Forecasting & Demand Techniques es una serie de procesos y técnicas que buscan realizar pronósticos a futuro. Se trata de predecir la demanda probable de un producto o servicio, lo que puede ser todo un desafío. Para ello, se utilizan patrones de comportamientos pasados y las tendencias actuales en tiempo real. No se trata de adivinar la demanda futura, sino de estimar la demanda de forma científica y objetiva.

"Los pronósticos representan el elemento fundamental para la planificación a largo, mediano y corto plazo de una organización y son la base de la gestión de la cadena de suministro", indica Aldo De la Cruz, docente del PADE Internacional en Operaciones y Logística de ESAN. "Por lo tanto, debemos buscar las metodologías más adecuadas para maximizar su tasa de predicción".

Los componentes del Forecasting & Demand Techniques necesarios para que sea efectiva son: visión de la compañía, datos históricos de todas las gestiones, datos actuales y estimación de datos futuros.  Para el especialista de ESAN, el histórico siempre es importante, pero se ha vuelto insuficiente para tomar decisiones optimizadas.

"Debemos buscar sistemas y métodos de pronóstico más predictivos que reactivos. Para ello, debemos profesionalizar las metodologías y herramientas de pronósticos, tener un sistema de pronóstico establecido, pero actualizado con las nuevas tendencias, que nos pueda asegurar datos completos de la mayor cantidad de fuentes primarias", indica el profesor Aldo De la Cruz.

Es importante que estos sistemas permitan la colaboración y comunicación a lo largo de toda la cadena de suministro. Esto ayudará a tener mayor velocidad en el flujo de información, lo que reducirá la variabilidad y permitirá optimizar los tiempos de respuesta.

Tendencias actuales para el manejo de Forecasting & Demand Techniques

Gracias al internet de las cosas y la identificación por radio frecuencia, las organizaciones pueden manejar efectivamente, en tiempo real, la información. Por ejemplo, el loT (internet de las cosas) permite intercambiar datos, así como automatizar y controlar las tareas que una empresa hace en su jornada diaria. La comunicación máquina a máquina mantiene los procesos transparentes.

Por otro lado, el RFID (identificación por radiofrecuencia) facilita el almacenamiento y recuperación de datos. Este se puede comparar con un código de barras. Es muy utilizado para localizar objetos y para garantizar que estos no salgan de un establecimiento sin el permiso pertinente.

El profesor De la Cruz asegura que los sistemas y métodos de pronóstico tienen que aprovechar las tendencias crecientes en IoT, RFID y desarrollo de las telecomunicaciones. "Solo así se obtendrá información en tiempo real de puntos de venta, almacenes, centros de distribución y transporte a lo largo de la cadena, incluso hasta el punto de considerar información de las tendencias en redes sociales".

"Con esto, y aprovechando la tecnología para el procesamiento de grandes cantidades de datos y la inteligencia artificial, soportados con algoritmos basados en la estadística clásica, modelos de pronóstico, estándares de la industria y ciclos de vida del producto, se generan pronósticos más efectivos, con menor error y más rápidos", apunta el especialista.

Como bien lo identifica el docente de ESAN, el nivel de complejidad de aplicación de estas tecnologías "dependerá del tamaño de la empresa, de su nivel de integración en la cadena y de la relación costo-beneficio". No obstante, en el mercado existen diversas soluciones cuyas características son amoldables a los distintos tipos de compañías y a su disposición hacia el crecimiento. 

Utilizar estas herramientas para pronosticar la demanda será de suma importancia para aplicar nuevas estrategias empresariales en el futuro. De igual manera, se relacionan ampliamente con la cadena de producción y la gestión de inventario: una estimación real disminuye tiempos (de realización, de entrega), propicia retroalimentación positiva por parte del cliente final y aumenta la productividad en el equipo humano.  

Si quieres conocer más sobre la aplicación de herramientas tecnológicas en el pronóstico de la demanda, participa en el PADE Internacional en Operaciones y Logística de ESAN.

Fuentes:

Entrevista al docente de ESAN Aldo de la Cruz

Toppr. "Methods of Demand Forecasting"

Jaisson Alejandro Alarcón Viracachá; Alejandra del Pilar Mancipe Romero. "Diseño del método de pronóstico de demanda para la empresa de Importaciones y Exportaciones Mundo Industrial Ltda"

Rodrigo Rivera-Castro; Ivan Nazarov; Yuke Xiang; Alexander Pletneev; Ivan Maksimov; Evgeny Burnaev. "Demand forecasting techniques for build-to-order lean manufacturing supply chains".