<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?><!-- generator=Zoho Sites --><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><atom:link href="https://www.proaktio.biz/blogs/Uncategorized/feed" rel="self" type="application/rss+xml"/><title>Procesos &amp; Tecnología - Blog , Analítica</title><description>Procesos &amp; Tecnología - Blog , Analítica</description><link>https://www.proaktio.biz/blogs/Uncategorized</link><lastBuildDate>Tue, 07 Apr 2026 23:20:09 -0700</lastBuildDate><generator>http://zoho.com/sites/</generator><item><title><![CDATA[STOCK DE SEGURIDAD: ¿PERIODOS DE COBERTURA O CANTIDADES FIJAS?]]></title><link>https://www.proaktio.biz/blogs/post/STOCK-DE-SEGURIDAD-PERIODOS-DE-COBERTURA-O-CANTIDADES-FIJAS</link><description><![CDATA[<img align="left" hspace="5" src="https://www.proaktio.biz/Post SS.png"/>Los stocks de seguridad se suelen establecer en periodos de cobertura dinámicos o en cantidades fijas. Ambas técnicas tienen sus pros y contras, y requieren de un modelo cuantitativo automatizado sólido para renovar el stock de seguridad regularmente y mantener un enfoque de alerta y excepción.]]></description><content:encoded><![CDATA[<div class="zpcontent-container blogpost-container "><div data-element-id="elm_V9SUJsccSk2IewY1MruJbg" data-element-type="section" class="zpsection "><style type="text/css"></style><div class="zpcontainer-fluid zpcontainer"><div data-element-id="elm_bdg2a88iRjqdfyytmOM3mw" data-element-type="row" class="zprow zprow-container zpalign-items- zpjustify-content- " data-equal-column=""><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_QlStOqEdSNSACrAHwkK9gw" data-element-type="column" class="zpelem-col zpcol-12 zpcol-md-12 zpcol-sm-12 zpalign-self- "><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_jipUCwIVS8SmwVVBi-nmFA" data-element-type="heading" class="zpelement zpelem-heading "><style> [data-element-id="elm_jipUCwIVS8SmwVVBi-nmFA"].zpelem-heading { border-radius:1px; } </style><h2
 class="zpheading zpheading-align-center " data-editor="true"><div style="color:inherit;"><h3 style="margin-bottom:20px;">STOCK DE SEGURIDAD: ¿PERIODOS DE COBERTURA O CANTIDADES FIJAS?</h3></div></h2></div>
<div data-element-id="elm_cCJZIF2NTO-HhvVkeTGvYQ" data-element-type="text" class="zpelement zpelem-text "><style> [data-element-id="elm_cCJZIF2NTO-HhvVkeTGvYQ"].zpelem-text { border-radius:1px; } </style><div class="zptext zptext-align-left " data-editor="true"><p><span style="color:inherit;">Antes de discutir cómo cuantificar los stocks de seguridad, repasemos algunos puntos críticos. Muchos planificadores y profesionales confunden stock de seguridad, punto de reorden e inventario objetivo. Estos 3 conceptos están interrelacionados, pero son diferentes. Revisemos cada uno de ellos uno por uno:<br></span><span style="color:inherit;">-Stock de seguridad: inventario de protección contra la variabilidad de la demanda y de la oferta durante el tiempo de entrega total y el ciclo de pedido.&nbsp;<br></span><span style="color:inherit;">-Punto de reorden: en una política de punto de reorden (Modelo Q), se coloca una orden cuando el nivel de inventario desciende hasta cierto punto. El punto de reorden está calculado como la demanda esperada (o pronóstico) durante el lead time+ciclo de pedido más el stock de seguridad. En el gráfico se nombra con la letra &quot;R&quot;.</span></p><p></p><div style="text-align:center;"><img src="/Fri%20Mar%2017%202023.png" alt="" style="color:inherit;width:484.01px !important;height:208px !important;max-width:100% !important;"></div>
<div style="text-align:center;"> Fuente: Chase R., et al, 2009 </div><span style="color:inherit;">-Inventario objetivo: en una política de inventario objetivo (o modelo P), cada vez que se coloca una orden, se debe ordenar las unidades suficientes para alcanzar el nivel de inventario deseado. El inventario objetivo está calculado como la demanda esperada durante el lead time+ciclo de pedido más el stock de seguridad.&nbsp;</span>Por ejemplo: si se tiene un tiempo de entrega de cuatro semanas y se coloca órdenes semanales, el inventario objetivo debería ser de cinco semanas de demanda (técnicamente, el pronóstico acumulado en cinco semanas) más el stock de seguridad. <p></p><p style="text-align:center;"><span style="color:inherit;"><img src="/Fri%20Mar%2017%202023-1.png" alt="" style="width:484.37px !important;height:186px !important;max-width:100% !important;"></span><span style="color:inherit;"><br></span></p><p style="text-align:center;"><span style="color:inherit;">Fuente: Chase R., et al, 2009</span></p><div style="color:inherit;"><p>Los planificadores generalmente establecen inventarios ya sea como periodos de cobertura (“2 semanas de stock de seguridad”) o como cantidades fijas (“20 unidades de stock de seguridad”). En ambos casos, se obtiene el stock de seguridad basándose en la fórmula común (o en modelos más avanzados). Esta fórmula le dará una cantidad que se pueda traducir en un periodo de cobertura. Inicialmente, el periodo de cobertura y la cantidad fija deberían ser las mismas (la diferencia sería artificial). Pero con el tiempo, conforme cambia el pronóstico, una disparidad aparecerá. Entonces, ¿cuál se debe usar? Revisemos los pros y contras de cada técnica.</p><p><b>Periodos de cobertura<br></b>“Mantenemos 2 semanas de stock de seguridad para este producto”</p><p><span style="text-decoration-line:underline;">Pros</span></p><p>-Expresar el stock de seguridad en periodos de cobertura es fácil de entender.</p><p>-Establecer los stocks como cobertura dinámica permite un manejo semiautomático gracias a que las cantidades se adaptan a los pronósticos cambiantes. Esto es especialmente conveniente para productos estacionales en los cuales no se desea stocks de seguridad muy altos al final de cada temporada.</p><p>-Los periodos de cobertura son adecuados para enfrentar eventos atípicos temporales como una demora del proveedor, un mantenimiento preventivo o una huelga. (Esto ayuda especialmente cuando se puede planificar o predecir estos eventos con anticipación).</p><p><span style="text-decoration-line:underline;">Contras</span></p><p>-Expresar el stock se seguridad como cobertura semanal presupone una relación fuerte entre el nivel de la demanda y el stock de seguridad requerido. Esta conexión existe mientras haya una relación entre los errores de pronóstico esperados y el nivel de la demanda. Pero esta relación no es lineal: los stocks de seguridad protegen contra los errores de pronóstico y la variabilidad del abastecimiento. Por ejemplo, un incremento del doble en la demanda esperada no resultará en un incremento del doble en el error de pronóstico. En resumen, los periodos de cobertura reaccionarán desproporcionadamente a cualquier cambio en el pronóstico.</p><p>-Se necesita stocks de seguridad cuando el pronóstico sea muy bajo. Y no se necesita stocks de seguridad cuando el pronóstico es muy alto. Como los stocks de seguridad están calculados en periodos de cobertura, se logra lo opuesto: más stock de seguridad al pronosticar mucho y menos stock de seguridad cuando más lo necesite.</p><p>-Los periodos de cobertura son especialmente peligrosos para productos intermitentes cuyo pronóstico pueda cambiar drásticamente de un periodo al siguiente. Por ejemplo, imaginemos un pronóstico de una unidad al mes para un producto. Se decide asignar una cobertura de seguridad de dos meses a este producto. Si el pronóstico cambia a cinco unidades por mes (debido a una orden excepcional de única vez), se obtendrá directamente una rotura de stock de alrededor de diez unidades (para cubrir el pronóstico aumentado y el stock de seguridad adicional requerido). Una vez que esta orden excepcional ha sido entregada, se retendrá cinco piezas en stock. Esto es equivalente a cinco meses de abastecimiento.</p><p><br></p><p><b style="color:inherit;">Cantidades Fijas</b><br></p><p>“Mantenemos 20 unidades de stock de seguridad para este producto.”</p><p><span style="text-decoration-line:underline;">Pros:</span></p><p>-La cantidad fija es fácil de comparar con la demanda histórica y pronóstico futuro para determinar si los inventarios están manejados correctamente o no.</p><p>-Las políticas de cantidades fijas mínimas y máximas como “siempre mantener una unidad en stock (comprar una cuando se venda una)” funcionan muy bien con productos intermitentes.</p><p><span style="text-decoration-line:underline;">Contras:</span></p><p>-Como las cantidades fijas son inamovibles (por definición), estas no reaccionarán a ningún cambio en el pronóstico. Es probable que, si la predicción cambia de unas cuantas unidades por semana a decenas, usted deba cambiar la cantidad.</p><p><u><br></u></p><p><u>¿Cuándo debería actualizar los stocks de seguridad?</u></p><p>Los stocks dependen de muchos factores: demanda esperada, error del pronóstico, fiabilidad del suministro y nivel de servicio. Como estos son diferentes para cada sku, todos deberían recibir un stock de seguridad específico.&nbsp;<span style="color:inherit;">En teoría, cada vez que uno de estos factores cambia, se debería modificar los stocks de seguridad. Sin embargo, de forma similar al proceso de revisión de pronóstico, no necesariamente se buscar una revisión de los stocks diariamente debido a que tomaría mucho tiempo revisar todas las cantidades. Además, la mayoría de los factores no cambian de la noche a la mañana. Entonces, se debería actualizar estas cantidades semanal o mensualmente dependiendo de la naturaleza de su cadena de suministro y cuan rápidamente cambia su entorno (estacionalidad, performance de proveedores, etc.).</span></p><p>Para el&nbsp; proceso de planificación de demanda, el mejor escenario es contar con una herramienta o plataforma que actualice los stocks de seguridad mediante un análisis cuantitativo e individual. Los planificadores deberían enfocarse entonces en excepciones y alertas.<br><br></p><p>Fuente: https://nicolas-vandeput.medium.com/safety-stock-period-coverages-or-fixed-quantities-9a39a1f022cd</p></div>
</div></div></div></div></div></div></div> ]]></content:encoded><pubDate>Fri, 17 Mar 2023 11:07:56 -0500</pubDate></item><item><title><![CDATA[¿Cuál es el costo de un sistema de pronóstico y cuánto se puede ahorrar?]]></title><link>https://www.proaktio.biz/blogs/post/cuál-es-el-costo-de-un-sistema-de-pronóstico-y-cuánto-se-puede-ahorrar</link><description><![CDATA[<img align="left" hspace="5" src="https://www.proaktio.biz/shutterstock_727323541.jpg"/>Autor:&nbsp; Sebastian Sánchez . Consultor Proaktio - Certificado GMDH Streamline Estás pensando en contratar un software de pronóstico, pero&nbsp; ¿aún n ]]></description><content:encoded><![CDATA[<div class="zpcontent-container blogpost-container "><div data-element-id="elm_AlKTn5Y1SGaIWYW6iOnSHQ" data-element-type="section" class="zpsection "><style type="text/css"></style><div class="zpcontainer-fluid zpcontainer"><div data-element-id="elm_m-t6bc1QTfOr1LAwt9pNew" data-element-type="row" class="zprow zprow-container zpalign-items- zpjustify-content- " data-equal-column=""><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_lo5F8eIqTTuDYr7vEuVycw" data-element-type="column" class="zpelem-col zpcol-12 zpcol-md-12 zpcol-sm-12 zpalign-self- "><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_FnzojGN0Rpq3XUrpmHkbLQ" data-element-type="heading" class="zpelement zpelem-heading "><style></style><h2
 class="zpheading zpheading-align-center " data-editor="true"><span style="color:inherit;">¿Cuál es el costo de un sistema de pronóstico y cuánto se puede ahorrar?</span></h2></div>
<div data-element-id="elm_dAWVdEDkQBy44AdLVb3ioQ" data-element-type="text" class="zpelement zpelem-text "><style> [data-element-id="elm_dAWVdEDkQBy44AdLVb3ioQ"].zpelem-text { border-radius:1px; } </style><div class="zptext zptext-align-justify " data-editor="true"><p style="text-align:justify;"><span style="color:inherit;">Autor:&nbsp;<a href="https://www.linkedin.com/in/sebastian-s%C3%A1nchez-guerrero-523529109/" target="_blank" rel="">Sebastian Sánchez</a>. Consultor Proaktio - Certificado GMDH Streamline</span><br></p><p style="text-align:justify;"><br></p><div><div style="color:inherit;text-align:justify;">Estás pensando en contratar un software de pronóstico, pero&nbsp;<b style="color:inherit;"><span style="font-size:11.5pt;">¿aún no sabes cuánto cuesta o los ahorros que este implica?</span></b></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="text-align:justify;color:inherit;">En primer lugar, para elegir un sistema útil y efectivo para la empresa, se deben definir cuáles son las necesidades o lo que se requiere solucionar, no basta con contratar el servicio más popular o el que presuma tener todas las funcionalidades, ya que es necesario que satisfaga los requerimientos técnicos, funcionales y de servicio, y de implementación previamente identificados, con el fin de lograr una mayor exactitud en el pronóstico y un mejor análisis posterior.</div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="text-align:justify;color:inherit;">Pero,&nbsp;<b style="color:inherit;"><span style="font-size:11.5pt;">¿por qué usualmente las empresas buscan implementar un sistema de predicción?</span></b></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="text-align:justify;color:inherit;"><ul><li style="text-align:justify;">Mayor precisión del pronóstico.</li></ul></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="text-align:justify;color:inherit;"><ul><li style="text-align:justify;">La complejidad y variabilidad de sus procesos.</li></ul></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="text-align:justify;color:inherit;"><ul><li style="text-align:justify;">Proyección detallada para contar con una base sólida para un sistema de fabricación y distribución efectivo.</li></ul></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="text-align:justify;color:inherit;"><ul><li style="text-align:justify;">Inconvenientes con el inventario con raíz en la variabilidad de la demanda.</li></ul></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="text-align:justify;color:inherit;"><ul><li style="text-align:justify;">Impulsar un mayor entendimiento entre el área comercial y el área operativa basado en un pronóstico en común.</li></ul></div></div></div>
</div><div data-element-id="elm_8ChFI4rFGZtuv3QsZVcVJA" data-element-type="heading" class="zpelement zpelem-heading "><style> [data-element-id="elm_8ChFI4rFGZtuv3QsZVcVJA"].zpelem-heading { border-radius:1px; } </style><h2
 class="zpheading zpheading-style-none zpheading-align-left " data-editor="true"><span style="color:inherit;font-size:18px;">A continuación, podrán leer algunos datos importantes con respecto a la implementación de este tipo de software y el impacto que este genera en la economía de la compañía.</span><br></h2></div>
<div data-element-id="elm_sr1XaFs1AA1YTeeCQVm3Pg" data-element-type="imagetext" class="zpelement zpelem-imagetext "><style> @media (min-width: 992px) { [data-element-id="elm_sr1XaFs1AA1YTeeCQVm3Pg"] .zpimagetext-container figure img { width: 500px ; height: 375.00px ; } } @media (max-width: 991px) and (min-width: 768px) { [data-element-id="elm_sr1XaFs1AA1YTeeCQVm3Pg"] .zpimagetext-container figure img { width:500px ; height:375.00px ; } } @media (max-width: 767px) { [data-element-id="elm_sr1XaFs1AA1YTeeCQVm3Pg"] .zpimagetext-container figure img { width:500px ; height:375.00px ; } } [data-element-id="elm_sr1XaFs1AA1YTeeCQVm3Pg"].zpelem-imagetext{ border-radius:1px; } </style><div data-size-tablet="" data-size-mobile="" data-align="left" data-tablet-image-separate="false" data-mobile-image-separate="false" class="zpimagetext-container zpimage-with-text-container zpimage-align-left zpimage-size-medium zpimage-tablet-fallback-medium zpimage-mobile-fallback-medium hb-lightbox " data-lightbox-options="
            type:fullscreen,
            theme:dark"><figure role="none" class="zpimage-data-ref"><span class="zpimage-anchor" role="link" tabindex="0" aria-label="Open Lightbox" style="cursor:pointer;"><picture><img class="zpimage zpimage-style-none zpimage-space-medium " src="/shutterstock_727323541.jpg" width="500" height="375.00" loading="lazy" size="medium" data-lightbox="true"/></picture></span></figure><div class="zpimage-text zpimage-text-align-left " data-editor="true"><div style="color:inherit;text-align:justify;"><div style="color:inherit;">En primer lugar, se debe <span style="font-weight:400;">determinar cuánto se puede ahorrar mejorando la precisión de nuestro pronóstico.</span></div></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;">Según investigaciones actuales, esta mejora conlleva a un elevado retorno de la inversión. Una mayor exactitud en el pronóstico al complementarse con un software capaz de traducir esto en acciones relevantes tendrá un impacto directo en la reducción de los costos de existencias y operativos, incrementará el nivel de servicio y de ventas, aumentará la rentabilidad y flujo de efectivo, así como mejorará la rotación del inventario.</div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;">Según la experiencia del Institute of Business Forecasting &amp; Planning, <span style="font-weight:bold;">una mejora en la exactitud del pronóstico del 15%, generará un incremento mínimo antes de impuestos del 3%</span>. Y, según un estudio suyo de 15 empresas de EE.UU., la mejora de solo 1% en el error del pronóstico en una empresa que factura USD 50 millones, produce un ahorro de hasta USD 1.52 millones.</div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;"><div style="color:inherit;">En segundo lugar, la gran pregunta es <span style="font-weight:400;">¿cuánto nos costará este software?</span></div></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;">Este costo, usualmente es definido por la cantidad de usuarios que necesitará y por la complejidad de sus datos y procesos, qué tan en orden los tengan.</div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;">Estos sistemas se pagan por medio de una suscripción o un contrato de servicio anual, lo que otorga acceso al software y a un soporte. Asimismo, suele haber un costo de instalación o asesoría que se paga por adelantado, lo cual incluye el diseño del proyecto y la configuración, la extracción de datos y la enseñanza con respecto a todas las funcionalidades del sistema.</div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;"><div style="color:inherit;"><div style="color:inherit;"><span style="font-size:18px;font-weight:700;">El costo típico de este tipo de software oscila entre USD 5000 y USD 30 000 por usuario, pero esto varía según las funcionalidades, requerimientos, paquetes y otros costos adicionales. Además, los costos por asesoría, cuestan entre USD 110 y USD 220 por hora.</span></div></div></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;">El costo debe basarse en lo que se obtiene de él, por lo cual es importante entender cuáles son los beneficios y el alcance del sistema.</div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;"><div style="color:inherit;">Con respecto al <span style="font-weight:400;">ahorro en cuestión de costos indirectos por el uso del software, es más intangible</span><span style="font-weight:400;">.</span> La automatización del procedimiento llevado a cabo para realizar el pronóstico reducirá el tiempo empleado en este, lo cual genera ganancias relacionadas a un aumento de la eficiencia operativa al mejorar la planificación y programación como consecuencia de proyecciones más detalladas y exactas.</div></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;">Además, permite ahorrar tiempo y energía redistribuyendo los recursos en los productos y/o clientes correctos, priorizando los que tienen un mayor impacto en nuestros ingresos.</div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;"><div style="color:inherit;">Los <span style="font-weight:400;">ahorros con respecto al costo directo</span> de la utilización del software son diversos, como la disminución del inventario de productos terminados como producto del incremento de la precisión del pronóstico, lo cual permite liberar capital de trabajo utilizado innecesariamente. En empresas de distribución o fabricación, este problema es muy frecuente (la imprecisión genera aproximadamente el 75% del stock de seguridad necesitado), pero esta <span style="font-weight:bold;">reducción del inventario podría estar entre el 10% y 20%.</span></div></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;">También, posibilita el decrecimiento de las roturas de stock, siendo este uno de los principales problemas de varias empresas, ya que pierden una considerable cantidad de ventas y genera niveles de servicios insuficientes.</div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;"><div style="color:inherit;">Al mejorar precisión de las proyecciones, se puede traducir en un <span style="font-weight:700;">incremento de los ingresos del 0.5% al 3% con una mejora en la disponibilidad de inventario.</span></div></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;"><div style="color:inherit;">Por último,<span style="font-weight:bold;"><span style="font-weight:400;">¿cuándo esperar el retorno de nuestra inversión?</span></span></div></div><div style="color:inherit;text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;"><div style="color:inherit;">La gran parte de tecnologías presenta una <span style="font-weight:700;">devolución del gasto en menos de 24 meses y un ROI en menos de 18 meses.</span></div></div><div style="text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;">Si se busca una solución en especial, pero los números no cuadran, debería considerar buscar una solución menos costosa y reconsiderar algunos requerimientos funcionales, priorizar. Sin embargo, no se conforme y siga buscando, hay proveedores que no solo brindan lo que necesita, sino que a la misma cantidad que puede pagar, otorgan beneficios o funcionalidades adicionales.</div><div style="color:inherit;text-align:justify;"><br></div><div style="color:inherit;text-align:justify;"><span style="color:inherit;"><span style="font-size:16px;">Como, por ejemplo, Streamline, el cual es un software especializado que permite optimizar la planificación de demanda y de inventario principalmente, pero también planifica el suministro, la producción y permite ingresar una lista de materiales, con el fin de&nbsp;planificar las compras, ¡tan completo!</span></span><br></div></div>
</div></div><div data-element-id="elm_nYH4Jmk0SwWQ-tqOfs-Giw" data-element-type="button" class="zpelement zpelem-button "><style> [data-element-id="elm_nYH4Jmk0SwWQ-tqOfs-Giw"].zpelem-button{ border-radius:1px; } </style><div class="zpbutton-container zpbutton-align-center "><style type="text/css"></style><a class="zpbutton-wrapper zpbutton zpbutton-type-primary zpbutton-size-md zpbutton-style-none " href="/gmdh-streamline" target="_blank"><span class="zpbutton-content">Te invitamos a descubrir Streamline en el siguiente enlace!</span></a></div>
</div></div></div></div></div></div> ]]></content:encoded><pubDate>Thu, 11 Aug 2022 12:08:11 -0500</pubDate></item><item><title><![CDATA[¿Cómo sobrellevar la cadena de suministro?]]></title><link>https://www.proaktio.biz/blogs/post/como-sobrellevar-la-cadena-de-suministro</link><description><![CDATA[<img align="left" hspace="5" src="https://www.proaktio.biz/supply chain e ia 5.jpg"/>Autor -&nbsp; Alex Koshulko, Ph.D .&nbsp; , experto líder en planificación de la cadena de suministro con más de diez años de experiencia en previsión de ]]></description><content:encoded><![CDATA[<div class="zpcontent-container blogpost-container "><div data-element-id="elm_WYQsFEY7RTSyndM-Kw7jmA" data-element-type="section" class="zpsection "><style type="text/css"></style><div class="zpcontainer-fluid zpcontainer"><div data-element-id="elm_b9TXYJkATuK7enD2Qn8VNg" data-element-type="row" class="zprow zprow-container zpalign-items- zpjustify-content- " data-equal-column=""><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_rvo51a4dR4q0Ra5kNEOIOQ" data-element-type="column" class="zpelem-col zpcol-12 zpcol-md-12 zpcol-sm-12 zpalign-self- "><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_YmmahyvbS3aw7VRSvWsDbg" data-element-type="heading" class="zpelement zpelem-heading "><style> [data-element-id="elm_YmmahyvbS3aw7VRSvWsDbg"].zpelem-heading { border-radius:1px; } </style><h2
 class="zpheading zpheading-align-center " data-editor="true">¿Cómo sobrellevar la cadena de suministro?</h2></div>
<div data-element-id="elm_0FEJl0auQxqwRud5A_5bXA" data-element-type="text" class="zpelement zpelem-text "><style> [data-element-id="elm_0FEJl0auQxqwRud5A_5bXA"].zpelem-text { border-radius:1px; } </style><div class="zptext zptext-align-center " data-editor="true"><p style="text-align:justify;"><span style="font-weight:400;"><span style="color:inherit;"><span style="font-size:10.5pt;">Autor -&nbsp;</span><span style="font-size:10.5pt;"><a href="https://www.linkedin.com/in/alex-koshulko/" rel="">Alex Koshulko, Ph.D</a><a href="https://translate.google.com/website?sl=en&amp;tl=es&amp;ajax=1&amp;elem=1&amp;se=1&amp;u=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fin%2Falex-koshulko%2F" target="_blank">.&nbsp;</a>, experto líder en planificación de la cadena de suministro con más de diez años de experiencia en previsión de demanda, planificación de inventario y optimización.</span></span><br></span></p><p style="text-align:left;"><br></p><div style="color:inherit;"><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span style="font-weight:400;">Como fabricante, facilitar que los clientes encuentren y compren su producto en cualquier momento siempre ha sido esencial para superar a la competencia. En la era de la escasez, se ha vuelto vital. Además, necesita una cadena de suministro resistente, flexible y eficiente para garantizar la disponibilidad del producto de manera constante, a pesar de cualquier cambio significativo en la economía mundial.</span></p><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span style="font-weight:400;"><br></span></p><span style="font-weight:400;"><span></span><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span>La cadena de suministro siempre ha sido extremadamente compleja y difícil de administrar. Sin embargo, con la pandemia de Covid-19, todo se ha vuelto incomparablemente más complejo, ya que generó toda una cadena de desafíos sin precedentes.</span></p><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span><br></span></p><span></span><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span>Comencemos con los precios de los contenedores que juegan un papel central en el drama de la cadena de suministro. Las tarifas de flete promedio para un contenedor de 40 pies pasaron de $ 1,400 en marzo de 2020 a $ 9,789 en febrero de 2022, según Statista. Mientras tanto, los puertos más grandes del mundo en China y EE. UU. han sufrido regularmente congestión e, incluso, cierre. Agregue a eso las tarifas de envío altísimas, la falta de equipos, las fluctuaciones de la demanda y la escasez de trabajadores, entre muchos otros desafíos.</span></p><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span><br></span></p><span></span><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span>Nadie sabe qué sucederá a continuación, pero lo que es seguro es que estos otros cambios seguirán interrumpiendo la cadena de suministro global de manera impredecible, lo que podría generar pérdidas financieras gigantescas. Solo en 2021, por ejemplo, el costo anual promedio de las interrupciones en la cadena de suministro para las empresas encuestadas por Statista ascendió a $ 184 millones en todo el mundo. En los EE. UU., esta cifra alcanzó los 228 millones de dólares.</span></p><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span><br></span></p><span></span><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><b><span style="font-size:18px;">Transformación digital y la nueva normalidad</span></b></p><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><b><span><br></span></b></p><span></span><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span>Cuando todo se esté desmoronando, busque respuestas en las empresas que están prosperando en la nueva realidad. En mi experiencia, las empresas que hicieron de la transformación digital una prioridad antes de la pandemia son las que tienen más éxito en estos días. La modernización de la gestión de su cadena de suministro los ha hecho mucho más resistentes.</span></p><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span><br></span></p><span></span><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span>La industria parece estar de acuerdo con esta observación. McKinsey escribió recientemente que la modernización de la cadena de suministro es necesaria. Un estudio de Oden Technologies también explicó que el 71% de los fabricantes que se han propuesto optimizar su proceso de cadena de suministro de alguna manera en 2022 lo están haciendo con la ayuda de la tecnología.</span></p><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span><br></span></p><span></span><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span>La mayoría de las soluciones tecnológicas más avanzadas para la optimización de la cadena de suministro utilizan algoritmos de inteligencia artificial (IA). Es lógico, ya que la IA es una tecnología accesible y asequible que puede ayudar a los administradores de la cadena de suministro a superar con éxito los dos desafíos principales de la actualidad: 1. la gigantesca cantidad de datos y 2. la velocidad sin precedentes de los cambios a los que deben reaccionar los administradores.</span></p><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span><br></span></p><span></span><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span>Los algoritmos de IA ofrecen una forma de detectar patrones de demanda con una precisión y velocidad mucho mayores, simulan dinámicamente toda la cadena de suministro de la empresa para mostrar posibles interrupciones y tienen en cuenta cualquier cantidad de restricciones para brindar a los gerentes los conocimientos necesarios para crear un plan de suministro óptimo.</span></p><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span><br></span></p><span></span><p style="text-align:justify;text-indent:0cm;"><span>Con estos beneficios en mente, aquí hay algunos consejos sobre cómo abordar la introducción de IA en su empresa de fabricación.</span></p></span></div></div>
</div><div data-element-id="elm_JA_B8gu111AEKRLcgUu2rg" data-element-type="heading" class="zpelement zpelem-heading "><style> [data-element-id="elm_JA_B8gu111AEKRLcgUu2rg"].zpelem-heading { border-radius:1px; } </style><h2
 class="zpheading zpheading-style-none zpheading-align-left " data-editor="true"><blockquote style="margin:0px 0px 0px 40px;border:none;padding:0px;"><blockquote style="margin:0px 0px 0px 40px;border:none;padding:0px;"><blockquote style="margin:0px 0px 0px 40px;border:none;padding:0px;"><blockquote style="margin:0px 0px 0px 40px;border:none;padding:0px;"><div style="color:inherit;"><p style="text-indent:0cm;"><b><span style="font-size:18px;">Cómo comenzar con las soluciones de gestión de la cadena de suministro impulsadas por IA</span></b></p></div></blockquote></blockquote></blockquote></blockquote></h2></div>
<div data-element-id="elm_k5W2LSJF5RDSmedIHuCk-w" data-element-type="imagetext" class="zpelement zpelem-imagetext "><style> @media (min-width: 992px) { [data-element-id="elm_k5W2LSJF5RDSmedIHuCk-w"] .zpimagetext-container figure img { width: 521.06px !important ; height: 445px !important ; } } @media (max-width: 991px) and (min-width: 768px) { [data-element-id="elm_k5W2LSJF5RDSmedIHuCk-w"] .zpimagetext-container figure img { width:521.06px ; height:445px ; } } @media (max-width: 767px) { [data-element-id="elm_k5W2LSJF5RDSmedIHuCk-w"] .zpimagetext-container figure img { width:521.06px ; height:445px ; } } [data-element-id="elm_k5W2LSJF5RDSmedIHuCk-w"].zpelem-imagetext{ border-radius:1px; } </style><div data-size-tablet="" data-size-mobile="" data-align="left" data-tablet-image-separate="false" data-mobile-image-separate="false" class="zpimagetext-container zpimage-with-text-container zpimage-align-left zpimage-size-custom zpimage-tablet-fallback-custom zpimage-mobile-fallback-custom hb-lightbox " data-lightbox-options="
            type:fullscreen,
            theme:dark"><figure role="none" class="zpimage-data-ref"><span class="zpimage-anchor" role="link" tabindex="0" aria-label="Open Lightbox" style="cursor:pointer;"><picture><img class="zpimage zpimage-style-none zpimage-space-medium " src="/supply%20chain%20e%20ia%205.jpg" width="521.06" height="445" loading="lazy" size="custom" data-lightbox="true"/></picture></span></figure><div class="zpimage-text zpimage-text-align-left " data-editor="true"><div style="color:inherit;"><div style="color:inherit;"><p style="text-indent:0cm;"><span style="font-size:15px;"><br></span></p><p style="text-indent:0cm;"><span style="font-size:15px;">El primer paso para implantar con éxito cualquier solución tecnológica es estar seguro de que su empresa la necesita. Permítanme compartir cuatro preguntas que todo líder de la cadena de suministro debe hacerse antes de invertir en otra tecnología brillante:</span></p><p style="text-indent:0cm;"><span style="color:inherit;text-indent:0cm;"><br></span></p></div></div><blockquote style="margin:0px 0px 0px 40px;border:none;padding:0px;"><blockquote style="margin:0px 0px 0px 40px;border:none;padding:0px;"><div style="color:inherit;"><div style="color:inherit;"><ul><li><span style="color:inherit;text-indent:0cm;">¿Su competencia ya utiliza software de gestión de la cadena de suministro basado en IA?</span></li></ul></div></div></blockquote></blockquote><div style="color:inherit;"><div style="color:inherit;"><p><span style="color:inherit;"><br></span></p><ul><li><span style="color:inherit;">¿Tiene dificultades para alcanzar sus objetivos de disponibilidad de productos y rotación de inventario en este momento?</span></li></ul><p><span style="color:inherit;"><br></span></p><ul><li><span style="color:inherit;">¿Su equipo informa que no pueden ser más eficientes?</span></li></ul><p><span style="color:inherit;"><br></span></p><ul><li><span style="color:inherit;">¿Su equipo se queja de que es imposible planificar y pronosticar de manera efectiva en la situación actual?</span></li></ul><div><br></div><p style="text-indent:0cm;"><span style="font-size:15px;">Si tiene al menos un sí, considere hacer de la optimización de la cadena de suministro impulsada por IA una prioridad.</span></p><p style="text-indent:0cm;"><span style="font-size:15px;"><br></span></p><p style="text-indent:0cm;"><span style="font-size:15px;">Mientras tanto, como saben, la implementación de tecnología siempre presenta desafíos. Veamos los tres problemas más comunes con los que deben lidiar los líderes de la cadena de suministro, así como algunos consejos sobre cómo superar esos desafíos.</span></p><p style="text-indent:0cm;"><span style="font-size:15px;"><br></span></p><ul><li><span><b>La implementación de la tecnología puede llevar mucho tiempo, a veces más de un año.</b> Cuando hable con los proveedores, pregunte si la solución ofrece un flujo de trabajo flexible que no interrumpa sus procesos existentes. Compara opciones para ver cuál es la más flexible. Además, considere un sistema sin código, especialmente si su equipo no tiene habilidades de programación o aquellos con habilidades de programación están demasiado apretados.</span></li></ul><p><span style="font-size:15px;"><br></span></p><ul><li><span><b>El rendimiento de la nueva tecnología se ve obstaculizado por sus procesos internos.</b> Asegúrese de tener una prueba de concepto antes de la implementación completa de la solución. Como parte de la prueba, pídale a su proveedor que simule toda su cadena de suministro (para crear su gemelo digital) para ver si su solución realmente puede ayudarlo a alcanzar sus KPI, sin interrumpir ninguno de sus procesos.</span></li></ul><p><span style="font-size:15px;"><br></span></p><ul><li><span><b>Su equipo no utiliza la nueva solución.</b> Para evitar esto, asegúrese de elegir un producto fácil de usar con un equipo de éxito del cliente altamente receptivo. Esto es incluso más importante que la cantidad de años que el proveedor ha estado en el mercado. Curiosamente, los proveedores de primer nivel a veces anteponen la funcionalidad y la flexibilidad a la facilidad de uso.</span></li></ul><p><span style="font-size:15px;"><br></span></p><p style="text-indent:0cm;"><span style="font-size:15px;">En general, no hace falta decir que los fabricantes necesitan modernizar la gestión de su cadena de suministro para mantenerse resistentes en el mundo de la incertidumbre. La IA es una opción que debe investigarse a fondo, ya que puede ser la tecnología más avanzada, accesible y asequible del mercado actual. Como con cualquier tecnología, implementarla puede traer algunos desafíos. Pero usarlo tiene el potencial de ayudarlo a superar a su competencia a pesar de cualquier interrupción en la cadena de suministro global.</span></p></div></div></div>
</div></div><div data-element-id="elm_C5jdQM7OT_e-WB8Ul4mqvg" data-element-type="button" class="zpelement zpelem-button "><style> [data-element-id="elm_C5jdQM7OT_e-WB8Ul4mqvg"].zpelem-button{ border-radius:1px; } </style><div class="zpbutton-container zpbutton-align-center "><style type="text/css"></style><a class="zpbutton-wrapper zpbutton zpbutton-type-primary zpbutton-size-md zpbutton-style-none " href="https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2022/04/12/overcoming-supply-chain-challenges-with-ai-what-large-manufacturers-need-to-know/?utm_campaign=forbes-article&amp;utm_medium=signature&amp;utm_source=email&amp;sh=5f4078ce4432" target="_blank"><span class="zpbutton-content">Mira aquí el artículo original</span></a></div>
</div></div></div></div></div></div> ]]></content:encoded><pubDate>Mon, 01 Aug 2022 16:44:33 -0500</pubDate></item><item><title><![CDATA[COLABORAR CON VENTAS PARA UN PRONÓSTICO MÁS ACERTADO]]></title><link>https://www.proaktio.biz/blogs/post/colaborar-con-ventas-para-un-pronóstico-más-acertado</link><description><![CDATA[<img align="left" hspace="5" src="https://www.proaktio.bizhttps://images.unsplash.com/photo-1600880292203-757bb62b4baf?crop=entropy&amp;cs=tinysrgb&amp;fit=max&amp;fm=jpg&amp;ixid=Mnw0NTc5N3wwfDF8c2VhcmNofDEwfHxjb2xsYWJvcmF0aW9ufGVufDB8fHx8MTYzNTk3NzI5NQ&amp;ixlib=rb-1.2.1&amp;q=80&amp;w=1080"/>Autor: Carlos Abad .&nbsp; Consultor certificado en GMDH Streamline, planificación de cadena de suministro. Cuando se busca obtener un pronóstico de la ]]></description><content:encoded><![CDATA[<div class="zpcontent-container blogpost-container "><div data-element-id="elm_d3qeLVdcSlSkzQAlm1Kk6g" data-element-type="section" class="zpsection "><style type="text/css"></style><div class="zpcontainer-fluid zpcontainer"><div data-element-id="elm_sPOS7XFGRdeX5Z6uO3jWtw" data-element-type="row" class="zprow zprow-container zpalign-items- zpjustify-content- " data-equal-column=""><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_pRUcFuqwTTWwIbO4ozHUaw" data-element-type="column" class="zpelem-col zpcol-12 zpcol-md-12 zpcol-sm-12 zpalign-self- "><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_KAVIfwaTRkqgPejxwwYr9g" data-element-type="heading" class="zpelement zpelem-heading "><style> [data-element-id="elm_KAVIfwaTRkqgPejxwwYr9g"].zpelem-heading { border-radius:1px; } </style><h2
 class="zpheading zpheading-align-center " data-editor="true"><div style="color:inherit;"><p align="center">COLABORAR CON VENTAS PARA UN PRONÓSTICO MÁS ACERTADO</p></div></h2></div>
<div data-element-id="elm_g80XA8tdTp2KMeqFd7XQcg" data-element-type="text" class="zpelement zpelem-text "><style> [data-element-id="elm_g80XA8tdTp2KMeqFd7XQcg"].zpelem-text { border-radius:1px; } </style><div class="zptext zptext-align-center " data-editor="true"><p style="text-align:left;">Autor: <a href="https://www.linkedin.com/in/carlos-fernando-a-4530b117a/" title="Carlos Abad" rel="">Carlos Abad</a>.&nbsp; Consultor certificado en GMDH Streamline, planificación de cadena de suministro.</p><p style="text-align:left;"><br></p><p style="text-align:left;"><span style="text-indent:0cm;color:inherit;text-align:center;">Cuando se busca obtener un pronóstico de la demanda más acertado, normalmente, el planificador realiza diferentes acciones como, revisión de outliers en el histórico de ventas, busca nuevos tipos de modelos o planifica según lo proyectado de ganancias anuales, además de otras opciones enfocadas hacia un nivel estadístico. No obstante, en la actualidad, trabajar de manera colaborativa con otras áreas de la empresa permite tener una visión amplia del entorno, entender mejor al consumidor, tener información en tiempo real, y otros beneficios importantes. Es así como el área de Ventas se torna indispensable para lograr esta nueva forma de trabajo, pues maneja información valiosa de los clientes que ayudaría al planificador en su labor de ajustar el pronóstico, sin embargo, esta nueva vía de planificación suele generar disyuntivas entre el planificador y el líder de ventas, principalmente por tener distintos puntos de vista, donde uno es más operativo, mientras que el otro, más comercial.</span></p><div style="color:inherit;"><p style="text-align:left;text-indent:0cm;">Evitar las disyuntivas es tarea de ambas partes, y un primer paso para lograrlo es comprender los grandes beneficios que trae consigo este trabajo colaborativo cuando se llega a la sinergia, conseguirlo puede ser complicado, pero se facilita este reto cuando el encargado de planificación comprende que no todo son números o estadística y se permite entender cómo es el ambiente en el área de Ventas. Para llegar al objetivo, hay algunas buenas prácticas que agilizan el proceso, a continuación, algunas de ellas:</p><p style="text-align:left;text-indent:0cm;"><br></p><p style="text-align:left;margin-left:53.45pt;"><b>1.<span style="font-weight:normal;font-size:7pt;">&nbsp; </span></b><b>No asuma que todos piensan como usted:</b> nunca asuma que Ventas está trabajando con la misma filosofía que Supply Chain. Asegúrese de preguntar cada duda que surja respecto a los clientes. Esto otorga información valiosa que los algoritmos no suelen notar. Es importante comprender que los colegas dentro del área de Ventas tienen una visión distinta y, algunas veces, otro enfoque, por lo tanto, la comunicación es indispensable. Finalmente, siempre es bueno comentar la importancia del pronóstico de la demanda en la organización y como una excelente estrategia para mejorar los pronósticos permite el ahorro de inventarios, aumento de ingresos y, sobre todo, la satisfacción del cliente. </p><p style="text-align:left;margin-left:53.45pt;"><b>2.<span style="font-weight:normal;font-size:7pt;">&nbsp; </span></b><b>Trabaja duro para ser uno más del equipo:</b> a menudo, las personas de Ventas son más extrovertidas que las de Supply Chain, no deje que esto le intimide. Involúcrese en el área, asista a reuniones, muestre interés en los desafíos que se enfrentan, solicite asistir a reuniones con clientes, sesiones de planificación y lo que sea relevante para su función y esté disponible en la empresa. En cuanto su presencia se vuelve más familiar y empieza a sentir la cultura de Ventas, la comunicación se hará más flexible y suelta entre sus colegas y usted, lo que permitirá que se encuentren cómodos en compartir información relevante. Se debe buscar conexiones que vayan fortaleciéndose con el tiempo.</p><p style="text-align:left;margin-left:53.45pt;"><b>3.<span style="font-weight:normal;font-size:7pt;">&nbsp; </span></b><b>Confianza:</b> una vez establecida la conexión, es momento de consolidar la confianza, y para ello debe dar crédito a sus colegas de Ventas cada vez que se interesen o busquen entender temas de pronóstico de la demanda. Busque demostrar que la satisfacción al cliente es lo que lo motiva a ajustar el pronóstico y no solamente mejorar su propio MAPE o algunos indicadores netamente de Supply Chain.</p><p style="text-align:left;margin-left:53.45pt;"><b>4.<span style="font-weight:normal;font-size:7pt;">&nbsp; </span></b><b>Piense como un vendedor:</b> a veces necesita actuar como si estuviera en Ventas para comunicarse correctamente dentro del área. Trate de entender cómo el área analiza los datos, así cuando haga preguntas, estas sean formuladas con un enfoque de Ventas, asimismo, pida asistir a reuniones anuales de planificación de Ventas, obtener acceso a portales de clientes, que se le incluya en las llamadas con los clientes, entre otras actividades particulares del área. Si ambas partes se comunican con la misma terminología, todos ganan y la comunicación será valiosa.</p><p style="text-align:left;margin-left:53.45pt;"><b>5.<span style="font-weight:normal;font-size:7pt;">&nbsp; </span></b><b>Aproveche la naturaleza competitiva de los vendedores:</b> compartir algunas métricas de pronóstico se debe dar en algún momento, sin embargo, se debe mantener simple, especialmente al principio. Olvídese de indicadores como el MAPE, WMAPE, MAD que son difíciles de entender y que no son relevantes para los vendedores. Enfoque sus métricas en base a objetivos por cliente, y de esta manera, involucre a los vendedores para encontrar objetivos comunes, por ejemplo, podría comentarle a su socio de ventas que se ha proyectado un incremento de 25% en la demanda de su cliente para los últimos 4 meses, y partir de aquí, encontrar los objetivos comunes para satisfacer a dicho cliente y además abastecer la demanda adquiriendo las medidas necesarias.</p><p style="text-align:left;margin-left:53.45pt;"><b>6.<span style="font-weight:normal;font-size:7pt;">&nbsp; </span></b><b>Mantenlo simple:</b> durante las discusiones o intercambios de pronósticos con su socio de Ventas, no solicite análisis, en lugar de ello, solicite respuestas, es decir, exponga la situación y plantee opciones específicas o direcciones a seguir según la información que necesita. Se deben formular las preguntas de manera procesable y precisa, así las respuestas serán de alto valor. Este enfoque de simplicidad permitirá entender con mayor facilidad los valores atípicos que puedan presentarse en los históricos de ventas.</p><p style="text-align:left;margin-left:53.45pt;"><b>7.<span style="font-weight:normal;font-size:7pt;">&nbsp; </span></b><b>Conquistar a su líder:</b> al igual que en cualquier iniciativa grande, empezar a colaborar con otra área de la empresa, es un reto y por esta razón, tener apoyo del líder de Ventas desde un inicio es preciso. Puede que haya dificultad de convencerlo de adoptar un KPI de pronóstico específico para sus métricas, no obstante, esto se facilita si se especifica el valor en dólares de mejorar la precisión del pronóstico, es decir, qué ahorros se obtendrían por cada mejora del uno por ciento en un pronóstico insuficiente o excesivo, o cuanta venta adicional se puede lograr. De esta manera, utilizando la terminología adecuada, se podrá llegar a estar en sintonía con el líder de Ventas, permitiendo lograr la conexión entre Planificación y Ventas rápidamente.</p><p style="text-align:left;margin-left:53.45pt;">&nbsp; </p><p style="text-align:left;text-indent:0cm;">Las relaciones efectivas se construyen con el tiempo, con mayor razón si es que no ha habido una conexión sólida entre el área de Ventas y la de Planificación de la demanda previamente. Esto no bloquea la posibilidad de trabajar en conjunto, sino más bien, es un reto por superar para el beneficio general de la empresa y siguiendo las buenas prácticas anteriormente mencionadas, se podrá lograr sobrellevar más fácilmente. No debe existir temor para iniciar esta nueva etapa, pero sí expectativa altas y muchas ganas de que la colaboración entre estas dos áreas, de resultados positivos.</p><p style="text-align:left;">&nbsp;</p><p style="text-align:left;">Fuente: <a href="https://demand-planning.com/2021/10/15/earning-the-trust-of-sales-to-improve-forecasting-inputs/" title="Jim Ackerman" rel="">Jim Ackerman</a>, 2021.&nbsp;</p></div></div>
</div><div data-element-id="elm_Op5v1wvLRh2-EGhWAkEYHg" data-element-type="button" class="zpelement zpelem-button "><style></style><div class="zpbutton-container zpbutton-align-center "><style type="text/css"></style><a class="zpbutton-wrapper zpbutton zpbutton-type-primary zpbutton-size-md " href="javascript:;" target="_blank"><span class="zpbutton-content">Get Started Now</span></a></div>
</div></div></div></div></div></div> ]]></content:encoded><pubDate>Wed, 03 Nov 2021 17:09:02 -0500</pubDate></item><item><title><![CDATA[MACHINE LEARNING EN EL PRONÓSTICO DE LA DEMANDA ]]></title><link>https://www.proaktio.biz/blogs/post/Machine-learning-en-el-pronóstico-de-la-demanda</link><description><![CDATA[<img align="left" hspace="5" src="https://www.proaktio.biz/ai-robotic-operations-tablet.jpg"/>Uno de los retos de todas las organizaciones es optimizar sus operaciones e incrementar los márgenes, para esto deben gestionar los diferentes flujos ]]></description><content:encoded><![CDATA[<div class="zpcontent-container blogpost-container "><div data-element-id="elm_pjhmx-4CSlyJz8Cu3k5vTg" data-element-type="section" class="zpsection "><style type="text/css"> [data-element-id="elm_pjhmx-4CSlyJz8Cu3k5vTg"].zpsection{ border-radius:1px; } </style><div class="zpcontainer-fluid zpcontainer"><div data-element-id="elm_JslvutECRYyRrMClhhrC4Q" data-element-type="row" class="zprow zprow-container zpalign-items- zpjustify-content- " data-equal-column=""><style type="text/css"> [data-element-id="elm_JslvutECRYyRrMClhhrC4Q"].zprow{ border-radius:1px; } </style><div data-element-id="elm_sR5tNBrBR3uynXosPm9IEg" data-element-type="column" class="zpelem-col zpcol-12 zpcol-md-12 zpcol-sm-12 zpalign-self- "><style type="text/css"> [data-element-id="elm_sR5tNBrBR3uynXosPm9IEg"].zpelem-col{ border-radius:1px; } </style><div data-element-id="elm_A5uBqCG0T7ek2ARzMlBOyQ" data-element-type="heading" class="zpelement zpelem-heading "><style> [data-element-id="elm_A5uBqCG0T7ek2ARzMlBOyQ"].zpelem-heading { border-radius:1px; } </style><h2
 class="zpheading zpheading-align-center " data-editor="true"><span style="color:inherit;"><p class="MsoNormal" align="center" style="line-height:115%;"><span style="color:inherit;"></span></p><p align="center" style="text-align:center;"><b><span style="font-size:20pt;">Machine Learning en el pronóstico de la demanda&nbsp;</span></b></p></span></h2></div>
<div data-element-id="elm__bf7gdqbTRKrbO8JYy203Q" data-element-type="text" class="zpelement zpelem-text "><style></style><div class="zptext zptext-align-center " data-editor="true"><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Uno de los retos de todas las organizaciones es optimizar sus operaciones e incrementar los márgenes, para esto deben gestionar los diferentes flujos de producto que intervienen en los procesos de la empresa, planificándolos adecuadamente. Sea en empresas de retail, manufactura, distribución u otras, en el centro del proceso de planning se encuentra el pronóstico de la demanda. </span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Un pronóstico confiable, preciso y apalancado por todas las operaciones de la empresa puede ayudar en la gestión de la capacidad, asegurar la asignación correcta de recursos en los centros de distribución y/o almacenes o tiendas, así como ayudar a los compradores a gestionar compras complejas con elevado tiempo de entrega. Si las condiciones de mercado fueran estables la complejidad podría no ser mayor, pero, en entornos con gran dinamismo, pueden identificarse muchas variables que impactan en la demanda; por ejemplo: patrones recurrentes, decisiones internas de la empresa o factores externos.</span></p><p><span style="color:inherit;"></span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Considerar toda esta data al momento de realizar un pronóstico es prácticamente imposible para cualquier planificador, pero no para un sistema. Es aquí donde toma importancia el machine learning: vuelve posible considerar el impacto de cada uno de estos factores individualmente por cada producto o a nivel de almacén/tienda o canal de venta.</span></p></div>
</div><div data-element-id="elm_WtT2ZZPJZeFG1lAOOlGFzg" data-element-type="text" class="zpelement zpelem-text "><style></style><div class="zptext zptext-align-center " data-editor="true"><p style="text-align:justify;"><b><span style="font-size:16pt;">Machine Learning y sus beneficios </span></b></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">El machine learning permite que un sistema tenga la capacidad de aprender automáticamente de la data que se le provee, mejorando así las recomendaciones que puede dar cara al usuario. Debido a la excesiva cantidad de datos que maneja una empresa, las soluciones de machine learning generan valor rápidamente: mientras más data, mejor. </span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Los algoritmos de machine learning detectan y toman en consideración todos los factores que influyen en la demanda, generando con esto modelos en constante mejora.</span></p><p style="text-align:justify;"><span style="color:inherit;"></span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Por ello, el machine learning es extremadamente poderoso en entornos o industrias ricos en datos como lo es el de una empresa retail, farma, CPG u otras, permitiendo anticiparse y explicar los cambios en la demanda. Los algoritmos especializados usados para machine learning pueden detectar los siguientes tipos de factores con impactos en la demanda:</span></p></div>
</div><div data-element-id="elm_XCiLj0PIjcnHdRCelh0z9g" data-element-type="divider" class="zpelement zpelem-divider "><style type="text/css"> [data-element-id="elm_XCiLj0PIjcnHdRCelh0z9g"].zpelem-divider{ border-radius:1px; } </style><style></style><div class="zpdivider-container zpdivider-line zpdivider-align-center zpdivider-width100 zpdivider-line-style-solid "><div class="zpdivider-common"></div>
</div></div></div></div></div></div><div data-element-id="elm_3_TdxN8hfASKQt6vFnjtvg" data-element-type="section" class="zpsection zpdefault-section zpdefault-section-bg "><style type="text/css"> [data-element-id="elm_3_TdxN8hfASKQt6vFnjtvg"].zpsection{ border-radius:1px; } </style><div class="zpcontainer-fluid zpcontainer"><div data-element-id="elm_3ZM-Ng-t-EiE-FqnWLg5yg" data-element-type="row" class="zprow zprow-container zpalign-items-center zpjustify-content-flex-start " data-equal-column=""><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_-QfbMHZUxd7R-k_IKe36yw" data-element-type="column" class="zpelem-col zpcol-12 zpcol-md-6 zpcol-sm-12 zpalign-self- zpdefault-section zpdefault-section-bg "><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_jtd6oZGkt8dNA6UlEwGG2Q" data-element-type="heading" class="zpelement zpelem-heading "><style> [data-element-id="elm_jtd6oZGkt8dNA6UlEwGG2Q"] h2.zpheading{ line-height:23px; } [data-element-id="elm_jtd6oZGkt8dNA6UlEwGG2Q"].zpelem-heading { border-radius:1px; } </style><h2
 class="zpheading zpheading-style-type3 zpheading-align-left " data-editor="true"><span style="color:inherit;"><p style="text-align:justify;"><b><span style="font-size:14pt;">Patrones recurrentes de la demanda</span></b></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">El modelado por series de tiempo es un método comprobado en generar muy buenos pronósticos de patrones recurrentes de la demanda, como variaciones por estacionalidad o el día de la semana. Al combinarlo con algoritmos que permiten machine learning se puede extender su eficacia, no solo analizar los patrones pasados, sino tambien definir las relaciones actuales entre las variables y los patrones de la demanda. Además, automáticamente toma múltiples factores en consideración y la relación ente ellos para generar el pronóstico, por ejemplo: el día de la semana, las promociones, precios, los feriados, pueden afectar la demanda de algunos productos específicos.</span></p></span></h2></div>
</div><div data-element-id="elm_dFlpH0rhfFT4KhqHX3s9wA" data-element-type="column" class="zpelem-col zpcol-12 zpcol-md-6 zpcol-sm-12 zpalign-self- zpdefault-section zpdefault-section-bg "><style type="text/css"></style><div data-element-id="elm_YXhA4qYmN-DFfsIg_Qxvsg" data-element-type="image" class="zpelement zpelem-image "><style> [data-element-id="elm_YXhA4qYmN-DFfsIg_Qxvsg"].zpelem-image { border-radius:1px; } </style><div data-caption-color="" data-size-tablet="size-original" data-size-mobile="size-original" data-align="center" data-tablet-image-separate="" data-mobile-image-separate="" class="zpimage-container zpimage-align-center zpimage-size-fit zpimage-tablet-fallback-fit zpimage-mobile-fallback-fit "><figure role="none" class="zpimage-data-ref"><span class="zpimage-anchor"><picture><img class="zpimage zpimage-style-none zpimage-space-none " src="/imagen_2021-08-06_125613.png" size="fit" style="height:294px;width:100%;padding:0px;margin:0px;"/></picture></span></figure></div>
</div></div></div><div data-element-id="elm_IkrIME7j9CQDyz7vi6-ZWA" data-element-type="row" class="zprow zprow-container zpalign-items-flex-start zpjustify-content-flex-start zpdefault-section zpdefault-section-bg " data-equal-column=""><style type="text/css"> [data-element-id="elm_IkrIME7j9CQDyz7vi6-ZWA"].zprow{ border-radius:1px; } </style><div data-element-id="elm_AbgrcBEN485f3zSjzx3C9A" data-element-type="column" class="zpelem-col zpcol-12 zpcol-md-12 zpcol-sm-12 zpalign-self- zpdefault-section zpdefault-section-bg "><style type="text/css"> [data-element-id="elm_AbgrcBEN485f3zSjzx3C9A"].zpelem-col{ border-radius:1px; } </style><div data-element-id="elm_9ZnAfemhP4sSY0eXL7iLIA" data-element-type="text" class="zpelement zpelem-text "><style> [data-element-id="elm_9ZnAfemhP4sSY0eXL7iLIA"].zpelem-text { border-radius:1px; } </style><div class="zptext zptext-align-left " data-editor="true"><p style="text-align:justify;"><b><span style="font-size:14pt;">Decisiones internas del negocio</span></b></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">La misma empresa es una fuente de variaciones de la demanda: promociones, cambios de precios, ubicación en tienda; si bien todo esto es controlado por la empresa, no todas saben cómo predecir correctamente el impacto que tendrán en la demanda. Machine learning permite generar un modelo preciso sobre la elasticidad de precio de un producto, es decir, que tanto afectan los cambios en el precio de un producto a la demanda del mismo. </span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Sin embargo, no es lo único a tener en cuenta: cambiar el precio a un producto puede tener un impacto negativo en productos de la misma categoría, generando canibalismo en las ventas, o incluso incrementar las ventas de productos relacionados fuera de esta categoría, los cuales normalmente no se toman en consideración al momento de aplicar estos cambios.</span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Utilizando los algoritmos de machine learning, las empresas pueden ser capaces de predecir el impacto que tendrán las promociones y los cambios de precio en la demanda, considerando algunos factores como:</span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">- El tipo de promoción.</span><br></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">- Las actividades de mercadeo.</span></p><p><span style="color:inherit;"></span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">- Las modificaciones en el precio.</span></p></div>
</div><div data-element-id="elm_YDgqinTexwlbDJkZ47I8jg" data-element-type="imagetext" class="zpelement zpelem-imagetext "><style> [data-element-id="elm_YDgqinTexwlbDJkZ47I8jg"].zpelem-imagetext{ border-radius:1px; } </style><div data-size-tablet="size-original" data-size-mobile="size-original" data-align="left" data-tablet-image-separate="" data-mobile-image-separate="" class="zpimagetext-container zpimage-with-text-container zpimage-align-left zpimage-size-original zpimage-tablet-fallback-original zpimage-mobile-fallback-original hb-lightbox " data-lightbox-options="
            type:fullscreen,
            theme:dark"><figure role="none" class="zpimage-data-ref"><span class="zpimage-anchor" role="link" tabindex="0" aria-label="Open Lightbox" style="cursor:pointer;"><picture><img class="zpimage zpimage-style-none zpimage-space-none " src="/imagen_2021-08-06_130302.png" size="original" data-lightbox="true" style="height:323px;width:561.26px;"/></picture></span></figure><div class="zpimage-text zpimage-text-align-left " data-editor="true"><p style="text-align:justify;"><b><span style="font-size:14pt;">Factores externos</span></b></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Sean el clima, conciertos, partidos o cambios en los precios de los competidores tienen un impacto significativo en la demanda, pero son difíciles de tomar en consideración en el pronóstico si no se cuenta con un sistema que automatice esta labor. Muchas veces no se sabe cuántas variables afectan a cada uno de estos factores.</span></p><p><span style="color:inherit;"></span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Es en estos casos donde se ve el potencial del machine learning: sus algoritmos pueden detectar automáticamente las relaciones entre las variables del clima, por ejemplo, y las ventas locales y mapearlas a un nivel más granular y localizado que cualquier humano. Incluso, puede llegar a identificar y actuar en relaciones que el “sentido común” no podría detectar, generando un modelo enriquecido.</span></p></div>
</div></div><div data-element-id="elm_Eet8LMGHUqNAH69nD4_pqQ" data-element-type="text" class="zpelement zpelem-text "><style> [data-element-id="elm_Eet8LMGHUqNAH69nD4_pqQ"].zpelem-text { border-radius:1px; } </style><div class="zptext zptext-align-left " data-editor="true"><p style="text-align:justify;"><b><span style="font-size:14pt;">Factores desconocidos</span></b></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Hasta ahora, se han analizado factores con impacto en la demanda que pueden ser identificables. No obstante, el machine learning puede ayudar a detectar factores internos o externos que son desconocidos por la empresa.</span></p><p><span style="color:inherit;"></span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Esto ocurre porque algunas acciones de la empresa o sus competidores no son registradas en el sistema, por lo que no se llegan a tener en consideración. A pesar de ello, los algoritmos de machine learning pueden detectar estos puntos en el modelo del pronóstico, evaluar la data posterior a estos y validar la influencia de los factores en dicho cambio para detectar la causa; de esta forma, se adapta rápida y automáticamente a nuevos niveles de demanda.</span></p></div>
</div><div data-element-id="elm_6hNqjwBfyVHmDsFeMa3STQ" data-element-type="text" class="zpelement zpelem-text "><style> [data-element-id="elm_6hNqjwBfyVHmDsFeMa3STQ"].zpelem-text { border-radius:1px; } </style><div class="zptext zptext-align-left " data-editor="true"><p style="text-align:justify;"><b><span style="font-size:16pt;">Conclusión</span></b></p><p><span style="color:inherit;"></span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12pt;">Si bien la automatización, la inteligencia artificial y las herramientas tecnológicas forman parte ya del presente y futuro de las organizaciones de todo tipo, permitiendo tener un mejor panorama del futuro de la demanda y facilitando la toma de decisiones en el presente, esto no debe ser motivo para creer que debemos buscar algoritmos mágicos o reemplazar a todos los planificadores de demanda por máquinas. Si el uso de algoritmos especializados estadísticos y de machine learning son efectivos, no son perfectos: los pronósticos pueden requerir ajustes que solo puede realizar un planificador conocedor del negocio y el mercado. Por tanto, el trabajo conjunto entre planificador y sistemas es la clave para generar una ventaja competitiva incalculable para la empresa dentro del mercado donde se desarrolle.</span></p></div>
</div><div data-element-id="elm_WFUbFnX1N-cTgmECvEgIow" data-element-type="text" class="zpelement zpelem-text "><style> [data-element-id="elm_WFUbFnX1N-cTgmECvEgIow"].zpelem-text { border-radius:1px; } </style><div class="zptext zptext-align-left " data-editor="true"><p><span style="font-size:16px;text-align:justify;color:inherit;">Autor: Fabricio Navarrete</span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:10px;">&nbsp;</span></p><p style="text-align:justify;"><b><span style="font-size:12px;">Fuentes:</span></b><span style="font-size:12px;"><br> Machine Learning for Dummies. Judth Hurwitz/Daniel Kirsch. 2018</span></p><p><span style="color:inherit;font-size:12px;"></span></p><p style="text-align:justify;"><span style="font-size:12px;">Machine Learning in Retail Demand Forecasting. Johanna Smaros/Henry Kaleva.&nbsp;</span></p></div>
</div></div></div></div></div></div> ]]></content:encoded><pubDate>Fri, 06 Aug 2021 13:19:25 -0500</pubDate></item></channel></rss>