Pronósticos de demanda e inventarios : métodos futurísticos

Demand forecasting and inventories : futuristic methods

La mayoría de empresas, tienen un alto grado de interés en los temas de pronósticos y prospectiva, reconocen su gran utilidad para la planeación de todas sus actividades futuras de corto, mediano y largo plazo, en cuanto a sus: cálculos para la planeación de la demanda, procedimientos logísticos, operaciones industriales, procesos de producción, manejo de inventarios, flujos financieros, valor de acciones en el mercado bursátil, detección de amenazas y oportunidades futuras, inversiones en equipos e infraestructura, obras y desarrollos de ingeniería, sistemas de organización y formación de su talento humano y de sus factores productivos, y demás acciones empresariales.

La realidad es que, a la hora de concretar los pronósticos de cualquier variable de la empresa, a veces se les dificulta por un sinfín de razones, entre ellas: procesos de cálculo muy simples, creencia de que con un software se soluciona el tema, falta de tiempo de sus ejecutivos y analistas para el desarrollo riguroso y formal de los cálculos que implican las previsiones, desconfianza en los resultados por no conocer las ventajas y las limitaciones de los pronósticos, falta de interés en profundizar en estos métodos, la conformación con la obtención de pronósticos con medias móviles (aun cuando con sus resultados no logran acertar correctamente, frente a la realidad) o con otros métodos blandos de estimación, considerar el tema como muy teórico y poco aplicable, no saber de la gran cantidad de empresas que utilizan estas técnicas de previsión por medio de las cuales se les facilita el manejo futuro de sus factores productivos y financieros, no aplicar un método formal de estimación y cálculo (como lo exigen estas técnicas) y en ocasiones, simplemente por no saber de la existencia de estas metodologías.

Este libro trata de atenuar y subsanar la mayoría de estas barreras, mediante la presentación de una metodología estandarizada de orden internacional, con un conjunto simple de pasos, que poseen una seria fundamentación científica, con el apoyo de diferentes software de manejo muy escueto, pero ante todo se presenta y se usa un método de fácil aplicación para la mayoría de las personas (ejecutivos, analistas, gerentes, planeadores, directores de área, etc.; que no necesariamente deben saber mucho de estadística o matemáticas) con resultados muy atractivos en cuanto a acertar adecuadamente el futuro con los pronósticos que se estiman.

Demand forecasting : evidence-based methods

Pronóstico de demanda : métodos basados en evidencia

Las personas usan con frecuencia los términos demanda y ventas a modo de intercambio. Es razonable hacerlo así, ya que los dos son equivalentes cuando las ventas no están limitadas por los suministros. En ocasiones es apropiado predecir directamente la demanda. Por ejemplo, un panadero podría extrapolar datos históricos sobre las ventas de pan para predecir la demanda para la próxima semana. Cuando la predicción no es factible, o cuando se esperan con seguridad cambios o incertidumbre, los gerentes de marketing pueden necesitar predecir el tamaño de un mercado o de una categoría de producto; lo mismo podría aplicarse para las acciones y reacciones de los responsables clave tales como competidores, proveedores, distribuidores, colaboradores, gobiernos y ellos mismos, especialmente cuando están de por medio asuntos estratégicos. Estas actividades pueden ayudar a predecir la participación en el mercado.

Los autores revisaron evidencia de estudios empíricos comparativos para identificar métodos útiles para predecir demandas en varias situaciones y para advertir contra aquellos que no sean apropiados. En general, se usaron métodos estructurados y se evitó la intuición las reuniones no planeadas, grupos de enfoque y minería de datos (data mining). Para situaciones donde se disponía de suficientes datos, se emplearon métodos cuantitativos extrapolación, analogías cuantitativas, pronósticos basados en reglas (rule-based forecasting) y métodos causales. Además, se usaron métodos para estructurar criterio, tales como encuestas de intenciones y expectativas, analogías estructuradas, entre otros. El conocimiento del dominio de los gerentes debe ser incorporado en los pronósticos estadísticos.