cambios en los factores de dicho entorno que pueden influenciar el proceso. Áreas como la competencia, el clima económico y las tendencias del mercado deben analizarse en forma cuidadosa e incorporarlas en el proceso.
Existen varios requisitos que el pronosticador debe reconocer al elaborar las predicciones:
1.La gerencia debe esperar un pronóstico a nivel de la industria (o de toda la empresa) como un elemento esencial en el paquete de predicciones de la compañía.
2.Las directivas requieren un enunciado claro y conciso de los supuestos en los cuales se basa el pronóstico.
3.Los pronósticos no deben modificarse indebidamente.
4.La administración debe solicitar un enunciado claro del periodo que está analizando.
5.La gerencia tiene el derecho de un pronóstico que no se modifique con demasiada frecuencia.
6.Los detalles o técnicas del pronóstico deben omitirse, a menos que se solicite específicamente.
7.Las directivas tienen derecho a esperar que se verifiquen los pronósticos versus lo que sucedió en realidad.
En la Tabla No.1 se presenta un resumen muy útil sobre los modelos de series de tiempo y relaciona algunas características como número de datos, tiempo de preparación y requerimientos del patrón de los datos.
